The Monte Carlo criticality simulation of decoupled systems, as for instance in large reactor cores, has been a challenging issue for a long time. In particular, due to limited computer time resources, the number of neutrons simulated per generation is still many order of magnitudes below realistic statistics, even during the start-up phases of reactors. This limited number of neutrons triggers a strong clustering effect of the neutron population that affects Monte Carlo tallies. Below a certain threshold, not only is the variance affected but also the estimation of the eigenvectors. In this paper we will build a time-dependent diffusion equation that takes into account both spatial correlations and population control (fixed number of neutrons along generations). We will show that its solution obeys a traveling wave dynamic, and we will discuss the mechanism that explains this biasing of local tallies whenever leakage boundary conditions are applied to the system.
This paper is concerned with a novel heuristic algorithm for the multi-trip vehicle routing problem with time windows. The objective function is the minimization of total vehicle operating time, fixed cost of vehicle and the minimization of total lateness of customer. A mixed integer programming formulation and a heuristic algorithm for a practical use are suggested. A heuristic algorithm is constructed two phases such as clustering and routing. Clustering is progressed in order to assign appropriate vehicle to customer, and then vehicle trip and route are decided considering traveling distance and time window. It is shown that the suggested heuristic algorithm gives good solutions within a short computation time by experimental result.
In this paper, w describe partitioning large circuits into multiple chips on the programmable FPCB for rapid prototyping. FPCBs consists of areas for FPGAs for logic and interconnect components, and the routing topology among them are predetermined. In the partition problem for FPCBs, the number of wires ofr routing among chips is fixed, which is an additonal constraints to the conventional partition problem. In order to deal with such aconstraint properly we first define a new partition problem, so called the topologybased partition problem, and then propose a heuristic method. The heuristic method is based on the simulated annealing and clustering technique. The multi-level tree clustering technique is used to obtain faster and better prtition results. In the experimental results for several test circuits, the restrictions for FPCB were all satisfied and the needed execution time was about twice the modified K-way partition method for large circuits.
We propose two robust blind equalization algorithms based on multi-stage clustering blind equalization algorithm, which are called a complex classification update algorithm(CCUA) and an error compensation algorithm(ECA). The first algorithm is a tap-updating algorithm which each computes classified real and imaginary parts in order to reduce computations and the complexity of implementation as a stage increase. The second one is a algorithm which can achieve faster convergence speed because error of equalizer input make always fixed. Test results confirm that the proposed algorithms with faster convergence and lower complexity outperforms both constant modulus algorithm (CMA) and conventional multi-stage blind clustering algorithm(MSA) in reducing the SER as well as the MSE at the equalizer output.
본 논문에서는 레일리페이딩 환경의 모바일 Ad-hoc 무선 센서네트워크에서 신뢰성 및 전송 효율 서비스를 지원하기 위한 ARQ를 사용하는 클러스터링 기반의 협력도움 라우팅 프로토콜 (CCRA)을 제안한다. 제안된 CCRA의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 신뢰성 및 전송효율을 효과적으로 지원하기 위한 하부구조로서 모바일 노드들의 위치 정보를 이용한 클러스터링 방법을 사용한다. 둘째, 데이터 전송 효율을 향상시키기 위해서 하부구조로서 사용된 클러스터링 정보를 이용하는 협력전송 방법이 제안 사용된다. 셋째, 신뢰성 향상을 위해서 ARQ 기반 전송방법이 제안 사용된다. 넷째, 기존의 센서 네트워크는 주로 고정된 센서 노드들로 구성된 환경에서 많은 연구가 되어 왔지만, 본 연구에서는 노드들의 이동성을 고려한 클러스터링 기반 레일리페이딩 환경의 모바일 Ad-hoc 센서네트워크에서 연구가 이루어진다. 제안된 CCRA의 성능평가는 OPNET(Optimizd Network Engineering Tool)을 사용한 시뮬레이션과 이론적 분석을 통하여 이루어진다. 성능평가를 통하여 제안된 프로토콜은 클러스터링 기반의 안정된 경로 설정 및 신뢰성 있는 전송을 통한 데이터 전송효율을 효과적으로 증가 시킬 수 있음을 알 수 있다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.113-116
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2001
The conventional K-means algorithm is widely used in vector quantizer design and clustering analysis. Recently modified K-means algorithm has been proposed where the codevector updating step is as fallows: new codevector = current codevector + scale factor (new centroid - current codevector). This algorithm uses a fixed value for the scale factor. In this paper, we propose a new algorithm for the enhancement of learning time in fuzzy c-means a1gorithm. Experimental results show that the proposed method produces codebooks about 5 to 6 times faster than the conventional K-means algorithm with almost the same Performance.
