Harmony Search(HS) 알고리즘은 음악 즉흥 연주 프로세스에서 영감을 받은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘으로 다양한 최적화 문제를 해결하는 데 성공적으로 적용되어 왔다. 본 논문에서는 HS의 성능을 더욱 향상시키기 위해 FSH(Fast Harmony Search) 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 HM을 이용하여 목적 변수의 경곗값을 새롭게 정의하여 독립적인 두 개의 화음개선과정을 하나로 통합하는 방법을 제안하였다. 그 결과 알고리즘의 처리 시간이 단축되고 대역폭의 명시적인 결정이 더이상 필요하지 않게 되었다. 또한, 무작위 선택의 활용능력이 향상되었다. 수치적 예시 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 HS에 비해 더 나은 해를 찾을 수 있으며 속도 또한 빠르다는 것을 보여준다.
As the performance of computers increases, the use of deep learning, which has faced technical limitations in the past, is becoming more diverse. In many fields, deep learning has contributed to the creation of added value and used on the bases of more data as the application become more divers. The process for obtaining a better performance model will require a longer time than before, and therefore it will be necessary to find an optimal model that shows the best performance more quickly. In the artificial neural network modeling a tuning process that changes various elements of the neural network model is used to improve the model performance. Except Gride Search and Manual Search, which are widely used as tuning methods, most methodologies have been developed focusing on heuristic algorithms. The heuristic algorithm can get the results in a short time, but the results are likely to be the local optimal solution. Obtaining a global optimal solution eliminates the possibility of a local optimal solution. Although the Brute Force Method is commonly used to find the global optimal solution, it is not applicable because of an infinite number of hyper parameter combinations. In this paper, we use a statistical technique to reduce the number of possible cases, so that we can find the global optimal solution.
In this paper, we focus on the potential of dual polarized antennas in mobile system. thus, this paper designs exact dual polarized channel with Spatial Channel Model (SCM) and investigates the performance for certain environment. Using proposed the channel model; we know estimates of the channel capacity as a function of cross polarization discrimination (XPD) and spatial fading correlation. It is important that the MIMO channel matrix consists of Kronecker product dividable spatial and polarized channel. Through the channel characteristics, we propose an algorithm for the adaptation of transmit antenna configuration to time varying propagation environments. The optimal active transmit antenna subset is determined with equal power allocated to the active transmit antennas, assuming no feedback information on types of the selected antennas. We first consider a heuristic decision strategy in which the optimal active transmit antenna subset and its system capacity are determined such that the transmission data rate is maximized among all possible types. This paper then proposes singular values decision procedure consisting of Kronecker product with spatial and polarize channel. This method of singular value decision, which the first channel environments is determined using singular values of spatial channel part which is made of environment parameters and distance between antennas. level of correlation. Then we will select antenna which have various polarization type. After spatial channel structure is decided, we contact polarization types which have considerable cases It is note that the proposed algorithms and analysis of dual polarized channel using SCM (Spatial Channel Model) optimize channel capacity and reduce the number of transmit antenna selection compare to heuristic method which has considerable 100 cases.
경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 본 논문은 균형과 교환 방법을 도입하여 경제급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 초기치에 대해 성인걸음수와 아기걸음 수별로 발전량을 감소시켜 ${\Sigma}P_i=P_d$로 균형을 맞추고, 이 때 최소 발전비용을 가진 방법을 선택한다. 다음으로 선택된 방법에 대해 성인걸음-아기걸음 교환과 거인걸음 교환 방법으로 최적화한 값을 구하여 최소값 방법을 선택한다. 마지막으로 선택된 방법에 대해 $P_i{\pm}{\beta}$, (${\beta}=0.1,0.01,0.001,0.0001$)의 교환을 수행하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 3개 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 2개 데이터에서는 성능을 향상시켰으며, 1개 데이터는 기존의 최적해와 동일한 결과를 얻었다. 제안된 알고리즘은 항상 동일한 결과를 얻을 수 있고, 모든 데이터에 적합하므로 경제급전 최적화 알고리즘으로 실제 적용이 가능하다.
야구는 매 경기마다 다양한 기록을 생성하며, 이러한 기록을 기반으로 다음 경기에 대한 승패예측이 이루어진다. 프로야구 승패 예측에 대한 연구는 많은 사람들에 의해 행해져 왔으나 아직 이렇다할 결과를 얻지 못하고 있는 상태이다. 이처럼 승패 예측이 어려운 이유는 많은 경기 기록들 중 승패 예측에 영향을 주는 요소의 선별이 어렵고, 예측에 사용된 자료들 간의 중복 요인으로 인해 학습 모델의 복잡도만 증가시킬 뿐 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 전문가들의 의견을 바탕으로 학습 요소들을 선택하고, 선택된 자료들을 이용하여 휴리스틱 함수를 구성하였다. 요소들 간의 조합을 통해 예측에 영향을 줄 수 있는 새로운 값을 산출함과 동시에 학습 알고리즘에 사용될 입력 값의 차원을 줄일 수 있는 혼합형 모델을 제안하였다. 그 결과, 학습 알고리즘으로 사용된 역전파 알고리즘의 복잡도를 감소시키고, 프로야구 경기 승패 예측에 있어서도 정확성이 향상되었다.
