This paper presents a hybrid method to compute the solutions of an optimization Problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The artificial life algorithm has the most important feature called emergence. The emergence is the result of dynamic interaction among the individuals consisting of the system and is not found in an individual. The conventional artificial life algorithm for optimization is a stochastic searching algorithm using the feature of artificial life. Emergent colonies appear at the optimum locations in an artificial ecology. And the locations are the optimum solutions. We combined the feature of random-tabu search method with the conventional algorithm. The feature of random-tabu search method is to divide any given region into sub-regions. The enhanced artificial life algorithm (EALA) not only converge faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The enhanced artificial life algorithm is applied to the optimum design of high-speed, short journal bearings and its usefulness is verified through an optimization problem.
In this paper, an sensing method of initial rotor position in Switched Reluctance Motor(SRM) at standstill is proposed. In case search coils are used as a position sensor, A search coil used in a method of detecting positions of TSRM has many advantages, which is highly efficient in low cost and maintenance free, and characterized by its function and role as a position sensor. However, the initial rotor position detection is very difficult because the search coil's EMF is not exist at a standstill. In this paper, a new sensing method of initial rotor position using squared Euclidean distance at a standstill too is suggested. The simulation and experiment for the proposed method are achieved. The validity of the proposed method is verified by experimental results.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.111-115
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1998
The Internet today is teemed with not only text data but also other media such as sound, still and moving images in a variety of formats. Unlike text, however, that can be retrieved easily with the help of numerous search engines, there has been few way to access data of other media unless the exact location or the URL is known. Multimedia data in the WWW are contained in or linked via anchors in the hyper-documents. They can most reliably be retrieved by analyzing the binary data content, which is far from being practical yet by the current state of the art. Instead we present another technique of searching based on textual descriptions which are found at or around the multimedia objects. The textual description used in this research includes file name (URL), anchor text and its context, alternative descriptions found in ALT HTML tage. These are actually the clues assumedly relevant to the contents. Although not without a possibility of missing or misinterpreting images and sounds, the description-based search is highly practical in terms of computation. The prototype search engine will soon be deployed to the public service through the prestige search engine, InfoDetective, in Korea.
To develop the efficient numerical optimization method for the design of an airfoil, an evaluation of various methods coupled with two-dimensional Naviev-Stokes analysis is presented. Simplex method and Hook-Jeeves method we used as direct search methods, and steepest descent method, conjugate gradient method and DFP method are used as indirect search methods and are tested to determine the search direction. To determine the moving distance, the golden section method and cubic interpolation method are tested. The finite volume method is used to discretize two-dimensional Navier-Stokes equations, and SIMPLEC algorithm is used for a velocity-pressure correction method. For the optimal design of two-dimensional airfoil, maximum thickness, maximum ordinate of camber line and chordwise position of maximum ordinate are chosen as design variables, and the ratio of drag coefficient to lift coefficient is selected as an objective function. From the results, it is found that conjugate gradient method and cubic interpolation method are the most efficient for the determination of search direction and the moving distance, respectively.
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
IT 기술 발전과 스마트 기기들의 사용 증가로 인해 인터넷에서는 많은 데이터가 생산되고 소비된다. 이로 인해 정보 검색 기술의 중요성이 높아지고 있지만 정보 검색 기술은 많은 배경 지식을 요구하여 접근하기 어려운 기술로 인식되고 있다. 그러나 Luene의 등장으로 인해 검색 기술에 대한 배경 지식이 부족해도 Lucene을 사용하여 검색 엔진을 구현할 수 있는 배경을 마련되었다. 본 논문에서는 Lucene 기반으로 개발된 프레임워크들을 사용하여 검색엔진을 구현하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 검색엔진에 사용되는 프레임워크들은 Hadoop과 Nutch, Solr, Zookeeper를 사용하여 분산처리와 분산저장, 그리고 고가용성을 지원하는 서버 환경을 보장한다.
