• Title/Summary/Keyword: Non-Prediction Algorithm

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전자무역의 RTS 효율성에 관한 연구 (A Study of Real-Time System(RTS) Efficiency in e-Trade)

  • 정분도
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.783-791
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    • 2006
  • 전자무역에서 실시간 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 각각의 태스크들은 제한된 시간이 주어져 있고, 제한된 시간 내에 문서 처리를 수행하지 못할 경우 큰 피해를 입을 수 있으므로 반드시 약속된 규정이 지켜져야 한다. 전자무역에서 스케줄링 가능성 기법들은 주로 주기적인 태스크를 사용하는데 이 방법 외의 다른 태스크 시간 조건과 비 주기적인 태스크 시간조건을 이용하여 보다 안정적인 사전예측 스케줄링 가능성 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 논문은 개별 태스크 이용율을 사용하여 예측가능성을 높이기 위한 알고리즘을 제안하며, 기존의 태스크 전체 이용율과 제안한 알고리즘을 이용한 스케줄링 가능성 조건을 제시하였다.

Prediction of longitudinal wave speed in rock bolt coupled with Multilayer Neural Network (MNN) algorithm

  • Jung-Doung Yu;Geunwoo Park;Dong-Ju Kim;Hyung-Koo Yoon
    • Smart Structures and Systems
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    • 제34권1호
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    • pp.17-23
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    • 2024
  • Non-destructive methods are extensively utilized for assessing the integrity of rock bolts, with longitudinal wave speed being a crucial property for evaluating rock bolt quality. This research aims to propose a method for predicting reliable longitudinal wave velocities by leveraging various properties of the rock surrounding the rock bolt. The prediction algorithm employed is the Multilayer Neural Network (MNN), and the input properties includes elastic modulus, shear wave speed, compressive strength, compressional wave speed, mass density, porosity, and Poisson's ratio, totaling seven. The implementation of the MNN demonstrates high reliability, achieving a coefficient of determination of 0.996. To assess the impact of each input property on longitudinal wave speed, an importance score is derived using the random forest algorithm, with the elastic modulus identified as having the most significant influence. When the elastic modulus is the sole input parameter, the coefficient of determination for predicting the longitudinal wave speed is observed to be 0.967. The findings of this study underscore the reliability of selecting specific properties for predicting longitudinal wave speed and suggest that these insights can assist in identifying relevant input properties for rock bolt integrity assessments in future construction site experiments.

열성층유동 곡관벽에서의 과도온도분포 예측 (Prediction of Transient Temperature Distributions in the Wall of Curved Piping System Subjected to Internally Thermal Stratification Flow)

  • 조종철;조상진;김윤일;박주엽;김상재;최석기
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집E
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    • pp.474-481
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    • 2001
  • This paper addresses a numerical method for predicting transient temperature distributions in the wall of a curved pipe subjected to internally thermal stratification flow. A simple and convenient numerical method of treating the unsteady conjugate heat transfer in the non-orthogonal coordinate systems is presented. The proposed method is implemented in a finite volume thermal-hydraulic computer code based on a cell-centered, non-staggered grid arrangement, the SIMPLEC algorithm, a higher-order bounded convection scheme, and the modified version of momentum interpolation method. Calculations are performed for the transient evolution of thermal stratification in two curved pipes, where the one has thick wall and the other has so thin wall that its presence can be negligible in the heat transfer analysis. The predicted results show that the thermally stratified flow and transient conjugate heat transfer in a curved pipe with a finite wall thickness can be satisfactorily analyzed by the present numerical method, and that the neglect of wall thickness in the prediction of pipe wall temperature distributions can provide unacceptably distorted results.

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선형예측기와 개선된 AP(affine projection) 알고리즘을 결합한 반향 및 잡음 제거 (Echo and Noise Reduction Using Modifed AP Algorithm Combined with Linear Predictor)

  • 김현태;도진규;박장식
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.839-842
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    • 2010
  • 본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 주변 잡음이 많을 때 반향 경로 추정 성능이 우수한 개선된 AP 알고리즘을 적응 알고리즘으로 사용하고 비동시 통화구간에서 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.

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클러스터링 알고리즘기반의 COVID-19 상황인식 분석 (Analysis of COVID-19 Context-awareness based on Clustering Algorithm)

  • 이강환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.755-762
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    • 2022
  • 본 논문에서는 학습 예측이 가능한 군집적 알고리즘으로 COVID-19에서 상황인식정보인 질병의 속성정보와 클러스터링를 이용한 군집적 알고리즘을 제안한다. 클러스터링 내에서 처리되는 군집 데이터는 신규 또는 새롭게 입력되는 정보가 상호관계를 예측하기 위해 분류 제공되는데, 이때 새롭게 입력되는 정보가 비교정보에서 오염된 정보로 처리되면 기존 분류된 군집으로부터 벗어나게 되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 COVID-19에서의 질병속성 정보내 K-means알고리즘을 이용함에 있어 이러한 문제를 해결하기 위해 질병 상호관계 정보 추출이 가능한 사용자 군집 분석 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 자율적인 사용자 군집 특징의 상호관계를 분석학습하고 이를 통하여 사용자 질병속성간에 따른 클러스터를 구성해 사용자의 누적 정보로부터 클러스터의 중심점을 제공하게 된다. 논문에서 제안된 COVID-19의 다중질병 속성정보군집단위로 분류하고 학습하는 알고리즘은 적용한 모의실험 결과를 통해 사용자 관리 시스템의 예측정확도가 학습과정에서 향상됨을 보여주었다.

