• Title/Summary/Keyword: 초기화 방법

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Adaptive Filter Initialization for Fast Convergence of Active Noise Cancellation (ANC의 빠른 수렴을 위한 적응 필터 초기화 기술)

  • Kim, Sangmin;Han, Seokhyeon;Park, Hochong
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.346-347
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    • 2020
  • 본 논문에서는 ANC 시스템의 빠른 수렴을 위한 적응 필터의 초기화 방법을 제안한다. 기존 ANC 시스템은 적응 필터의 계수를 0으로 초기화한다. 이러한 초기화 방법은 일반적으로 발생하는 외부 소음의 특성을 고려하지 않은 방법으로 ANC의 수렴 소요시간이 길다. 이와 같은 문제를 해결하고자 본 논문에서는 핑크 노이즈를 입력으로 ANC를 수행하여 얻은 적응 필터의 계수 값을 초기값으로 사용하는 새로운 초기화 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 여러 잡음에 대해 실험한 결과, 낮은 초기 에러를 갖고 기존 방법보다 빠르게 수렴하는 것을 확인하였다. 또한, 기존 방법에서 수렴하지 못한 일부 소음에 대해서도 수렴하는 것을 확인하였다.

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Wavelet을 이용한 K-means clustering algorithm의 초기화

  • Kim Guk-Hwan;Jang U-Jin;Lee Jun-Seok
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.305-312
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    • 2006
  • K-means clustering algorithm 에서 주로 이루어지는 랜덤 초기화 (random initialization) 방법은 전역 최적화된 해(global minimum)를 찾아내기에 문제점을 지니고 있다. 즉, 여러 횟수의 알고리듬 반복(iteration)을 실행하더라도 전역 최적화된 해를 찾아내기가 매우 힘들며 주어진 자료의 크기(data size)가 큰 경우에 있어서 이는 거의 불가능하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 극복하기 위한 방안으로, wavelet을 이용하여 최적의 초기 군집 중심점(initial clustering center)들을 선택하는 방법을 제시한다. 즉, 웨이블릿을 이용한 효과적인 초기화 (initialization)를 통해서 작은 알고리듬 반복 횟수만으로도 전역 최적화에 도달하는 초기화 방법을 기술한다. 이런 초기화 방법이 군집 알고리즘에 사용될 경우, 온라인상에서 실시간 이루어지는 군집 분석에 큰 도움이 된 수 있다.

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A Real-Time Automatic Diagnosis System for Semiconductor Process (반도체 공정 실시간 자동 진단 시스템)

  • 권오범;한혜정;김계영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.241-243
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    • 2003
  • 일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.

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Initialization of Fuzzy C-Means Using Kernel Density Estimation (커널 밀도 추정을 이용한 Fuzzy C-Means의 초기화)

  • Heo, Gyeong-Yong;Kim, Kwang-Baek
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.15 no.8
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    • pp.1659-1664
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    • 2011
  • Fuzzy C-Means (FCM) is one of the most widely used clustering algorithms and has been used in many applications successfully. However, FCM has some shortcomings and initial prototype selection is one of them. As FCM is only guaranteed to converge on a local optimum, different initial prototype results in different clustering. Therefore, much care should be given to the selection of initial prototype. In this paper, a new initialization method for FCM using kernel density estimation (KDE) is proposed to resolve the initialization problem. KDE can be used to estimate non-parametric data distribution and is useful in estimating local density. After KDE, in the proposed method, one initial point is placed at the most dense region and the density of that region is reduced. By iterating the process, initial prototype can be obtained. The initial prototype such obtained showed better result than the randomly selected one commonly used in FCM, which was demonstrated by experimental results.

