• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.219-224
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• 2017

경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.128-132
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• 2011

LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제2권2호
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• pp.90-97
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• 2001

공공기관에서 발주하는 건설공사의 계약에 있어서 가장 중요한 것은 합리적인 방법으로 결정된 적정한 예정가격을 기준으로 계약을 체결하는 것이다. 적정예정가격을 산정하기 위해서는 먼저 기수행한 실적공사비를 근간으로 하여 건설공사의 다양성과 불확실성을 반영할 수 있는 비용자료의 축적이 선결과제라 할 수 있다. 따라서 본 연구는 실적공사비적산방식에 따라 과거의 가장 유사한 실적자료에 기초한 확률적 비용개념을 도입하여 실적공사비 데이터 베이스 구축 모형과 이를 통한 예정공사비 산정방법 및 전산화 방안을 제시하고자 한다.

• 대한한의진단학회지
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• 제11권2호
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• pp.84-95
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• 2007

Background and Purpose: We have studied the trends of EEG signals in the voluntary breathing condition by applying the fractal analysis. According to chaos theory, irregularity of EEG signals can result from low dimensional deterministic chaos. A principal parameter to quantify the degree of Chaotic nonlinear dynamics is correlation dimension. The aim of this study was to analyze correlation between the correlation dimension of EEG and HRV(heart rate variability). We have studied the trends of EEG signals in the voluntary breathing condition by applying the fractal analysis. Methods: EEG raw data were measured by moving windows during 15 minutes. Then, the correlation dimension(D2) was calculated by each 40-seconds-segment in 15 minutes data, totally 36 segments. 8 channels EEG study on the Fp, F, T, P was carried out in 30 subjects. Results and Conclusion: Correlation analysis of HRV was calculated with deterministic non-linear data and stochastic non-linear data. 1. Ch1(Fp1), Ch4(F3), Ch4(F4) is positive correlated with In LF. 2. Ch1(Fp1), Ch3(F3) is positive correlated with In TF.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권9호
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• pp.424-433
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• 2001

메세지 전달 병렬 프로그램은 프로세스 사이의 메세지 경합에 의하여 실행의 비결정성이 발생하여 순차 프로그램에서 널리 사용되는 순환 디버깅 기법을 사용하기 어렵다. 본 논무은 MPI 병렬 프로그램에서 비결정적 실행에 영향을 미치는 메세지 전달 사건을 정의한 후, 기본실행에서의 사건의 발생순서가 다음의 재실행시 똑 같이 유지되도록 병행실행을 순차생행으로 변환하여 결정적 재실행을 보장함으로써 실행시 마다 같은 오류가 재현되도록 한다. 또한 MPI 병렬 프로그램의 디버깅을 보다 쉽게 하기 위하여 임의의 프로세스를 정짓켰을 때, 다른 모든 프로세스는 정지점 이전에 발생한 모든 사건을 반영하는 최초의 상태에 정지하게 하는 인과관계 정지점을 구현한다. 따라서 인과관계 재실행 기법을 이용하여 병렬 프로그램에서도 순차 프로그램 환경에서와 같이 순환 디버깅 기법을 사용할 수 있게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.93-99
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• 2021

센서 네트워크는 네트워크 응용 목적에 따라 적합하게 설계되어야 하며, 이에 따라서 유효한 응용 기능을 지원할 수 있다. 특정 네트워크 환경을 고려하지 않은 일반적인 전략을 사용하는 것보다 적합한 네트워크 모델의 설계를 기반으로 네트워크 수명시간을 극대화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 분산 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크에 대한 비결정형 에이전트 방식을 제안한다. 센서 네트워크 지역은 여러 분산 구역으로 나누어질 수 있다. 그러므로 이러한 네트워크에 대해 만족스러운 네트워크 관리를 구현하기 위하여 특정 네트워크 모델에 따른 적합한 방식이 요구된다. 본 논문에서는 제안한 방식에 대한 분석과 시뮬레이션 결과의 평가를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권4호
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• pp.455-462
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• 2001

