• 제목/요약/키워드: Adaptive sampling

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국제공동연구 PARTRIDGE를 통한 확률론적 건전성 평가 기술 개발 현황 (Current Status of an International Co-Operative Research Program, PARTRIDGE (Probabilistic Analysis as a Regulatory Tool for Risk-Informed Decision GuidancE))

  • 김선혜;박정순;김진수;이진호;윤은섭;양준석;이재곤;박홍선;오영진;강선예;윤기석;박재학
    • 한국압력기기공학회 논문집
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    • 제9권1호
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    • pp.62-69
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    • 2013
  • A probabilistic assessment code, PRO-LOCA ver. 3.7 which was developed in an international co-operative research program, PARTRIDGE was evaluated by conducting sensitivity analysis. The effect of some variables such as simulation methods (adaptive sampling, iteration numbers, weld residual stress model), crack features(Poisson's arrival rate, maximum numbers of cracks, initial flaw size, fabrication flaws), operating and loading conditions(temperature, primary bending stress, earthquake strength and frequency), and inspection model(inspection intervals, detectable leak rate) on the failure probabilities of a surge line nozzle was investigated. The results of sensitivity analysis shows the remaining problems of the PRO-LOCA code such as the instability of adaptive sampling and unexpected trend of failure probabilities at an early stage.

비정수배 과표본화를 위한 폴리페이즈 구조 (Polyphase Structure for Fractional Ratio Oversampling)

  • 이혁재;박영철;윤대희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권6B호
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    • pp.1106-1113
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    • 2000
  • 본 논문에서는 비정수배 과표본화(fractional ratio oversampling) 구조를 위한 DFT 기반의 폴리페이즈 필터뱅크를 제안하였다. 비정수배 과표본화는 임계표본화(critical sampling)보다 적은 에일리어징을 가지며 동시에 정수배과표본화(integer ratio oversampling)보다 적은 계산량을 갖는다. 또한 비정수배 과표본화의 에일리어징 감소효과로 인해 필터뱅크 설계에 자유도가 높아진다. 제안된 비정수배 과표본화 폴리페이즈 구조를 서브밴드 적응필터에 응용하여 긴 적응필터를 필요로 하는 음향반향 제거 실험을 수행하였다. 반향제거 실험결과 비정수배 과표본화는 정수배 과표본화보다 적은 계산량으로 유사한 성능을 보였다.

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광대역 이동통신을 위한 적응등화기의 설계 (Design of adaptive equalizer for wide-band mobile communications)

  • 이찬복;최승원
    • 전자공학회논문지A
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    • 제32A권1호
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    • pp.14-25
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    • 1995
  • The main contribution of this paper can be summarized in two items as follws. Firstly, a modelling of mobile communication channel with Rayleigh fading characteristics is presented. Actual signal environments can be approximated as being real measurements by a proper mathematical representation of fluctuation of channel parameters due to Doppler effect, that is determined by the relative speed between transmitter and receiver, and noises, that vary at each sampling time. Secondly, an alternative procedure of synthesizing an adaptive equalizers is presented for recovering original signals that have been corrupted through the modelled channel. In order to compute the optimal tap coefficients for a high speed data(512 k symbol/sec) on a real-time basis, the CGM that guarantees fast and stable convergency is adopted during the training period of each frame. The coefficients obtained by the CGM are used as initial values for the LMS algorithm to trace the optimal coefficients during the data period that vary at each sampling time due to the mobility and noise at the receiver. Using the modelling presented in this paper, distributions of received signal power in various signal environments are demonstrated. The performance of the eqalizer proposed in this paper is shown as a function of BER under the various signal circumstances of mobile communications.

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Bayesian Optimization Analysis of Containment-Venting Operation in a Boiling Water Reactor Severe Accident