An Initialization of Backpropagation Network Using Genetic Algorithm (유전자 알고리즘을 이용한 오차 역전파 신경망의 초기화)

  • 박형태;이행세
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.1275-1278
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    • 2003
  • 본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다

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A XML based SmartCard Initialization Method (XML 기반의 스마트카드 초기화 방법)

  • 최용준;고정호;이강수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.385-387
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    • 2001
  • 스마트카드는 다양한 환경, 다양한 플랫폼에서 각각 다른 용도로 개발되어지고 있다. 스마트카드를 사용자들에게 발급하기 위해 초기화하는 과정 또한 다양하며 초기화하기 위한 시스템 또는 제품을 생산하고 발급하는 회사나 기관마다 다르다. 이에 따라 초기화과정을 통합된 표준으로 만들어 각각의 회사에서 개발한 스마트카드 또는 서로 다른 환경에서 사용되는 스마트카드를 초기화하므로써 좀 더 호환성을 높이고자 한다. 따라서 본 논문은 공개키 기반구조상에서 스마트카드를 초기화하기 위해서는 초기화에 필요한 요구사항들을 정의하여 XML에서 사용되어지는 DTD로 정의하고, 사용자의 개인정보 또는 발급기관의 정보를 xml파일로 구성하여 단말기, 브라우저 또는 어느 곳에서든 함께 파싱하여 스마트카드를 초기화할 수 있는 상호 호환성 있는 DTD를 개발하는 것이다.

Research on Memory Initialization through Using Arduino Temporary Files (아두이노 임시파일을 이용한 메모리 초기화에 관한 연구)

  • Lee, Woo-Ho;Kang, Sung-Min;Lim, Chae-Sang;Noh, Bong-Nam
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.250-251
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    • 2016
  • 사물인터넷은 기존의 여러 ICT기술과 유,무선 장비의 네트워크 및 다양한 통신 기술들이 적용된 것을 의미한다. 최근 다양한 사물 인터넷에 대한 발전은 경량화, 소형화 되어가며 OSHW(Open Source HardWare)을 기반으로 점차 다양화 되었다. 이에 따라 사물인터넷 다양한 디바이스와 펌웨어, 암호학에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있다. 하지만 특정 하드웨어의 센서 디바이스에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 OSHW 중 하나인 AVR기반의 아두이노 개발도구에 대한 임시 파일에 대해 분석하고 메모리 초기화 방법에 대해 제안한다. 또한 임시파일을 이용한 메모리 초기화 방법을 이용하여 사용자정보와 메모리 공격에 대한 데이터 유출을 방지할 수 있다.

Initialization of Secondary Path for Fast Convergence of Active Noise Control (ANC의 빠른 수렴을 위한 2차 경로 초기화 기술)

  • Kim, Ki-Jun;Jang, Woo-Jin;Shin, Seong-Hyeon;Youn, Ho-Won;Park, Hochong
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.1-2
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    • 2015
  • 본 논문에서는 ANC 시스템의 빠른 수렴을 위하여 2차 경로 필터를 초기화하는 방법을 제안한다. 대부분의 ANC 시스템에서는 2차 경로 필터를 설계하기 위하여 LMS 알고리즘을 사용한다. 그러나 기존의 방법들은 2차 경로 필터의 초기 계수 값을 0으로 설정하기 때문에 필터의 수렴 시간이 길어진다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 미리 구한 계수 값을 2차 경로 필터의 초기값으로 설정하여 필터의 수렴 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 2차 경로 필터의 초기 단계부터 에러가 작게 나타내며, 이에 따라 ANC 시스템의 수렴이 빨라진다. 상용 헤드셋을 이용하여 제안하는 방법을 실험하였으며, 기존 방법보다 빠르게 ANC 시스템이 수렴하는 것을 확인하였다.

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Initial Prototype Selection in Fuzzy C-Means Using Kernel Density Estimation (커널 밀도 추정을 이용한 Fuzzy C-means의 초기 원형 설정)

  • Cho, Hyun-Hak;Heo, Gyeong-Yong;Kim, Kwang-Beak
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.85-88
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    • 2011
  • Fuzzy C-Means (FCM) 알고리듬은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 하지만 FCM은 여러 가지 문제점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 개선하기 위하여 커널밀도 추정 (kernel density estimation) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 설정할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험결과를 통해 확인할 수 있다.

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Automatic Stitching of the Prostate in Pathology Image Using Position Correction and Rigid Registration (위치 보정 및 강체 정합을 통한 전립선 병리 영상의 자동 스티칭)

  • Lee, Ji-Un;Jung, Ju-Lip;Hong, He-Len
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.469-473
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    • 2010
  • 본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.

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