블루투스는 휴대폰을 비롯한 디지털 디바이스간의 탄력적이고 확장성 있는 무선 ad-hoc 네트워크를 제공할 수 있는 기술로 가능성을 인정받아왔다. 이러한 네트워크가 지원되기 위해서는 블루투스 스캐터넷(Scatternet)은 필수적인 요소이다. 그러므로 블루투스 스캐터넷과 관련되어서 현재까지 다양한 방법론이 제시되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시뮬레이션을 통한 방법론을 제시하는데 그치는 경우가 대부분이며, 스캐터넷의 탄력성과 확장성을 확보하지 못하고 그 복잡성으로 인해 하드웨어 구현에 제약이 있는 경우들이 많다. 본 논문에서는 실제 하드웨어 구현이 용이하고, 스캐터넷의 탄력성과 확장성을 확보할 수 있는 노드 링 스캐터넷(Node Ring Scatternet:NRS) 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 초기 형성과 재형성 부분으로 구성이 되어 있다. 초기 형성과 관련되어 제한적 SEEK/SCAN 알고리즘을 제안하였고, 재형성과 관련되어서는 DIAC 알고리즘과 예약 복구 노드(Reserved Recovery Node) 알고리즘을 제안하였다. 또 실제 시스템 상에서 스캐터넷 알고리즘을 운용하기 위한 SFMP(Scatternet Formation & Management Protocol)을 설계하고, 상용 블루투스 하드웨어로 구현을 하여 20개의 디바이스까지의 스캐터넷 실험을 수행하였다. 실험 결과 기존의 유사 알고리즘에 비해 스캐터넷 형성 시간과 그 확률이 높은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 충격성 잡음 환경 하에서 인접 투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm, APA)의 안정성을 높이기 위해 제안된 인접 투사 부호 알고리즘(Affine Projection Sign Algorithm, APSA)의 수렴 속도를 향상시키기 위한 새로운 APSA을 제안하였다. APSA은 충격성 잡음에 안정적으로 동작하고 역행렬 연산을 요구하지 않는다는 장점을 가지고 있다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘의 장점을 가지면서도 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴속도를 갖는다. 기존의 알고리즘은 i번째 과거 입력 신호를 필터 갱신을 위해 사용되는 모든 입력 신호의 $l_2$-norm으로 정규화 하지만 제안된 알고리즘은 i번째 과거 입력 신호를 i번째 과거 입력 신호의 $l_2$-norm 만으로 정규화한다. 시스템 식별 환경에서 두 알고리즘의 성능을 비교하는 컴퓨터 모의 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 수렴속도가 기존의 알고리즘보다 개선되었음을 보였다.
Optimality Criteria algorithm based on the derivation of reciprocal approximations has been applied to structural optimization of large-scale structures. However, required computational cost for the serial analysis algorithm of large-scale structures consisting of a large number of degrees of freedom and members is too high to be adopted in the solution process of O.C. algorithm Thus, parallel version of O.C. algorithm on the network of personal computers is presented in this Paper. Parallelism in O.C. algorithm may be classified into two regions such as analysis and optimizer part As the first step of development of parallel algorithm, parallel structural analysis algorithm is developed and used in O.C. algorithm The algorithm is applied to optimal design of a 54-story plane frame structure
In this paper new back propagation algorithm which adds neurons to hidden layer is proposed. this proposed algorithm is applied to the pattern recognition of written number coupled with back propagation algorithm through omitting redundant learning. Learning rate and recognition rate of the proposed algorithm are compared with those of the conventional back propagation algorithm and the back propagation through omitting redundant learning. The learning rate of proposed algorithm is 4 times as fast as the conventional back propagation algorithm and 2 times as fast as the back propagation through omitting redundant learning. The recognition rate is 96.2% in case of the conventional back propagation algorithm, 96.5% in case of the back propagation through omitting redundant learning and 97.4% in the proposed algorithm.
