• Title/Summary/Keyword: 근사 기법

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Performance Analysis of Best Relay Selection in Cooperative Multicast Systems Based on Superposition Transmission (중첩 전송 기반 무선 협력 멀티캐스트 시스템에서 중계 노드 선택 기법에 대한 성능 분석)

  • Lee, In-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.22 no.3
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    • pp.520-526
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    • 2018
  • In this paper, considering the superposition transmission-based wireless cooperative multicast communication system (ST-CMS) with multiple relays and destinations, we propose a relay selection scheme to improve the data rate of multicast communication. In addition, we adopt the optimal power allocation coefficient for the superposition transmission to maximize the data rate of the proposed relay selection scheme. To propose the relay selection scheme, we derive an approximate expression for the data rate of the ST-CMS, and present the relay selection scheme using only partial channel state information based on the approximate expression. Moreover, we derive an approximate average data rate of the proposed relay selection scheme. Through numerical investigation, comparing the average data rates of the proposed relay selection scheme and the optimal relay selection scheme using full channel state information, we show that the proposed scheme provides extremely similar performance to the optimal scheme in the high signal-to-noise power ratio region.

Masking Exponential-Based Neural Network via Approximated Activation Function (활성화 함수 근사를 통한 지수함수 기반 신경망 마스킹 기법)

  • Joonsup Kim;GyuSang Kim;Dongjun Park;Sujin Park;HeeSeok Kim;Seokhie Hong
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.33 no.5
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    • pp.761-773
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    • 2023
  • This paper proposes a method to increase the power-analysis resistance of the neural network model's feedforward process by replacing the exponential-based activation function, used in the deep-learning field, with an approximated function especially at the multi-layer perceptron model. Due to its nature, the feedforward process of neural networks calculates secret weight and bias, which already trained, so it has risk of exposure of internal information by side-channel attacks. However, various functions are used as the activation function in neural network, so it's difficult to apply conventional side-channel countermeasure techniques, such as masking, to activation function(especially, to exponential-based activation functions). Therefore, this paper shows that even if an exponential-based activation function is replaced with approximated function of simple form, there is no fatal performance degradation of the model, and than suggests a power-analysis resistant feedforward neural network with exponential-based activation function, by masking approximated function and whole network.

Transform Coding of Error Signals in Polygonal Approximation to Contour (윤곽선 다각근사화시 오차신호에 대한 변환 부호화 기법)

  • 민병석;김승종;정제창;최병욱
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.55-62
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    • 1997
  • 본 논문에서는 윤곽선의 다각근사화시 발생하는 오차신호를 표본화하고 표본화된 신호를 부호화하기 위한 새로운 변환을 제안한다. 제안하는 방법은 다각근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서 르장드르 다항식에 기반한 새로운 변환을 제안한다. 제안한 방법은, 기존의 방법인 이산여현변환, 이산정현변환 등과 변환부호화 이득면에서 비교해 볼 때 우수한 결과를 얻었다.

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FLAP DEFLECTION OPTIMZATION FOR TRANSONIC CRUISE PERFORMANCE IMPROVEMENT OF SUPERSONIC TRANSPORT WING (초음속 날개의 천음속 순항성능 향상을 위한 플랩 꺽임각 최적화)

  • Kim Hyoung-Jin;Obayashi Shigeru;Nakahashi Kazuhiro
    • Journal of computational fluids engineering
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    • v.6 no.2
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    • pp.9-21
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    • 2001
  • 초음속 여객기의 천음속 순항 성능을 개선하기 위하여 날개의 플랩 꺽임각을 최적화하였다. 이를 위하여 3차원 Euler 코드와 adjoint 코드를 이용한 최적설계기법을 적용하였다. 설계변수로서, 앞전플랩 5개, 뒷전 플랩 5개 등 총 10개의 플랩의 꺽임각이 사용되었다. 설계과정중에 격자계 내부격자점의 수정을 위해 타원형방정식법을 이용하였다. 계산 시간의 단축을 위해 내부격자의 민감도는 무시하였다. 또한 본 설계문제에 근사구배기법의 적용가능성 여부를 조사하였다. 충격파가 없는 경우 앞전 플렙에 한하여 근사구배기법을 적용할 수 있음을 알았다. 최적설계기법으로 BFGS기법을 적용하여 항력을 최소화하였으며, 양력 및 날개 표면 마하수에 대한 제약조건을 적용하였다. 앞전 플랩의 최적화 및 앞전과 뒷전 플랩의 최적화 등 두 개의 설계 문제를 고려하였다. 성공적인 결과를 얻음으로써 본 설계방법의 타당성 및 효율성을 확인하였다.

