Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.6
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pp.1-8
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2005
The calculation of parameters of a process model is modified to find better sliding mode controller for a process. A design method by Camacho has such problems as chattering and overshoot due to the Taylor the approximation errors for the time delay term of the first order model. In this paper, a new design technique for a sliding mode controller is proposed by introducing the modified Pade approximation considering the weight factor. With the proposed method, the process response can be directly used to estimate the system parameters without any numerical processing.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.447-452
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2005
기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
An ad-hoc network routing protocol, AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) initially uses ERS(Expanding Ring Search) algorithm to control the RREQ(Route Request) retransmission in the route discovery process. Because ERS uses the fixed NTT(Node Travesal Time), it does not reflect accurately ad-hoc network environment. In this paper, we propose an improved ERS algorithm which lowers the retransmission rate. It uses RREP(Route Reply) and gives different weights in NTT of each node in accordance with the adjacency to an originating node. To show the effectiveness of the proposed algorithm, we perform a simulation using ns2. The simulation results showed that the proposed algorithm has better performance than existing algorithms.
열차운영계획은 수송수요 산정, 운행노선계획, 열차시간표 작성 기관차 및 인원의 할당 등 광범위한 내용을 포괄하고 있으나, 본 논문에서는 계획의 초기단계에서 결정 가능한 운행노선계획을 대상으로 범위를 설정하였다. 운영목표에 따른 전략은 사용자, 운영자, 사회전체의 입장에서 고려될 수 있는데, 이러한 전략에 의해 운행 될 수 있는 열차운행패턴을 운영비용의 최소화, 통행시간의 최소화. 운영자 수익의 최대화 모형으로 해결하고자 하였다. 2004년 이후에 운행이 예상되는 고속철도/기존철도는 운영계획의 변경이 예상되는 바, 상기의 목표에 따라 열차운영패턴을 작성하여 개발된 효과척도의 적용을 통해 정책적인 적용가능성을 평가하였으며 기존 계획된 철도청의 운영계획과도 아울러 비교, 최적대안을 선정하였다. 본 고에서는 수리계획모형인 비선형정수계획모형(MINLP)으로서 국내 철도망에 부합하는 운영계획을 작성하였으며, 이에 따른 열차-km는 수익최대화 모형, 인-km는 철도청의 열차운영계획이 가장 많은 것으로 나타났다. 인-hour는 수익 최대화 모형과 통행시간 최소화 모형이 가장 적은 것으로 나타났는데, 이는 장거리 노선의 편성이 증가된 것으로 사료된다. 이러한 결과를 산출함에 있어. 어려운 점은 각 구간의 기하급수적 증가, 결정변수의 초기값 선정 등이 있으나, 그동안 연구된 각종 경험적 기법의 적용과 실제 편성 가능한 변수의 적용을 통해 이를 해결하였다. 추후 설정된 모형의 비교에 적합한 효과척도의 개발과 전국적으로 사례구간의 확장 및 모형의 최적대안 선택 시 효과척도의 가중치에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.112-115
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2018
본 논문에서는 공간적 일관성과 시간적 일관성을 모두 고려하는 그래프 컷(graph cuts, GC) 알고리즘을 적용한 새로운 비디오 정합(video stitching) 방법을 제안한다. 먼저 입력 비디오로부터 취득한 전체 프레임에 대해서 정렬(frame alignment) 작업이 완료된 후, 프레임 합성(frame composition)을 위한 정합선 찾기(seam finding) 과정을 진행한다. 정합선을 찾는 과정에서 개선된 그래프 컷 알고리즘을 이용해 정렬된 프레임들을 자연스럽게 합성할 수 있는 최적의 정합선을 찾는다. 우선, 첫번째 입력 프레임에서 찾은 최적 정합선을 참조 정합선으로 설정한다. 그 다음, 연속된 프레임들의 정합선 찾기 과정을 수행할 때, 참조 정합선과의 거리 값을 가중치로 이용하는 새로운 비용 함수를 적용한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘으로 찾은 최적 정합선은 입력 프레임의 중첩 영역에 움직이는 물체가 존재할 때, 물체의 모양을 손상시키지 않으면서 동시에 연속된 프레임의 정합선을 유사한 형태로 유지시킨다. 결과적으로 공간적, 시간적 자연스러움이 보장되는 고품질의 비디오 정합 결과를 얻을 수 있다.