3GPP에서 광대역 음성부호화 알고리즘으로 채택한 AMR-WB 부호화기는 8개의 모드로 동작되고 전송률을 23.85 kbps 까지 높임에 따라 음성부호화기 프로그램 및 데이터 메모리 크기가 매우 크게 증가되었으며, 합성필터의 입력신호인 고정 코드북의 펄스 수가 기존의 협대역 AMR 부호화기 보다 5배 이상 증가함으로써 코드북 검색에 많은 계산량을 요구하고 있다. AMR-WB는 적당한 계산량에서 비교적 좋은 음질을 유지하기 위한 방법으로 depth-first 트리 검색 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 여기코드북 검색시 레퍼런스 벡터를 중심으로 적당한 계산량을 갖는 검색 방법으로 검색시 기준이 되는 레퍼런스 벡터를 좀더 정확하게 예측하여 성능 향상을 하였으며, 펄스위치 재검색 알고리즘을 적용하여 depth-first 트리 검색방법의 문제점을 개선시켜 1/2 이상의 계산량을 줄이면서 같은 성능을 유지하는 AMR-WB 여기코드북 검색기를 설계하였다.
검색엔진을 사용하는 이용자의 정보 즉 선호도에 따른 지속적인 피드백으로 검색 결과의 랭킹을 향상시켜 유연한 검색이 가능하게 하는 방법에는 학습된 인공 신경망을 이용한다. 인공 신경망 학습은 신경망이 여러 다른 검색어로 학습된 후 다른 사용자들이 과거에 실제 검색했던 결과를 좀 더 반영하기 위한 것이다. 가중치의 지속적인 변경을 위해서는 네트워크에서 역방향으로 움직이면서 가중치를 변경하는 역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 그러나 이러한 학습은 초기에는 훈련데이터에 적합한 성능을 보이나 학습의 횟수가 증가할수록 점점 과대적합되는 것을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 최적화해야 할 개체가 많을 때 강한 장점을 가지고 있는 유전자 알고리즘을 적용하여 검색어에 관련성이 높은 페이지들 유연하게 랭킹하기 위해 URL리스트를 개체로 랜덤으로 선택하여 학습하는 기법을 제안한다.
W-CDMA 시스템에서 각 셀마다 고유하게 할당된 스크램블링 부호의 신속한 획득을 위해 3 단계 셀 탐색 기법의 사용이 고려되어 왔다. 본 논문에서는 레일리 페이딩 채널에서 초기 셀 탐색 기법의 성능을 해석한다. 셀 탐색 방법에 대한 시스템 파라미터와 수신기의 설계 파라미터의 영향을 고찰한다. 각 단계마다 검파 확률과 실패 확률, 오경보 확률을 CDMA 넌코히런트 복조기 출력의 통계량을 근거로 하여 closed form으로 유도하였다. 해석을 통해 각 단계의 임계값과 사후 검파 적분의 효과를 고찰하였으며, 동기 채널들에 대한 최적의 전력비를 고찰하였다. 각 단계에 대한 사후 검파 적분의 횟수는 수신기에 대한 설계 파라미터이며, 그 최적값은 셀 탐색을 위한 채널의 전력 할당비 뿐 아니라 오경보 패널티 시간 등에 의존한다. 이들 파라미터의 최적값을 얻기 위해 본 논문의 해석이 사용될 수 있음을 보인다. 또한 해석을 통해 평균 셀 탐색 시간의 누적 확률 분포를 얻는다.
본 연구에서는 항공기 사고의 대부분을 차지하는 이${\cdot}$착륙단계중에서, 이륙직 후 저고도에서 동력이 상실되었을 경우에 이륙활주로 방향으로 Turning Back하는 것은, 어떠한 안전 한계를 지니고 있는지를 선회 소요시간과 고도손실, 선회율과 활공속도와의 관계 등의 이론적인 근거에 기초하여 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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