In this paper, we propose a new VSS-NLMS algorithm through a simple modification of the conventional NLMS algorithm, which leads to a low complexity algorithm with enhanced performance. The step size of the proposed algorithm becomes smaller as the error signal is getting orthogonal to the input vector. We also show that the proposed algorithm is an approximated normalized version of the KZ-algorithm and requires less computation than the KZ-algorithm. We carried out a performance comparison of the proposed algorithm with the conventional NLMS and other VSS algorithms using an adaptive channel equalization model. It is shown that the proposed algorithm presents good convergence characteristics under both stationary and non-stationary environments despites its low complexity.
The use of serial concatenated codes is an effective technique for alleviating the error floor phenomenon of low-density parity-check (LDPC) codes. An enhanced sum-product algorithm (SPA) for LDPC codes, which is suitable for serial concatenated codes, is proposed in this paper. The proposed algorithm minimizes the number of errors by using the failed check nodes (FCNs) in LDPC decoding. Hence, the error-correcting capability of the serial concatenated code can be improved. The number of FCNs is simply obtained by the syndrome test, which is performed during the SPA. Hence, the decoding procedure of the proposed algorithm is similar to that of the conventional algorithm. The error performance of the proposed algorithm is analyzed and compared with that of the conventional algorithm. As a result, a gain of 1.4 dB can be obtained by the proposed algorithm at a bit error rate of $10^{-8}$. In addition, the error performance of the proposed algorithm with just 30 iterations is shown to be superior to that of the conventional algorithm with 100 iterations.
The Nelder-Mead simplex algorithm has been one of the most widely used methods for the nonlinear unconstrained optimization, since 1965. Recently, the new algorithm, (so-called the Fuzzy Simplex Algorithm), with fuzzy logic controllers for the expansion, reflection and contraction process of this algorithm has been proposed. In this paper, this new algorithm is developed. And, the formulation for the optimum design of the power screw's efficiency is made. And then, the developed fuzzy simplex algorithm as well as the original one is applied to this optimum design problem. The Fuzzy simplex algorithm results in a faster convergence in this problem, as reported in other study, too.
In the optimized design of an actual structure, the design variable should be selected among any certain values or corresponds to a discrete design variable that needs to handle the size of a pre-formatted part. Various algorithms have been developed for discrete design. As recently reported, the sequential algorithm with orthogonal arrays(SOA), which is a local minimum search algorithm in discrete space, has excellent local minimum search ability. It reduces the number of function evaluation using orthogonal arrays. However it only finds a local minimum and the final solution depends on the initial value. In this research, the genetic algorithm, which defines an initial population with the potential solution in a global space, is adopted in SOA. The new algorithm, sequential algorithm with orthogonal arrays and genetic algorithm(SOAGA), can find a global solution with the properties of genetic algorithm and the solution is found rapidly with the characteristics of SOA.
Recently, several promising multiobjective evolutionary algorithms, e,g, SPEA, NSGA-ll, PESA, and SPEA2, have been developed. In this paper, we also propose a new multiobjective evolutionary algorithm that compares to them. In the algorithm proposed in this paper, we introduce a novel concept, "inherited age" and total algorithm is executed based on the inherited age concept. Also, we propose a new sharing algorithm, called objective classication sharing algorithm(OCSA) that can preserve the diversity of the population. We will show the superior performance of the proposed algorithm by comparing the proposed algorithm with other promising algorithms for the test functions.
In this paper, we first construct a mathematical model for tagSNP selection based on LD measure $r^2$, then aiming at this kind of model, we develop an efficient algorithm, which is called approximate greedy algorithm. This algorithm is able to make up the disadvantage of the greedy algorithm for tagSNP selection. The key improvement of our approximate algorithm over greedy algorithm lies in that it adds local replacement(or local search) into the greedy search, tagSNP is replaced with the other SNP having greater similarity degree with it, and the local replacement is performed several times for a tagSNP so that it can improve the tagSNP set of the local precinct, thereby improve tagSNP set of whole precinct. The computational results prove that our approximate greedy algorithm can always find more efficient solutions than greedy algorithm, and improve the tagSNP set of whole precinct indeed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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