• 제목/요약/키워드: 근사 알고리즘

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다중 에이전트 협력학습 응용을 위한 적응적 접근법을 이용한 분산신경망 최적화 연구 (Distributed Neural Network Optimization Study using Adaptive Approach for Multi-Agent Collaborative Learning Application)

  • 윤준학;전상훈;이용주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.442-445
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    • 2023
  • 최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

레이더 신호 능동 상쇄를 위한 Pade 근사 폴-제로 모델 기반의 단계적 파라미터 추정 (Stepwise Parameter Estimation Using Pole-Zero Model of Pade Approximation for Radar Signal Active Cancellation)

  • 한용규;임성목;심동규;이충용
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권11호
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    • pp.40-46
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    • 2014
  • 위협 레이더 신호의 능동 상쇄를 위한 파라미터 추정 알고리즘으로 Pade 근사 폴-제로 모델 계수를 이용하여 반복적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Pade 근사의 폴-제로 모델 계수와 파라미터, 수신 샘플의 관계를 바탕으로 적은 수의 수신 샘플과 간단한 비교 과정만을 이용하여 closed form으로 파라미터를 추정한다. 그리고 적은 수의 수신 샘플만을 이용하는 특징과 간단한 계산 과정만을 요구하는 특징을 바탕으로 시간에 따라 오차가 커지는 현상을 억제하기 위해 단계적으로 파라미터를 추정한다. 마지막으로 모의실험을 통해 기존 기법과의 계산 복잡도 및 성능을 비교하고, 제안 알고리즘이 간단하고 신속하게 레이더 신호의 능동 상쇄를 수행함을 보인다.

근사화 오차 유계 추정을 이용한 비선형 시스템의 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어 (Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control for Nonlinear Systems Using Estimation of Bounds for Approximation Errors)

  • 서삼준
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.527-532
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    • 2005
  • 본 논문에서 불확실한 근사화 오차 유계 추정을 이용한 불확실한 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였다. 계통 출력이 기준 출력을 추종하기 위해 시스템의 불확실성은 결론부 파라미터의 적응 알고리즘에 의해 온라인으로 조정되는 IF-THEN 규칙을 가지는 퍼지 시스템에 의해 근사화하였다. 또한 근사화 오차가 미지의 상수에 의해 유계된다는 가정 하에 리아프노프 합성법으로 근사화 오차 유계 추정 알고리즘을 제안하였다. 전체 제어 시스템은 제어기내의 모든 신호가 균등 유계이고 추종오차가 점근 안정함을 보장한다. 제안한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 도립진자 계통에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 입증하였다.

지리정보시스템에서 고속도로 연결 문제의 가변적 근사기법 (An Adaptive Approximation Method for the Interconnecting Highways Problem in Geographic Information Systems)

  • 김준모;황병연
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.57-66
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    • 2005
  • 고속도로 연결문제(Interconnecting Highways problem)는 VLSI 설계, 광 또는 유선 네트워크의 설계, 도로 건설 계획 등의 분야에서 도출되는 여러 가지 배치문제들을 대표하는 추상화 된 문제이다. 도로 건설에 있어 기존의 지점들을 가장 짧은 거리로 상호 연결하는 도로망은 다른 도로망들에 비해 경제적인 면에서 많은 이익을 가져다준다. 즉, 기존의 도로나 도시들을 상호 연결하는 새로운 도로망을 찾는 문제는 중요한 이슈가 된다. 본 논문에서는 NP-hard 문제인 고속도로 연결문제에 대해 '최적에 점근하는 결과치'를 내는 근사방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원이 지원되는 한 최적치에 점근하는 근사-결과치를 구할 수 있도록 한다. 따라서 실제 응용에서는 제안된 근사방법에서 산출되는 근사치를 사실상의 최적치로 간주할 수 있게 된다. 선행연구에서의 근사방법과 달리 본 논문에서 제안된 방법은 주어진 문제 인스턴스의 속성에 부합하는 알고리즘을 만들어 낼 수 있도록 하는 큰 장점을 가진다.

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대규모 유한 상태 기계의 근사 도달성 분석 (Approximate Reachability Analysis of Large Finite State Machines)

  • 홍유표
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권1C호
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    • pp.78-83
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    • 2002
  • 유한 상태 기계(finite state machine)의 도달성 분석(reachability analysis)은 통신 프로토콜이나 마이크로 프로세서 설계 등의 다양한 컴퓨터 원용설계응용(computer-aided design applications)에 매우 유용하다. 도달성 분석은 정확한 도달가능상태를 계산하는 정해분석(exact analysis)과 도달 불가능상태의 일부만을 계산하는 근사분석(approximate analysis)으로 나뉘는데, 본 논문은 기존의 방법보다 크게 정확도를 향상시킨 근사 도달분석 기법을 소개하며, 그 기본적인 원리는 근사분석 알고리즘을 반복 적용하되 이전 근사분석 결과를 이후의 근사분석에 활용하는 반복적 근사 도달성 분석 (iterative reachability analysis)을 통해 근사분석의 정확도를 향상시킬 수 있도록 하는 것이다. 반복적 근사 도달성 방식을 이용하여 기존의 근사분석보다 크게 향상된 근사도달상태를 계산할 수 있음을 실험적으로 증명하였다.

