A GA is one of the best method to find optimal value in searching area. A GA is driven by probabilistic selection that based on the survival of the fittest. So this algorithm need a huge solving time even if it can be used lots of optimizing problem such as structural design, machine learning, system's identification and so on. This GA's characteristic constrain the program to drive offline. Some studies try to use this algorithm on online or reduce the GA's running time with parallel GA or micro GA. Unfortunately these studies still didn't reduce amount of fitness solving. If the chromosome was imported to the system, it affected system's stability. And when the control system uses online GA, it also doesn't have enough learning time. In this study, try to find stability criterion to reduce the chromosome's affection and find the characteristic of the number of population and generation when GA was driven into the wide searching area.
The efficient operation and management strategies of reservoirs in irrigation periods of drought events are an essential element for drought planning and countermeasure. Korea Rural Community Corporation has developed the real-time water level observation system of agricultural reservoirs to efficiently operate reservoirs, however, it is not possible to predict drought conditions, and only provides information of current situation. Hence, it is necessary to evaluate accurate irrigation vulnerability and efficiently reservoir operation rules using current water level. In this paper, the improvement methods of reservoir operation planning were developed with water supply vulnerability characteristic curves comparing to automatic water gauge at agricultural reservoirs. The 11 reservoirs were simulated applying the reservoir operation rules which was determined by irrigation vulnerability characteristic curves criteria and real time water level, and evaluated water supply situation in 2012 year. The analysis of results can be identified probabilistic possibility of water supply failures compared with the existing reservoir operation criteria. These results of efficient reservoir operation rules can be achieved enable irrigation planners to optimally manage available water resources for decision making, and contributed to maintain the water supply according to demand strategy for agricultural reservoirs management.
영상의 유사도 측정을 통해 확률적으로 디지털 영상을 해석하는 상황에서 참조영상이 정확한 경우는 이 영상을 기준으로 영상들의 공통부분을 추출하여 유사도를 판정하며 참조영상이 가변적인 경우는 획득영상을 기반으로 그 위에 몽타주영상을 작성하여 이를 기준으로 영상들의 공통부분을 추출하여 유사도를 판정할 수 있다. 반면 미술작품의 진위판정과 같은 경우는 참조영상을 통한 확인이 불가능하기 때문에 진위를 가리는 것이 어렵다. 이런 경우는 기술적인 부분보다 작가의 견해 전문가의 의견 등을 종합해서 결정해야 하는데 기술적 측면에서도 참조영상이 없으므로 해당 작가의 유사한 다른 그림의 특징점을 참조영상으로 정하여 진위파악을 진행한다. 특히 유화는 붓의 질감에 따른 다양한 특징을 볼 수 있기에 본 논문에서 유화의 특징점을 통해 해당 작가의 그리는 습관을 통계적으로 해석해보고 분석하여 작가의 동일함 여부에 대하여 고찰해본다.
Bayesian network is a form of probabilistic graphical model. It incorporates human reasoning to deal with sparse data availability and to determine the probabilities of uncertain cases. In this research, bayesian network is adopted to model the problem of construction project cost. General information, time, cost, and material, the four main factors dominating the characteristic of construction costs, are incorporated into the model. This research presents verify a model that were conducted to illustrate the functionality and application of a decision support system for predicting the costs. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to estimate parameter distributions. Furthermore, it is shown that not all the parameters are normally distributed. In addition, cost estimates based on the Gibbs output is performed. It can enhance the decision the decision-making process.
In this study, we suggest a method to predict probability distribution of a new customer's degree of loyalty using C-CRF that reflects the RFM score and similarity to the neighbors of the customer. An RFM score prediction model is introduced to construct the first feature function of C-CRF. Integrating demographical similarity, purchasing characteristic similarity and purchase history similarity, we make a unified similarity variable to configure the second feature function of C-CRF. Then parameters of each feature function are estimated and we train our C-CRF model by training data set and suggest a probabilistic distribution to estimate a new customer's degree of loyalty. An example is provided to illustrate our model.
Sensitivity analyses for several seismic source models were studied. For the area sources, the hazard is steeply decreasing with the source-to-site distance. Hazard is decreasing when the area of the source is increasing with fixed annual rate. For the fault sources, the fault length, distance from a site and dip angle of near fault show very sensitive effect to seismic hazard. But the various magnitude-rupture length relationships show effect to seismic hazard slightly. For the fault source with small magnitude, the exponential model is preferred rather than the characteristic model to the magnitude-recurrence law.
