본 논문에서는 예상 위치좌표 탐색기법과 이를 균등거리비율 개념인 AEDR(Algorithm for localization using the concept of Equivalent Distance Rate)에 적용한 위치인식 보정 알고리즘인 E&E(Equivalent distance rate & Estimated location coordinator exploration)를 제안 한 후 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, E&E는 4개의 시나리오에서 SDS-TWR의 위치인식 보정성능을 0.60m에서 0.34m로 0.26m 만큼 향상시켰고, E&E는 설정된 시나리오에 따라 기존에 제안된 AEDR과 비교한 결과 위치인식 보정 성능비율이 최대 15% 만큼 우수함을 확인하였다. 또한 E&E의 전체 성능실험 중 99%에서 위치인식 오차가 1m 이내로 측정되었는데 이 정도의 위치인식 보정 성능이라면 제안하는 알고리즘인 E&E는 다양한 위치인식 응용분야에 충분히 적용 가능 할 것으로 판단된다.
This paper proposes a new multiplicative inverse algorithm for the Galois field GF (2/sup m/) whose elements are represented by optimal normal basis type Ⅱ. One advantage of the normal basis is that the squaring of an element is computed by a cyclic shift of the binary representation. A normal basis element is always possible to rewrite canonical basis form. The proposed algorithm combines normal basis and canonical basis. The new algorithm is more suitable for implementation than conventional algorithm.
The bandwidth minimization problem (BMP) has been classified as NP-complete because the polynomial time algorithm to find the optimal solution has been unknown yet. This paper suggests polynomial time heuristic algorithm is to find the solution of bandwidth minimization problem. To find the minimum bandwidth ${\phi}^*=_{min}{\phi}(G)$, ${\phi}(G)=_{max}\{{\mid}f(v_i)-f(v_j):v_i,v_j{\in}E\}$ for given graph G=(V,E), m=|V|,n=|E|, the proposed algorithm sets the maximum degree vertex $v_i$ in graph G into global central point (GCP), and labels the median value ${\lceil}m+1/2{\rceil}$ between [1,m] range. The graph G is partitioned into subgroup, the maximum degree vertex in each subgroup is set to local central point (LCP), and we adjust the label of LCP per each subgroup as possible as minimum distance from GCP. The proposed algorithm requires O(mn) time complexity for label to all of vertices. For various twelve graph, the proposed algorithm can be obtains the same result as known optimal solution. For one graph, the proposed algorithm can be improve on known solution.
본 논문에서는 리드-솔로몬(Reed-Solomon) 복호기를 위한 새로운 E-DCME(enhanced degree computationless modified Euclid's) 알고리즘 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 E-DCME 알고리즘은 새로운 초기 조건을 사용하여 기존 수정 유클리드 알고리즘 및 DCME 알고리즘에 비해 $T_{mult}+T_{add}+T_{mux}$의 짧은 최대 전달 지연(critical path delay)를 갖는다. 시스톨릭 에레이(systolic array)를 이용한 제안하는 구조는 키 방정식(key equation) 연산을 위해서 초기 지연 없이 2t-1 클록 사이클만을 필요로 하여 고속의 키 방정식 연산이 가능하다. 또한, 기존 DCME 알고리즘에 비해 사용하는 기본 셀의 개수가 적어 하드웨어 복잡도가 낮다. 전체 3t 개의 기본 셀(basic cell)을 사용하는 E-DCME 구조는 오직 하나의 PE(processing element)를 사용하므로 규칙성(regularity) 및 비례성(scalability)을 갖는다. $0.18{\mu}m$ 삼성 라이브러리를 사용하여 논리합성을 수행한 결과 E-DCME 구조는 18,000개의 게이트로 구성된다.
본 논문에서는 2차원 분모분리형 디지털 필터의 선계에 대한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 진폭 특성과 위상특성으로 주어진 2차원 디지털 필터의 주파수 영역 설계명세조건을 특이치 분해를 이용하여 1차원 디지털 필터의 설계명세조건으로 분해한다. 따라서, 2차원 디지털 필터 설계문제는 1차원 디지털 필터의 설계 문제로 귀착되며 이는 계산적으로 유효하며 수치적으로 안정한 설계법으로 고려되며 설계 예로부터 유효성을 확인한다.
본 논문은 최소목(Minimum-weight Spanning Tree, MST)에 있어서 네트워크의 랭크 중 몇개가 삭제(또는 파괴) 또는 추가(또는 회복) 되었을 때, MST를 재구성하는 분산 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 메세지 복잡도는 Ο(m+n log(t+f))이고, 이상시간 복잡도는 Ο(n+n log(t+f))가 되며, 여기서 n은 네트워크의 프로세서의 수이고 t(resp. f)는 추가되는 링크의 수(resp. 이전 MST의 삭제된 링크의 수)이다. 그래서 네트워크의 형태가 변형이 된 다음에 f=O이고 m=e일 경우에는 m=t+n이 된다. 또한 본 논문의 마지막 부분에서는 링크의추가, 삭제와 마찬가지로 프로세서의 추가, 삭제되었을 경우의 알고리즘도 제안한다.
