본 논문에서는 신경회로망의 수렴속도를 높이기 위한 알고리즘을 제안한다. 전형적인 역전파 학습방식은 느린 수렴속도가 단점으로 제기되는데 이는 비용함수의 계곡부근에서 가중치의 궤적이 심한 진동현상을 보이기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 경사법에서 사용되는 갱신방향을 계곡의 진행방향을 이용하여 변경한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법으로 가중치의 궤적에 나타나는 진동을 줄이고 수렴속도를 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문은 $65^{\circ}$ 후퇴각을 갖는 삼각날개에 대하여 뿌리시위를 기준으로 한 레이놀즈수 $1.76{\times}10^6$에서 정상 풍동실험에 의한 결과를 보였다. 풍동실험은 총 188개의 압력공과 다채널 데이터 처리 시스템을 사용하여 날개 윗면에서의 압력 분포를 측정하였다. 날개 윗면에서의 압력분포의 분석으로부터 옆미끄럼각과 받음각이 날개의 공력 특성에 미치는 복합적인 영향에 대한 직관을 얻을 수 있었다. 옆미끄럼각이 있는 경우, 바람쪽 날개의 와류강도는 바람 반대쪽 날개의 화류강도보다 훨씬 강하였다. 이와 같은 좌우 날개의 비대칭적인 압력분포로 인하여 음의 롤링모멘트가 발생하였다. 하지만, 일정 범위의 받음각과 옆미끄럼각(${\alpha}$=$24^{\circ}{\sim}36^{\circ}C$, ${\beta}$=$-5^{\circ}{\sim}-15^{\circ}C$)에서는 롤링모멘트의 방향이 갑자기 바뀌는 롤링모멘트 역전현상을 관찰할 수 있었다.
라운드 로빈 기반 비례지분 스케줄링(Round Robin based Proportional Share scheduling, RRPS)은 각 태스크에게 지분(share)을 결정하는 비중(weight)이라는 속성을 정의하고 각 태스크의 비중에 비례하여 CPU 자원을 할당한다. 라운드 로빈 기반 비례지분 스케줄링은 공평성(fairness)을 성능의 척도로 사용하며 스케줄링의 높은 공평성을 목표로 한다. 그러나 태스크를 간의 동기화로 인한 스케줄링의 공평성 문제에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 라운드 로빈 기반 비례지분 스케줄링에서 동기화로 인한 스케줄링의 지연이 높은 불공평성을 발생시킴을 보인다. 이를 비중역전(weight inversion)이라는 현상으로 설명한다. 다음, 비중역전을 방지하는 동기화 기법인 비중상속 프로토콜(weight inheritance protocol, WIP)을 제안한다. 또한, 공평성분석과 시뮬레이션을 통해 비중상속 프로토콜이 불공평성을 감소시킴을 보인다.
다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART-1에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ART-1과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ATR-1 기반 퍼지 다층 지도 학습 알고리즘을 제안 한다. 자가 생성을 이용한 제안된 퍼지 지도 학습 알고리즘은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART-1을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 주민등록증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상도 개선되었다.
본 논문에서는 웹서버를 탑재한 내장형 시스템에서 실시간 속성을 만족시킬 수 있는 스케줄링 기법을 제안한다. 내장형 시스템에 웹서버를 응용프로그램의 형태로 탑재하는 경우 운영체제와 웹서버간의 이원화된 스케줄링 때문에 우선 순위 역전 현상이 발생하여 실시간 속성을 만족시키지 못한다. 이에 본 논문에서는 웹서버의 일부 스케줄링 기능을 운영체제의 스케줄러와 통합 내장시켜 일관된 스케줄링 방법을 제공한다. 제안된 스케줄링 기법을 실험용 내장형 시스템에 적용한 결과, 웹서버를 일반 태스크로 구현한 경우와 달리 우선 순위 역전 현상이 발생하지 않았다. 또한 우선 순위에 따라 태스크별 응답 시간이 시스템 부하에 관계없이 일정하여 제안된 스케줄링 기법이 실시간 내장형 웹서버 시스템에 적합하다.
