GPS에 의한 관측치는 시각오차, 전리층과 대류층 지연오차, 다중경로 오차와 같은 다양한 오차를 내포하고 있어서 GPS 관측치 위치계산시 일반적으로 최소자승해를 구하게 된다. GPS 관측치는 비선형 방정식을 만족하므로 최소자승해를 구하기 위해서는 비선형 Newton 알고리즘을 이용할 수도 있으나 대개 간편성과 효율성 때문에 선형화 알고리즘을 적용하게 된다. 본 연구에서는 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘을 대체할 수 있는 부동점 알고리즘을 개발하여 그 유용성을 증명하였다. 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘은 수렴속도가 빠른 장점을 가지고 있으나 초기값이 해와 근사하여야 한다는 단점이 있다. 반면 부동점 알고리즘은 수령속도는 다소 느리나 초기값이 대단히 부정확하여도 수렴가능한 장점이 있으므로 두 알고리즘을 적절히 혼용하는 것이 좋을 것이다.
최근의 인터넷의 폭발적인 인기로 인해 인터넷 객체의 캐슁 기법이 매우 중요한 문제가 되 었다. 인터넷에서의 캐슁은 전통적인 캐슁 기법과 여러 면에서 다르다. 특히 일반적인 캐슁 알고리즘은 인터넷에 적합하지 못한데, 이는 크기가 서로 다른 객체들을 함께 처리함으로써 발생하는 작은 객체들의 불이익에서 기인한다. 본 논문에서는 인터넷 캐슁을 위해 설계된 기존의 기법들을 살펴보고 우리의 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고, 여러 가변 길이 대 체 알고리즘에 대한 모의 실험의 결과를 제시하고, 객체들을 크기에 따라 구분하여 처리함 으로써 바이트 적중률을 향상시키는 방안을 도출한다.
BP 알고리즘은 지역 최소점이나 고원 문제와 같은 수렴 실패문제와 학습 속도가 느리다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 BP 알고리즘의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소하는데 치중했다. 기존의 전통적인 BP 알고리즘에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다.
본 논문은 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 2단계로 단축시켰다. 첫 번째로, 행렬의 최소 비용을 선택하고 행과 열의 값을 삭제하는 과정을 거쳐 초기 할당을 수행하였다. 두 번째로 할당을 조정하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 Genetic 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 일반적으로 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서 DES를 대체하기 위해 몇 년에 걸쳐 제안된 관용 암호알고리즘의 하나인 IDEA(International Data Encryption Algorithm)의 구현을 제안하고자 한다. IDEA의 암호화 수행시간의 개선을 위하여 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용하여 하드웨어로 설계하였고 설계된 알고리즘은 EDA tool인 Synopsys를 사용하여 Synthesis하였으며, Xilinx의 FPGA XC4052XL을 이용하여 One Chip화 시켰다. 입력 클럭으로 30MHz를 사용하였을 때, data arrival time은 780.09ns였으며, 80.01 Mbps의 속도로 동작하였다. 본 논문은 설계 언어로서 VHDL을 사용하였고, FPGA Chip에 구현하여 동작 확인을 하였다.
본 논문은 심장질환 도메인에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구로, 기존 환자의 정보에 대하여 K-최근접 이웃 알고리즘을 통해 결측 값을 대체하고, 대표적인 예측 분류기인 나이브 베이지안, 소포트 벡터 머신, 그리고 다층 퍼셉트론을 적용하여 각각 결과를 비교 및 분석한다. 본 연구의 실험은 K 최적화 과정을 포함하고 10-겹 교차 검증 방식으로 수행되었으며, 비교 및 분석은 정확도와 카파 통계치를 통해 판별한다.
주성분 분석 기법(PCA)는 가장 널리 사용되는 데이터 차원 감소 (dimensionality reduction) 기법으로 알려져 있다. 하지만 데이터에 이상점 (outlier)가 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다는 단점을 가지고 있다. Rank-Sparsity(Robust PCA) 기법은 주어진 행렬을 low-rank 행렬과 저밀도(sparse)행렬의 합으로 분해하는 방식으로, 이상점이 많은 환경에서 PCA기법을 효과적으로 대체할 수 있는 알고리즘으로 알려져 있다. 본 고에서는 RPCA 기법을 간략히 소개하고, 그의 적용분야, 및 알고리즘에 관한 연구들을 대해서 알아본다.
최근 GWAS(Genome-wide association study)로 인해 수십만 개의 SNP들이 사용 가능하게 되었다. 그러나 SNP 정보의 양이 방대하여 모든 SNP 조합을 검토하는 방식은 계산 비용이 클 뿐 아니라 오버피팅의 위험이 따른다. 본 논문에서는 필터링 기반 알고리즘인 SNPHarvester의 속도를 개선하고 평가함수를 상호정보량으로 대체하여 실험한다. 기존 SNPHarvester와 비교해 속도면에서 50%가 향상되었고 평가함수 면에서는 기존 SNPHarvester와 동일한 성능을 보였다.
본 논문은 한국형 에너지관리시스템 (K-EMS)의 발전계획 응용프로그램 기능중 하나인 예비력감시 응용프로그램 개발을 위한 예비력감시 알고리즘 개발에 관한 것이다. 예비력감시 응용프로그램은 EMS에서 실시간으로 수행되어 급전원에게 제어지역별, 발전소별, 발전기별로 현재 전력계통의 유효전력 예비력을 제시한다. 본 예비력감시 알고리즘은 국내 전력시장운영규칙의 예비력 항목으로 정의된 주파수조정 예비력, 운전상태 대기예비력, 정지상태 대기예비력, 대체예비력, 운영예비력을 계산한다. K-EMS에서는 경제급전 응용프로그램과 예비력감시 응용프로그램을 연계하여, 요구된 주파수 조정예비력 확보량을 만족하도록 경제급전에서 발전력을 조정한다. 국내 전국계통 실시간 데이터를 이용하여 K-EMS 실시간 예비력감시 알고리즘을 시험하였다.
본 논문에서는 차세대 대체 에너지원으로서 주목받고 있으며, 상용화되고 있는 분산전원이 도입된 배전계통에서 고장이 발생한 경우, 경험적 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 적용한 고장 복구 알고리즘을 제안하고자 한다. 배전계통 고장복구 문제는 배전 선로상에 고장 발생시 최적의 부하절체를 함으로써 건전 정전구간을 최소화하는 것을 목적으로 한다. 배전 자동화시스템에서 분산전원 계통을 자동화하여 분산전원의 동작 상태를 감시하고 고장검출, 계통분리 또는 원격스위치를 제어함으로써 고장복구 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 참고문헌의 예제 계통에 제안한 방법을 적용해 본 결과, 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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