• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제4권1호
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• pp.39-46
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• 2002

분산 공간 데이터베이스 시스템들 사이에서 빈번히 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행 시 서버에 CPU 및 디스크 I/O 상의 부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 후, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 처리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 효율적으로 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등 공간 인덱스의 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 릴레이션을 영역단위로 분할하여 객체의 수를 줄이고 참여 객체를 군집화 시킴으로써 죠인 연산시에 디스크와 버퍼의 사용 효율을 높인다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.133-143
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• 1996

널리 사용되는 blind 등화 알고리듬의 하나인 constant modulus algorithm (CMA)은 등화기 출력신호의 2차 통계 특성을 이용하여 채널을 등화한다. Quadrature amplitude modulation (QAM) 신호와 같은 다중레벨을 갖는 신호에 대한 CMA의 성능은 모든 신호의 전력을 하나의 modulus에 투영시켜 등화함에 따라 성능이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 QAM 시스템에 대한 등화성능을 개선시키기 위해 오차크기에 따른 shell 분할방법을 제안하였다. 등화기 출력신호의 분포를 가우시안으로 가정하여, 등화기 출력신호전력의 분포가 noncentral $x^2$ 분포를 이룸으로부터 maximum likelihood 추정에 의한 결정경계를 구했다. 결정경계에 의해 분리되는 각 shell이 하나의 modulus를 가짐에 착안하여 제안한 CMA는 다중 modulus 등화시스템을 구성한다. 32-QAM과 64-QAM 신호에 대한 전산모의실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효과적임을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.9-25
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• 1991

This tutorial paper has been written for biologists, physicians or beginners in fuzzy sets theory and applications. This field is introduced in the framework of medical diagnosis problems. The paper describes and illustrates with practical examples, a general methodology of special interest in the processing of borderline cases, that allows a graded assignment of diagnoses to patients. A pattern of medical knowledge consists of a tableau with linguistic entries or of fuzzy propositions. Relationships between symptoms and diagnoses are interpreted as labels of fuzzy sets. It is shown how possibility measures (soft matching) can be used and combined to derive diagnoses after measurements on collected data. The concepts and methods are illustrated in a biomedical application on inflammatory protein variations. In the case of poor diagnostic classifications, it is introduced appropriate ponderations, acting on the characterizations of proteins, in order to decrease their relative influence. As a consequence, when pattern matching is achieved, the final ranking of inflammatory syndromes assigned to a given patient might change to better fit the actual classification. Defuzzification of results (i.e. diagnostic groups assigned to patients) is performed as a non fuzzy sets partition issued from a "separating power", and not as the center of gravity method commonly employed in fuzzy control. It is then introduced a model of fuzzy connectionist expert system, in which an artificial neural network is designed to build the knowledge base of an expert system, from training examples (this model can also be used for specifications of rules in fuzzy logic control). Two types of weights are associated with the connections: primary linguistic weights, interpreted as labels of fuzzy sets, and secondary numerical weights. Cell activation is computed through MIN-MAX fuzzy equations of the weights. Learning consists in finding the (numerical) weights and the network topology. This feed forward network is described and illustrated in the same biomedical domain as in the first part.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.108-120
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• 2008

본 연구에서는 행정정보, GIS, RS정보, 확률모델을 이용하여 교토의정서에서 정의하는 산림전용지역의 추출가능성에 대하여 검토하였다. 1989년의 정사사진과 2001년의 IKONOS화상을 이용한 산림전용지역의 특성을 보면, 1989년부터 2001년까지의 산림전용지역은 약 40ha로 나타났다. 산림전용지역의 종류를 살펴보면, 도로(임도) 개설 및 주택지 개발을 위한 산림전용이 대부분을 차지하였고, 택지전용지의 80%는 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였으며, 신설된 도로 또한 20% 이상이 기존의 도로로부터 100m이내에 분포하였다. 산림전용지역의 추출모델 구축을 위하여 지형인자와 위성영상인자를 이용하였으며, 확률 개념을 도입한 산림전용지 발생 확률 지도를 작성하였다. 구축한 산지전용지 발생 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 대상지역을 시스템적으로 구분하여, 추출 정도를 비교 검토하였다. 베이즈 모델과 Regression모델을 비교한 결과, 베이즈모델이 Regression모델보다 높은 추출확률을 나타냈다. 모델의 적합성을 평가하기위해서 대상지역을 2지역으로 구분하여 한쪽의 정보만을 가지고 발생확률지도를 작성하고, 나머지 지역에 대하여 발생확률을 검토한 결과에서도 베이즈모델이 높은 추출확률을 나타냈다.

• 한국물환경학회지
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• 제20권5호
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• pp.512-519
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• 2004

Hybrid barriers using reduction and immobilization were tested to remediate the groundwater contaminated with multi-pollutants in this study. Iron filings and HDTMA(hexadecyltrimethylammonium)-bentonite were simulated in columns to assess the performance of hybrid barriers for remediation of trichloroethylene(TCE)-contaminated water. TCE reduction rate for the mixture of iron filings and HDTMA-bentonite was about 7 times higher than that for iron filings, only suggesting the reduction of TCE was accelerated when HDTMA-bentonite was mixed with iron filings. TCE reduction rate for the two layers of iron and HDTMA-bentonite was nearly similar to that for iron filings alone, but the partition coefficient($K_d$) for the two layers was 4.5 times higher than for that iron filings only. TCE was immobilized in the first layer with HDTMA-bentonite, and then dechlorinated in the second layer with iron filings. HDTMA-bentonite may contribute to the increase in TCE concentration on iron surface so that more TCE can be reduced. Also, TCE removal in the hybrid barriers was not affected by chromate and naphthalene while the reduction rate of TCE with the co-existing contaminants by iron filings was significantly decreased. Significant TCE removal in this research indicates that the proposed hybrid barrier system has the potential to become the effective remediation alternative during the occurrence of oil shock. Also, if subsurface environments are contaminated with multi-pollutants that contain non-reducible compounds as well as reducible compounds such as TCE, the conventional reactive barriers cannot be applied to this subsurface environment, while the proposed hybrid system can be applied successfully.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.709-730
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• 2017

