• 제목/요약/키워드: optimal algorithm

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대형 유클리드 최소신장트리 문제해결을 위한 다항시간 근사 법 (A Polynomial Time Approximation Scheme for Enormous Euclidean Minimum Spanning Tree Problem)

  • 김인범
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권5호
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    • pp.64-73
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    • 2011
  • 유클리드 최소 신장 트리(EMST) 문제는 2차원 평면상에 존재하는 입력노드들을 최소 비용으로 연결하는 것이다. EMST와 같은 다항 시간문제에 대하여 연구된 알고리즘들은 수많은 입력들에 대하여 최적의 해를 얻기 위해 매우 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해를 구하기 위해 분할과 병렬기법을 활용한 다항 시간 근사법(PTAS)을 제안하는데, 이 기법은 비교적 짧은 시간 내에 매우 큰 근사 EMST를 생성할 수 있다. 순수 PTAS는 비-다항 시간문제를 위해 개발되었지만, 다이내믹 프로그래밍을 활용하여 이것을 대형 EMST에 적용하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 15,000개의 입력 단말노드와 16개의 분할 영역으로 구성된 근사 EMST의 생성 실험에서, 직렬 방식은 89%, 병렬 방식은 99%의 실행시간의 감축을 보였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 평면상의 매우 많은 수의 입력 단말 노드에 대하여 근사 EMST를 신속히 구축해야 하는 응용에 잘 적용될 수 있다.

트램의 연속통행을 위한 능동식 우선신호 전략 연구 (A Study on Active Priority Control Strategy for Traffic Signal Progression of Tram)

  • 이인규;김영찬
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.25-37
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    • 2014
  • 해외 주요 도시에서 운영되고 있는 트램은 도시부의 교통혼잡과 대중교통의 수송분담율 감소 문제, 환경문제를 해결할 수 있는 대중교통 수단으로 인식되어 우리나라의 각 지방자치 단체에서 시스템 도입을 진행 중에 있다. 본 연구에서는 기존 신호운영 체계에서 트램을 효율적으로 운영하기 위한 능동식 트램 우선신호 전략을 개발하였다. 트램 우선신호를 수행하기 위한 시스템을 구성하고, 트램 정류장의 정차시간을 제어를 통해 트램의 교차로 무정차 통과를 구현하는 알고리즘을 개발하였으며, 대향방향의 트램차량을 고려하여 트램의 신호교차로 연속통행을 구현하였다. 또한 트램의 교차로 도착시간에 따라 정류장의 정차시간을 최소화하기 위한 능동식 우선신호 전략을 선택함으로서 신호제어 효과를 극대화 하였다. 개발된 신호제어전략을 평가하기 위해서 VISSIM 모형의 API 기능을 이용하여 트램 우선신호 제어전략을 구현하여 신호제어 효과를 분석한 결과, 트램차량의 신호교차로 정지수와 통행시간이 감소했음을 확인하였고, 일반차량도 트램 우선신호에 따른 지체증가가 거의 나타나지 않음을 확인하였다.

자력(自力) RBF 신경망 등화기 (Self Organizing RBF Neural Network Equalizer)

  • 김정수;정정화
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제39권1호
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    • pp.35-47
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    • 2002
  • 본 논문은 디지털 통신 채널의 등화를 위한 자력 RBF 신경망 등화기를 제안한다. RBF 신경망을 이용한 등화기에서, 이상적인 채널 상태인 RBF 센터를 정확하고 빠르게 추정하는 것이 가장 중요하다. 그러나, 기존의 RBF 등화기는 채널 상태의 개수를 사전에 알아야 하며, 많은 수의 센터가 필요하다는 단점을 지니므로 실제 통신 시스템에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 자력 RBF 신경망 등화기는 등화에 필요한 RBF 센터를 새로운 추가 기준과 제거 기준에 의해 등화기로 입력되는 신호 중에서 스스로 선택하기 때문에 채널 상태의 개수에 대한 사전 정보 없이도 등화가 가능하다. 또한 제안된 등화기는 LMS 알고리즘과 클러스터링을 이용하는 훈련 과정을 통해 기존 RBF 등화기보다 적은 센터만으로도 등화가 가능한 장점을 갖는다. 선형 및 비선형 채널과 표준 전화 채널에서, 제안한 등화기와 최적 Bayesian 등화기의 BER 성능, 심볼결정 경계, 센터 수 등을 비교하였다. 그 결과 제안한 등화기는 Bayesian 등화기와 거의 동일한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

