Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.181-188
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2022
An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.
본 연구는 강원도 평창군 가리왕산 일대의 천연 활엽수림을 대상으로 택벌림화 작업, 이단림화 작업, 그리고 산벌림화 작업의 3가지 작업방법별 시업 전과 시업 후의 경쟁지수 변화를 평가함으로써 산림생태계 경영에 필요한 정보를 제공하기 위해 수행하였다. 이를 위해 $30m{\times}30m$(0.09 ha) 크기의 고정표본점을 각 작업방법별로 3반복으로 설치하고 시업 전과 시업 후의 정밀 임분조사를 실시하였다. 이와 같이 조사된 자료에 근거하여 Hegyi의 거리종속 경쟁지수를 추정하였으며, 경쟁목의 범위는 중심목의 지표로부터 $50^{\circ}$로 시준된 각도에 의해 경쟁목을 선정하는 방법을 사용하였다. 각 작업방법별 그리고 시업 전후의 임분구조 변화를 평가하기 위해 Duncan의 다중검정과 t-검정을 실시하였다. 작업방법별 시업전후의 경쟁지수를 분석한 결과 작업방법에 관계없이 시업을 통해 임분구조가 개선된 것으로 평가되었다. 또한 시업 전과 시업 후의 경쟁지수는 통계적인 차이를 보여 각 작업방법별 임분의 공간 구조는 시업을 통해 개선된 것을 확인할 수 있었다.
옥수수의 우수 품종선발을 위하여 3가지 선발지수를 계산하여 이들 지수의 효과를 비교하였든바 1. William의 기초지수가 가장 계산하기도 쉬웠고 우수 품종선발에서도 효과적이었다. 2. Pesek과 Baker가 제창한 선발지수법은 관여형질의 유전분산 및 공분산을 계산하는데 까다로웠고 또한 공시품종수가 적든가 시험연수나 장소가 많지 않은 경우에는 이들 유전분산 및 공분산이 낮았으며 본 실험에 있어서는 큰 효과가 없었다. 3. 퍼듀 대학의 지수계산법은 계산도 용이하여 사용하기에 편리하였지만 다만 관여형질 등에 대한 중요도를 모두 동일시 하는데 큰 결점이 있었다. 4. 관여형질들을 경제적 가치로 환산하는데 다음과 같은 공식을 이용하였다. 1) 수분함량 : $(Y-15.5){\times}$0.0065{\times}$분셀/에카 여기서 Y는 수확시 수분함량이었고 $0.0065는 1붓셀의 옥수수에서 1%의 수분을 건조시키는데 요하는 경비였다. 2) 뿌리 및 줄기도복 : 도복율(%)${\times}$붓셀당가격${\div}$50${\div}$전체시험구의 평균수량.
PURPOSES : The control delay in seconds per vehicle is the most important traffic operational index to evaluate the level of service of signalized intersections. Thus, it is very critical to calculate accurate control delay because it is used as a basic quantitative evidence for decision makings regarding to investments on traffic facilities. The control delay consists of time-in-queue delay, acceleration delay, and deceleration delay so that it is technically difficult to directly measure it from fields. Thus, diverse analysis tools, including CORSIM, SYNCHRO, T7F, VISTRO, etc. have been utilized so far. However, each analysis tool may use a unique methodology in calculating control delays. Therefore, the estimated values of control delays may be different by the selection of an analysis tool, which has provided difficulties to traffic engineers in making solid judgments. METHODS : This study was initiated to verify the feasibility of diverse analysis tools, including HCM methodology, CORSIM, SYNCHRO, T7F, VISTRO, in calculating control delays by comparing estimated control delays with that measured from a field. RESULTS : As a result, the selected tools produced quite different values of control delay. In addition, the control delay value estimated using a calibrated CORSIM model was closest to that measured from the field. CONCLUSIONS : First, through the in-depth experiment, it was explicitly verified that the estimated values of control delay may depend on the selection of an analysis tool. Second, among the diverse tools, the value of control delay estimated using the calibrated microscopic traffic simulation model was most close to that measured from the field. Conclusively, analysts should take into account the variability of control delay values according to the selection of a tool in the case of signalized intersection analysis.
본 논문은 마코위츠의 포트폴리오 선정 이론을 한국 주식 시장에 실제 적용할 경우 투자 성과를 평가해 본 실증적 연구이다. 이를 위해서 대중적으로 인기가 있었던 삼성그룹주펀드 5종 및 KOSPI지수 변화율을 마코위츠의 모형과 비교 분석하였다. 2007년 3월부터 2008년 9월까지 최근 1년 6개월의 기간에 대하여, KOSPI 지수는 0.1%로 거의 변화를 보이지 않은 반면, 삼성그룹주펀드 5종의 평균수익률은 20.54%였고, 삼성그룹주펀드를 구성하는 동일한 17개 종목으로 마코위츠의 모형에 따라 투자한 방식은 52%의 수익률을 올렸다. 수익률을 극대화하기 위하여 데이터 수집 기간 및 포트폴리오 교체 주기에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 결론적으로, 투자자 개인의 주관이나 감정에 의한 판단을 완전히 배제하고 객관적 데이터에 의하여 포트폴리오를 수리적으로 변경하는 마코위츠의 모형에 의한 투자 방식이, 상대적으로 우월한 시장 정보를 가지고 주관적 판단에 의해 능동적으로 포트폴리오를 변경하는 시중 펀드매니저의 운영 성과에 비해 월등하였음을 본 연구에서는 삼성그룹주펀드의 실증적 연구를 통하여 보이고 있다.