This paper focuses on the optimal step-over value for magnetic tool path. Since magnetic flux density is changed according to distance from center of magnetic tool. Enhanced surface roughness is also different according to change of radius. Therefore, to get a identical surface roughness on workpiece, it is necessary to find optimal tool path including step-over. In this study, response surface models for surface roughness according to change of radiuses were developed, and then optimal enhanced surface roughness for each radius was selected using genetic algorithm and simulated annealing to investigate relation between radius and surface roughness. As a result, it found that step-over value of 6.6mm is suitable for MAP of magnesium alloy.
본 논문은 포항제철이 제품생산에 필요한 석탄 및 철광석 등 원료를 해외로부터 수입하기 위한 전용부두를 조성하여 사용하는 과정에서 발생되는 총물류비용, 즉 해상수송비용, 항만 선석 대기비용, 그리고 원료를 야드에 적재보관 하는 데 따른 재고비용 등의 발생이 서로 상충됨에 따라 각 비용발생 행태를 함수식으로 추정하여 그 비용의 합이 최소화 될 수 있는 적정 선형별 연간 배정 항차수 의사결정을 휴리스틱적 접근법으로 시도한 내용을 보여준다. 예를 들면, 해상 수송비용은 단위당 운송비를 낮추기 위해 선형을 대형화시키려는 유인이 있게 된다. 하지만 이러한 결정은 항만내 선석 제약으로 인해 대기비용이 지수적으로 급격히 증가하게 되어 이에 대한 절충점을 찾아야 만 총 물류비용을 최소화 시킬 수 있게 된다. 선형별 연간 배정 항차수를 독립변수로 하고 발생 비용들을 종속변수로 하여 휴리스틱적 회귀분석을 시도한 결과 15만톤급 선형, 10만톤급 선형, 5만톤급 선형의 연간 항차배정 비율이 $1.78(X_1)$ : $4.25(X_2)$ : $1(X_3)$ 로 될 때 총물류비용 최소화 목표를 달성할 수 있는 것으로 분석되었다. 이를 백분비로 보면, 대형선 비중을 약 25%, 중형선 비중을 약 61%, 그리고 소형선 비중을 약 14% 정도로 연간항차배정을 하는 것이 적정한 것으로 판단된다. 그밖에 만약 물동량의 증가로 항만확장이 불가피한 경우 추가항만 건설투자비와 그로 인한 해상수송비 절감 및 선석 대기비용 절감 등을 현재가치화 한 값과 비교하여 전자가 큰 경우는 투자안을 기각하고 후자가 큰 경우는 투자안을 수용하는 항만투자 의사결정이 필요함을 보여주었다.
크라우드펀딩은 초기 단계 벤처나 스타트업 기업의 자금 조달의 혁신적인 수단으로 널리 알려져 왔다. 하지만, 투자자의 동기와 능력과 같은 투자자 특성이 그들의 정보 처리와 투자의사 결정에 미치는 영향관계는 아직까지 명확하게 알려지지 않았다. 본 연구는 투자자의 개인 특성, 정보 처리 스타일 및 투자 의사 결정 사이의 관계를 알아보기 위한 실증 연구 모델을 제안하고, 이를 검증하는 것을 목표로 한다. 연구 모델의 검증을 위해 Amazon Mechanical Turk 참가자를 대상으로 온라인 설문조사를 수행하였으며, 총 139명의 유효한 데이터를 수집하였다. 그 결과, 투자자의 자기효능감이 휴리스틱 처리에 긍정적인 영향을 미치지만 체계적 정보 처리에는 유의미한 영향을 미치지 않는다는 것을 알 수 있었다. 반면, 투자자의 관여도는 체계적 및 휴리스틱 정보 처리에 모두 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 휴리스틱 정보 처리와 지각된 가치는 긍정적으로, 지각된 위험은 부정적으로 각각 투자 의사 결정에 유의미한 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 향후 크라우드펀딩 플랫폼의 디자인을 개선하여 투자자의 정보 요구를 더 잘 지원하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 결과를 토대로 연구의 함의와 향후 연구 범위에 대해 논의하였다.
실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다
웹으로부터 얻어진 데이터를 통해 자동적으로 온톨로지를 확장하는 많은 기계학습 방법들이 존재한다. 또한 대용량 온톨로지 추론에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 웹으로부터 얻어진 다양한 데이터의 신뢰성 문제를 고려하지 않으면, 불확실성을 내포하는 추론결과를 초래하는 문제점이 있다. 현재 대용량 온톨로지의 신뢰도를 반영하는 추론에 대한 연구가 부족하기 때문에 신뢰 값 기반의 대용량 온톨로지 추론 방법론이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 스파크 환경에서 신뢰 값 기반의 대용량 OWL Horst 추론 방법에 대해서 설명한다. 기존의 연구들의 문제점인 중복 추론된 데이터의 신뢰 값을 통합하는 방법을 제안한다. 또한 추론의 성능을 저하시키는 문제를 해결할 수 있는 분산 병렬 추론 알고리즘을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 신뢰 값 기반의 추론 방법의 성능을 평가하기 위해 LUBM3000을 대상으로 실험을 진행했고, 기존의 추론엔진인 WebPIE에 비해 약 2배 이상의 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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