• 제목/요약/키워드: Parameter, Weight

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EPCglobal Class-1 Gen-2 RFID 시스템에서 고속 태그 식별을 위한 개선된 Q-알고리즘 (Enhanced Q-Algorithm for Fast Tag Identification in EPCglobal Class-1 Gen-2 RFID System)

  • 임인택
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.470-475
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    • 2012
  • EPCglobal Class-1 Gen-2 RFID 시스템의 Q-알고리즘에서는 슬롯-카운트 매개변수인 $Q_{fp}$ 값에 대한 초기 값이 정의되어 있지 않고, 슬롯-카운트의 크기를 증감시키기 위한 매개변수인 가중치 C의 값이 정해져 있지 않다. 따라서 태그의 수가 적은 상태에서 초기 $Q_{fp}$ 값을 크게 하면 빈 슬롯이 많이 발생하고, 태그의 수가 많은 상태에서 초기 $Q_{fp}$값을 적게 하면 충돌이 많이 발생한다. 또한 적절하지 못한 가중치를 선택할 경우 빈 슬롯 또는 충돌 슬롯이 많이 발생할 수 있다. 이로 인하여 질의 라운드 동안 최적의 프레임 크기에 수렴하는 속도가 늦어지므로 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 태그 수를 추정하여 최적의 초기 $Q_{fp}$ 값을 할당하고 현재의 슬롯-카운트 크기에 따라 가중치를 결정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다.

지역적 가중치 파라미터 제거를 적용한 CNN 모델 압축 (Apply Locally Weight Parameter Elimination for CNN Model Compression)

  • 임수창;김도연
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.1165-1171
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    • 2018
  • CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다

오차 제곱 가중치기반 랩 계수 갱신을 적용한 동시 등화기 (Concurrent Equalizer with Squared Error Weight-Based Tap Coefficients Update)

  • 오길남
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권3C호
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    • pp.157-162
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    • 2011
  • 동시 등화는 통신 채널을 블라인드 등화 시 수렵 특성 개선에 유용하다. 그러나 동시 등화는 등화기가 정상상태에 수렴한 후에도 동시 적응을 계속함으로써 성능 개선이 제한적이다. 본 논문에서는 동시 등화의 수렴 특성과 함께 정상상태 성능을 개선하기 위해, 가변 수렴상수와 가중치기반의 탭 계수 갱신을 적용하는 새로운 동시 등화 기법을 제안한다. 제안하는 동시 vsCMA+DD 등화는 가변 수렴상수 CMA(variable step-size CMA: vsCMA)와 판정의거 (decision-directed: DD) 알고리즘의 오차 신호를 사용하여 가중치를 산출하고, 이를 이용하여 두 등화기를 각각 가중 갱신한다. 제안 방법은 vsCMA에 의해 CMA의 오차 성능을 개선하고, 가중치기반의 탭 계수 갱신에 의해 수렴 속도와 정상상대 성능을 개선하였다. 모의실험을 통해 제안 방식의 성능 개선을 검증하였다.

수정된 추정식을 적용한 헬리콥터 초기 설계 모델 정립에 관한 연구 (A Study on Establishment of the Helicopter Initial Design Model Using the Modified Weight Estimation Equations)

  • 김승범;최종수
    • 한국항공우주학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.213-223
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    • 2015
  • 본 연구에서는 기존의 헬리콥터 초기 설계 도구를 분석하여 단점을 확인하였으며, 추정식을 유도하고 최신화하여 설계 모델을 정립해 초기 설계도구의 우세성과 용이성을 제고하고자 하였다. 이를 위해 Tishchenko 방법론을 기반으로 최신 추정식을 유도하여 정립하였으며, 사이징에서는 순차분해법을 이용하여 충실도를 높이고 해석에 소요되는 시간을 줄이고자 하였다. 또한, 정립된 최신화된 경험식에 적용 가능한 경험적 파라미터를 헬기 데이터베이스를 이용한 회귀분석과 수치해석을 통해서 추출하여 설계 시 발생되는 오차를 줄이고 사용자가 어렵지 않게 적용할 수 있도록 하였다. 이를 통해 도출한 연구 결과는 기존의 설계 도구인 RISPECT 개념 설계 도구와 비교하여 설계 모델이 타당함을 확인하였으며, 기존의 운용되고 있는 다양한 중량군의 헬리콥터를 재설계한 중량 및 형상 계산 결과가 평균 5%이하의 오차를 보임으로 초기 설계 도구로 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