To address the challenge of unprecedented growth in mobile data traffic, ultra-dense network deployment is a cost efficient solution to offload the traffic over some small cells. The overlapped coverage areas of small cells create more than one candidate access points for one mobile user. Signal strength based user association in IEEE 802.11 results in a significantly unbalanced load distribution among access points. However, the effective bandwidth demand of each user actually differs vastly due to their different preferences for mobile applications. In this paper, we formulate a set of non-linear integer programming models for joint user association control and user demand guarantee problem. In this model, we are trying to maximize the system capacity and guarantee the effective bandwidth demand for each user by soft-association control with a software defined network controller. With the fact of NP-hard complexity of non-linear integer programming solver, we propose a Kernighan Lin Algorithm based graph-partitioning method for a large-scale network. Finally, we evaluated the performance of the proposed algorithm for the edge users with heterogeneous bandwidth demands and mobility scenarios. Simulation results show that the proposed adaptive soft-association control can achieve a better performance than the other two and improves the individual quality of user experience with a little price on system throughput.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.91-97
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• 2011

본 논문에서는 Mackey-Glass시계열의 예측에서 유전자알고리즘을 이용하는 구조적인 동정과 뉴로퍼지에 의한 파라미터 동정의 학습방법과 하이브리드 시스템을 제안하였다. 본 방법은 두 가지로 구성되었다. 하나는 입력공간에 대한 분할을 통하여 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙베이스를 구축하고 다른 하나는 이 규칙베이스를 토대로 기울기 최하강법을 이용하여 제어규칙의 변수에 대한 파라미터 동정이다. 제안된 방법을 성능을 검증하기 위하여 입력의 패턴을 시간간격에 따라서 x(t-3), x(t-6)과 x(t-9)의 세 가지로 구성하였다. 많은 시뮬레이션을 통하여 유전알고리즘에 의한 구조적인 동정으로 인하여 학습초기에 오차가 작은 것을 알 수 있었다. 표2에서와 같이 성능을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제4권1호
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• pp.55-65
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• 2009

Due to the rapid increase of electricity demand, consideration of environmental constraints in optimal power flow (OPF) problems is increasingly important. In Algeria, up to 90% of electricity is produced by thermal generators (vapor, gas). In order to keep the emission of gaseous pollutants like sulfur dioxide (SO2) and Nitrogen (NO2) under the admissible ecological limits, many conventional and global optimization methods have been proposed to study the trade-off relation between fuel cost and emissions. This paper presents an efficient decomposed Parallel GA to solve the multi-objective environmental/economic dispatch problem. At the decomposed stage the length of the original chromosome is reduced successively and adapted to the topology of the new partition. Two subproblems are proposed: the first subproblem is related to the active power planning to minimize the total fuel cost, and the second subproblem is a reactive power planning design based in practical rules to make fine corrections to the voltage deviation and reactive power violation using a specified number of shunt dynamic compensators named Static Var Compensators (SVC). To validate the robustness of the proposed approach, the algorithm proposed was tested on the Algerian 59-bus network test and compared with conventional methods and with global optimization methods (GA, FGA, and ACO). The results show that the approach proposed can converge to the near solution and obtain a competitive solution at a critical situation and within a reasonable time.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권2A호
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• pp.147-154
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• 2009

안테나 그룹화(antenna grouping)는 빔 형성(beamforming)파 공간 다중화 기법(spatial multiplexing)의 결합이라 할 수 있다. 안테나 그룹화는 $N_t$개의 송신 안테나를 $N_r$개의 그룹으로 나누고, 한 그룹 내에서는 빔 형성으로 하나의 데이터 정보를, 각 그룹 사이에서는 공간 다중화 기법으로, 전체 $N_r$개의 데이터 정보를 전송하는 시스템을 가정한다. 안테나 그룹화를 통하면 빔 형성을 통하여 다이버시티 이득을 얻을 수 있는 동시에 공간 다중화 기법에 따른 다중화 이득을 통하여 주파수 효율을 높일 수 있다. 하지만 통신 채널이 조건 나쁜(ill-conditioned) 행렬로 모델링 되거나, 안테나 사이에 상관관계가 있는 경우에는 안테나 그룹화의 BER 성능이 열화될 수 있으므로, 이 경우에는 전체 시스템에서 하나의 데이터 정보만 전송하는 빔 형성의 성능이 가장 좋다. 이 논문에서는 채널이 안테나 그룹화에 적합하면 안테나 그룹화 모드를 선택하여 전송하고, 빔 형성에 적합하면 빔 형성 모드를 선택하여 전송하는 시스템을 가정하였다. 그리고 간단한 모드 선택 기법을 제안한다. 이 모드 선택 기법을 사용하면 매 시간동안 일정한 데이터를 전송할 때, 채널 상태에 따른 BER 성능의 열화를 막고, 최적의 BER 성능을 얻을 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.201-208
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• 2000

이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.