Recently, the modular learning are very popular and receive much attention for pattern classification. The modular learning method based on the "divide and conquer" strategy can not only solve the complex problems, but also reach a better result than a single classifier′s on the learning quality and speed. In the neural network area, some researches that take the modular learning approach also have been made to improve classification performance. In this paper, we propose a simple modular neural network for characters recognition of vehicle number plate and evaluate its performance on the clustering methods of feature vectors used in constructing subnetworks. We implement two clustering method, one is grouping similar feature vectors by K-means clustering algorithm, the other grouping unsimilar feature vectors by our proposed algorithm. The experiment result shows that our algorithm achieves much better performance.
The first step to design a cellular manufacturing system is to make part-families and machine-cells. This process is called the machine-part grouping. This paper considers a machine-cell size when grouping machine-cells. By considering a machine-cell size, an unrealistically big size of machine-cell which may be caused by the chaining effect can be avoid. A heuristic algorithm which minimizes the number of inter-cell movement of parts considering a machine-cell size is presented. The effectiveness and performance of the proposed heuristic algorithm are compared with those of several heuristic algorithms previously reported. The comparison shows that the proposed heuristic algorithm is efficient and reliable in minimizing the number of inter-cell movement of parts and also prevents the chaining effect.
This paper proposes the heuristic algorithm for the generalized GT problems to consider the restrictions which are given the number of machine cell and maximum number of machines in machine cell as well as minimum number of machines in machine cell. This approach is split into two phase. In the first phase, we use the similarity coefficient which proposes and calculates the similarity values about each pair of all machines and sort these values descending order. If we have a machine pair which has the largest similarity coefficient and adheres strictly to the constraint about birds of a different feather (BODF) in a machine cell, then we assign the machine to the machine cell. In the second phase, we assign parts into machine cell with the smallest number of exceptional elements. The results give a machine-part grouping. The proposed algorithm is compared to the Modified p-median model for machine-part grouping.
The increasing size of very large scale integration (VLSI) circuits, high transistor density, and popularity of low-power circuit and system design are making the minimization of power dissipation an important issue in VLSI design. Test Power dissipation is exceedingly high in scan based environments wherein scan chain transitions during the shift of test data further reflect into significant levels of circuit switching unnecessarily. Scan chain or cell modification lead to reduced dissipations of power. The ETC algorithm of previous work has weak points. Taking all of this into account, we therefore propose a new algorithm. Its name is RE_ETC. The proposed modifications in the scan chain consist of Exclusive-OR gate insertion and scan cell reordering, leading to significant power reductions with absolutely no area or performance penalty whatsoever. Experimental results confirm the considerable reductions in scan chain transitions. We show that modified scan cell has the improvement of test efficiency and power dissipations.
무선랜은 무선으로 근거리 단말들을 연결하는 통신 기술로, 일반적인 무선랜의 구성은 하나의 AP와 하나 이상의 단말 기기가 BSS를 구성한다. 무선랜 서비스 영역에서 AP와 거리가 가까운 단말은 고속의 데이터 전송률을 보장받을 수 있지만 AP에서 거리가 멀리 떨어진 단만은 신호의 세기가 약해지므로 고속데이터 전송률의 보장을 받을 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 단말 중 일부를 중계 단말로 이용함으로써 그룹화를 통해 고속데이터 전송을 가능하게 하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 무선 단말의 그룹화를 위해 제안한 깊이우선탐색 알고리즘과 넓이우선탐색 알고리즘을 비교, 분석하였다. 그 결과 넓이우선탐색 알고리즘이 무선 단말을 위한 그룹화에 보다 효과적인 알고리즘임을 보였다.
본 논문에서는 가상 공간에서 객체와의 상호 작용을 위한 빠른 충돌 감지 방법을 제안하였다. 먼저 메쉬 그룹화 단계에서는, 전체 공간을 일정한 크기의 소공간들로 분할하고, 각각의 소공간에 속하는 메쉬들에 대하여 이들을 모두 포함하는 최소의 기본 입체도형(육면체 혹은 구)의 위치와 크기를 정함으로써 그룹화한다. 충돌 검출 단계에서는, HIP(Haptic Interface Point)가 어떤 그룹을 대표하는 입체도형 내부에 들어 있는지를 검사하여 특정 입체도형과의 충돌이 확인되면 해당 그룹의 메쉬들만을 대상으로 실제 충돌이 일어난 메쉬를 찾는다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 연산시간을 측정 및 비교함으로써 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
In this paper, I proposed the INTelligent Agent System by Kohonen's Self Organizing Neural Network (INTAS). INTAS creates each user's profile from the information. Based on it, learning community grouping suitable to each individual is automatically executed by using unsupervised learning algorithm. In INTAS, grouping and learning are automatically performed on real time by multiagents, regardless of the number of learners. A new framework has been proposed to generate multiagents, and it is a feature that efficient multiagents can be executed by proposing a new negotiation mode between multiagents..
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.78-82
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2007
This paper propose a building reconstruction method of urban area for a 3D GIS with stereo images. The 3D reconstruction is performed by the grouping 3D line segments extracted from the stereo matching of salient edges which are derived from multiple images. The grouping is achieved by conditions of degrees and distances between lines. Building objects are determined by the junction combinations of the grouped line segments. The proposed algorithm demonstrates effective results of 3D reconstruction of buildings with 2D aerial images.
본 논문에서는 조합회로에 있어서 고장 시뮬레이션의 고속화를 위한 효율적인 병렬 평가 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 고장소자의 평가 및 전파에 있어서 병렬법, 연역법 그리고 동시법의 장점을 이용하고 있기 때문에 시뮬레이션의 고속화를 실현할 수 있을 뿐만 아니라 다치(multi-valued) 신호를 쉽게 취급할 수 있다. 또한, 동일한 신호선에서 발생하는 액티브(active)고장을 동일한 고장 그룹으로 할당하므로써 병렬연산의 효율을 증가시키기 위한 고장의 그룹화(fault grouping) 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 C언어로 구현하였으며, ISCAS '85 Benchmark 회로에 대한 실험 결과 종래의 동시법과 비교하여 약 2.6배에서 8.2배 정도의 고속화가 실현되었다.
Lee, Bo An;Kim, Bong Seok;Ko, Min Seok;Kim, Kyung Youn;Kim, Sin
Nuclear Engineering and Technology
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제46권1호
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pp.109-116
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2014
An electrical resistance tomography (ERT) technique combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with the Gauss-Newton method is applied to the visualization of two-phase flows. In the ERT, the electrical conductivity distribution, namely the conductivity values of pixels (numerical meshes) comprising the domain in the context of a numerical image reconstruction algorithm, is estimated with the known injected currents through the electrodes attached on the domain boundary and the measured potentials on those electrodes. In spite of many favorable characteristics of ERT such as no radiation, low cost, and high temporal resolution compared to other tomography techniques, one of the major drawbacks of ERT is low spatial resolution due to the inherent ill-posedness of conventional image reconstruction algorithms. In fact, the number of known data is much less than that of the unknowns (meshes). Recalling that binary mixtures like two-phase flows consist of only two substances with distinct electrical conductivities, this work adopts the PSO algorithm for mesh grouping to reduce the number of unknowns. In order to verify the enhanced performance of the proposed method, several numerical tests are performed. The comparison between the proposed algorithm and conventional Gauss-Newton method shows significant improvements in the quality of reconstructed images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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