본 논문에서는 CRCW(Concurrent Read Concurrent Write)와 CREW(Concurrent Read Exclusive Write) PRAM(Parallel Random Access Machine) 모델에서 무방향성 그래프 G=(V, E)의 극대 매칭을 구하기 위해 간결한 랜덤 병렬 알고리즘을 제안한다. CRCW PRAM 모델에서 m개의 선을 가진 그래프에 대해, 제안된 매칭 알고리즘은 m개의 프로세서 상에서 {{{{ OMICRON (log m)의 기대 수행 시간을 가진다. 또한 CRCW 알고리즘을 CREW PRAM 모델에서 구현한 CREW 알고리즘은 OMICRON (log^2 m)의 기대 수행 시간을 가지지만,OMICRON (m/logm) 개의 프로세서만을 가지고 수행될 수 있다.Abstract This paper presents simple randomized parallel algorithms for finding a maximal matching in an undirected graph G=(V, E) for the CRCW and CREW PRAM models. The algorithm for the CRCW model has {{{{ OMICRON (log m) expected running time using m processors, where m is the number of edges in G We also show that the CRCW algorithm can be implemented on a CREW PRAM. The CREW algorithm runs in {{{{ OMICRON (log^2 m) expected time, but it requires only OMICRON (m / log m) processors.
Analog circuit design is comparatively more complex than its digital counterpart due to its nonlinearity and low level of abstraction. This study proposes a novel low-level hybrid of the sine-cosine algorithm (SCA) and modified grey-wolf optimization (mGWO) algorithm for machine learning-based design automation of CMOS analog circuits using an all-CMOS voltage reference circuit in 40-nm standard process. The optimization algorithm's efficiency is further tested using classical functions, showing that it outperforms other competing algorithms. The objective of the optimization is to minimize the variation and power usage, while satisfying all the design limitations. Through the interchange of scripts for information exchange between two environments, the SCA-mGWO algorithm is implemented and simultaneously simulated. The results show the robustness of analog circuit design generated using the SCA-mGWO algorithm, over various corners, resulting in a percentage variation of 0.85%. Monte Carlo analysis is also performed on the presented analog circuit for output voltage and percentage variation resulting in significantly low mean and standard deviation.
시험 일정 계획 수립 문제는 정확한 해를 다항시간으로 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전이다. 이 문제에 대해, Gu${\acute{e}}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 O(m) 복잡도의 채색 수 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 원 데이터를 교과목에 대한 부적합성 행렬과 그래프로 변환시켰다. 다음으로, 부적합성 제약조건을 충족하면서 최소의 시간으로 시험을 치루기 위해, 최소 차수 정점(교과목)부터 인접하지 않은 정점들을 $C_i$ 색으로 배정하여 $B_i$ 상자에 채웠다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 시험 일정 계획 수립 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m)으로 단축시키면서도 동일한 해를 얻었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.190-198
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2023
To enhance customer satisfaction for higher profits, an e-commerce sector can establish a continuous relationship and acquire new customers. Utilize machine-learning models to analyse their customer's behavioural evidence to produce their competitive advantage to the e-commerce platform by helping to improve overall satisfaction. These models will forecast customers who will churn and churn causes. Forecasts are used to build unique business strategies and services offers. This work is intended to develop a machine-learning model that can accurately forecast retainable customers of the entire e-commerce customer data. Developing predictive models classifying different imbalanced data effectively is a major challenge in collected data and machine learning algorithms. Build a machine learning model for solving class imbalance and forecast customers. The satisfaction accuracy is used for this research as evaluation metrics. This paper aims to enable to evaluate the use of different machine learning models utilized to forecast satisfaction. For this research paper are selected three analytical methods come from various classifications of learning. Classifier Selection, the efficiency of various classifiers like Random Forest, Logistic Regression, SVM, and Gradient Boosting Algorithm. Models have been used for a dataset of 8000 records of e-commerce websites and apps. Results indicate the best accuracy in determining satisfaction class with both gradient-boosting algorithm classifications. The results showed maximum accuracy compared to other algorithms, including Gradient Boosting Algorithm, Support Vector Machine Algorithm, Random Forest Algorithm, and logistic regression Algorithm. The best model developed for this paper to forecast satisfaction customers and accuracy achieve 88 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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