작업 완료 확률을 고려한 다수 에이전트-다수 작업 할당의 근사 알고리즘 (Approximation Algorithm for Multi Agents-Multi Tasks Assignment with Completion Probability)

  • 김광
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.61-69
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    • 2022
  • 다수 에이전트 시스템(Multi-agent system)은 에이전트 각자의 결정으로 최상의 조직화 된 결정을 달성하는 것을 목표로 하는 시스템으로 본 논문에서는 다수 에이전트-다수 작업의 할당 문제를 제시한다. 본 문제는 각 에이전트가 하나의 작업에 할당이 되어 수행하고, 작업 수행에 대한 작업 완료 확률(completion probability)이 있으며 모든 작업의 수행 확률을 최대화하는 할당을 결정한다. 비선형(non-linearity)의 목적함수와 조합 최적화(combinatorial optimization)로 표현되는 본 문제는 NP-hard로, 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론 제시가 필요하다. 본 연구에서는 한계 이익(marginal gain)의 감소를 의미하는 하위모듈성(submodularity)을 활용한 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제안하고, 확장성(scalability)과 강건성(robustness) 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.

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

  • 조효남;정지승;민대홍
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제14권2호
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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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대용량 멀티미디어 데이터의 내용-기반 검색을 위한 근사 k-최근접 데이터 탐색 알고리즘 (Approximate k-Nearest Neighbor Search Algorithms for Content-Based Retrieval of Multimedia Data)

  • 송광택;심춘보;장재우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.256-258
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    • 1998
  • 대용량의 멀티미디어 자료를 기반으로 하는 내용-기반 멀티미디어 검색 시스템에서 k-최근접 탐색 질의는 사용자의 매우 중요한 검색 질의 중에 하나이다. 하지만, 방대한 양의 멀티미디어 데이터베이스를 기반으로하는 경우에는 적중 에러 없는 정확(exact) k-최근접 데이터 탐색을 위해서 상당히 많은 디스크 접근 횟수가 요구된다. 본 논문에서는 X-트리에서의 정확 k-최근접 탐색 질의를 개선하고, 또한 사용자의 빠른 검색 성능을 위해 다소의 적중 에러는 허용한다 하더라도 디스크 접근 횟수를 줄이는 근사(approximate) k-최근접 탐색 알고리즘을 제안한다.

적응 파라미터 예측을 위한 근사화된 RLS 알고리즘 (An Approximated RLS Algorithm for Adaptive Parameter Estimation)

  • 안봉만;황지원;유정래;조주필
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권9C호
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    • pp.922-928
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    • 2007
  • 본 논문은 근사화 기법을 RLS 알고리즘에 적용한 고속 적응 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘(D-RLS)은 QR 분해 RLS 알고리즘 유도 과정을 RLS 알고리즘으로부터 역으로 유도한 알고리즘이다. 유도된 알고리즘(D-RLS)은 입력 신호들이 서로 분리되어 있다는 가정을 사용한 알고리즘과 유사한 형태를 취한다. 이 알고리즘의 계산량은 $O(N^2)$ 보다 작은 O(N)이다. 이 알고리즘의 성능 평가를 위하여 FIR 시스템과 비선형(Volterra) 시스템의 시스템 식별 기법을 이용하였으며, 결과적으로 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

최소평균절대값삼승 (LMAT) 적응 알고리즘: Part II. 알고리즘의 성능 평가 (Least mean absolute third (LMAT) adaptive algorithm:part II. performance evaluation of the algorithm)

  • 김상덕;김성수;조성호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.2310-2316
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    • 1997
  • 본 논문에서는 고차통계에 의한 적응알고리즘 가운데 오차의 평균절대값삼승 (LMAT)을 최소화하는 알고리즘과 이미 널리 사용되고 있는 경쟁 알고리즘의 성능을 서로 비교 평가하였다. 사용된 입력선호가 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에, LMAT 알고리즘의 정상상태 추청오차에 대한 평균자승특성 근사식을 유도하였다. 유도된 근사식은 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다. LMAT 알고리즘 및 경쟁 알고리즘들이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖는 경우에 대하여 각 알고리즘의 수렴속도를 비교하였고, LMAT 알고리즘의 우수한 수렴 성능을 알 수 있었다 특히, 입력신호의 eigenvalue spread ratio 및 measurement noise power 등 환경이 변화함에도 불구하고 LMAT 알고리즘이 여전히 나은 특성을 보임을 알 수 있었다.

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