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Multi-level Optimization for Orthotropic Steel Deck Bridges (강상판교의 다단계 최적설계)

  • 조효남;정지승;민대홍
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.14 no.2
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    • pp.237-247
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    • 2001
  • 강상판교는 부재수가 많고 구조적 거동이 복잡하여 재래적인 단일수준 (CSL) 알고리즘을 이용하여 최적화하는 것이 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 강상판교를 효율적으로 최적화하기 위해 다단계 최적설계 (MLDS) 알고리즘이 제안되었다. 강상판교를 주형과 강상판으로 나누기 위해 등위법이 사용되었고, 시스템 최적화를 위하여 설계 변수를 줄이는 분해법이 사용되었다. 효율적인 최적설계를 위해 다단계 최적설계 알고리즘은 제약조건 소거기법(Constraint Deletion)과 응력 재해석 같은 근사화 기법을 도입하였다. 변위해석을 위한 제약조건 소거기법은 교량의 최적화에 효율적인 것으로 검증되었고, 제안된 응력 재해석 기법 또한 설계민감도 해석을 필요로 하지 않으므로 매우 효율적이다. MLDS 알고리즘의 적용성과 강건성은 다양한 수치예제를 사용하여 기존의 단일수준 알고리즘과 비교하였다.

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Approximate Indexing in Road Network Databases (도로 네트워크 데이터베이스를 위한 근사 인덱싱)

  • Lee, Sang-Chul;Kim, Sang-Wook
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2007.05a
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    • pp.61-62
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    • 2007
  • 본 논문에서는 도로 네트워크 데이터베이스에서 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안에 대하여 논의한다. 네트워크 거리는 삼각형 부등식 성질(triangular inequality property)을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 네트워크 거리를 기반으로 하는 인덱스를 사용하지 않았다. 이러한 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 사전 계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 실제 도로 네트워크를 이용한 정확도 검증 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

Joint Performance of Demodulation and Decoding with Regard to Log-Likelihood Ratio Approximation (대수우도비 근사화에 따른 복조와 복호의 결합 성능)

  • Park, Sung-Joon;Jo, Myung-Suk
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.41 no.12
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    • pp.1736-1738
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    • 2016
  • In modern digital communication systems adapting high-order modulation and high performance channel code, log-likelihood ratios involving the repeated calculations of the logarithm of sum of exponential functions are necessary for demodulation and decoding. In this paper, the approximation methods called Min and MinC are applied to demodulation and decoding together and their complexity and joint performance are analyzed.

Approximation Method for Failure Rates in a General Event Tree (사건 가지상의 사고율 추정을 위한 근사적인 방법)

  • Yang, Hee Joong
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.22 no.52
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    • pp.181-189
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    • 1999
  • 사건 가지 상의 파라메터 추정을 위한 베이지안 접근방식이 제시된다. 먼저 일반적인 사건 가지를 따라 발생하는 사고를 예측하기 위한 모형에 대해 설명한다. 이 경우 이론적으로 베이지안 기법을 적용하는 방법에 대해 논하고 실제로 문제를 풀 경우에 발생하는 다차원 수치적분 문제를 다룬다. 감마 분포와 베타분포가 이용될 경우 위 문제를 쉽게 해결할 수 있는 근사적 방법에 대해 연구한다. 또한 사건가지상의 여러 경로가 같은 수준의 사고로 분류 될 수 있는 경우에 대해서도 위와 같은 방법에 관한 연구를 한다. 결과적으로 한 사고율이 여러 개의 파라메터의 함수로 표현되어 다차원의 수치적분이 요구되는 경우 이를 쉽게 해결 할 수 있는 근사적인 방법이 제시되어 베이지안 기법의 적용이 용이해 질 수 있다.

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Design Optimization of a RC Building Structure for Minimizing Material Cost (재료비 최소화를 위한 RC 빌딩 구조물의 최적설계)

  • Ahn, Hee-Jae;Park, Chang-Hyun;Choi, Dong-Hoon;Jung, Cheul-Kyu
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.568-573
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    • 2010
  • 본 논문에서는 압축하중 및 풍하중, 지진하중을 받는 RC (Reinforced Concrete) 빌딩 시공에 필요한 부재의 재료비를 최소화하기 위해 부재의 부피를 최소화하는 최적설계를 수행한다. 최적설계 수행을 위해 상용 PIDO (Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization)에서 제공하는 다양한 설계기법들을 이용한다. 먼저 실험계획법을 사용하여 실험계획을 세우고, 실험점에 따라 범용 구조해석 프로그램인 MIDAS Gen을 사용하여 구조해석을 수행한다. 그리고 해석결과를 바탕으로 각 응답에 대한 근사모델을 생성한 후 근사모델과 최적화기법을 이용하여 최적설계를 수행하고, 제한조건을 만족하면서 부재의 부피를 최소화함으로써 제안된 설계방법의 유효성을 보인다.

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Proximate Word Filtering by Hierarchical Clustering (계층적 군집화를 이용한 근사 단어 필터링 기법)

  • Kim, Sung-Hwan;Cho, Hwan-Gue
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.04a
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    • pp.1101-1104
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    • 2012
  • 단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.