염분의 변화가 심한 황해의 해양환경 조건에서 정확한 해수음속을 산출하기 위한 논리적 방안을 제시하였다. 본 방안은 미항공우주국에서 개발한 Aqua 및 Soil Moisture Active Passive(SMAP)위성자료를 기반으로 하계절 30.5 psu 미만의 저염분수의 확장과 수온역전 현상 발생 위치를 식별하고 그 위치에 수심별 수온염분 측정센서인 Conductivity, Temperature, and Depth(CTD)가 탑재된 해양관측용 무인체계를 투입하여 음속이 적재적소에 정확히 측정하는 방안을 제시하였고 이의 원활한 수행을 위한 흐름도(flow chart)로 정리하였다. 본 방안을 통하여 염분의 변화폭이 증대되는 특이 해양환경을 조기에 식별하여 소모성 연직 수온 측정기인 Expandable Bathy Thermograph (XBT)로 음속을 계산할 때 정확도의 저하가 발생 되지 않도록 하였다.
A thermal storage tank with internal heat exchange coils is commonly used in solar thermal systems with a collector area below $100m^2$. The coils are installed in the lower part of the tank because the temperature of the upper part of the tank can drop if the outlet temperature of the collector becomes lower than the upper temperature of the tank, which is a kind of temperature reversal. As an alternative to the well-mixed storage tank with lower coil only, we have proposed a tank with lower and upper coils and have achieved superior thermal stratification in the tank, which results in increased collector efficiency and solar fraction. But, the phenomenon of temperature reversal was often observed in the tank when the load or solar radiation changed rapidly. In the present work, revised control was successfully applied, i.e., to heat only the lower coil using a three way valve if temperature reversal occurs and to operate the collector at a low flow rate when the quality of solar radiation is not good.
본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층 구조 신경망이 고려되었다. 다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오루 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 단층 퍼셉트론에 ART1을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가 생성(self-generation)하는 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART1을 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과. 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.
본 연구의 목적은 기존의 대표적 통행발생모형인 회귀모형과 신경망 이론에 의한 통행발생모형을 비교.분석하여 통행발생모형에 대한 새로운 방법을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 모형의 검정력과 안정성을 현재적 설명력과 장래 예측력의 결합으로 전제하고, 시나리오에 따른 모형의 검정력 변화를 통한 안정성 평가를 수행하였다. 연구결과 역전파 신경망 모형(Backpropagation Neural Networks)은 회귀모형의 검정력과 안정성을 상회하는 우수한 결과를 보여 주었으며, 이는 향후 통행발생 모형으로 역전파 신경망 모형의 적용 가능성을 의미하는 것으로 해석된다. 특히 복잡해진 교통현상과 다양한 수집자료를 고려할 때 교통분야에서의 신경망 모형의 적용은 더욱 확대될 전망이다.
$\blacktriangleright$ 돼지도체 등급판정두수 중 박피도체가 차지하는 비율은 매년 감소하여 '12년 4월말 기준 3.9%임. - 박피 작업장수 및 도매시장 상장두수 감소 $\blacktriangleright$ 돼지도체 등급판정두수 중 상장두수는 매년 감소하여 '12년 4월 현재 9.1%임. - 돼지도체 유통물량 중 9.1%가 전체 돼지도체 거래가격이 결정되는 구조 $\blacktriangleright$ 도매시장 상장두수 중 박피는 '00년 70.0%(2,136천 두)에서 '10년 40.4% (652천 두)로 29.6%P(1,484)가 감소하였으며, '12년 4월 현재 29.8%임. - 탕박 상장두수는 1,200천두 이상까지 증가한 적도 있지만 '10년까지 900천두 이상 수준을 유지하였음 $\blacktriangleright$ 도매시장 상장물량과 일반작업장 물량의 등급별 출현율 비교시 일반작업장물량의 상위등급 출현율이 높음. $\blacktriangleright$ 돼지도체 kg당 경락가격이 3,000원대 이상이 형성된 '04년 이후 박피 탕박간 경락가격 차이는 269~341원/kg로 분석되었음. $\blacktriangleright$ 박피 작업두수(비율) 및 상장 경매물량 감소에 따른 박피 상장 경매물량 변화에 따라 가격 민감성이 커짐. - 탕박은 박피보다 상장물량이 2배 이상이고 상장물량 변화에 따른 가격 민감성이 작아 박피와 탕박의 경락가격의 변동(상승 하락)폭의 차이가 발생하여 박피와 탕박간의 가격 역전현상이 발생.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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