This study was performed to propose the site selection plan for the restoration of the target Narrow-mouth Frog(Kaloula borealis) habitat, and has developed the AHP model to select the optimal site for narrow-mouth frog habitat restoration on the basis of the narrow-mouth frog Habitat Suitability Index (HSI) items (factors and variables). The assessment areas were established by the narrow-mouth frog HSI factors such as space, feed, cover, water(breeding), threatening factors and others, and the sub-assessment items by each assessment area were established based on the narrow-mouth frog HSI variables. The weighting values of the assessment areas and items were calculated by the developed AHP method. The weighting values of the 5 assessment areas were arranged in order as cover(0.283), water(breeding)(0.276), feed(0.230), space(0.147), and threatening factor(0.064). The final weighting values of the 14 assessment items were arranged in order of height as low-rise grassland(0.190), soil quality(0.178), and stones and between the stones(0.105). The scoring criteria according to the assessment items and factors were marked and applied by equal intervals considering the criteria by HSI items of the narrow-mouth frog and finally the scoring criteria diagram has been proposed for the optimal site selection of the narrow-mouth frog habitat restoration.
데이터마이닝 분야에서의 회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 포함되어 다중공선성을 유발하는 경우가 많은데, 다중공선성이 야기하는 문제를 해결하기 위하여 주성분회귀분석을 적용할 수 있다. 이 분석에서는 적절한 주성분을 선정하는 과정이 핵심인데, 기존의 선정방법들은 다중공선성을 잘 해결하지 못하거나 모형의 적합성을 저하시킨다는 지적을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중공선성 문제와 적합성 저하 현상을 동시에 해결할 수 있는 새로운 선정방법을 제안하였다. 다중공선성에 의해 최소제곱추정량의 분산이 팽창되는 문제를 주성분회귀에 의해 해결할 수 있지만, 주성분의 일부를 선정함에 따라 발생하는 편의도 동시에 통제해야 한다. 따라서 주성분회귀추정량의 평균제곱오차를 최소가 되게 하는 상태지수를 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준 모형을 구축하였다. 선정기준의 상한과 하한을 설정하고, 상태지수가 상한을 초과하면 해당 주성분을 제외시키고, 하한에 미달하면 해당 주성분을 포함시킨다. 그리고 상한과 하한 사이의 상태지수에 대응하는 주성분들에 대해서는 일반화선형검정을 순차적으로 적용하여 주성분을 선정하는 방법이다.
This study was performed to propose the site selection plan for the restoration of the target Reeve's turtle (Maunemys reevesii) habitat and has developed the AHP model to select the optimal site for Reeve's turtle habitat restoration on the basis of the Reeve's turtle Habitat Suitability Index (HSI) items (factors and variables). The assessment areas were established by the Reeve's turtle HSI factors such as breeding space, feed, cover, water, threatening factors and others and the sub-assessment items by each assessment area were established based on the Reeve's turtle HSI variables. The weighting values of the assessment areas and items were calculated by the developed AHP method. The weighting values of the 5 assessment areas were arranged in order as breeding space(0.293), food(0.273), water(0.217), cover(0.113), and threatening factor(0.104). The final weighting values of the 17 assessment items were arranged in order of height as all kind of food(0.222), water depth(0.096), altitude of spawning ground(0.093). The scoring criteria according to the assessment items and factors were marked and applied by equal intervals considering the criteria by HSI items of the Reeve's turtle and finally the scoring criteria diagram as been proposed for the optimal site selection of the Reeve's turtle habitat restoration.
In order to estimate the optimum harvesting mesh size of multispecies, the 24 species of catching data which were taken by fishing trial of trawl gear in Korean Southern Coast and East China Sea during 1991-1993 year were grouped and divided by the Cluster analysis method, considering first maturity length and body width, body height, body girth based on the first maturity length. With the same method, the above groups were subdivided by the potential escape such as possible escape index, range factor and selection factor. In case of the species devoid of selection parameters, these species were first subdivided by the use of possible escape index and length range factor. Next, the optimum harvesting mesh size of multispecies was properly classified according to the optimal mesh size of a fish estimated by first maturity length against selection factor. The results obtained are summarized as follows: 1. Each optimum harvesting mesh size of Psenopsis anomala, Priacanthus macra-canthus, Trachurus japonicus, Argyrosomus argentatus was 71.1-79.5mm, and Saurida undosquamis was 65.5mm. 2. Each optimum harvesting mesh size of Scomber japonicus, Pseudosciaena crosea, Pseudosciaena Polyactis, Sebastes thompsoni, Doderleinia berycoides was 78.5-85.6mm, and Bembras japonicus, Sphyraena pinguis was 48.4-51.3mm. 3. Each optimum harvesting mesh size of Zeus faber, Pampus argenteus, Zenopsis nebulosan was 118.4-124.1mm, and Caranx equula was 91.4mm, and Thamnaconus modestus was 131.2mm, and Pagrus major was 149.4mm. 4. Each optimum harvesting mesh size of Upeneus bensasi, Callanthias japonicus, Sardinops melanosticata, Konosirus punctatus was 36.8-42.8mm, and Acropoma japonicum was 21.2mm, and Apogon lineatus was 26.3mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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