록시스로마이신의 체내동태에 대한 이종간 예측모델 (Interspecies Scaling of Roxithromycin Pharmacokinetics Across Species)

  • 임종환;박병권;윤효인
    • 한국임상수의학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.5-9
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    • 2007
  • 본 연구에서는 랫트, 토끼, 닭, 개 등의 각종 동물들의 약물동태학적 파라미터를 이용하여 록시스로마이신의 이종간 예측모델을 수립하였으며, 이때 약물동태학적 파라미터는 반감기, 청소율, 분포용적, 평균체류시간 등을 이용하였다. 이종간 약물동태학적 파라미터의 변화 예측은 체중과 지수적 상관관계 $(Y=aW^b)$를 이용하였으며, 이때 Y는 약물동태학적 파라미터, W는 체중, a는 allometric coefficient를 의미한다. B는 약물동태학적 파라미터와 체중간의 상관관계를 의미하는 비례상수이다. 랫트, 토끼, 닭, 개 등의 약물동태학적 파라미터인 분포용적, 청소율, 반감기, 평균체류시간 등은 체중과 유의한 선형관계를 나타내었다. 본 연구에 의해 수립된 록시스로마이신에 대한 이종간 약물동태학적 파라미터의 이종간 예측모델은 다양한 종의 동물종에 대한 좀 더 정확한 용법용량을 구하는 기초자료로 이용할 수 있을 것이다.

Perennial ryegrass의 그루터기 면적중과 재생과의 관계 (Relationship between Specific Stubie Weight and Regrowth of Perennial Ryegrass)

  • 이주삼;김성규
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.90-96
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    • 1991
  • This experiment was carried out in order to estimate the recovery days of root and stubble to the days after cutting, and contribution of specific stubble weight on the regrowth was examined using the relationships between the dry weight of shoot and yield components, and regrowth parameters by the days after cutting. The varieties examined were Maprima, Manhattan, Tove, Peramo, Caliente, Tempo and P-2 grown under individual plant basis. The results are may be summarized as follows: 1. Dry weight of root and stubble were recovered up to 13.5 and 11 days after cutting, respectively. 2. Dry weight of shoot(regrowth parts+stubble) was affected significantly by the varieties, stages of regrowth and variety x stage of regrowth. 3. The variety with tiller weight type showed higher average productivity of shoot than those of the variety with tiller number type. 4. Absolute growth rate(AGR) of shoot was correlated significantly with regrowth parts, stubble, root and weight of a tiller at the early stage of regrowth(up to 12 days after cutting), and correlated with regrowth parts, stubble, weight of tiller and stubble area at the late stage of regrowth(up to 20 days after cutting). 5. Contribution of specific stubble weight to absolute growth rate of shoot was different between the stages of regrowth. Thus, regrowth parts per specific stubble weight(RP1SSbW) and weight of tiller per specific stubble weight(WT1SSbW) contributed to absolute growth rate of shoot at the early stage of regrowth, and efficiency of specific stubble weight(ESSbW), regrowth parts per specific stubble weight (RPISSbW) and weight of a tiller per specific stubble weight(WT1SSbW) contributed to absolute growth rate of shoot at the late stage of regrowth. 6. Regrowth utilization rate(RUR) was one of the useful regrowth parameter to indicate the regrowth potential of grasses.