본 논문에서는 네트웍으로 연결된 일련의 장치들이 서로를 발견하는 문제인 자원 발견 (Resource Discovery)문제를 해결하는 알고리즘을 제안한다. 최근 Harchol등은, 장치의 수를 n이라 할 때, O($nlog^2\;n$) 연결 통신복잡도와 O($n^2log^2\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O($log^2\;n$) 시간복잡도에 이문제를 해결하는 알고리즘을 제안하였는데, 이는 임의(randomized) 알고리즘이며 종료시점(convergence)을 식별할 방법이 없다는 단점을 가진다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점을 없앤 더욱 효율적인 결정(deterministic) 알고리즘을 제안한다 .제안 알고리즘은, 총 링크 수를 m이라 할 때，O(mlog n) 연결 통신 복잡도와 O($n^2log\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O(log n) 시간복잡도에 자원발견 문제를 해결한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권3호
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• pp.499-507
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• 2020

Research reactors for radioisotope production, fuel and material testing and research activities are designed, constructed and operated based on the society's needs. In this study, neutronic and thermal hydraulic design of a high neutron flux research reactor core for radioisotope production is presented. Main parameters including core excess reactivity, reactivity variations, power and flux distribution during the cycle, axial and radial power peaking factors (PPF), Pu₂₃₉ production and minimum DNBR are calculated by nuclear deterministic codes. Core calculations performed by deterministic codes are validated with Monte Carlo code. Comparison of the neutronic parameters obtained from deterministic and Monte Carlo codes indicates good agreement. Finally, subchannel analysis performed for the hot channel to evaluate the maximum fuel and clad temperatures. The results show that the average thermal neutron flux at the beginning of cycle (BOC) is 1.0811 × 10¹⁴ n/㎠-s and at the end of cycle (EOC) is 1.229 × 10¹⁴ n/㎠-s. Total Plutonium (Pu₂₃₉) production at the EOC evaluated to be 0.9487 Kg with 83.64% grade when LEU (UO₂ with 3.7% enrichment) used as fuel. This designed reactor which uses LEU fuel and has high neutron flux and low plutonium production could be used for peaceful nuclear activities based on nuclear non-proliferation treaty concepts.

• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.133-147
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• 1998

Recently, many researchers have been involved in finding deterministic equations which can accurately predict future event, based on chaotic theory, or fractal theory. The theory says that some events which seem very random but internally deterministic can be accurately predicted by fractal equations. In contrast to the conventional methods, such as AR model, MA, model, or ARIMA model, the fractal equation attempts to discover a deterministic order inherent in time series data set. In discovering deterministic order, researchers have found that neural networks are much more effective than the conventional statistical models. Even though prediction accuracy of the network can be different depending on the topological structure and modification of the algorithms, many researchers asserted that the neural network systems outperforms other systems, because of non-linear behaviour of the network models, mechanisms of massive parallel processing, generalization capability based on adaptive learning. However, recent survey shows that prediction accuracy of the forecasting models can be determined by the model structure and data structures. In the experiments based on actual economic data sets, it was found that the prediction accuracy of the neural network model is similar to the performance level of the conventional forecasting model. Especially, for the data set which is deterministically chaotic, the AR model, a conventional statistical model, was not significantly different from the MLP model, a neural network model. This result shows that the forecasting model. This result shows that the forecasting model a, pp.opriate to a prediction task should be selected based on characteristics of the time series data set. Analysis of the characteristics of the data set was performed by fractal analysis, measurement of Hurst index, and measurement of Lyapunov exponents. As a conclusion, a significant difference was not found in forecasting future events for the time series data which is deterministically chaotic, between a conventional forecasting model and a typical neural network model.

• Genomics & Informatics
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• 제1권1호
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• pp.20-24
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• 2003

The analysis of DNA microarry data is one of the most important things for functional genomics research. The matrix representation of microarray data and its successive 'optimal' incisional hyperplanes is a useful platform for developing optimization algorithms to determine the optimal partitioning of pairwise proximity matrix representing completely connected and weighted graph. We developed Deterministic Annealing (DA) approach to determine the successive optimal binary partitioning. DA algorithm demonstrated good performance with the ability to find the 'globally optimal' binary partitions. In addition, the objects that have not been clustered at small non­zero temperature, are considered to be very sensitive to even small randomness, and can be used to estimate the reliability of the clustering.