• Title/Summary/Keyword: 파라미터 최적화

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MAPPO based Hyperparameter Optimization for CNN (MAPPO 기반 CNN 하이퍼 파라미터 최적화)

  • Ma, Zhixin;Joe, Inwhee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.446-447
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    • 2022
  • 대부분의 머신러닝 및 딥러닝 모델의 경우 하이퍼 파라미터 선택은 모델의 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서 전문가들은 작업을 수행하기 위해 모델을 구축할 때 하이퍼 파라미터 튜닝을 수행하는 데 상당한 시간을 소비해야 한다. Hyperparameter Optimization(HPO)을 해결하기 위한 알고리즘은 많지만 대부분의 방법은 검색을 수행하기 위해 각 epoch에서 실제 실험 결과를 필요로 한다. 따라서 HPO 검색을 위한 시간과 계산 지원을 줄이기 위해 본 논문에서는 Multi-agent Proximal Policy Optimization(MAPPO) 강화 학습 알고리즘을 제안한다. 2개의 이미지 분류 데이터 세트에 대한 실험 결과는 우리의 모델이 속도와 정확성에서 다른 기존 방법보다 우수하다는 것을 보여준다.

SqueezeNet based Single Image Super Resolution using Knowledge Distillation (SqueezeNet 기반의 지식 증류 가법을 활용한 초해상화 기법)

  • Seo, Yu lim;Kang, Suk-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.226-227
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    • 2020
  • 근래의 초해상화 (super-resolution, SR) 연구는 네트워크를 깊고, 넓게 만들어 성능을 높이는데 주를 이뤘다. 그러나 동시에 높은 연산량과 메모리 소비량이 증가하는 문제가 발생하기 때문에 이를 실제로 하드웨어로 구현하기에는 어려운 문제가 존재한다. 그렇기에 우리는 네트워크 최적화를 통해 성능 감소를 최소화하면서 파라미터 수를 줄이는 네트워크 SqueezeSR을 설계하였다. 또한 지식 증류(Knowledge Distillation, KD)를 이용해 추가적인 파라미터 수 증가 없이 성능을 높일 수 있는 학습 방법을 제안한다. 또한 KD 시 teacher network의 성능이 보다 student network에 잘 전달되도록 feature map 간의 비교를 통해 학습 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 우리는 KD 기법을 통해 추가적인 파라미터 수 증가 없이 성능을 높여 다른 SR네트워크 대비 더 빠르고 성능 감소를 최소화한 네트워크를 제안한다.

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Swarm Based Robust Object Tracking Algorithm Using Adaptive Parameter Control (적응적 파라미터 제어를 이용하는 스웜 기반의 강인한 객체 추적 알고리즘)

  • Bae, Changseok;Chung, Yuk Ying
    • The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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    • v.13 no.5
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    • pp.39-50
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    • 2017
  • Moving object tracking techniques can be considered as one of the most essential technique in the video understanding of which the importance is much more emphasized recently. However, irregularity of light condition in the video, variations in shape and size of object, camera motion, and occlusion make it difficult to tracking moving object in the video. Swarm based methods are developed to improve the performance of Kalman filter and particle filter which are known as the most representative conventional methods, but these methods also need to consider dynamic property of moving object. This paper proposes adaptive parameter control method which can dynamically change weight value among parameters in particle swarm optimization. The proposed method classifies each particle to 3 groups, and assigns different weight values to improve object tracking performance. Experimental results show that our scheme shows considerable improvement of performance in tracking objects which have nonlinear movements such as occlusion or unexpected movement.

A Study on Efficient Signing Methods and Optimal Parameters Proposal for SeaSign Implementation (SeaSign에 대한 효율적인 서명 방법 및 최적 파라미터 제안 연구)

  • Suhri Kim
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.34 no.2
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    • pp.167-177
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    • 2024
  • This paper proposes optimization techniques for SeaSign, an isogeny-based digital signature algorithm. SeaSign combines class group actions of CSIDH with the Fiat-Shamir with abort. While CSIDH-based algorithms have regained attention due to polynomial time attacks for SIDH-based algorithms, SeaSiogn has not undergone significat optimization because of its inefficiency. In this paper, an efficient signing method for SeaSign is proposed. The proposed signing method is simple yet powerful, achived by repositioning the rejection sampling within the algorithm. Additionally, this paper presnts parameters that can provide optimal performance for the proposed algorithm. As a result, by using the original parameters of SeaSign, the proposed method is three times faster than the original SeaSign. Additonally, combining the newly suggested parameters with the signing method proposed in this paper yields a performance that is 290 times faster than the original SeaSign and 7.47 times faster than the method proposed by Decru et al.