  • Zheng, Xiaoyu;Ishikawa, Jun;Sugiyama, Tomoyuki;Maruyama, Yu
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제49권2호
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    • pp.434-441
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    • 2017
  • Containment venting is one of several essential measures to protect the integrity of the final barrier of a nuclear reactor during severe accidents, by which the uncontrollable release of fission products can be avoided. The authors seek to develop an optimization approach to venting operations, from a simulation-based perspective, using an integrated severe accident code, THALES2/KICHE. The effectiveness of the containment-venting strategies needs to be verified via numerical simulations based on various settings of the venting conditions. The number of iterations, however, needs to be controlled to avoid cumbersome computational burden of integrated codes. Bayesian optimization is an efficient global optimization approach. By using a Gaussian process regression, a surrogate model of the "black-box" code is constructed. It can be updated simultaneously whenever new simulation results are acquired. With predictions via the surrogate model, upcoming locations of the most probable optimum can be revealed. The sampling procedure is adaptive. Compared with the case of pure random searches, the number of code queries is largely reduced for the optimum finding. One typical severe accident scenario of a boiling water reactor is chosen as an example. The research demonstrates the applicability of the Bayesian optimization approach to the design and establishment of containment-venting strategies during severe accidents.

Examining Organizational Factors Impacting IoT Implementation, Production, Services, and Performance in the Thai Manufacturing and Distribution Sector

  • Krisana KITCHAROEN
    • 유통과학연구
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    • 제22권4호
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    • pp.23-35
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    • 2024
  • This study investigates the organizational factors including firm size, adaptive capability, absorptive capability, innovative capability, and executive support to determine internet of things, production and services, and organizational performance. Research design, data, and methodology: A quantitative methodology was employed, involving the distribution of surveys to 460 employees occupying managerial and strategic roles. These individuals have accrued a minimum of one year of experience within 20 leading manufacturing and distribution companies in Thailand, each boasting a workforce exceeding 250 employees. Sampling techniques utilized encompass judgmental, quota, and snowball sampling. Furthermore, analysis of the data was conducted through Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The findings indicate that factors such as firm size, adaptive capability, absorptive capability, and innovative capability exert significant influence on the Internet of Things (IoT). In addition, IoT significantly impacts both production and services. Furthermore, the study highlights the significant influence of production and services on organizational performance. However, the anticipated relationship between executive support and IoT lacks support according to the results. Conclusions: This study highlights the transformative potential of IoT for the manufacturing and distribution sector, paving the way for enhanced efficiency, competitiveness, and sustainability in a rapidly evolving business landscape.

Experimental Analysis of Equilibrization in Binary Classification for Non-Image Imbalanced Data Using Wasserstein GAN

  • Wang, Zhi-Yong;Kang, Dae-Ki
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제11권4호
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    • pp.37-42
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    • 2019
  • In this paper, we explore the details of three classic data augmentation methods and two generative model based oversampling methods. The three classic data augmentation methods are random sampling (RANDOM), Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), and Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN). The two generative model based oversampling methods are Conditional Generative Adversarial Network (CGAN) and Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN). In imbalanced data, the whole instances are divided into majority class and minority class, where majority class occupies most of the instances in the training set and minority class only includes a few instances. Generative models have their own advantages when they are used to generate more plausible samples referring to the distribution of the minority class. We also adopt CGAN to compare the data augmentation performance with other methods. The experimental results show that WGAN-based oversampling technique is more stable than other approaches (RANDOM, SMOTE, ADASYN and CGAN) even with the very limited training datasets. However, when the imbalanced ratio is too small, generative model based approaches cannot achieve satisfying performance than the conventional data augmentation techniques. These results suggest us one of future research directions.

블록기반 압축센싱을 위한 율 할당 방법 (Rate Allocation for Block-based Compressive Sensing)

  • NguyenQuangHong;DinhKhanhQuoc;NguyenaVietAnh;TrinhChienVan;박영현;전병우
    • 방송공학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.398-407
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    • 2015
  • 희소성이 높은 신호를 압축센싱을 할 경우 기존의 Nyquist/Shannon 이론을 바탕으로 하는 샘플링 방법 보다 낮은 측정율 만으로도 신호의 복원이 가능하기 때문에 이를 활용한 많은 응용 연구가 이루어지고 있다. 영상신호의 경우 특히 블록기반 압축센싱 기법이 주로 고려되고 있는데, 대부분의 경우 측정 영역에서의 공간적 유사도가 동일하다는 가정 하에, 각 블록에 동일한 측정율을 할당하여 왔다. 이를 개선하기 위해, 본 논문에서는 프레임 내의 각 블록에 대하여 경계선 정보를 구하고, 각각의 특성에 따르는 적응적 샘플링율 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 측정영역에서의 블록 간 유사도를 구해서 경계선 정보를 많이 포함하는 블록일수록 많은 측정율을 할당한다. 실험 결과, 자연영상에 대해 제안하는 적응적 율 할당 기법은 고정 측정율을 사용한 기존 방법에 비해 객관적 (최대 3.29 dB 향상) 및 주관적 화질이 뛰어나다는 것을 보여준다.

