• 제목/요약/키워드: 변수가중치

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Markov 확률 모델을 이용한 저전력 상태 할당 알고리즘 (FSM state assignment for low power dissipation based on Markov chain model)

  • 김종수
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제38권2호
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    • pp.51-51
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    • 2001
  • 본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.

액세스 패턴을 이용한 프락시 캐싱 (Proxy Caching using Access Patterns)

  • 임재현;이준연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.586-590
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    • 2000
  • 웹 프락시 통신량 특성은 캐싱, 용량 설계 및 모의 실험 연구에 영향을 미치는 매개 변수를 인식하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 프락시 서버에 나타나는 통신량을 추적하여 사용자의 액세스 패턴을 분석하고 그에 따른 캐싱 모델을 수립하였다. 적중률과 가중치 적중률을 평가한 결과 캐싱의 유용성을 개선하였다.

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인공 신경망을 이용한 실시간 용접품질 예측에 관한 연구 (A Study on the Prediction of Welding Flaw Using Neural Network)

  • 조재형;고상현
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권5호
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    • pp.217-223
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    • 2019
  • 자동차 분야에서 저항 점용접의 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 연구는 원가절감과 고품질 생산을 위한 필수 불가결한 연구 분야라 할 수 있다. 용접 품질은 전단강도와 너깃의 크기에 의해서 결정되며 여러 가지 독립변수에 따라 결과가 달라진다. 실시간 예측시스템을 개발하기 위하여 다중 회귀분석을 실시하여 3개의 독립변수로 두 가지 종속변수를 충분한 통계적 결과로 구하였으나 회귀식에 의한 품질 예측은 정확도를 보장할 수 없었다. 본 연구에서는 다층 신경망 회로를 구축하였다. 10가지의 동저항 변수에 의한 신경망은 3개의 은닉층을 구축하여 실행 함수와 가중치 행렬을 구하였다. 그러나 이 경우, 입력 변수가 너무 많아 실시간 제어에 어려움이 있을 수 있으므로 회귀분석에 의한 3개의 독립변수로 신경망을 구축하였다. 그 결과 모든 시험데이터를 불량, 부분 불량, 양품으로 구분하는데 성공하였다. 따라서 다중 회귀분석에 의해서 구한 3개의 독립변수에 의한 실시간 용접 품질 판정 시스템을 완성할 수 있었다.

수질예측 정확도를 위한 최적화 기법 개발 (Development of optimization method for water quality prediction accuracy)

  • 이승재;김현식;손병용;한지현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.41-41
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    • 2018
  • 하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.

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변수내장형 다채널 위너필터를 위한 목적신호대잡음 기여비를 이용한 잡음추정기법 (Noise Statistics Estimation Using Target-to-Noise Contribution Ratio for Parameterized Multichannel Wiener Filter)

  • 홍정표
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권12호
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    • pp.1926-1933
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    • 2022
  • 변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.

코퍼스 기반의 립싱크 알고리즘 개발 (Development of a lipsync algorithm based on A/V corpus)

  • 하영민;김진영;정수경
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.145-148
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    • 2000
  • 이 논문에서는 2차원 얼굴 좌표데이터를 합성하기 위한 음성과 영상 동기화 알고리즘을 제안한다. 영상변수의 획득을 위해 화자의 얼굴에 부착된 표시를 추적함으로써 영상변수를 획득하였고, 음소정보뿐만 아니라 운율정보들과의 영상과의 상관관계를 분석하였으며 합성단위로 시각소에 기반한 코퍼스를 선택하고, 주변의 음운환경도 함께 고려하여 연음현상을 모델링하였다. 입력된 코퍼스에 해당되는 패턴들을 lookup table에서 선택하여 주변음소에 대해 기준패턴과의 음운거리를 계산하고 음성파일에서 운율정보들을 추출해 운율거리를 계산한 후 가중치를 주어 패턴과의 거리를 얻는다. 이중가장 근접한 다섯개의 패턴들의 연결부분에 대해 Viterbi Search를 수행하여 최적의 경로를 선택하고 주성분분석된 영상정보를 복구하고 시간정보를 조절한다.

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기업도산예측을 위한 이진분류기법의 개발 (Developing a Binary Classification Method for Bankruptcy Prediction)

  • 민재형;정철우
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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    • pp.619-624
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    • 2007
  • 본 연구는 유전 알고리듬에 기반한 새로운 도산예측기법을 개발하고 그 기법의 타당성 및 예측 우수성을 검증하는데 목적이 있다. 본 연구에서 제안하는 이진분류기법은 도산기업과 비도산기업을 대표할 수 있는 가상기업(virtual company)을 설정하고, 그 가상기업과 분류대상 기업 간의 유사도를 측정하여 도산여부를 분류하는 방법론으로, 가상기업의 변수 값과 각 변수의 가중치는 훈련용 자료의 분류정확도를 극대화할 수 있도록 유전 알고리듬을 이용하여 구하게 된다. 본 연구에서 제안하는 기법의 타당성을 검증하기 위해 기존의 도산예측기법과 예측성과를 실험을 통해 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 기법의 예측력이 기존의 다변량판별분석, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, 인공신경망 모형보다 높은 수준을 보이는 것을 확인하였다.

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학습자 중심의 수준별 학습을 위한 웹기반 지능형 교수 시스템 (A Web-based Intelligent Tutoring System for Learner-centered learning by Level)

  • 양형정;최숙영
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.248-259
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    • 2002
  • 최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.

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신경망을 이용한 고신뢰성의 회귀분석 모델 (Regression Model With High Reliability by Using Neural Networks)

  • 조용현
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권4호
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    • pp.327-334
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    • 2001
  • 본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.

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개발도상국 해외직접투자 유치 입지결정요인 (Locational Determinants of FDI in Developing Countries)

  • 유승훈
    • 경영과정보연구
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    • 제32권5호
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    • pp.1-18
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    • 2013
  • 본 연구에서는 개발도상국 해외투자 입지 결정요인을 실증 분석하였다. 분석의 결과 입지요인인 피투자국 시장규모, 경제 발전 정도, 경제성장율, 인적자본의 질, 경제의 개방도, 현지시장 매력요인의 대위변수인 현재 외국인 투자 유치액등은 해외투자 유치에 정의 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 수정된 중력 모형에서 중 요변수인 피투자국의 모든 투자국들로 부터의 상대적인 시장가중치를 감안한 원격성은 낮을수록 해외투자 유치가 활발한 것으로 나타나고 있어 거래비용이나 현지시장 친숙도가 중요한 해외투자 고려 요인임을 알 수 있었다.

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