International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.267-274
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2011
Recently, actor-critic methods have drawn significant interests in the area of reinforcement learning, and several algorithms have been studied along the line of the actor-critic strategy. In this paper, we consider a new type of actor-critic algorithms employing the kernel methods, which have recently shown to be very effective tools in the various fields of machine learning, and have performed investigations on combining the actor-critic strategy together with kernel methods. More specifically, this paper studies actor-critic algorithms utilizing the kernel-based least-squares estimation and policy gradient, and in its critic's part, the study uses a sliding-window-based kernel least-squares method, which leads to a fast and efficient value-function-estimation in a nonparametric setting. The applicability of the considered algorithms is illustrated via a robot locomotion problem and a tunnel ventilation control problem.
In recent years, progress in hardware technology has resulted in the possibility of monitoring many events in real time. The volume of incoming data may be so large, that monitoring all individual data might be intractable. Revisiting any particular record can also be impossible in this environment. Therefore, many database schemes, such as aggregation, join, frequent pattern mining, and indexing, become more challenging in this context. This paper surveys the previous efforts to resolve these issues in processing data streams. The emphasis is on specifying and processing sliding window queries, which are supported in many stream processing engines. We also review the related work on stream query processing, including synopsis structures, plan sharing, operator scheduling, load shedding, and disorder control.
본 연구는 방대한 크기 원격 탐사 영상 자료의 효율적인 분석을 위한 RAG (Region Adjancency Graph) 기반 영상 분할 기법을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성을 위하여 CN-chain 연결과 저장 기억의 효율성을 위하여 sliding 다중 창을 사용한다. RAG에 의한 지역 합병은 최선의 결합을 위한 edge을 발견과 합병에 따른 graph의 갱신의 과정이다. CN-chain 연결법은 가장 유사한 인접 지역의 연결을 형성하면서 최선의 edge를 발견하여 합병을 해 나가는 과정으로 영상 자료 크기의 증가에 따라 단지 증가 배수만큼만 분석 시간을 증가시킨다. 합병에 의해 변하는 RAG의 효율적인 갱신을 위하여 RNV(Regional Neighbor Vector)를 사용하였다. 방대한 크기 자료 분석은 막대한 기억 용량의 시스템을 필요로 한다. 제안된 수평적인 구조의 sliding 다중 창 작업은 필요한 기억 용량을 현저히 감소시켜 가능한 분석 자료의 크기를 증대시켰을 뿐 아니라 계산 시간의 감소를 초래하였다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘의 성능을 실험하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
Transmission control protocol(TCP) is protocol used in internet. TCP is seldom transmission error and is protocol based on wire environment. TCP uses 3 way handshake ways, data transmission control through windows size, data transmission control through reception confirmation, sliding window for packet delivery. In this study, designed TCP packet ion module for analyze the TCP segments & correct information about TCP. TCP capture in internet using designed TCP module and analysed TCP segments composition. Through this, could analyze the correct information of protocol in network.
The objective of this study is to find out the shear capacity of URM wall and the variables that affect the shear capacity of URM wall such as the opening and the aspect ratio, considering four kinds of failure modes, sliding shear failure, toe crushing failure, and diagonal shear failure. The main varialble is the shape of opening of URM walls. First URM has one door, second has one window, third hase one door and one window, the last has two windows. The test results of URM with openings show that the specimens are governed by rocking failure mode.
데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 동적 타임 워핑(DTW) 거리를 사용하는 범위 서브시퀀스 질의 처리 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 방법은 데이타 시퀀스를 디스조인트 윈도우로 분할하고, 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 분할하는 방법을 사용하는 DualMatch의 범위 서브시퀀스 질의 처리 방법을 이용한다. DualMatch는 유클리디언 거리 하에서 동작하는 것으로 알려져 있다. 그러나, 유클리디언 거리는 견고하지 못한 유사 모델이기 때문에 DualMatch는 반드시 DTW 거리를 지원해야 한다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 정확성을 입증하기 위해서 중요한 정리를 유도하고, 이에 근거한 알고리즘을 제안한다. 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 순차 스캔 알고리즘 보다 효율적으로 동작함을 보였다.
Mohair is widely used as an airtight material for filling the gap between a window frame and sash. The purpose of this study is to investigate infiltration rate and opening force of sliding windows according to the mohair installation conditions. Infiltration experimental apparatus was set up, and the experimental results were applied to windows to find a correlation between infiltration rates and opening forces. When 4 rows of mohair were installed, the infiltration rate increase became 27.1% per clearance length increase of 1 mm, and the infiltration rate decrease became 5.7% per shortened length increase of 0.1 mm. For 4 rows of mohair, the opening force decreased by 28.2% as the clearance increased by 1 mm, and it increased by 9.3% as the shortened length increased by 0.1 mm.
This paper discusses an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, we suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multi-dimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query precessing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verily the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reseal that our method achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.
Purpose of this study is proposal of estimating method about window thermal performance that based on KS F 2278 'Test method of thermal resistance for windows and doors' due to material composition of PVC frame window. First step of this study is research of present state about material composition of PVC frame window. Second is selection of main effective elements about window thermal resistance. For example, composition of Glazing, Frame area ratio of total window area, frame width, opening type, area of heat transfer and so on. Third is multiple regression analysis about thermal performance of PVC frame window due to main effective elements. It produces equations of multiple regression analysis due to opening type. Case of sliding window is $Y=0.149+0.034X_g+0.248X_{far}$, 4track sliding is $Y=0.584+0.175X_g+1.355X_{far}-0.008X_{fw}$, Tilt & Turn window is $Y=-0.161+0.076X_g+0.576X_{far}+0.0008X_{fw}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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