• Title/Summary/Keyword: Rank Algorithm

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Computer-Aided Decision Analysis for Improvement of System Reliability

  • Ohm, Tai-Won
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제2권4호
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    • pp.91-102
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    • 2000
  • Nowadays, every kind of system is changed so complex and enormous, it is necessary to assure system reliability, product liability and safety. Fault tree analysis(FTA) is a reliability/safety design analysis technique which starts from consideration of system failure effect, referred to as “top event”, and proceeds by determining how these can be caused by single or combined lower level failures or events. So in fault tree analysis, it is important to find the combination of events which affect system failure. Minimal cut sets(MCS) and minimal path sets(MPS) are used in this process. FTA-I computer program is developed which calculates MCS and MPS in terms of Gw-Basic computer language considering Fussell's algorithm. FTA-II computer program which analyzes importance and function cost of VE consists. of five programs as follows : (l) Structural importance of basic event, (2) Structural probability importance of basic event, (3) Structural criticality importance of basic event, (4) Cost-Failure importance of basic event, (5) VE function cost analysis for importance of basic event. In this study, a method of initiation such as failure, function and cost in FTA is suggested, and especially the priority rank which is calculated by computer-aided decision analysis program developed in this study can be used in decision making determining the most important basic event under various conditions. Also the priority rank can be available for the case which selects system component in FMEA analysis.

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Development of Audio Melody Extraction and Matching Engine for MIREX 2011 tasks

  • 송재종;장달원;이석필;박호종
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.164-166
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    • 2012
  • In this paper, we proposed a method for extracting predominant melody of polyphonic music based on harmonic structure. Harmonic structure is an important feature parameter of monophonic signal that has spectral peaks at the integer multiples of its fundamental frequency. We extract all fundamental frequency candidates contained in the polyphonic signal by verifying the required condition of harmonic structure. Then, we combine those harmonic peaks corresponding to each extracted fundamental frequency and assign a rank to each after calculating its harmonic average energy. We run pitch tracking based on the rank of extracted fundamental frequency and continuity of fundamental frequency, and determine the predominant melody. For the query by singing/humming (QbSH) task, we proposed Dynamic Time Warping (DTW) based matching engine. Our system reduces false alarm by combining the distances of multiple DTW processes. To improve the performance, we introduced the asymmetric sense, pitch level compensation, and distance intransitiveness to DTW algorithm.

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MFMAP: Learning to Maximize MAP with Matrix Factorization for Implicit Feedback in Recommender System

  • Zhao, Jianli;Fu, Zhengbin;Sun, Qiuxia;Fang, Sheng;Wu, Wenmin;Zhang, Yang;Wang, Wei
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권5호
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    • pp.2381-2399
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    • 2019
  • Traditional recommendation algorithms on Collaborative Filtering (CF) mainly focus on the rating prediction with explicit ratings, and cannot be applied to the top-N recommendation with implicit feedbacks. To tackle this problem, we propose a new collaborative filtering approach namely Maximize MAP with Matrix Factorization (MFMAP). In addition, in order to solve the problem of non-smoothing loss function in learning to rank (LTR) algorithm based on pairwise, we also propose a smooth MAP measure which can be easily implemented by standard optimization approaches. We perform experiments on three different datasets, and the experimental results show that the performance of MFMAP is significantly better than other recommendation approaches.

입찰 평가 문제의 배정-변경 최적화 (Assignment-Change Optimization for the Problem of Bid Evaluation)

  • 이상운
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.171-176
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    • 2021
  • 본 논문은 설비 설치비용과 판매단가로 구성된 다수의 구매처 입찰정보로부터 구성품을 구매함에 있어 최소의 비용으로 구매하기 위해 구매처와 구매 물량을 선정하는 입찰평가 문제를 다룬다. 이 문제에 대해 기존에 알려진 방법은 분기한정 법(BB)과 분기절단 법(BC)이 알려져 있다. 그러나 이들 방법으로 얻은 해가 최적 해가 되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 판매단가 순위 또는 설치비용 순위 우선 구매물량 배정원칙을 적용하여 초기 실현 가능 해를 얻고, 판매단가 또는 설치비용을 고려하여 물량을 이동(구매업체 변경)시키는 최적화를 수행하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 실험 데이터에 적용한 결과 BB와 BC에 비해 구매비용을 크게 절감할 수 있었다.

동시출현 자질과 집단 지성을 이용한 지식검색 문서 사용자 명성 평가 (User Reputation Evaluation Using Co-occurrence Feature and Collective Intelligence)

  • 이현우;한요섭;김래현;차정원
    • 인지과학
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    • 제19권4호
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    • pp.459-476
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    • 2008
  • 많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.