이동통신을 위한 FSK 동기 및 변복조기술에 관한 연구 II부. FSK 모뎀 설계 및 성능평가 (A Study on the FSK Synchronization and MODEM Techniques for Mobile Communication Part II : Performance Analysis and Design of The FSK MODEM)

  • 김기윤;최형진;조병학
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제37권3호
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    • pp.9-17
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    • 2000
  • 본 논문에서는 Quadrature Detector를 이용하여 4FSK 신호 변복조 시스템에 대한 전반적인 분석 및 시뮬레이터를 구현하였다. 구현 기준은 무선 호출시스템 표준인 FLEX 규격을 따랐으며 이에 따라 Pre-modulation 필터 및 데이터 프레임을 구성하였다. 심볼동기 알고리즘은 128bit 구간동안의 프리앰블 패턴을 이용하여 심볼동기를 획득할 수 있는 효율적인 개루프 방식을 제안하였으며, 다양한 UW 검출 방식 중 최적 UW 검출방식인 비주기자기상관 우수코드에 의한 32bit의 최적 UW 패턴을 제안하였다. 아울러 Quadrature Detector의 BER 특성을 AWGN 환경에서 뿐만 아니라 페이딩환경에서 BCH Coding과 Interleaving을 적용해 부호이득을 분석하였다

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기계학습을 적용한 회전체 고장진단에 관한 연구 (A study on the fault diagnosis of rotating machine by machine learning)

  • 전항규;김지선;김봉주;김원진
    • 한국음향학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.263-269
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    • 2020
  • 본 논문에서는 정상상태와 8가지의 고장이 재현가능한 회전체를 제작하고 진동 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터로 특징을 계산하여 인공신경망과 유전알고리즘을 적용한 고장진단을 통해 정확성을 분석한다. 최적의 시간과 높은 정확성의 구현을 위해 특징을 3가지 영역으로 구분하여 고장진단에 적용하였다. 설정변수는 학습수로 설정하였다. 회전체 고장진단의 결과는 다른 영역보다 주파수영역에서 높은 정확성을 보였으며 학습수 5000, 8000회에서 10회의 구동 모두 정확한 고장진단을 하였다. 시간의 효율성을 고려하였을 경우, 학습수가 5000회일 때 가장 우수하다고 판단하였다.

곡면 최적화 알고리즘을 활용한 비정형 건축물 외장공사비 개산견적에 관한 연구 (Development of the Preliminary Cost Estimate Method for the Free-Form Building Facade Trade in Conjunction with the Panel Optimization Algorithm Process)

  • 임장식;옥종호
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제15권4호
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    • pp.95-106
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    • 2014
  • 비정형 건축물의 건설에서 가장 어려운 공정은 복잡한 디자인으로 이루어진 외장패널을 제작 및 시공하는 것이다. 설계자는 비정형 건물의 부드러운 곡면형태를 훼손하지 않는 범위 안에서 복잡한 곡면을 갖는 패널의 양을 축소하여 패널제작 및 시공비용을 최적화함이 필요하다. 특히 설계초기단계에서 다양한 건축외관을 디자인하고 각 설계대안의 예상공사비를 추정하면서 설계의도를 충족하는 적절한 대안을 찾는 것은 대단히 중요하다. 하지만 대부분의 설계사무소들은 비정형 건축물의 패널최적화에 대한 이해, 기술 및 데이터가 부족하여 초기설계 단계에서 예상공사비 산정, 설계 대안 비교를 통한 예상공사비 조정등의 업무를 효과적으로 수행하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 비정형 건축물 설계자가 쉽게 접할 수 있는 범용 어플리케이션을 이용하여 비정형 건축물의 외장패널을 최적화하는 방법을 제시하며 최적화 결과와 국내 비정형 건설프로젝트의 외장공사에 대한 실적공사비를 접목하여 최적화 진행에 따른 공사비 변화정도를 산출하는 방법을 제시한다. 연구결과의 적용성을 검증하기 위해 국내에서 최근 완공된 비정형 건축프로젝트의 사례연구를 수행한다.

