• 제목/요약/키워드: Rank Algorithm

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소셜 네트워크 서비스에서 콘텐츠 우선순위 선정을 위한 알고리즘 연구 (A Study on Algorithm for Selection Priority of Contents in Social Network Service)

  • 김유두;문일영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.753-754
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    • 2011
  • 소셜 네트워크 서비스는 기존의 공급자 중심의 서비스가 아닌 서비스 이용자 간의 커뮤니케이션을 통해 서비스가 이루어지고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스를 통해 생산되는 정보는 빠른 속도로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 표현되는 콘텐츠의 우선순위를 정하는 알고리즘을 분석한다.

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DEFECT INSPECTION IN SEMICONDUCTOR IMAGES USING HISTOGRAM FITTING AND NEURAL NETWORKS

  • JINKYU, YU;SONGHEE, HAN;CHANG-OCK, LEE
    • Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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    • 제26권4호
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    • pp.263-279
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    • 2022
  • This paper presents an automatic inspection of defects in semiconductor images. We devise a statistical method to find defects on homogeneous background from the observation that it has a log-normal distribution. If computer aided design (CAD) data is available, we use it to construct a signed distance function (SDF) and change the pixel values so that the average of pixel values along the level curve of the SDF is zero, so that the image has a homogeneous background. In the absence of CAD data, we devise a hybrid method consisting of a model-based algorithm and two neural networks. The model-based algorithm uses the first right singular vector to determine whether the image has a linear or complex structure. For an image with a linear structure, we remove the structure using the rank 1 approximation so that it has a homogeneous background. An image with a complex structure is inspected by two neural networks. We provide results of numerical experiments for the proposed methods.

양자화 유전자알고리즘을 이용한 무기할당 (An Application of Quantum-inspired Genetic Algorithm for Weapon Target Assignment Problem)

  • 김정훈;김경택;최봉완;서재준
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.260-267
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    • 2017
  • Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA) is a probabilistic search optimization method combined quantum computation and genetic algorithm. In QGA, the chromosomes are encoded by qubits and are updated by quantum rotation gates, which can achieve a genetic search. Asset-based weapon target assignment (WTA) problem can be described as an optimization problem in which the defenders assign the weapons to hostile targets in order to maximize the value of a group of surviving assets threatened by the targets. It has already been proven that the WTA problem is NP-complete. In this study, we propose a QGA and a hybrid-QGA to solve an asset-based WTA problem. In the proposed QGA, a set of probabilistic superposition of qubits are coded and collapsed into a target number. Q-gate updating strategy is also used for search guidance. The hybrid-QGA is generated by incorporating both the random search capability of QGA and the evolution capability of genetic algorithm (GA). To observe the performance of each algorithm, we construct three synthetic WTA problems and check how each algorithm works on them. Simulation results show that all of the algorithm have good quality of solutions. Since the difference among mean resulting value is within 2%, we run the nonparametric pairwise Wilcoxon rank sum test for testing the equality of the means among the results. The Wilcoxon test reveals that GA has better quality than the others. In contrast, the simulation results indicate that hybrid-QGA and QGA is much faster than GA for the production of the same number of generations.

충적층의 정밀 선구조 추출을 위한 위성영상과 GIS 기법의 활용에 관한 연구 (A Study on the Precise Lineament Recovery of Alluvial Deposits Using Satellite Imagery and GIS)

