• 대한산업공학회지
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• 제26권3호
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• pp.220-226
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• 2000

The problem (P) of optimizing a linear function $d^Tx$ over the set of efficient points for a multiple objective linear program (M) is difficult because the efficient set is nonconvex. There are some interesting properties between the objective linear vector d and the matrix of multiple objectives C and those properties lead us to establish criteria to solve (P) with a linear program. In this paper we investigate a system of the linear equations $C^T{\alpha}$ = d and construct two linearly independent positive vectors u, v such that ${\alpha}$ = u - v. From those vectors u, v, solving an weighted sum linear program for finding an efficient extreme point for the (M) is a way of getting an optimal solution of the problem (P). Therefore the theorems presented in this paper provided us an easy way of solving nonconvex program (P) with a weighted sum linear program.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.909-917
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• 1992

본 논문은 출력 오차 분산(分散)를 갖는 상태공간(狀態空間) 디지털 필터의 실현(實現)을 제안하였다. 이 앨고리즘은 가중함수(加重函數)에 의해서 선형 시불변 시스템내의 가제어성 및 가관측성 gramian을 변화시키는 것이며, 상태공간(常態空間) 계수 변동에 대한 출력 오차 분산(分散)을 줄임으로써 디지털 필터의 성능을 개선할 수 있다. 수치예에서, 본 앨고리즘 구조는 다른 4가지 구조(표준형, 병열형, 통계적감도형, 평형형) 보다 더 적은 출력오차 분산(分散)을 갖는 것을 알았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2911-2913
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• 1999

This paper suggest an optimal identification method to complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Network(FNN). The FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and optimal identification algorithm structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems, we use a HCM Clustering Algorithm to find initial parameters of membership function. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using optimal identification algorithm. The proposed optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregate objective function(performance index) with weighted value is proposed to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.

• Interaction and multiscale mechanics
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• 제3권2호
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• pp.123-143
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• 2010

The essential idea of the element-free Galerkin method (EFG) is that moving least-squares (MLS) approximation are used for the trial and test functions with the variational principle (weak form). By using the weighted orthogonal basis function to construct the MLS interpolants, we derive the formulae for an improved element-free Galerkin (IEFG) method for solving three-dimensional problems in linear elasticity. There are fewer coefficients in improved moving least-squares (IMLS) approximation than in MLS approximation. Also fewer nodes are selected in the entire domain with the IEFG method than is the case with the conventional EFG method. In this paper, we selected a few example problems to demonstrate the applicability of the method.

• 대한수학회보
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• 제59권4호
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• pp.879-895
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• 2022

This paper establishes the Baum-Katz type theorem and the Marcinkiewicz-Zymund type strong law of large numbers for sequences of coordinatewise negatively associated and identically distributed random vectors {X, X_n, n ≥ 1} taking values in a Hilbert space H with general normalizing constants $b_n=n^{\alpha}{\tilde{L}}(n^{\alpha})$, where ${\tilde{L}}({\cdot})$ is the de Bruijn conjugate of a slowly varying function L(·). The main result extends and unifies many results in the literature. The sharpness of the result is illustrated by two examples.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제47권1호
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• pp.57-68
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• 2007

In this article, we investigate the problem of uniqueness of meromorphic functions sharing one set and having deficient values, and obtain a result which improves some earlier results.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.227-234
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• 2009

본 연구에서는 지점 간 확률가중모멘트의 교차상관관계를 구하기 위해 Monte Carlo 모의를 이용하여 이를 지점간 표본자료의 교차상관성에 대한 관계식으로 확장하여 근사값을 구하고자 하였다. 모의실험 결과 각각의 확률가중 모멘트간 교차상관계수는 지점 간 표본자료의 교차상관계수와 자료크기가 동일하고 동시간 자료일 경우 기울기 1인 선형관계를 보이며, 자료크기에 따른 동시간 자료의 비율이 작아질수록 선형적인 관계는 점점 약해지게 된다. 따라서 자료크기에 따른 영향을 고려하기 위하여 보정항을 추가한 제곱함수식을 제시하였으며, 이 식에 발생된 자료를 적합시켜 각각의 경우에 따른 매개변수를 추정하였다. 이 결과를 이용하여 지역빈도해석의 지점 간 교차 상관성을 고려한 수문추정량의 분산 추정 등의 연구에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1455-1461
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• 2018

본 논문은 짝수 홀수 분해법에 기초한 가중된 선형 보간법(weighted Linear Interpolation; WLI) 커널 분석을 제안한다. 짝수 홀수 분해법은 기존에 알려진 CCI 보간법보다 복잡도가 낮고 개선된 화질을 제공해준다는 점에서 장점을 가지고 있다. 하지만 기존에는 EOD에 대한 커널이 부재했을 뿐 더러, 그에 대한 분석이 이루어지 않았기에 본 논문은 EOD에 대한 커널 식을 제공한다. EOD에 의해 짝 홀수로 나누어진 벡터에 대한 커널 식을 제공하고 최종적으로 두 벡터의 합인 EOD 커널식을 제공한다. 최종적으로 유도된 EOD의 커널 식은 매개변수 ${\omega}$에 의해 정의된다. ${\omega}$에 의해 정의된 커널 식이 WLI이며, 여기서 ${\omega}$는 보간 과정에 있어 성능을 좌우하는 역할로 사용된다. 또한 매개변수의 변화에 다른 커널의 형태의 변화에 관한 것도 제시한다. 또한, 매개변수에 대한 이해와 해당되는 커널의 형태 변화를 이해하기 위해서 실험과 토론을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.508-514
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• 2021

본 논문에서는 지도 학습 기반의 분류기 제안을 위해, 분류 데이터의 각 특징별 소속도를 결정하는 3가지 종류의 퍼지 소속도 함수를 제안하였다. 또한 각 특징별 소속도들의 평균값을 이용하여 분류 결과를 도출하는 과정에 사용되는 평균값 산출 기법을 단순 산술평균이 아닌 다양한 가중치를 활용한 가중치 평균을 이용함으로써 분류기 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시하였다. 제안한 기법들의 실험을 위해 Iris, Ecoli, Yeast의 3가지 표준 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과, 서로 다른 특성의 데이터 세트들에 대해서도 고르게 우수한 분류 성능이 얻어질 수 있음을 확인하였고, 기존에 발표된 다른 기법들에 의한 해당 데이터 세트들의 분류 성능과 비교했을 때, 퍼지 소속도 함수의 개선과 가중치 평균 기법의 개선을 통해 더욱 우수한 분류 성능이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한산업공학회지
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• 제29권2호
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• pp.114-125
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• 2003

This paper proposes multivariate process capability indices (PCIs) for skewed populations using $T^2$rand modified process region approaches. The proposed methods are based on the multivariate version of a weighted standard deviation method which adjusts the variance-covariance matrix of quality characteristics and approximates the probability density function using several multivariate Journal distributions with the adjusted variance-covariance matrix. Performance of the proposed PCIs is investigated using Monte Carlo simulation, and finite sample properties of the estimators are studied by means of relative bias and mean square error.