As information technologies are improving, geographical information system (GIS) technologies are also developing rapidly and demands for spatial analysis with GIS are increasing. Particularly, the spatial analyses with GIS researches have been noted rather than general GIS researches. However, most GIS researches focus on space dimension: a density-based clustering method (DBSCAN) or a DBSCAN algorithm using region expressed as Weight (DBSCAN-W) but the importance of rational decision making based on time dimension has been neglected. This study adopts system dynamics in order to put time dimension in GIS-based optimum allocation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.92-92
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2023
본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km2 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.
카메라 센서의 한계로 인하여 촬영 장면에 따라 한 번의 촬영으로 모든 영역의 밝기가 적절하게 촬영되지 않는 경우가 존재한다. 이러한 센서의 한계는 하이 다이나믹 레인지 이미징 기술을 통해서 극복이 가능하다. 한 장면을 다양한 노출 설정으로 여러 번 촬영하는 브라케팅은 움직이는 피사체를 찍기에 적절하지 않으며 촬영 시간이 길다는 단점이 있다. 본 연구는 한 번의 촬영으로 서로 다른 노출의 이미지를 얻을 수 있는 소형 라이트필드 카메라를 제안한다. 라이트필드 카메라는 대표적으로 두 가지 형태가 있는데, 첫 번째는 여러 대의 카메라를 어레이로 배치한 라이트필드 카메라 시스템이며, 두 번째는 대물렌즈 뒤에 마이크로 렌즈 어레이를 배치한 카메라이다. 본 연구에서 제작된 초박형 라이트필드 카메라는 센서 위에 마이크로 렌즈어레이가 부착되어있는 형태의 카메라로 각 렌즈 조리개 크기를 다르게 설계하여 한 번의 촬영으로 다른 노출의 촬영 결과를 얻을 수 있게 설계되었다. 촬영된 단일 영상들을 전처리 하여 이미지 품질을 높인 이후, HDR 알고리즘을 통해 각 단일 이미지들보다 다이나믹 레인지가 넓은 이미지를 획득하도록 구현하였다. 또한 노출 시간을 기준으로 설계된 식을 수정하여 조리개값에 따라 다른 가중치를 둘 수 있도록 바꾸었고, 이를 통해 단 한 번의 촬영을 통한 HDR 이미징을 구현하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.2981-2986
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2015
In this paper, there are m servers to carry out broadcasts and the scheduling problem to serve the requests with deadlines is studied. If a server broadcasts a page, then all the requests which require the page are satisfied. A scheduling algorithm shall determine which pages are broadcasted on servers at a time. Its goal is to maximize the sum of weights of requests satisfied within their deadlines. The performance of an on-line algorithm is compared with that of the optimal off-line algorithm which can see all the inputs in advance. In general, the off-line algorithms outperform the on-line algorithms. So we will use the resource augmentation analysis in which the on-line algorithms can utilize more resources. We consider the case that the on-line algorithms can use more servers in this paper.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.543-551
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2015
As the use of internet and mobile devices became generalized, users utilizing search and recommendation in order to find the information they want in the midst of various websites have become common. In order to recommend more appropriate item for users, this paper proposes a recommendation technique that reflects the users' preference change following the flow of time by applying users' activity and time information. The proposed technique, after classifying the data in categories including the tag information that is considered at the time of choosing the items, only uses the data that users' preference change following the flow of time is reflected. For the users who prefer the corresponding category, the item that is extracted by applying tag information to collaboration filtering technique is recommended and for general users, items are recommended based on the ranking calculated by using the tag information. The proposed technique was experimented by using hetrec2011-movielens-2k data set. The experiment result indicated that the proposed technique has been more enhanced the accuracy, appropriacy, compared to item-based, user-based method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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