IMS 네트워크 기반 이종 다중 AS 환경에서의 부하 분산 기법 (Load Balancing Scheme in Heterogeneous Multiple AS Environment based on IMS Network)

  • 류영준;조윤상;송민도;김무현
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권3A호
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    • pp.250-258
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    • 2011
  • 본 논문에서는 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반의 네트워크에서 이종의 다중 AS(Application Server)를 사용할 때의 부하 분산 기법을 제안한다. IMS 기반 네트워크에서 서비스 등록 패턴이 서로 다른 AS를 사용하는 경우 부하 분산을 위해서는 AS마다 서로 다른 비중 값을 두어야 하는데 기존의 시스템은 운용자가 결과 값을 보고 비중 값을 수동으로 설정해야 하는 불편함을 가지고 있다. 본 논문에서는 이상적인 비중 값을 자동으로 계산하고 동시에 부하분산을 시킬 수 있는 기법을 제안한다. 또한 특정한 상황에 대해 계산량을 줄일 수 있는 간편화 알고리즘을 제안하여 상황에 따라 유동적으로 제안 기법을 사용할 수 있는 방안을 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 기법들과 비교하여 제안하는 기법이 부하 분산을 하는데 있어 더 우월한 성능을 보이며 환경의 변화에도 자동적으로 빠르게 수렴한다는 점을 밝힌다.

정보 입자기반 연속전인 최적화를 통한 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크 : 설계와 해석 (Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks by Means of IG-based Consecutive Optimization : Design and Analysis)

  • 박호성;오성권
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제55권6호
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    • pp.264-273
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    • 2006
  • In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) by means of consecutive optimization and also discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The network is based on a structurally as well as parametrically optimized fuzzy polynomial neurons (FPNs) conducted with the aid of information granulation and genetic algorithms. In structurally identification of FPN, the design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). For the parametric identification, we obtained the effective model that the axes of MFs are identified by GA to reflect characteristic of given data. Especially, the genetically dynamic search method is introduced in the identification of parameter. It helps lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. To evaluate the performance of the proposed model, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process, nonlinear system data, and NOx process data).

음성 인식에서 음소 클러스터 수의 효과 (The Effect of the Number of Phoneme Clusters on Speech Recognition)

  • 이창영
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제9권11호
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    • pp.1221-1226
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    • 2014
  • 본 논문에서는 음성 인식의 효율을 높이기 위하여 음소 클러스터 개수의 효과에 대해 연구하였다. 이를 위하여 음소 클러스터 개수를 바꾸어 가면서 수정된 k-평균 군집 알고리듬을 사용하여 코우드북을 작성하였다. 그런 다음, 퍼지 벡터 양자화와 은닉 마코브 모델을 사용하여 음성인식 테스트를 수행하였다. 실험 결과 두 개의 영역이 구분되어 나타났다. 음소 클러스터 개수가 클 때 인식 성능은 대체로 그와 무관하지만, 개수가 작을 때에는 그 감소와 더불어 인식 오류율이 비선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 수치 해석적 계산으로부터, 이 비선형 영역은 멱승함수에 의해 모델링 될 수 있었다. 또한 300개의 고립단어 인식의 경우에, 166개의 음소클러스터가 최적의 수임을 보일 수 있었다. 이는 음소당 3개 정도의 변화에 해당하는 값이다.

최급 하강법 및 위너 방법을 Bartlett알고리즘에 적용한 무인 이동체 탐지 방법에 대한 연구 (A Study on Unmanned Vehicles Estimation using Steepest Descent, Wiener and Bartlett Algorithm)

  • 이관형;송우영
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.154-160
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    • 2017
  • 본 연구에서는 Bartlett방법으로 무인체의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. Bartlett 방법은 배열안테나에 입사하는 수신신호에 이득을 일정하게 하여 원하는 신호를 추정한다. 본 연구는 정확한 무인체를 예측하기 위해서 Bartlett방법의 가중치를 위너 와 최급 하강법을 적용하여 갱신한다. 갱신된 가중치는 배열안테나에 수신되는 모든 수신신호에 최적 가중치를 적용하여 기존 Bartlett방법의 분해능을 향상시킨다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 Bartlett방법의 성능을 분석한다. 성능분석은 Bartlett 방법에 위너와 최강 하급법을 각각 적용시킨 두 방법과 기존의 Bartlett방법을 비교분석한다. 모의실험결과, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 Bartlett보다 분해능이 우수하였고, 최급 하강법이 위너방법보다 분해능이 향상됨을 나타내었다.