본 논문에서는 NM(node monitoring) 알고리듬과 NP(Piecewise Linear Function Approximation)를 사용해서 LDPC 코드 복호의 복잡도를 감소시키기 위한 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 NM 알고리듬은 새로운 node-threshold 방법과 message passing 알고리듬에 근거해서 제안되었는데, 이에 NP 방법을 사용해서 알고리듬의 복잡도를 더 줄일 수 있었다. 이 알고리듬의 효율성을 입증하기 위해서 모의 실험을 하였다. 모의실험결과, 기존에 잘 알려진 방법에 비해서 20% 정도 더 효율적이었다.
As a zero set of some multivariate splines, the piecewise algebraic variety is a kind of generalization of the classical algebraic variety. This paper presents an algorithm for isolating real roots of the zero-dimensional piecewise algebraic variety which is based on interval evaluation and the interval zeros of univariate interval polynomials in Bernstein form. An example is provided to show the proposed algorithm is effective.
본 논문에서는 노드 모니터링(NM)과 Piecewise Linear Function Approximation(: NP)을 사용하여 LDPC 디코딩 알고리듬의 계산복잡도를 감소시키는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 기존의 알고리듬보다도 더 효율적이다. 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다도 개선되었다는 것을 확인하기 위해서 모의실험을 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘의 계산은 기존의 방법에 비해 약 20 % 향상되었음을 확인하였다.
We consider the inverse problem of the identification of a piecewise-constant conductivity in a bar given the extra information of the heat flux through one end of the bar. Our theoretical results show that such an identification is unique. This approach utilizes a "layer peeling" argument. A computational algorithm based on this method is proposed and implemented. The advantage of this algorithm is that it requires only 3D minimizations irrespective of the number of the unknown discontinuities. Its numerical effectiveness is investigated for several conductivities.
본 논문은 iterated contractive transformations을 이용한 심전도 데이터 압축에 관한 새로운 방법을 제안한다. 이방법은 piecewise self-affine fractal interpolation(PSAFI)에 의해 심전도 신호의 임의 구간들을 표현한다. Piecewise self-affine fractal model은 자기자신의 수축적 유사 변환으로 구성된다고 볼 수 있는 이산 데이터에 사용된다. 제안된 알고리즘은 MIT/BIH arrhythmia 데이터베이스로 평가되었다. PSAFI는 주어진 압축율에서 기존의 직접 압축 방법보다 상대적으로 적은 재생 오차를 나타냈다. 샘플링 주파수는 400Hz이고 resolution은 12bits인 원래 신호에 대해 압축율이 883.9bps일때 평균재생오차(APRD)는 5.39%를 나타냈다.
일사량은 태양광 발전시스템의 전력 생산량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요소이며, 다른 기상요소들과 달리 기상청의 일기예보를 통해 제공받을 수 없다. 따라서 효율적인 태양광 발전시스템 운용을 위해 일사량 예측에 관한 연구는 필수적이다. 본 연구는 기상정보 데이터 기반의 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델을 제안한다. Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델은 유사한 태양고도와 유사한 날씨의 데이터 조각들로 나누어 학습하기 위해, 예측하는 시점의 태양고도와 운량을 기준으로 전체 데이터를 동적으로 나눈 후 기계학습 알고리즘인 다중 선형회귀 알고리즘으로 학습하여 일사량을 예측하는데 사용된다. 본 연구의 성능을 검증하기 위해 제안 모델인 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델과 이전 연구에서 제안한 모델, 기존의 상관관계식 기반 일사량 예측 모델에 동일한 기상정보 데이터 셋을 적용하여 비교하였으며, 비교결과 본 연구에서 제안한 모델이 가장 정확한 일사량 예측 성능을 보였다.
This paper suggests a new methodology of evolutionary computations - an Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) for solving the Economic Load Dispatch (ELD) problem which has piecewise quadratic cost functions and prohibited operating zones with many local minima. AEA uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations: global search capability of GA and local search capability of ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and the population by ES are adaptively modulated according to the fitness. Case studies illustrate the superiority of the proposed methods to existing conventional methods in power generation cost and computation time. The results demonstrate that the AEA can be applied successfully in the solution of ELD with piecewise quadratic cost functions and prohibited operating zones
인터넷의 발전은 네트워크 기술과 응용의 확장적 배치와 더불어 성공적으로 고무되어 왔다. 하지만, 요즘에는 인터넷의 사용은 심각한 트래픽 과부하를 야기 시킨다. 따라서, 우리는 효율적인 자원 할당을 위해 네트워크 가상화의 지속적인 연구와 발전이 필요하다. 본 논문은 Piecewise Linear 비용함수를 이용한 비용 최소화 가상 네트워크 매핑 알고리즘을 제안 한다. 노드 매핑에는 선형 프로그래밍을 이용한 알고리즘과 D-VINE을 이용하였고, 링크 매핑에는 선형 프로그래밍 솔루션을 기반으로 최단 경로 알고리즘을 이용하였다. 이와 같은 방법으로 네트워크상에서 Linear와 Tree 구조로 형성된 VN request의 도착률에 따른 평균 비용을 ViNEYard와 비교 분석하였다. 시뮬레이션 구현을 통해 우리의 알고리즘이 ViNEYard 을 사용할 때 보다 발생하는 평균 비용이 낮음을 확인할 수 있었다.
This paper proposes new algorithms to solve canonical piecewise-linear equations with linear partitions and illustrates their efficiency through the analysis of resistive network. The basic idea of the proposed algorithm is to find the best next guess, closest to the actual solution, at each Newton-Raphson (N-R) iteration by comparing the images of nest guess candidates and that of the actual solution. The proposed algorithm can reduce the number of the N-R iterations rquired for convergence greatly, compared to the actual solution, at each Newton-Raphson (N-R) iteration by comparing the images of next guess candidates and that of the actual solution. The proposed algorithm can reduce the number of the N-R iterations required for convergence greatly, compared to the Katzenelson algorithm. When applied to analyzing test circuits, the proposed algorithm required 8 to 20 times fewer N-R iterations and 5 to 10 times less CPU time than the Katzenelson algorithm, depending on the size of the circuits. The experimental results also exhibit that the efficiency of the proposed algorithm over the Katzenelson algorithm increases as the number of the piecewise-linear regions for the representation of the circuit.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1289-1297
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2006
Before other statistical data analysis the preprocessing steps should be performed adequately to have meaningful results. These steps include processes such as baseline correction, normalization, denoising, and multiple alignment. In this paper an algorithm for baseline correction is proposed with using the piecewise cubic Hermite interpolation with block-selected points and local minima after denoising for SELDI or MALDI mass spectrometry data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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