• Title/Summary/Keyword: 성능분석모델

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Development of a Petri-net based Integrated Software (페트리네트를 기반으로 한 통합 소프트웨어의 개발)

  • 황상철;박찬우;이효성
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.219-225
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    • 2000
  • 본 연구에서는 이산사건 동적 시스템을 모델링하고 성능을 분석하기 위한 통합 소프트웨어를 개발하였다. 소프트웨어는 페트리네트를 기반으로 비쥬얼 C++와 비쥬얼 베이직을 이용하여 개발되었으며 윈도우즈 환경 하에서 동작하는 범용 그래픽도구를 내장하고 있다. 본 소프트웨어를 이용하면 사용자는 마우스의 드래그 앤 드롭만으로 페트리네트 모델을 작성할 수가 있으며 모델이 작성되면 수리적 분석과 시뮬레이션을 통하여 시스템의 성능분석을 자동으로 수행하여 준다. 또한 시스템의 논리적인 특성을 분석하기 위하여 coverbility tree와 reachability tree를 지원한다. 이외에도 deadlock을 탐지하고 이를 해소하는 기능과 정교한 세부 모델링이 가능하도록 다양한 활성화 함수와 분포를 지원하며 시스템의 성능척도와 관련된 다양한 통계치를 제공해준다.

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Modeling and Design of Medium-wave DGPS Monopole Antenna (DGPS를 위한 중파대역 모노폴 안테나 모델링 및 설계)

  • Na, Sang-Geun;Lee, Su-Won;Kim, Young-Wan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.18 no.4
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    • pp.797-804
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    • 2014
  • The experimental design method based-on the measured data in the several LF monopole antenna was used in MF monopole antenna design. The design technique is also utilized in MF DGPS antenna design. It is not possible to predict the antenna performance of the MF short-monopole antenna because of simple experimental antenna design. Furthermore, it is difficult to design and analyze the various wired short-monopole antenna. The antenna models for performance analysis of the DGPS antenna with the various wired short-monopole structure are proposed in this paper. Based on the proposed antenna models, also, the antenna performance and design data of the wired short-monopole antennas are presented. To evaluate the validity of the analyzed antenna models, the wired short-monopole antenna for 100 kHz are modeled and analyzed. The antenna performance of the wired short-monopole antenna are compared with those of the previously presented LF antenna performance. Based on the evaluation for proposed antenna analyzing models, the DGPS wired short-monopole antennas are modeled and analyzed.

Automotive Seat Vibration Control with a Nonlinear Seat Cushion Model (비선형 시트 쿠션 모델을 고려한 자동차 시트의 진동 제어)

  • Mo, Chang-Ki
    • Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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    • v.6 no.3
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    • pp.261-266
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    • 2003
  • 이 논문에서는 반능동 진동 흡수기를 통합 시트/섀시 현가 장치에 확대, 적용하여 그 성능을 조사하였다. 통함 현가시스템의 성능분석을 위해 집중 인체질량과 함께 실험적으로 입증된 한 비선형 시트 쿠션 모델을 도입하였다. 또한 3 자유도 시트/섀시 현가시스템의 효과적인 진동제어를 위해 리아푸노브 바이스테이트 제어법칙을 사용하였다. 시뮬레이션결과 반능동 통합 현가장치는 시트 쿠션 모델과 관계없이 운전자의 승차감과 관련 있는 시트의 절대가속도 크기와 시트쿠션의 시트 트랙에 대한 상대변위를 상당히 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다. 그러나, 주로 사용되어온 선형 쿠션 모델을 사용한 경우보다 비선형쿠션 모델을 사용한 경우의 제진성능이 약간 저조함을 알 수 있었다. 따라서, 자동차 시트 설계시 성능분석을 위해서는 실제의(비선형의) 시트 쿠션 특성을 적용해야 함을 알 수 있다.

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Performance of DVB-S2 system in LMS Channel (LMS채널에서 DVB-S2 시스템의 성능 분석)

  • Han, Jae-Shin;Jo, Soonki;Seo, Jong-Soo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.95-98
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    • 2011
  • DVB-S2 표준안에서는 다양한 부호화율과 그에 따른 변조 방식을 제공한다. 그리고 비선형 영역에서 동작하기 위하여 특정 성상도를 갖는 고차 변조 방식을 사용한다. 본 논문은 LMS (Land-Mobile-Satellite) 채널 환경에서 DVB-S2 시스템의 수신 성능을 분석한다. 또한 비선형 HPA (Non-liniear High Power Amplifier) 모델을 적용하여 수신 성능도 제시한다. LMS 채널 모델로는 Log-normal, Rician, Rayleigh등 단일 채널 모델이 합성된 Hybrid 채널을 사용한다. 비선형 HPA 모델은 Saleh 모델을 사용한다. 그리고 각각의 채널 환경에서 8PSK, 16APSK, 32APSK 변조 방식에 따른 BER을 제시하고 그 성능을 제시한다.