  • 이수진;석동우;황종선;이동천;김정우
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.363-368
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    • 2003
  • Landsat TM 영상을 이용, 명암차가 높은 산악 지역에 적용해왔던 알고리즘을 개선하여 비교적 명암차가 낮고 충적층이 넓게 분포하는 지역의 선구조를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 수치지형모델에 대하여 Local Enhancement를 이용, 평탄한 지역으로부터 충적층을 추출하였다. Zevenbergen & Thorno's Method를 3×3moving windowing을 통해서 최대 경사방향과 경사를 이용하여 충적층을 지나는 선구조 요소를 추출하고 다시 Hough 변환을 이용해서 1차 선구조를 추출하였다. 이로부터 충적층의 직각방향의 지형단면의 경사를 유추해서 spline 보간법을 이용해 단면의 최저점을 구하고 이 구해진 점들을 다시 Hough 변환을 이용해서 최종 선구조를 추출하였다. 본 연구에서 사용한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 사용된 소창문보다 훨씬 큰 충적층이 분포하는 지역의 지형 경사가 수렴하는 부분에 선구조가 뚜렷이 나타남을 볼 수 있다. 최대경사방향과 경사를 구해서 얻어진 1차 선구조와 최종선구조에서 선구조 방향이 다소 차이를 보인다. 1차 선구조의 수직방향 지형단면의 자료를 이용함에 있어, 지형 단면의 시작점과 끝지점을 임의적으로 결정하는 것이 아니라, 충적층을 가로질러 최고점까지 또는 다음 충적층이 나을 때까지의 자료를 이용해서 보간법을 사용하였고, 충적층의 넓이에 따라 보간할 자료량의 차이에 의한 오차가 발생할 수 있다. 넓은 충적층에서 선구조가 잘 추출되는 반면에 좁은 충적층이 분포하거나 계곡에 해당하는 지역에서는 경사수렴부와 일치하지 않는 선구조가 추출되었다. 이는 향후 계속적으로 연구해서 보완되어야 할 것으로 사료된다. 차원에서 기준치 설정 및 주기적인 측정을 통해 지속적으로 관리를 해야 한다. 그리고 정기적인 특수건강진단의 실시와 같은 근본적인 해결방안을 찾아야겠다.l rectangular type to a wed농e type. The Proposed wedge shape makes the absorption length longer for obliquely incident photons, thus increasing the detection efficiency and suppressing leakage coefficient. For the BGO detectors of 4-8mm width, the computer simulation result of the system using wedge detectors reveals resolution improvement to the system using conventional detectors. For the system composed of 200 BGO detectors of 8mm width with 2 point sampling motion, the simulation resolution system using conventional detectors. For the very high resolution system of 3-7mm FWHM, the characteristics of the detector shape and size is studied by computer simulation.n, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.소한 1대

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Analysis and Improvement of Ranking Algorithm for Web Mining System on the Hierarchical Web Environment

  • Heebyung Yoon;Lee, Kil-Seup;Kim, Hwa-Soo
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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    • pp.455-458
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    • 2003
  • The variety of document ranking algorithms have developed to provide efficient mining results for user's query on the web environment. The typical ranking algorithms are the Vector-Space Model based on the text, PsgeRank and HITS algorithms based on the hyperlink structures and other several improvement algorithms. All these are for the user's convenience and preference. However, these algorithms are usually developed on then Horizontal and non-hierarchial web environments and are not suitable for the hierarchial web environments such as enterprise and defense networks. Thus, we must consider the special environment factors in order to improve the ranking algorithms. In this paper, we analyze the several typical algorithms used by hyperlink structures on the web environment. We, then suggest a configuration of the hierarchical web environment and also give the relations between agents of the web mining system. Next, we propose an improved ranking algorithm suitable to this kind of special environments. The proposed algorithm is considered both the hyperlink structures of the documents and the location of the user of the hierarchical web.

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Blind channel equalization using fourth-order cumulants and a neural network

  • Han, Soo-whan
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제5권1호
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    • pp.13-20
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    • 2005
  • This paper addresses a new blind channel equalization method using fourth-order cumulants of channel inputs and a three-layer neural network equalizer. The proposed algorithm is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum-phase characteristic of the channel. The transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel inputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple recordering and scaling. By using this estimated deconvolution matrix, which is the inverse of the over-sampled unknown channel, a three-layer neural network equalizer is implemented at the receiver. In simulation studies, the stochastic version of the proposed algorithm is tested with three-ray multi-path channels for on-line operation, and its performance is compared with a method based on conventional second-order statistics. Relatively good results, withe fast convergence speed, are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.

Moving Object Detection Using Sparse Approximation and Sparse Coding Migration

  • Li, Shufang;Hu, Zhengping;Zhao, Mengyao
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권5호
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    • pp.2141-2155
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    • 2020
  • In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.

계량정보학분야의 협력연구 네트워크 및 문헌네트워크 분석 : 국가, 기관, 문헌단위 분석 (Collaboration Networks and Document Networks in Informetrics Research from 2001 to 2011: Finding Influential Nations, Institutions, Documents)

