FCC 스펙트럼을 만족하는 초광대역(UWB) 무선을 위한 새로운 펄스 파형을 제안한다. POCS(projections onto convex sets) 기술은 UWB 신호의 제반특성(FCC 스펙트럼 마스크하에서의 효율적인 스펙트럼 이용, 시간 제한성, 좋은 자기상관)의 제약 조건하에서 UWB 펄스의 시간 및 스펙트럼의 파형을 최적화한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 펄스 파형의 모든 값에 대해 새로운 펄스 파형은 FCC 스펙트럼 마스크를 매우 효율적으로 만족할 뿐만 아니라 거의 동일한 자기상관함수를 갖고 있음을 보여준다. 또한 동일한 펄스폭에 대해 제안된 펄스의 절단된(즉 엄격히 시간 제한된) 펄스 파형은 이진 TH-PPM(time-hoping pulse position modulation) 시스템의 BER 성능에서 절단된 가우시안 모노싸이클(Gaussian monocycle)보다 우수하다. POCS 기술은 이 기술의 본질적인 설계 유연성 및 결합 최적화 능력 관점에서 UWB 펄스 파형 설계에 매우 효과적인 방법을 제공한다.
본 논문에서는 언어모델과 음향모델을 개선함으로써 단위 숫자음의 인식성능 최적화에 대해 설명한다. 언어모델은 한국어 단위 숫자음 문장의 문법적 특징을 분석하고, FSN 노드를 두음절로 구성하여 오 인식률을 감소시켰다. 음향모델은 단음절로 구성되어 발성기간이 짧고 조음이 많이 생기는 불명확한 음소, 음절의 분할로 연한 오 인식을 줄이기 위해 인식단위를 반음절쌍으로 하였다. 인식단위의 특징을 효과적으로 모델링하기 위해 특징레벨에서 K-means 알고리즘(4)으로 클러스터링 하여 상태를 분할하는 변형된 연쇄 상태 분할방법을 이용하였다. 실험 결과 제안된 언어모델의 적용 후 동일 문백종속 음소모델에서 $10.5\%$, 음향모델에서 인식단위를 반음절쌍으로 하였을 경우 문백종속 음소모델에 비해 $12.5\%$, 변형된 연쇄 상태분할을 하였을 경우 $1.5\%$의 인식률을 향상시킬 수 있었다.
최근에 XML이 웹 상에서 문서 교환의 표준으로 등장하면서 XML로 표현된 데이터에 대한 질의 처리 분야가 주목받고 있다. 이때 XML 질의는 그래프로 표현된 데이터 그래프에서 특정 정규식으로 도달되는 객체를 찾는 정규 경로 질의 (regular path query)를 기반으로 한다. 그런데 사용자의 다양한 형태의 질의를 처리하기 위해서는 질의에 하나 이상의 정규 식을 가지는 질의의 처리가 필요함에도 기존의 연구 즉, 비정형 데이터 모델 하에서의 부를 이용한 질의 변환(query rewriting)이나, 질의 최적화 기법에서는 주로 단일 정규식으로 이 루어진 질의를 다루었다. 본 논문에서는 이러한 다중 정규식을 가지는 질의의 처리에서 1. 뷰의 몸체에서 질의 몸체로의 변수 매핑을 통한 질의 변환과정과 2. 변환된 질의의 각 조각 (conjunct)의 질의 결과를 효율적으로 구하고 결과를 조합하는 두 단계로 이루어진 효율적 인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 질의 변환 알고리즘이 안전성(soundness)을 가짐 을 보이고, 질의 처리 기법이 기존 질의 처리 방식에 비하여 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 담금질 알고리즘을 이용하여 블록 내 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 블록 내 재정돈이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 하나의 장치장 블록 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 유효하면서 좋은 재정돈 계획을 수립하기 위해서는 적하 순서를 충분히 고려하는 동시에 재정돈에 소요되는 시간을 가능한 줄여야 한다. 본 제안 방안은 대상 컨테이너들의 목표 위치를 탐색할 대상으로 두어 해로 표현하고, 대상 컨테이너들의 초기 위치 , 목표 위치 및 적하 순서를 함께 고려하여 컨테이너 이동을 위한 부분 순서를 생성한다 생성한 부분 순서의 제약하에 트랜스퍼 크레인간의 간섭을 고려하여 구체적인 재정돈 계획을 수립하고 그 예상 작업 시간으로 해를 평가한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 유효하면서 효율적인 재정돈 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.