가상행성 섭동력을 고려한 긴 주기 GPS 위성궤도예측기법 (Long-Term GPS Satellite Orbit Prediction Scheme with Virtual Planet Perturbation)

  • 유승수;이정혁;한진희;지규인;김선용
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.989-996
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    • 2012
  • The purpose of this paper is to analyze GPS (Global Positioning System) satellite orbital mechanics, and then to propose a novel long-term GPS satellite orbit prediction scheme including virtual planet perturbation. The GPS orbital information is a necessary prerequisite to pinpointing the location of a GPS receiver. When a GPS receiver has been shut down for a long time, however, the time needed to fix it before its reuse is too long due to the long-standing GPS orbital information. To overcome this problem, the GPS orbital mechanics was studied, such as Newton's equation of motion for the GPS satellite, including the non-spherical Earth effect, the luni-solar attraction, and residual perturbations. The residual perturbations are modeled as a virtual planet using the least-square algorithm for a moment. Through the modeling of the virtual planet with the aforementioned orbital mechanics, a novel GPS orbit prediction scheme is proposed. The numerical results showed that the prediction error was dramatically reduced after the inclusion of virtual planet perturbation.

인공신경망을 이용한 도로터널 오염물질 농도 예측 (Application of Artificial Neural Network to the Prediction of Pollutant Concentration in Road Tunnels)

  • 이덕준;유용호;김진
    • 터널과지하공간
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    • 제13권6호
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    • pp.434-443
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    • 2003
  • 본 연구에서는 비서형 모델에 적용 가능한 역전파 알고리즘을 이용하여 도로터널에서 발생하는 오염물질을 예측하기 위한 인공신경망을 개발하였다. 도로 터널에서 중요시되는 오염인자는 CO농도와 가시도이므로, 인공신경망의 구성을 각각의 독립적인 네트워크로서 구성하였다. 사용한 입력데이터는 영동고속도로에 위치한 종류식 환기 방식을 채택한 일방향 2차선 도로 터널 2개소에서 실측한 데이터를 사용하였다. 예측치와 실측치를 비교할 때 인공신경망의 학습도는 약 95%의 정확성을 보이는 것으로 나타났다. 분석결과 개발된 인공신경망에 의한 결과는 PIARC 방식에 의한 계산치 보다 약 5배 정도의 정확성을 보였다. 특히 주행속도가 낮을 경우 더 높은 정확도를 나타낼 것으로 기대 되었다.

고속도로 이력데이터에 포함된 정체 시공간 전개 패턴 자동인식 알고리즘 개발 (An Automatic Pattern Recognition Algorithm for Identifying the Spatio-temporal Congestion Evolution Patterns in Freeway Historic Data)

  • 박은미;오현선
    • 대한교통학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.522-530
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    • 2014
  • 교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

Active Trajectory Tracking Control of AMR using Robust PID Tunning

  • Tae-Seok Jin
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제27권4_1호
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    • pp.753-758
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    • 2024
  • Trajectory tracking of the AMR robot is one research for the AMR robot navigation. For the control system of the Autonomous mobile robot(AMR) being in non-honolomic system and the complex relations among the control parameters, it is d ifficult to solve the problem based on traditional mathematics model. In this paper, we presents a simple and effective way of implementing an adaptive tracking controller based on the PID for AMR robot trajectory tracking. The method uses a non-linear model of AMR robot kinematics and thus allows an accurate prediction of the future trajectories. The proposed controller has a parallel structure that consists of PID controller with a fixed gain. The control law is constructed on the basis of Lyapunov stability theory. Computer simulation for a differentially driven non-holonomic AMR robot is carried out in the velocity and orientation tracking control of the non-holonomic AMR. The simulation results of wheel type AMR robot platform show that the proposed controller is more robust than the conventional back-stepping controller to show the effectiveness of the proposed algorithm.

난청인의 주파수 선택도 둔화현상이 음질에 미치는 영향 평가 (The Assessment on the Sound Quality of Reduced Frequency Selectivity of Hearing Impaired People)

  • 안홍섭;박규석;전유용;송영록;이상민
    • 전기학회논문지
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    • 제60권6호
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    • pp.1196-1203
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    • 2011
  • The reduced frequency selectivity is a typical phenomenon of sensorineural hearing loss. In this paper, we compared two modeling methods for reduced frequency selectivity of hearing impaired people. The two models of reduced frequency selectivity were made using LPC(linear prediction coding) algorithm and bandwidth control algorithm based on ERB(equivalent rectangular bandwidth) of auditory filter, respectively. To compare the effectiveness of two models, we compared the result of PESQ (perceptual evaluation of speech quality) and LLR(log likelihood ratio) using 36 Korean words of two syllables. To verify the effect on noise condition, we mixed white and babble noise with 0dB and -3dB SNR to speech words. As the result, it is confirmed that the PESQ score of bandwidth control algorithm is higher than the score of LPC algorithm, on the other hands, and the LLR score of LPC algorithm is lower than the score of bandwidth control algorithm. It means that both non-linearity and widen auditory filter characteristics caused by reduced frequency selectivity could be more reflected in bandwidth control algorithm than in LPC algorithm.