적합탐색 관찰을 이용한 층화 공간표본설계에서의 추정 (Adaptive Searching Estimation in Stratified Spatial Sample design)

  • 변종석
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.353-369
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    • 2000
  • 관찰 단위들간 특정한 공간 종속관계를 지닌 공간모집단에서 사각형의 칸들로 분할한 후 각 칸마다 하나의 표본점을 임의추출하여 관심 변수의 모수를 추정할 때 탐색 관찰조건을 만족하는 인접한 표본단위만을 추가 관찰하여 모수를 추정하는 적합탐색 추정 방법을 층화 공간표본설계에 적용시켜 보았다. 모의자료를 설정한 가상의 2차원 공간모집단을 층화 공간표본설계에 의해 층화시킨 후 적합 탐색 추정방법을 적용시켜 본 결과, 단순히 공간모집단을 분할하는 전통적인 공간표본설계보다 적은 수의 표본이 관찰되었으며, 효율성이 크게 감소하지 않는 결과를 얻음으로써 층화효과와 적합탐색 관찰효과가 동시에 존재하는 적절한 추정 결과를 얻을 수 있었다.

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HEVC RExt RGB 영상의 색평면 간 예측 향상을 위한 적응적 필터링 기법 (An Adaptive Filtering Method for Enhancement of Inter-color Plane Estimation in HEVC RExt RGB Images)

  • 최장원;최윤식
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.647-650
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    • 2013
  • HEVC RExt(High Efficiency Video Coding Range Extension)는 RGB/YUV 4:2:2 4:4:4 색 샘플링 영상과 10비트 심도 이상의 영상 지원을 목표로 한다. RGB 영상은 YUV 4:2:0 색 샘플링 영상과는 달리 색평면 간 높은 상관도를 갖고 있으며, 이를 이용하여 화소값을 예측하는 기법들이 JCT-VC 표준화 회의에서 기고되었다. 하지만 일반적으로 RGB 영상의 고주파수 성분은 색평면 간 낮은 상관도를 갖고 있으며, 이는 색평면 간 예측 시 부호화 효율 저하의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 색평면 간 예측 시 고주파수 성분을 저역통과필터를 통해 적응적으로 제거하는 기법을 제안한다. HEVC RExt의 RGB 영상을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 기법은 기존 색평면 간 예측 기법에 비해 큰 복잡도의 증가 없이 평균 0.6%의 BD(Bjontegaard Distortion)-율 이득을 얻을 수 있었다.

센서네트워크에서의 효율적인 데이터 전송을 위한 적응적 혼잡 제어 (Adaptive Congestion Control for Effective Data Transmission in Wireless Sensor Networks)

  • 이좌형;김동국;정인범
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제16C권2호
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    • pp.237-244
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    • 2009
  • 무선 센서 네트워크에서의 혼잡은 데이터 손실 비율을 증가시키고, 전송 지연이 길어지는 문제점을 야기한다. 기존의 무선 센서 네트워크를 위한 혼잡 제어 방법들은 혼잡을 판단하고, 혼잡에 연관된 센서노드들을 선택하여 샘플링 주기를 조절함으로써 전송량을 줄이는 방법을 사용한다. 그러나 샘플링 주기 조절 기법은 시간적 데이터 손실에 민감한 응용에 사용하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡을 해결하는 새로운 혼잡 제어 기법인 ACT를 제안한다. 제안하는 ACT기법에서는 큐 감시를 통해 다중 큐 임계값을 사용하여 네트워크의 상태를 판단한다. ACT는 혼잡 발생시 패킷 전송 간격을 조절하는 적응적 흐름 제어 기법을 통해 네트워크의 효율성을 높이며 패킷판단 기법을 통하여 노드간의 공평성을 보장한다. 또한 압축을 이용하여 센서노드 간 전송량을 조절하도록 하여 이용가능한 데이터양을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안된 ACT기법이 기존 프로토콜에 비해 네트워크의 패킷 전송 효율성을 향상시키며 센서노드들에게 공평성있는 데이터전송을 제공함을 보인다.