한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.347-356
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2000
This paper compares four models of artificial neural networks (ANN) supported by genetic algorithms the prediction of stock price index. Previous research proposed many hybrid models of ANN and genetic algorithms(GA) in order to train the network, to select the feature subsets, and to optimize the network topologies. Most these studies, however, only used GA to improve a part of architectural factors of ANN. In this paper, GA simultaneously optimized multiple factors of ANN. Experimental results show that GA approach to simultaneous optimization for ANN (SOGANN3) outperforms the other approaches.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
본 논문에서는 독립된 풍력 복합발전 시스템을 대상으로 시스템의 모델링과 다양한 환경에서 체계적으로 동작시키기 위한 멀티에이전트 기반의 제어방법을 제안한다. 멀티에이전트 제어는 풍력발전기, 디젤발전기, 배터리, 부하로 구성되는 새로운 형식의 하이브리드 제어방법이고, 풍속과 배터리의 충전상태에 따라 풍력 복합발전 시스템의 운전은 14개의 모드로 나누어 수행된다. 시뮬레이션 성능평가를 통해 제안된 알고리즘이 독립된 풍력 복합발전 시스템에서 다양한 풍속변화가 존재하는 경우에도 효율적으로 운전될 수 있음을 보여준다.
2009년을 기점으로, 스마트 기기 시장은 폭발적으로 성장하기 시작했다. 이렇게 보급된 스마트 기기는 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 그 중, 클라우드 메시징 서비스는 다양한 서비스에 적용되어 사용되고 있다. 클라우드 메시징 서비스는 비동기적으로 메시지를 전달하는 서비스를 의미한다. 클라우드 메시징 서비스를 통해 메시지를 모바일 단말에 전송하는 방식으로는 IP 기반 메시지 전송 기법과 Publish/Subscribe 기법이 있다. 각각의 기법은 메시지 전송을 위해 기본적으로 전송되어야 하는 메시지가 존재한다. 본 논문에서는 기본적으로 전송되어야 하는 메시지 량을 줄이기 위해, 사용자 맞춤형 기반 Hybrid 메시지 전송 기법을 제안한다. Hybrid 메시지 전송 기법에서는 Exponential Moving Average (EMA)와 K-means 알고리즘을 이용해 사용자 맞춤형 분석을 수행하고, 이를 이용해 각 시간대 별로 메시지 전송 기법을 결정하게 된다.
원격탐사 분야에서 고해상도의 멀티스펙트럴 영상은 위성센서의 기술적인 제약 때문에 직접적으로 취득하기 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 다양한 위성영상 융합 기법이 제안되어졌다. 그러나, 대부분의 영상융합기법들은 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나 고해상도 흑백영상의 공간해상도에 비하여 융합영상의 공간해상도가 저하되는 문제점을 지닌다. 최근 들어 융합영상의 분광왜곡을 최소화시키면 서 공간해상도를 효율적으로 증가시킬 수 있는 공간상관도 기반의 하이브리드 융합 기법이 제안되었다. 본 연구에서는 하이브리드 융합기법에 다양한 공간상관도 추출 식을 적용하여 보고 이에 따른 분광/공간정보 왜곡의 양을 비교 평가하였다. 실험 결과 라플라시안 필터를 이용한 하이브리드 융합 기법이 다른 고주파 정보 추출 기법에 비하여 하이브리드 융합 기법에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
SC-FDMA는 차세대 이동 통신 방식으로 각광받고 있는 3GPP-LTE 시스템의 상향링크에 채택된 통신 방식으로 등화기를 FD-LE로 간단히 구현할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 FD-LE는 잡음을 증폭하는 단점 때문에, FF 필터는 주파수 영역에서 구현하고 FB 필터는 시간 영역에서 구현하는 Hybrid-DFE보다 성능이 열악하다. 한편, FB 필터의 구현 및 처리 과정이 복잡한 Hybrid-DFE의 단점을 보완하고 FD-LE보다 우수한 성능을 얻기 위한 여러 가지 IB-DFE 알고리즘들이 최근 제안되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 IB-DFE 알고리즘을 3GPP-LTE 상향링크 시스템에 적용하고 BER을 계산하여 성능을 비교한다. 그리고 CAZAC 신호를 사용한 채널추정 오차와 도플러 시프트가 IB-DFE의 성능에 미치는 영향에 대해서 알아본다. 끝으로 IB-DFE 알고리즘의 계산량을 분석하여 설계자가 요구되는 서비스의 특성과 품질에 따라 적절한 알고리즘을 선택하고 반복 횟수를 결정하는 기준을 제시한다.