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개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 시스템 (Self Health Diagnosis System of Oriental Medicine Using Enhanced Fuzzy ART Algorithm)

  • 김광백;우영운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.27-34
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    • 2010
  • 최근 여러 인터넷 서비스 업체에서 온라인 의료 진단 서비스 시스템을 제공하고 있다. 대부분 의료 진단 서비스 시스템은 서양 의학을 기초로 질병에 대한 처방이나 식이요법 등을 제공하기 때문에 전문 지식이 부족한 일반인들은 이용하기에 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 사용자가 제시한 증상과 이전에 진단 받았던 진료 기록을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 또한 상위 3개의 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 한의학 서적에서 제시한 민간요법을 제시한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 정확하게 질병을 진단한 것을 확인하였다.

STFT 기반 영상분석을 이용한 효과적인 잡음제거 알고리즘 (Effective Noise Reduction using STFT-based Content Analysis)

  • 백승인;정수웅;최종수;이상근
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권4호
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    • pp.145-155
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    • 2015
  • 디지털 영상 처리 분야에서 잡음 제거는 활발히 연구되어오고 있으며, 최근에는 블록 기반의 잡음 제거 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 WNNM(Weighted Nuclear Norm Minimization)과 블록 기반의 잡음 제거 방법을 적용하여 잡음 제거 방법에 대한 잠재력을 입증했다. 그러나 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 영상복원 과정에서 의도치 않은 아티팩트를 발생시킨다. 본 논문에서는 STFT(Short Time Fourier Transform)을 이용해 영상을 분석하여 기존 알고리즘에서 발생하는 아티팩트를 적응적으로 최소화시키는 방법을 제안한다. 성능을 확인하기 위해 다양한 잡음정도를 포함하는 영상에서 실험하였으며, 비교를 통해 제안된 방법이 기존의 잡음 제거 알고리즘보다 효과적으로 잡음을 제거하는 것을 확인했다.

소프트웨어-정의 네트워크에서 CNN 모델을 이용한 DDoS 공격 탐지 기술 (A DDoS Attack Detection Technique through CNN Model in Software Define Network)

  • 고광만
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.605-610
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    • 2020
  • 소프트웨어 정의 네트워크가 확장성, 유연성, 네트워크상 프로그래밍이 가능한 특징으로 네트워크 관리에서 표준으로 자리잡아 가고 있지만 많은 장점에도 불구하고 하나의 컨트롤러에 대한 사이버 공격이 전체 네트워크를 영향을 주는 문제점을 가지고 있다. 특히, 컨트롤러에 대한 DDoS 공격이 대표적인 사례로서 다양한 공격 탐지 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최초로 84개 DDoS 공격 Feature 데이터셋을 Kaggle에서 획득한 후 Permutation Feature Importance 알고리즘을 이용하여 상위 20의 중요도를 갖는 Feature를 선택하여 딥 러닝 기반의 CNN 모델에서 학습과 검증을 수행하였다. 이를 통해, 최적의 공격 탐지율을 갖는 상위 13개의 DDoS Feature 선택이 DDoS 공격 탐지율 96%을 유지하면서 적정한 공격 탐지 시간, 정확성 등에서 매우 우수한 결과를 제시하였다.

RNN과 강화 학습을 이용한 자동 문서 제목 생성 (Automatic Document Title Generation with RNN and Reinforcement Learning)

  • 조성민;김우생
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제27권1호
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    • pp.49-58
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    • 2020
  • Lately, a large amount of textual data have been poured out of the Internet and the technology to refine them is needed. Most of these data are long text and often have no title. Therefore, in this paper, we propose a technique to combine the sequence-to-sequence model of RNN and the REINFORCE algorithm to generate the title of the long text automatically. In addition, the TextRank algorithm was applied to extract a summarized text to minimize information loss in order to protect the shortcomings of the sequence-to-sequence model in which an information is lost when long texts are used. Through the experiment, the techniques proposed in this study are shown to be superior to the existing ones.

우선순위 제어기법을 기반으로 한 재순환 Shuffle-Exchage 상호연결 ATM 스위치 (Recirculating Shuffle-Exchange Interconnection ATM Switching Network Based on a Priority Control Algorithm)

  • 박병수
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1949-1955
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    • 2000
  • This paper proposes a multistage interconnection ATM switching network without internal blocking. The first is recirculating shuffle-exchange network improved on hardware complexity. The next is connected to Rank network with tree structure. In this network, after the packets transferred to the same output ports are given each priority, only a packet with highest priority is sent to the next, an the others are recirculated to the first. Rearrangeability through decomposition and composition algorithm is applied for the transferred packets in hanyan network and all they arrive at a final destinations. To analyze throughput, waiting time and packet loss ratio according tothe size of buffer, the probabilities are modeled by a binomial distribution of packet arrival.

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