여객수와 화물량에 대한 예측은 터미널의 개발 및 계획, 선사의 적정선복량 화보를 위해 중요하다. 본 연구에서는 역전파 학습 알고리즘을 이용한 뉴럴네트웍을 이용하여 목포항 여객수와 화물량을 예측하였다. 그리고 이동평균법, 지수평활법, 뉴럴네트웍의 예측수행을 평균제곱오차, 절대평균오차로 비교하여 뉴럴네트웍의 예측수행능력이 우수함을 검정하였다. 또한 2005년 목포항 여객수와 화물량을 예측하여 여객선 선복량의 적정성을 분석하였다.
The purpose of this study is to optimally allocate the human resources to tasks while minimizing the total daily human resource costs and smoothing the human resource usage. The human resource allocation problem (hRAP) under consideration contains two kinds of special constraints, i.e. operational precedence and skill constraints in addition to the ordinary constraints. To deal with the multiple objectives and the special constraints, first we designed this hRAP as a network problem and then proposed a Pareto multistage decisionbased genetic algorithm (P-mdGA). During the evolutionary process of P-mdGA, a Pareto evaluation procedure called generalized Pareto-based scale-independent fitness function approach is used to evaluate the solutions. Additionally, in order to improve the performance of P-mdGA, we use fuzzy logic controller for fine-tuning of genetic parameters. Finally, in order to demonstrate the applicability and to evaluate the performance of the proposed approach, P-mdGA is applied to solve a case study in a hotel, where the managers usually need helpful automatic support for effectively allocating hotel staff to hotel tasks.
이 논문에서 제시된 알고리즘은, 원 이미지에서 저주파를 성분을 덜어내어 얻은 성분과 원 이미지의 컴비네이션을 통해 대상 이미지를 좀 더 선명하게 하는 역할을 하도록 고안되었다. 여기에서 이미지의 저주파를 선택하기 위해 가우시안 스무딩 방법이 선택되었다. 또한 이미지의 전체적인 밝기를 유지하기 위하여 제시될 필터의 이득의 크기도 고려하였다. MATLAB으로 검증된 알고리즘을 바탕으로, 제안한 알고리즘을 통해 이전 보다 더 상세하고 선명한 이미지를 확인 할 수 있었다.
A new level set based topology optimization employing inner-front creation algorithm is presented. In the conventional level set based topology optimization, the optimum topology strongly depends on the initial level set distribution due to the incapability of inner-front creation during optimization process. In the present work, in this regard, an inner-front creation algorithm is proposed. in which the sizes. shapes. positions, and number of new inner-fronts during the optimization process can be globally and consistently identified by considering both the value of a given criterion for inner-front creation and the occupied volume (area) of material domain. To facilitate the inner-front creation process, the inner-front creation map which corresponds to the discrete valued criterion of inner-front creation is applied to the level set function. In order to regularize the design domain during the optimization process, the edge smoothing is carried out by solving the edge smoothing partial differential equation (PDE). Updating the level set function during the optimization process, in the present work, the least-squares finite element method (LSFEM) is employed. As demonstrative examples for the flexibility and usefulness of the proposed method. the level set based topology optimization considering lightweight design of 3D shell structure is carried out.
In this paper, we propose a novel method to improve the performance of the improved minima controlled recursive averaging (IMCRA) in non-stationary noisy environment. The conventional IMCRA algorithm efficiently estimate the noise power by averaging past spectral power values based on a smoothing parameter that is adjusted by the signal presence probability in frequency subbands. Since the minimum of smoothing parameter is defined as 0.85, it is difficult to obtain the robust estimates of the noise power in non-stationary noisy environments that is rapidly changed the spectral characteristics such as babble noise. For this reason, we proposed the modified IMCRA, which adaptively estimate and updata the noise power according to the noise type classified by the Gaussian mixture model (GMM). The performances of the proposed method are evaluated by perceptual evaluation of speech quality (PESQ) and composite measure under various environments and better results compared with the conventional method are obtained.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1167-1173
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2011
본 연구의 목적은 기초자치단체인 시 군의 장래 학생수 추계를 위한 알고리즘을 제시하는데 있다. 인구추계를 위하여 시계열 방법의 이중지수평활법을 사용하였다. 결론적으로 2044년까지 고등학교 3학년 학생수의 경우에는 칠곡, 구미, 경산, 안동, 포항, 김천은 40%-70% 정도 줄고, 나머지 시 군은 70%-95%이상 학생이 줄며, 심지어 군위, 청송, 성주, 울릉, 의성, 영양 등 6개 군은 26년 후인 2036년에는 고등3학년 학생이 없을 것으로 추정된다. 초등1학년의 경우는 2044년까지 칠곡, 구미, 안동, 경산까지는 약 50%-70% 사이까지 줄어들고, 나머지 시 군은 70%-100% 줄어든다. 특히 군위, 의성, 성주, 청송, 청도, 울진, 고령은 2044년까지 순차적으로 초등1학년 학생이 없을 것으로 추정된다.
