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
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.
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.
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.
상대 무게 지수(Relative weight index, Wr)는 어류의 표준 무게와 실측 무게의 비율을 산출하는 지수로써 영양상태를 평가하는데 활용된다. 본 연구의 목적은 상대 무게 지수 활용을 위해 국내 담수어류 10종의 표준 무게 산출을 위한 길이-무게 상관관계(표준 LWRs)를 산출하는 것과, 상대 무게 지수 산출 결과에 대한 빈도 분포를 분석하는 것이다. 총 141개 조사 지점에서 798회 어류 채집을 통해 확보한 어류의 길이-무게 데이터를 활용하여 LWRs를 산출하였다. LWRs는 매개변수 a와 b값을 95% 신뢰한계(confidence limits)와 함께 제시하였으며, 모든 종에서 결정계수(r2)는 0.9 이상으로 산출되었고, b값은 Froese (2006)의 예상 범위에 포함되었다. 상대 무게 지수 산출 결과에 대한 빈도 분포 분석은 각 종별로 10~90 백분위수를 10 단위로 산출하여 제시하였으며, 이는 상대 무게 지수를 활용하여 어류의 영양상태를 정량적으로 평가하기 위한 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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.
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.
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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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