• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권5호
• /
• pp.2468-2483
• /
• 2017

The construction of completely random sensing matrices of Compressive Sensing requires a large number of random numbers while that of deterministic sensing operators often needs complex mathematical operations. Thus both of them have difficulty in acquiring large signals efficiently. This paper focuses on the enhancement of the practicability of the structurally random matrices and proposes a semi-deterministic sensing matrix called Partial Kronecker product of Identity and Hadamard (PKIH) matrix. The proposed matrix can be viewed as a sub matrix of a well-structured, sparse, and orthogonal matrix. Only the row index is selected at random and the positions of the entries of each row are determined by a deterministic sequence. Therefore, the PKIH significantly decreases the requirement of random numbers, which has a complex generating algorithm, in matrix construction and further reduces the complexity of sampling. Besides, in order to process large signals, the corresponding fast sampling algorithm is developed, which can be easily parallelized and realized in hardware. Simulation results illustrate that the proposed sensing matrix maintains almost the same performance but with at least 50% less random numbers comparing with the popular sampling matrices. Meanwhile, it saved roughly 15%-35% processing time in comparison to that of the SRM matrices.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.128-132
• /
• 2011

LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권5호
• /
• pp.401-410
• /
• 2009

온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 발표된 온톨로지 추론 엔진의 대부분은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 대부분의 추론 엔진들은 논리적 오류를 일으키는 원인은 밝히지 않고, 논리적 오류를 갖는 개념만을 탐지한다. 본 논문의 목적은 태블로 알고리즘 전개 과정 중에 발생하는 non-deterministic 상황을 최적화하는 동시에 논리적 오류를 일으키는 원인을 탐지하기 위한 방법을 연구하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 논리적 부정 가정기반 진리 유지 시스템(NATMS)을 사용하여 non-deterministic 문제를 해결하고 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존에 발표되었던 종속 부호 기반 백트랙킹 기법과 Swoop 프로젝트에 적용된 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 소개하고, 제안하고자 하는 기법을 설명한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제28권4호
• /
• pp.455-462
• /
• 2001

본 논문에서는 네트웍으로 연결된 일련의 장치들이 서로를 발견하는 문제인 자원 발견 (Resource Discovery)문제를 해결하는 알고리즘을 제안한다. 최근 Harchol등은, 장치의 수를 n이라 할 때, O($nlog^2\;n$) 연결 통신복잡도와 O($n^2log^2\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O($log^2\;n$) 시간복잡도에 이문제를 해결하는 알고리즘을 제안하였는데, 이는 임의(randomized) 알고리즘이며 종료시점(convergence)을 식별할 방법이 없다는 단점을 가진다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점을 없앤 더욱 효율적인 결정(deterministic) 알고리즘을 제안한다 .제안 알고리즘은, 총 링크 수를 m이라 할 때，O(mlog n) 연결 통신 복잡도와 O($n^2log\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O(log n) 시간복잡도에 자원발견 문제를 해결한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권11호
• /
• pp.2946-2953
• /
• 1999

Finite automation is a mathematical model to represent a system with discrete inputs and outputs. Finite automata are a useful tool for solving problems such as text editor, lexical analyzer, and switching circuit. In this paper, given a deterministic finite automaton of an input string of length n and m states, we propose a constant time parallel algorithm that represents the transition states of finite automata and determines the acceptance of an input string on a reconfigurable mesh of size [nm/2]$\times$2m.

• 전기학회논문지
• /
• 제59권9호
• /
• pp.1600-1604
• /
• 2010

This paper presents the optimum design of the brushless motor to maximize the output power per weight considering the design parameter tolerance. The optimization is proceeded by commercial software that is adopted the scatter-search algorithm and the characteristic analysis is conducted by FEM. The stochastic optimum design results are compared with those of the deterministic optimization method. We can verify that the results of the stochastic optimization is superior than that of deterministic optimization.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제8권3호
• /
• pp.693-703
• /
• 2001

In this paper we consider non-deterministic finite Rabin-Scott’s automata. We use a special structure to descibe all the possible edges of non-determinstic finite automaton defining the given regular language. Such structure can be used for solving various problems of finite automata theory. One of these problems is edge-minimization of non-deterministic automata. As we have not touched this problem before, we obtain here two versions of the algorithm for solving this problem to continue previous series of articles.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제23권61호
• /
• pp.13-22
• /
• 2000

To apply the queueing network theory in evaluating performances of flexible manufacturing systems, it is generally assumed that the processing times are distributed exponentially. However, in FMS, processing times are usually deterministic. In this study the performance measures of FMS are approximated under the assumption that processing times are usually deterministic. Multi-classes of parts and single server and multi-server stations are considered in the model. This study also that, in the numerical example, this approach yields better solutions than those obtained by the pure Linearizer algorithm, when the processing times are deterministic.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제33권7호
• /
• pp.448-453
• /
• 2006

본 논문은 평면 그래프를 위한 병렬 depth-first search (DFS) 알고리즘 [SIAM J. Comput., 19 (1990) 678-704]을 비 평면일 (non-planar) 수 있는 grid 그래프의 한 종류인 solid grid 그래프에 대해서도 수행 가능하도록 확장된 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 Priority PRAM 모델에서 $O(n/sqrt{log\;n})$개의 프로세서로 수행했을 때 O(log n)의 병렬 시간이 소요된다. 우리의 지식으로, 이는 비 평면 그래프를 위한 첫 번째 결정적 NC (deterministic NC) 알고리즘이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.301-302
• /
• 2007

A speech enhancement algorithm based on both a decomposition of speech into deterministic and stochastic components and a psychoacoustic model is proposed. Noisy speech is decomposed into deterministic and stochastic components, and then each component is enhanced preserving its individual characteristics. A psychoacoustic model is taken into account when enhancing the stochastic component. Simulation results show that the proposed algorithm performs better than some of the more popular algorithms.