주변의 환경을 감시하기 위한 요즘의 임베디드 시스템은 고성능의 실시간 데이터 처리능력 및 넓은 통신 대역폭을 요구할 뿐만 아니라 신호처리를 위한 임베디드 시스템의 적은 소비전력소모를 요구하고 있다. 하지만 휴대용의 성격이 있는 임베디드 시스템에 사용되는 배터리의 용량은 이러한 요구조건을 장기간 만족시킬 수 있을 만큼의 기술로는 아직 발전하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 상황을 극복하기 위해 저에너지로 동작하면서도 사건을 정확하게 탐지하기 위한 새로운 접근법을 제안한다. 설계된 방식은 시스템 주변에서 발생하는 사건을 탐지하기 위해 여러 알고리즘이 계층적으로 연결되어 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 계층적 사건 탐지기를 구성하는 다양한 사건 탐지 알고리즘들의 정확도에 대한 확률적 특성 변화 따른 에너지 소모의 특성 변화를 보여주고 이들의 관계를 실험을 통하여 분석적으로 설명한다 뿐만 아니라 사건의 정적, 동적 특성에 따라 높은 사건 탐지 정확도를 유지하면서 저에너지로 동작하기 위한 다른 방식들을 기술한다.
설계지반정수의 합리적인 결정과 확률론적 방법에 의한 지반구조물의 설계를 위해서는 지반정수의 변동계수에 대한 신뢰성 있는 추정이 필요하다. 본 논문에서는 인천 송도지역의 지반조사자료를 이용하여 Three-Sigma Rule 및 통계적인 방법과 같은 표준편차 추정방법의 적용성을 평가해 보았다. 무작위성을 보이는 지반 물성값 중, 변동성이 작은 ${\gamma}_t$, ${\gamma}_b$, $e_0$는 $N_o=6$을, 상대적으로 변동성이 큰 $C_{\alpha}/C_c$, $C_c(1+e_0)$, $c_v$, $k_v$의 경우 $N_{\sigma}$=4.2~5.3을 사용하여 Three-Sigma Rule을 적용하면 통계학적 방법과 유사한 결과를 얻는 것이 관찰되었다. 또한 깊이에 따라 경향성을 보이는 비배수전 단강도는 약 40%의 변동계수를 보이는 것으로 관찰되었으며 $N_{\sigma}$=4를 사용하면 Three-Sigma Rule로 얻는 것으로 나타났다. 본 논문에서 추정한 변동계수를 이용하여 지반정수의 신뢰구간, 특성값을 결정할 수 있었다.
무선 AP 기반 측위 시스템은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 팀색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 수행한다. 기존의 핑거 프린트 방식은 DB를 구성할 당시 특정 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존 무선 AP 측위 시스템의 특정에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 AP 정보의 특정을 활용한 DB 구축방안과 MSS 기법을 적용한 측위 기법에 대하여 제안하였다. 그리고 핑거프런트방식과 제안한 방식을 구현하고 실험한 결과를 최적의 조건에서 제안한 방식의 불일치율이 27%로 줄었음을 보여주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2527-2545
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2016
Measuring the similarity of given samples is a key problem of recognition, clustering, retrieval and related applications. A number of works, e.g. kernel method and metric learning, have been contributed to this problem. The challenge of similarity learning is to find a similarity robust to intra-class variance and simultaneously selective to inter-class characteristic. We observed that, the similarity measure can be improved if the data distribution and hidden semantic information are exploited in a more sophisticated way. In this paper, we propose a similarity learning approach for retrieval and recognition. The approach, termed as LDA-FEK, derives free energy kernel (FEK) from Latent Dirichlet Allocation (LDA). First, it trains LDA and constructs kernel using the parameters and variables of the trained model. Then, the unknown kernel parameters are learned by a discriminative learning approach. The main contributions of the proposed method are twofold: (1) the method is computationally efficient and scalable since the parameters in kernel are determined in a staged way; (2) the method exploits data distribution and semantic level hidden information by means of LDA. To evaluate the performance of LDA-FEK, we apply it for image retrieval over two data sets and for text categorization on four popular data sets. The results show the competitive performance of our method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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