본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매 환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 평균 표준 편차를 $\pm150$으로 하여 측위 알고리즘인 TOA와 TDOA를 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하고 Kalman filter를 이용해 표준 잡음을 제거한 후 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하였다. 그리고 결과치를 smoothing 처리하여 비교 분석하였다. 표준 잡음을 제거하지 않은 경우에 비해 Kalman filter를 사용하여 표준 잡음을 제거하면 TOA에서는 51.2 m, TDOA에서는 34.8 m의 2차원 평균 위치 오차가 향상된 결과를 얻었다. 그 결과에 smoothing 기법을 이용하면 2차원 평균 위치 오차가 약 3 m 정도 개선됨을 확인하였다.
Bayesian SPECT 영상재구성에 있어서 정교한 형태의 사전정보를 사용할 경우 bias 및 variance와 같은 통계적 차원에서의 정량적 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, "thin plate" 와 같은 고차의 smoothing 사전정보는 "membrane"과 같은 일반적인 다른 사전 정보에 비해 bias를 개선시키는 것으로 알려져 있다. 그러나, 이와 같은 장점은 영상재구성 알고리즘에 내재하는 hyperparameters의 값을 최적으로 선택하였을 경우에만 적용된다. 본 연구에서는 thin plate와 membrane의 두가지 대표적인 사전정보를 포함하는 영상재구성 알고리즘의 정량적 성능에 대해 집중 고찰한다. 즉, 알고리즘에 내재하는 hyperparameters 가 통계적 차원에서 bias와 variance에 어떠한 영향을 미치는지 관찰한다. 실험에서 Monte Carlo noise trials를 사용하여 bias와 variance를 계산하며, 각 결과를 ML-EM 및 filtered backprojection으로부터 얻어진 bias 및 variance와 비교한다. 결론적으로 thin plate와 같은 고차의 사전정보는 hyperparameters의 선택에 민감하지 않으며, hyperparameters 값의 전 범위에 걸쳐 bias를 개선시킴을 보인다. 걸쳐 bias를 개선시킴을 보인다.
We have constructed a 3-dim hydrodynamics code called BTSPH. The fluid dynamics part of the code is based on the smoothed particle hydrodynamics (SPH), and for its Poisson solver the binary tree (BT) scheme is employed. We let the smoothing length in the SPH algorithm vary with space and time, so that resolution of the calculation is considerably enhanced over the version of SPH with fixed smoothing length. The binary tree scheme calculates the gravitational force at a point by collecting the monopole forces from neighboring particles and the multipole forces from aggregates of distant particles. The BTSPH is free from geometric constraints, does not rely on grids, and needs arrays of moderate size. With the code we have run the following set of test calculations: one-dim shock tube, adiabatic collapse of an isothermal cloud, small oscillation of an equilibrium polytrope of index 3/2, and tidal encounter of the polytrope and a point mass perturber. Results of the tests confirmed the code performance.
Conventional block-based video coders induce annoying blocking artifacts in very low bitarte coding. We propose a delocking filter which is appropriate for real time operation in a conventional video decoder. The proposed algorithm uses on dimensional filtering across block boundaries horizontally and vertiaclly with two separate filtering modes. The mode decision is quite simple but is fully based on the characteristics of human visual system and video sequences. In flat regions, a strong smoothing filter is appliced; and in the other regions, a moew sophisticated smoothing filter, which is based on the frequency information around block boundaries, is used to reduce blocking artifacts without introuducing undesired blur. Eeven though the proposed deblocking filter is quite simple, simulation results show that it improves both subjective and objective image quality for various image features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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