본 논문에서는 모바일 무선 센서네트워크에서 전송효율을 증가시키기 위해 OFDM을 사용한 클러스터링 기반의 협력도움 라우팅 방법을 제안한다. 제안된 방법의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 안정적인 전송 서비스를 효과적으로 지원하기 위하여 하부 구조로서 모바일 노드들의 위치 정보를 이용한 클러스터링 방법을 사용한다. 둘째, 데이터 전송 및 신뢰성 효율을 향상시키기 위해 하부구조로 사용된 클러스터링 정보를 이용한 협력전송 방법이 제안 사용된다. 셋째, 채널 효율을 통한 전송효율 향상을 위해서 OFDM 기반의 전송방법이 사용된다. 넷째, 기존의 센서네트워크는 주로 고정된 센서 노드들로 구성된 환경에서 많은 연구가 되어 왔지만, 본 연구에서는 노드들의 이동성을 고려한 모바일 무선 센서네트워크에서 연구가 이루어진다. 제안된 방법의 성능평가는 OPNET(Optimized Network Engineering Tool)을 사용한 시뮬레이션과 이론적 분석을 통하여 이루어진다. 성능평가를 통하여 제안된 방법은 데이터 전송효율을 효과적으로 증가 시킬 수 있음을 알 수 있다.
HAP(High Altitude Platform) 기반 네트워크에서는 무인비행체 등을 이용하여 고고도에 네트워크의 이동기지국을 전개하여 이를 매개체로 한 네트워크 시스템을 구성한다. HAP 기반 네트워크는 최종적 형태로 다수의 무인 플랫폼을 성층권에 배치하여 무인 플랫폼 간의 협력을 통하여 원하는 지역에 대한 광역 네트워크 서비스를 효율적으로 구현하고자 한다. 본 논문에서는 넓은 지역에 전개된 다수의 이동 기지국을 활용하였을 때 어느 위치에 얼마만큼의 커버리지로 성층권 플랫폼이 전개되어야 할지를 지상 이동 노드를 클러스터링 하는 방식을 통하여 해결하고자 한다. 제주도 및 인근 해상지역을 대상으로 고정 및 이동 지상 이동 노드를 가정하고 이러한 환경에서 성층권 네트워크를 전개할 때의 상황을 시뮬레이션으로 실험 하여 HAP 기반 네트워크에서의 이동기지국 배치 문제를 다루었다 동적 클러스터링 결과로 성층권 이동 기지국이 배치되는 결과를 시뮬레이션으로 나타내었으며 지상 이동 노드가 이동하여 클러스터링이 새롭게 이루어지는 하는 과정을 보였다.
MANET(Mobile Ad-Hoc Network) 환경의 센서 네트워크는 고정된 기반 없이 센서 노드간의 자율적이고 독립적인 네트워크를 구성한다. 또한, 네트워크를 구성하는 센서 노드의 이동으로 인한 토폴로지의 변화로 인해 데이터 처리, 제어 등을 효율적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 특히, 각 센서 노드는 반드시 이동성을 고려해야 하기 때문에 에너지 사용에 대한 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 클러스터 헤더와 멤버간 계층적 구조의 클러스터를 구성하는 기법들이 제안되었다. 하지만, 센서 노드의 센싱 파워 레벨이 일정하여 비효율적인 에너지 소비를 수반해 센서 네트워크의 에너지 불균형 및 생존 시간의 단축을 가져온다. 본 논문에서는 기존의 클러스터링 기법이 갖는 이러한 문제를 해결하기 위해 효율적 에너지 관리를 위한 지능형 클러스터링 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 센서 노드의 이동에 따른 네트워크 토폴로지 변화에 빠르게 대응하고, 연속된 센싱을 요구하는 상황에서 기존의 기법에 비교하여 센서 노드의 생존 시간 향상을 가져온다.
이 논문은 사전의 뜻 풀이말을 이용하여 단어 군집화 시스템을 설계하고 구현한다. 군집화를 위해서는 다양한 형태의 자질이 요구되며 어떤 자질을 사용하느냐에 따라 군집화의 성능이 좌우된다. 뜻 풀이말은 표제어를 자세히 설명하고 있기는 하지만, 뜻 풀이말에 사용된 단어가 너무 함축적이거나 추상적이어서 뜻 풀이말이 그다지 길지 않다. 뜻 풀이말로부터 추출된 자질을 그대로 군집화에 이용할 경우에는 다수의 작은 군집이 형성된다. 뜻 풀이말을 이용하여 보다 더 좋은 군집화 결과를 얻기 위해서는 뜻 풀이말의 의미를 크게 손상하지 않는 범위에서 보다 더 일반적인 단어로 바꾸어 군집화에 필요한 자질을 확장할 필요가 있다. 이 논문에서 추상적인 말을 온톨로지 상에서 한 단계 위의 단어로 확장하거나 온톨로지 상에서 고정 높이에 해당하는 단어로 확장함으로써 단어 군집화 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 온톨로지를 이용해서 자질을 확장할 경우 단어 군집화 성능이 크게 개선되었으며, 전체적으로 보면 온톨로지 상에서 고정 높이에 해당하는 단어로 확장할 경우가 더 좋은 성능을 보였다. 또한 단어 군집화를 위한 자질로 동사가 매우 유용함을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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