Optimization of Design Parameters of a Pneumatic System (공압시스템의 설계 파라미터 최적화)

  • Um T.J.
    • Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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    • v.2 no.4
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    • pp.1-6
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    • 2005
  • This paper presents optimization of a pneumatic control system whose design parameters have been optimized so that the desired dynamic characteristics of cylinder position was obtained. The pneumatic system is used as transferring and stacking equipment for solid freeform fabrication system which has been widely used in design verification applications. The pneumatic system mainly consists of pneumatic control valves and cylinders. The system was modeled by using several principles for pneumatic components. The system was optimized to obtain dynamic performance with enough damping to reduce cylinder vibration. A fuzzy controller has been applied to fulfill the dynamic performance requirements of the pneumatic system. The simulation results show that the fuzzy controller is more effective than a PD controller.

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A Study on the optimum characteristic parameter of Modified CFDN's (Modified CFDN's 특성 파라미터의 최적화에 대한 고찰)

  • Ko Byeong-Seob;Kim Hack-Yoon
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.223-226
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    • 1999
  • 인공 잔향기를 구현하는데 있어서, 잔향 시스템의 안정도 및 시간-주파수 응답을 용이하게 제어하기 위하여 일반 FDN's(Feedback Delay Networks)에서의 귀환 행렬인 unitary 행렬를 circulant 행렬로 사용한 CFDN's가 최근에 제안되었다. 그러나, 이 구조는 주파수 응답의 평탄도가 낮고, 영점들의 위치를 조절하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 CFDN's의 시간응답 특성을 최대한 유지하면서 주파수 응답 특성을 개선하기 위하여, 일반 귀환 필터의 귀환부에 직접경로가 없는 CFDN's를 적용한 MCFDN's(Modified CFDN's) 에 관하여 고찰하고, 이 시스템의 특성을 결정하는 특성 파라미터의 최적화에 대하여 고찰하고자 한다.

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Optimization of Neuro-Fuzzy System using Particle Swarm Optimization (PSO를 이용한 뉴로-퍼지 시스템 최적화)

  • Kim, Sung-Suk;Jeon, Byung-Suk;Song, Chang-Kyu;Kim, Ju-Sik;Kim, Yong-Tae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.07d
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    • pp.2073-2074
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    • 2006
  • 본 논문에서는 PSO를 이용한 뉴로-퍼지 모델의 구조 및 파라미터 동정을 실시한다. 진화연산 기법의 무작위 탐색 능력과 오차 미분기반 학습에서의 수렴 특성을 가진 PSO를 이용하여 학습이 진행되는 동안 모델의 구조 및 파라미터를 주어진 학습 데이터에 적합하도록 최적화 시킨다. 또한 모델의 크기를 결정하는 규칙의 수 결정을 클러스터링 기법을 이용하여 소속함수의 수가 증가하더라도 규칙이 지수함수적으로 증가하는 문제를 해결하였다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.

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Optimal design of fuzzy inference systems based on genetic granulation (진화 Granule 기반 퍼지추론 시스템의 최적 설계)

  • 박건준;이동윤;오성권
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.269-272
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    • 2004
  • 본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules 기반 퍼지 추론 시스템의 새로운 설계 및 이의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 둥에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의해 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가는 수치적인 예를 통해 비교 평가한다.

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Optimization of Fuzzy Set-based Fuzzy Inference Systems (퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템의 최적화)

  • 박건준;이동윤;오성권
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.463-466
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    • 2004
  • 본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 쥘 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심71을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.

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Analysis of Impact Load for Optimum of Suspension Parameter of Yard AGV (야드형 AGV-서스펜션 파라미터의 최적화를 위한 충격하중 해석)

  • 홍도관;김재헌;안찬우;전언찬;김중완
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.161-167
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    • 2002
  • Cai-go management facility of harbor are required an expansion due to increase of cargo quantity. Design technology of Yard AGV call be possible to deal many cargo rapidly and accurately. So it is produced a profit about cal-go management. This study is presented optimum of suspension parameter for design technology Yard AGV. Model I, II are modeled about Initial of container weight, height. When the maximum stroke of suspension is 0.26m, optimum is achieved to reduce the reaction force at the minimum. Also, the reaction force is study to become stability in I second. A change of spring constant and coefficient of damper make change the reaction force and minimum reaction force appear in optimum value. All modeling and analysis are used combination. contact element of Ansys program.

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