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Dependency relation analysis and mutual information technique for ASR rescoring (음성인식 리스코링을 위한 의존관계분석과 상호정보량 접근방법의 비교)

  • Chung, Euisok;Jeon, Hyung-Bae;Park, Jeon-Gue
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2014.10a
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    • pp.164-166
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    • 2014
  • 음성인식 결과는 다수의 후보를 생성할 수 있다. 해당 후보들은 각각 음향모델 값과 언어모델 값을 결합한 형태의 통합 정보를 갖고 있다. 여기서 언어모델 값을 다시 계산하여 성능을 향상하는 접근 방법이 일반적인 음성인식 성능개선 방법 중 하나이며 n-gram 기반 리스코링 접근 방법이 사용되어 왔다. 본 논문은 적절한 성능 개선을 위하여, 대용량 n-gram 모델의 활용 문제점을 고려한 문장 구성 어휘의 의존 관계 분석 접근 방법 및 일정 거리 어휘쌍들의 상호정보량 값을 이용한 접근 방법을 검토한다.

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Analysis of Credit Approval Data using Machine Learning Model (기계학습 모델을 이용한 신용 승인 데이터 분석)

  • Kim, Dong-Hyun;Kim, Se-Jun;Lee, Byung-Jun;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.01a
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    • pp.41-42
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    • 2019
  • 본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

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Comparison of Feature Extraction Methods for the Telephone Speech Recognition (전화 음성 인식을 위한 특징 추출 방법 비교)

  • 전원석;신원호;김원구;이충용;윤대희
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.7
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    • pp.42-49
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    • 1998
  • 본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.

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Performance evaluation of multibuffered banyan networks (복수버퍼를 가진 밴연 네트웍의 성능분석)

  • 문영성
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.21 no.8
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    • pp.1914-1927
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    • 1996
  • Banyan networks have a number of applications in the area of computer and communications. While several analytical models have been proposed for the performance evaluation of Banyan networks, they are either not very accurate of too complex to be generalized. In this paper a new model for evaluating multibuffered MINs with 2*2 switching elements is proposed. the proposed model is very accurate for any size and traffic condition. It is also simple and can be easily generalized.

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Prediction model of plasma deposition process using genetic algorithm and generalized regression neural network (유전자 알고리즘과 일반화된 회귀신경망을 이용한 플라즈마 증착공정 예측모델)

  • Lee, Duk-Woo;Kim, Byung-Whan
    • Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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    • 2004.07b
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    • pp.1117-1120
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    • 2004
  • 경제적인 공정분석과 최적화를 위해서는 컴퓨터를 이용한 플라즈마 예측모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마 증착공정 모델을 개발한다. GRNN의 예측성능은 패턴층 뉴런의 가우시안 함수를 구성하는 학습인자, 즉 spread에 의존한다. 종래의 모델에서는 모든 가우시안 함수의 spread가 동일한 값에서 최적화되었으며, 이로 인해 모델의 예측성능을 향상시키는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (GA)를 이용하여 다변수 spread를 최적화하는 기법을 개발하였으며, 그 성능을 PECVD 공정에 의해 증착된 SiN 박막의 증착률에 적용하여 평가하였다. $2^{6-1}$ 부분인자 실험계획법에 의해 수집된 데이터를 이용하여 신경망을 학습하였고, 모델적합성 점검을 위해 별도의 12번의 실험을 수행하였다. 가우시안 함수의 spread는 0.2에서 2.0까지 0.2간격으로 증가시켰으며, 최적화한 GA-GRNN모델의 예측성능은 6.6 ${\AA}/min$이었다. 이는 종래의 방식으로 최적화한 모델의 예측성능 (13.5 ${\AA}/min$)과 비교하여 50.7% 향상된 예측성능이며, 이러한 향상은 제안한 GA-GRNN 모델이 플라즈마 공정 모델의 예측성능을 증진하는데 매우 효과적임을 보여준다.

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Comparison of Position-Rotation Models and Orbit-Attitude Models with SPOT images (SPOT 위성영상에서의 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 비교)

  • Kim Tae-Jung
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.24 no.1
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    • pp.47-55
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    • 2006
  • This paper investigates the performance of sensor models based on satellite position and rotation angles and sensor models based on satellite orbit and attitude angles. We analyze the performance with respect to the accuracy of bundle adjustment and the accuracy of exterior orientation estimation. In particular, as one way to analyze the latter, we establish sensor models with respect to one image and apply the models to other scenes that have been acquired from the same orbit. Experiment results indicated that fer the sole purpose of bundle adjustment accuracy one could use both position-rotation models and orbit-attitude models. The accuracy of estimating exterior orientation parameters appeared similar for both models when analysis was performed based on single scene. However, when multiple scenes within the same orbital segment were used for analysis, the orbit-attitude model with attitude biases as unknowns showed the most accurate results.