본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버쉽 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing (SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.
본 논문에서는 시간 가중치를 적용하여 각 노드들 간의 중간지점까지의 최적 경로 탐색 기법을 제안한다. 중간지점을 이용하는 서비스들은 주로 사용자들의 위치를 기반으로 하여 제공한다. 위치 기반 탐색 방법은 단순히 위치에 대해서만 고려하기 때문에 시간의 측면에서 효율적이지 못하다는 문제점이 있다. 제안된 방법은 기존의 위치 기반 탐색 방법의 문제점을 해결하기 위해 사용자들의 위치와 중간지점까지의 소요시간을 반영함으로써 각 노드와 중간지점까지의 가중치를 설정하고, 이를 활용하여 최적의 경로를 탐색할 수 있다. 또한, 탐색의 효율성을 증대하기 위해 주어지는 정보들에 적응적으로 가중치를 설정함으로써 높은 정확성을 갖도록 한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 중간지점까지의 최적 경로를 효과적으로 찾을 수 있음을 확인하였다.
In this paper we suggest a general purpose RNN training algorithm which is derived on the optimal control concepts and variational methods. First, learning is regared as an optimal control problem, then using the variational methods we obtain optimal weights which are given by a two-point boundary-value problem. Finally, the modified gradient descent algorithm is applied to RNN for on-line training. This algorithm is intended to be used on learning complex dynamic mappings between time varing I/O data. It is useful for nonlinear control, identification, and signal processing application of RNN because its storage requirement is not high and on-line learning is possible. Simulation results for a nonlinear plant identification are illustrated.
This paper considers a single machine nonpreemptive scheduling problem with a given common due date. In the problem, the optimal job sequence is sought to minimize the sum of earliness/tardiness and flow time measures in the situation where all jobs are available at time zero, and weights per unit length of earliness/tardiness and flow time are V and W, respectively. Some dominant solution properties are characterized to deriva both an optimal starting time for an arbitrary sequence and sequence improvement rules. The optimal schedule is found to the case W .geq. V/. By the way, it is difficult to find the optimal schedule for the case W < V. Therefore, the derived properties are put on together to construct a heuristic solution algorithm for the case W < V, and its effectiveness is rated at the mean relative error of about 3% on randomly generated numerical problems.
The critical problem in dealing with multiple characteristics is how to compromise the conflict among the selected levels of the design parameters for each individual characteristic. In this study, First, Methodology using SN ratio optimized by univariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the optimal compromise among several different response variables is developed. Second, to solve the issue on the optimal design for multiple quality characteristics, this study modelled the expected loss function with cross-product terms among the characteristics and derived range of the coefficients of the terms. The model will be used to determine the global optimal design parameters where there exists the conflict among the characteristics, which shows difference in optimal design parameters for the individual characteristics. Third, this paper propose a decision model to incorporates the values assigned by a group of experts on different factors in weighting decision of characteristic. Using this model, SN ratio of taguchi method for each of subjective factors as well as values of weights are used in this comprehensive method for weighting decision of characteristic.
본 논문에서는 원전해체 시 적용 가능한 제염기술을 조사하여 분석하였다. 이를 기반으로 최적의 제염기술을 선정하기 위해 의사결정 기법(EXPERT-CHOICE)을 사용하여 기술성을 평가하였다. 이 평가방법은 해당 분야의 전문가로 이루어진 전문가 집단에 의해 수행되는 것이 일반적이다. 가중치를 고려한 결과는 각 기준에 대한 가중치에 평가점수를 곱한 총합을 구하는 식으로 수행하였다. 평가 점수를 3단계로 하여 High, Medium, Low로 구분한 후 가중치를 부여하여 차별화 시킬 수 있다. 하위분류 기준의 세분화와 각 기준 별 가중치의 추가 정량화를 통하여 기술성 분석의 수준을 제고할 수 있고, 좀 더 설득력 있는 결과의 도출을 예상할 수 있다. 평가의 기본 가정은 각 기준 별 가중치를 전문가 조사에 의해 부여하며, 평가 기준은 High에 좀 더 비중을 주는 식으로 차별화 하였다. 이를 반영하면 H, M, L는 대략 "10:5:1"의 비율로 평가 점수를 부여받는데, 이는 EXPERT-CHOICE 기법의 최적화 분석에 따른 것이다. 최고 및 최저값을 제외한 나머지 결과값의 평균을 평가치로 고려하였다.
영상간의 유사도는 일반적으로 영상으로부터 추출한 특징벡터간의 벡터공간상의 거리를 계산해서 판단한다. 그러나 이러한 특징벡터가 유사도 계산을 위한 하나의 방법이지만 항상 인간의 유사도 개념을 충실히 반영하지는 않는다. 그러므로 현존하는 대부분의 영상검색시스템들은 각 특징간의 중요도를 선정하여 유사도에 반영하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 영상검색을 위한 새로운 초기 가중치 설정과 갱신 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 먼저 데이터 베이스 영상을 인간의 인지도 판단에 의해 그룹화 한 후, 내부질의와 외부질의를 수행하고, 검색된 영상중 유사한 영상이 어느 그룹에 속하는지 알아내어 각 영상별로 유사도 계산에 필요한 최적 특징 가중치를 계산한다. 2000개의 영상 데이타에 대한 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 우수성을 보인다.
In this study, we have developed the performance evaluation model for the optimal soil remediation technology selection. Performance evaluation model is composed in the evaluation of two steps. In the first stage, the candidate technologies are derived according to the conditions of drilling, type and concentration of pollutants, and the saturated/unsaturated of target site. In the second stage, each individual candidate technology is evaluated by performance evaluation model. The performance evaluation model has 5 groups of evaluation items and 12 evaluation items which have their own evaluation index and their own weights through the AHP approach surveying 40 experts. From the case study of actual design cases, the applicability of the performance evaluation model was confirmed.
본 논문에서는 철도차량 전문가 집단으로부터 주어진 다수의 철도차량 경량화 설계대안의 효과도를 평가하고 최적 대안을 제시하는 기법을 제안한다. 먼저 철도차량 경량화에 대한 다양한 분야에서 고객의 요구사항을 파악하고 AHP를 이용하여 가중치를 산출한다. 그리고 차량 제작을 위한 실질적인 설계사양인 기술적 특성을 도출하고 QFD를 이용하여 각 특성에 대한 가중치를 산정한다. 마지막으로 제시된 다양한 경량화 철도차량의 대안은 TOPSIS를 이용하여 평가하고 최적의 대안을 결정한다.
이 논문에서는 전통게임중 하나인 고누게임에 대한 구현과 실험이 수행된다. 고누게임을 구현하기 위한 기법으로 미니맥스알고리즘이 적용되었다. 미니맥스 알고리즘에 게임을 구현하기 위해 평가함수를 제안하였다. 고누게임의 구현 이후 성능향상을 위해 알파베타 가지치기에 대한 알고리즘의 효율성을 분석한다. 게임의 승패에 영향을 미치는 최적의 분석을 위해 가중치 분석이 수행되었다. 가중치 분석을 위하여, 사람과 컴퓨터의 대국, 컴퓨터와 컴퓨터의 대국으로 실험하였다. 그 결과 최적의 공격과 방어를 할 수 있는 가중치를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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