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EXISTENCE OF POSITIVE SOLUTIONS FOR GENERALIZED LAPLACIAN PROBLEMS WITH A PARAMETER

  • Kim, Chan-Gyun
    • East Asian mathematical journal
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    • 제38권1호
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    • pp.33-41
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    • 2022
  • In this paper, we study singular Dirichlet boundary value problems involving ϕ-Laplacian. Using fixed point index theory, the existence of positive solutions is established under the assumption that the nonlinearity f = f(u) has a positive falling zero and is either superlinear or sublinear at u = 0.

EXISTENCE AND MULTIPLICITY OF POSITIVE SOLUTIONS FOR SINGULAR GENERALIZED LAPLACIAN PROBLEMS WITH A PARAMETER

  • Kim, Chan-Gyun
    • East Asian mathematical journal
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    • 제38권5호
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    • pp.593-601
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    • 2022
  • In this paper, we consider singular 𝜑-Laplacian problems with nonlocal boundary conditions. Using a fixed point index theorem on a suitable cone, the existence results for one or two positive solutions are established under the assumption that the nonlinearity may not satisfy the L1-Carathéodory condition.

라우터 버퍼 관리 기반 체증 제어 방식의 최적화를 위한 자체 적응 알고리즘 (A Self-Adaptive Agorithm for Optimizing Random Early Detection(RED) Dynamics)

  • 홍석원;유영석
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권11호
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    • pp.3097-3107
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    • 1999
  • Recently many studies have been done on the Random Early Detection(RED) algorithm as an active queue management and congestion avoidance scheme in the Internet. In this paper we first overview the characteristics of RED and the modified RED algorithms in order to understand the current status of these studies. Then we analyze the RED dynamics by investigating how RED parameters affect router queue behavior. We show the cases when RED fails since it cannot react to queue state changes aggressively due to the deterministic use of its parameters. Based on the RED parameter analysis, we propose a self-adaptive algorithm to cope with this RED weakness. In this algorithm we make two parameters be adjusted themselves depending on the queue states. One parameter is the maximum probability to drop or mark the packet at the congestion state. This parameter can be adjusted to react the long burst of traffic, consequently reducing the congestion disaster. The other parameter is the queue weight which is also adjusted aggressively in order for the average queue size to catch up with the current queue size when the queue moves from the congestion state to the stable state.

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ACL-GAN: 새로운 loss 를 사용하여 하이퍼 파라메터 탐색속도와 학습속도를 향상시킨 영상변환 GAN (ACL-GAN: Image-to-Image translation GAN with enhanced learning and hyper-parameter searching speed using new loss function)

  • 조정익;윤경로
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.41-43
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    • 2019
  • Image-to-image 변환에서 인상적인 성능을 보이는 StarGAN 은 모델의 성능에 중요한 영향을 끼치는 adversarial weight, classification weight, reconstruction weight 라는 세가지 하이퍼파라미터의 결정을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 이 중 conditional GAN loss 인 adversarial loss 와 classification loss 를 대치할 수 있는 attribute loss를 제안함으로써, adversarial weight와 classification weight 를 최적화하는 데 걸리는 시간을 attribute weight 의 최적화에 걸리는 시간으로 대체하여 하이퍼파라미터 탐색에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 하였다. 제안하는 attribute loss 는 각 특징당 GAN 을 만들 때 각 GAN 의 loss 의 합으로, 이 GAN 들은 hidden layer 를 공유하기 때문에 연산량의 증가를 거의 가져오지 않는다. 또한 reconstruction loss 를 단순화시켜 연산량을 줄인 simplified content loss 를 제안한다. StarGAN 의 reconstruction loss 는 generator 를 2 번 통과하지만 simplified content loss 는 1 번만 통과하기 때문에 연산량이 줄어든다. 또한 이미지 Framing 을 통해 배경의 왜곡을 방지하고, 양방향 성장을 통해 학습 속도를 향상시킨 아키텍쳐를 제안한다.

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