본 논문에서는 기존 리더 충돌방지 알고리즘인 Channel Monitoring 알고리즘, Pulse Protocol 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 슬롯 점유확률을 이용한 Pulse Protocol 기반의 Hybrid 리더 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Pulse Protocol 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 Channel Monitoring 알고리즘에서 사용되고 있는 슬롯의 점유확률 (Occupied Probability)을 이용한다. 즉, 리더들은 랜덤 backoff 시간을 생성한 후, 자신이 사용하게 될 슬롯의 점유확률을 확인하고, 이 슬롯의 점유확률이 0보다 크다면, 새로운 랜덤 backoff 시간을 생성하여 리더간의 충돌을 피한다. 기존 알고리즘들과 제안하는 알고리즘과의 성능을 태그인식시간, 데이터 처리량 및 시스템 효율 등의 성능분석항목들을 통하여 비교 및 분석하여, 제안하는 알고리즘에 의하여 리더의 개수가 증가함에 따라 7% 정도의 태그인식시간 및 데이터 처리량 성능 향상을 확인한다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)을 이용한 단일영상 기반의 초고해상도 기법(super-resolution)과, 복수영상 기반의 초고해상도 기법을 제시하고 두 기법을 혼합한 새로운 초고해상도 기법 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상 기반의 초고해상도 기법의 경우 처리 시간이 빠르다는 장점이 있으나 영상 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이다. 또한 기존 복수영상 기반의 초고해상도 기법은 단일 영상을 사용했을 경우보다 영상의 보간 시 많은 정보를 사용할 수 있으나 영상의 내용에 따라 기법의 적용이 제한적이고, 컷(cut)의 경계 부근에서 기법의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있다. 제안된 기법에서는 컷 검출(cut-detection) 기법을 통해 각 장면의 경계부근에서 적응적으로 단일영상 기반의 초고해상도 기법을 사용한다. 또한 움직임 벡터의 정규화 및 블록 단위의 윤곽선(edge) 패턴 분석을 통해 여러 제한조건에 강한 복수 영상 기반의 초고해상도 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 객관적, 주관적으로 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
With the sub-stepping technique, the numerical analysis in real-time dynamic hybrid testing is split into the response analysis and signal generation tasks. Two target computers that operate in real-time may be assigned to implement these two tasks, respectively, for fully extending the simulation scale of the numerical substructure. In this case, the integration time-step of solving the dynamic response of the numerical substructure can be dozens of times bigger than the sampling time-step of the controller. The time delay between the real and desired feedback forces becomes more striking, which challenges the well-developed delay compensation methods in real-time dynamic hybrid testing. This paper focuses on displacement prediction and force correction for delay compensation in the real-time dynamic hybrid testing with a large integration time-step. A new displacement prediction scheme is proposed based on recently-developed explicit integration algorithms and compared with several commonly-used prediction procedures. The evaluation of its prediction accuracy is carried out theoretically, numerically and experimentally. Results indicate that the accuracy and effectiveness of the proposed prediction method are of significance.
Described in this paper is an optimal driving control algorithm which focused on the improvement of fuel economy and the minimization of pollutant emissions in the parallel type hybrid drivertrain system for transit bus. For the energy balance among components such as engine, induction machine and buttery, the algorithm for power split ration determine is proposed. When it is implemented in the hybrid electric control unit(HECU) , using the sub-optimal method and the approximate technique , it is possible to save the memory , to shorten the calculation time, and to achieve the efficient driving actually. A Shift strategy for automated manual transmission is the other side of the driving control algorithm. It enables to select the optimal gear by using several shift maps which were predefined from the proposed method in this paper, As a results of driving simulation, it is proved that these algorithms make the hybrid drivetrain system to reduce fuel consumption and emissions considerably and to have the ability to the efficient use of battery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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