본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.
화상 회의, 원격 진료 및 교육 시스템, CSCW 등과 같은 그룹 응용을 지원하기 위해서는 망에 의해서 멀티캐스트 기능이 제공되어야 한다. 멀티캐스트 경로배정의 방법으로는 보통 최단 경로 트리 방식과 최소 비용 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리의 표현에 있어, 일반적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 이진 스트링의 개체 표현 대신 트리를 사용하여 개체를 표현하는 방법을 제안함으로써 최적화의 효율을 개선하는 방식을 보여주며, 또한 기존의 경험적 알고리즘과의 비교를 통하여 진화방식에 의한 최적화가 기존의 방법보다 최적해에 더 가까이 수렴할 수 있음을 보여준다.
A method was proposed which employed control of the drop location of fertilizer particles on a spinner disc to optimize the spread pattern uniformity. The system contained an optical sensor as a feedback mechanism, which measured discharge velocity and location, as well as particle diameters to predict a spread pattern of a single disc. Simulations showed that the feed gate adaptation algorithm produced high quality patterns for any given application rate in the dual disc spreader. The performance of the feed gate control method was assessed using data collected from a Sulky spinner disc spreader. The results showed that it was always possible to find a spread pattern with an acceptable CV lower than 15%, even though the spread pattern was obtained from a rudimentary flat disc with straight radial vanes. A mathematical optimization method was used to find the initial parameter settings for a specially designed experimental spreading arrangement, which included the feed gate control system, for a given flow rate and swath width. Several experiments were carried out to investigate the relationship between the gate opening and flow rate, disc speed and particle velocity, as well as disc speed and predicted landing location of fertilizer particles. All relationships found were highly linear ($r^2$ > 0.96), which showed that the time-of-flight sensor was well suited as a feedback sensor in the rate and uniformity controlled spreading system.
채널은 무선망에 있어서 한정된 주요 자원 중의 하나이다. 다양한 채널 관리 기법들이 제시되어 왔으며, 최근 들어 가드채널의 최적화 문제가 부각되고 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 지능적인 채널 관리 기법을 제안한다. 신경망의 학습 데이터 생성과 성능분석을 위하여 SRN(Stochastic Reward Net) 채널 할당 모델이 개발된다. 제안된 기법에서 신경망은 지도학습 방법인 역전파 알고리즘을 이용하여 최적의 가드채널 값 g를 계산하도록 학습한다. 학습된 신경망을 이용하여 최적의 g를 계산하고, 이를 SRN모델에서 구해진 결과와 비교한다. 실험결과는 신경망에서 구한 가드채널 수와 SRN 모델로부터 구한 가드채널 수의 상대적 차이가 없음을 보여준다.
Pan, Bao-Feng;Njonjo, Anne Wanjiru;Jeong, Tae-Gweon
한국항해항만학회지
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제41권5호
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pp.297-302
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2017
The tracking filter plays a key role in accurate estimation and prediction of maneuvering the vessel's position and velocity. Different methods are used for tracking. However, the most commonly used method is the Kalman filter and its modifications. The ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is one of the special cases of the general solution provided by the Kalman filter. It is a third order filter that computes the smoothed estimates of position, velocity, and acceleration for the nth observation, and predicts the next position and velocity. Although found to track a maneuvering target with good accuracy than the constant velocity ${\alpha}-{\beta}$ filter, the ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter does not perform impressively under high maneuvers, such as when the target is undergoing changing accelerations. This study aims to track a highly maneuvering target experiencing jerky motions due to changing accelerations. The ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is extended to include the fourth state that is, constant jerk to correct the sudden change of acceleration to improve the filter's performance. Results obtained from simulations of the input model of the target dynamics under consideration indicate an improvement in performance of the jerky model, ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}-{\eta}$ algorithm as compared to the constant acceleration model, ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ in terms of error reduction and stability of the filter during target maneuver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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