  • 이재윤;최상희
    • 정보관리학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.179-191
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    • 2013
  • 계량정보학자들이 학술논문을 통해 과학 연구 동향을 분석하기 시작한 이후 계량서지학, 과학계량학, 계량정보학, 웹계량학, 인용분석 등은 정보학의 주요 분야로 성장하였다. 계량정보학의 최근 동향을 분석하기 위하여 이 연구에서는 계량정보학 연구출판물을 기반으로 하여 이 분야 연구 발전에 기여한 국가, 기관, 논문을 파악하고자 네트워크 분석을 수행하였다. 데이터 수집을 위해서는 SCI 데이터베이스를 이용하였으며 2001년부터 2011년까지 출판된 논문을 대상으로 하였다. 분석기법으로 Pathfinder 네트워크 분석과 PNNC기법을 사용하고, 협력관계와 연구영향도를 측정하기 위한 지표로 PageRank와 h-index 기반의 지표들을 사용하였다. 협력연구네트워크에서 주요한 역할을 하는 국가는 미국과 영국인 것으로 조사되었으며 기관으로는 유럽의 암스테르담 대학과 루벤 카톨릭대학 그리고 미국의 인디아나 대학과 해군연구개발국이 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. 개인 논문 수준에서는 PageRank와 single paper h-index 척도로 분석한 결과 Hirsch의 h-index 논문과 Ingwersen의 웹 영향력 지수 논문이 가장 영향력 있는 것으로 조사되었다.

등급기준 교란을 통한 단순 박테리아협동 최적화의 성능향상 (Performance Improvement of Simple Bacteria Cooperative Optimization through Rank-based Perturbation)

  • 정성훈
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.23-31
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    • 2011
  • 최적화 알고리즘의 하나로 제안한 단순 박테리아협동 최적화는 비교적 좋은 성능을 보였으나 개체가 한 번에 한 스텝씩 움직이는 것으로 말미암아 성능에 한계가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 개체에 등급을 매기고 등급별로 개체의 속력을 할당하는 방법을 제안하여 어느 정도의 성능향상을 보았다. 본 논문에서는 개체에 속력을 할당하는 방법에 추가적으로 성능향상을 위하여 기존의 진화적 최적화 알고리즘들이 많이 사용한 돌연변이를 새로 추가한 알고리즘을 제안한다. 새로 추가한 돌연변이에서는 적합도가 좋지 않은 일정 퍼센트의 개체를 해당 개체의 등급에 비례하는 영역내로 돌연변이를 일으킨다. 즉, 적합도가 낮아 등급이 낮으면 더 큰 표준편차의 가우시안 잡음을 섞어서 돌연변이를 발생한다. 결국 낮은 등급을 갖는 개체들은 부모로부터 멀리 떨어질 확률이 증가하게 된다. 이렇게 함으로서 개체가 지역 최적해 영역에 빠질 가능성을 줄이고 지역 최적해 영역에 빠져도 빠르게 나올 수 있는 가능성이 높아진다. 네개의 함수 최적화 문제에 적용해본 결과 개체 속력과 돌연변이를 함께 적용했을 경우에 성능이 향상되는 것을 보았다. 다만, 아주 복잡도가 높은 함수에서는 반드시 좋아지지 만은 않았는데, 추후 이를 해결하기 위한 다른 방법을 고안해야할 것으로 판단된다.

Optimal sensor placement under uncertainties using a nondirective movement glowworm swarm optimization algorithm

  • Zhou, Guang-Dong;Yi, Ting-Hua;Zhang, Huan;Li, Hong-Nan
    • Smart Structures and Systems
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    • 제16권2호
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    • pp.243-262
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    • 2015
  • Optimal sensor placement (OSP) is a critical issue in construction and implementation of a sophisticated structural health monitoring (SHM) system. The uncertainties in the identified structural parameters based on the measured data may dramatically reduce the reliability of the condition evaluation results. In this paper, the information entropy, which provides an uncertainty metric for the identified structural parameters, is adopted as the performance measure for a sensor configuration, and the OSP problem is formulated as the multi-objective optimization problem of extracting the Pareto optimal sensor configurations that simultaneously minimize the appropriately defined information entropy indices. The nondirective movement glowworm swarm optimization (NMGSO) algorithm (based on the basic glowworm swarm optimization (GSO) algorithm) is proposed for identifying the effective Pareto optimal sensor configurations. The one-dimensional binary coding system is introduced to code the glowworms instead of the real vector coding method. The Hamming distance is employed to describe the divergence of different glowworms. The luciferin level of the glowworm is defined as a function of the rank value (RV) and the crowding distance (CD), which are deduced by non-dominated sorting. In addition, nondirective movement is developed to relocate the glowworms. A numerical simulation of a long-span suspension bridge is performed to demonstrate the effectiveness of the NMGSO algorithm. The results indicate that the NMGSO algorithm is capable of capturing the Pareto optimal sensor configurations with high accuracy and efficiency.