본 논문은 신경망에서 불필요한 연결자(weights and biases)를 제거하기 위한 일반적인 back-propagation 알고리즘의 간단한 변형을 소개한다. 이는 연결자들의 절대치 크기의 분포, 분할 경계선의 분석 및 sigmoid 함수의 비선형성에 기초하여 개발되었다. 신경망의 초기 학습 후, 이 알고리즘은 그 절대치의 크기가 임계치 (threshold) 보다 적은 모든 연결자들의 값을 영으로 할당 함으로서 이들을 제거하게 된다. 그런후, 중요한 연결자들의 복구를 위해 모든 연결자들을 포함하여 반복 학습을 실시한다. 이진함수 들을 이용한 학습에서, 이 알고리즘은 이론적 최소 구조를 실현하 였고, 함수를 푸는데 불필요한 연결자들을 제거하였다. 모의 랜덤 신호 분류에 응용에 있어서, 본 알고리즘으로 부터 얻어낸 결과는 쉬운 문제가 간단한 신경망을 필요로 하며 낮은 오분류율을 발생한다는 일반적인 개념과 일치 하였다. 또한, 본 제안된 알고리즘 은 overfitting과 형태소 (patterm) 암기의 문제점들을 줄임으로서 기존의 알고리즘보 다 더 좋은 결과를 보여주었다.
본 논문은 수출입 컨테이너 화물의 국제물류에 대한 최적의 복합운송 경로를 도출하기 위한 동적 프로그램 알고리즘을 제시한다. 현재 3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 그러므로 2가지 이상의 운송수단을 이용하는 복합운송의 특징을 살펴보고, 운송비용과 운송시간을 고려한 WCSPP(Weighted Constrained Shortest Path Problem) 모형을 제시한다. 본 모형을 통해 도출된 목적함수 결과 값를 이용하여 실행가능영역을 설정한 뒤 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)중 하나인 Label Setting 알고리즘을 응용하여 두 가지 목적함수를 동시에 만족할 수 있는 파레토 최적해를 도출하였다. 또한 본 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 가지치기 규칙을 함께 제안한다. 본 알고리즘을 부산에서 출발하여 로테르담까지 도착하는 실제 운송경로에 적용하였으며, 기존의 단일운송수단 경로와 비교해 봄으로써 운송비용 및 운송시간의 절감효과를 정량적으로 측정하였다.
OFDMA는 주파수와 시간 축에 따라 융통성 있는 자원 할당이 가능하고, 적응적 변조와 코딩이 가능하기 때문에 다중률 멀티캐스트 전송에 적합하다. 계층적 코딩과 달리 MDC (multiple description coding)는 비디오 스트림을 서브 스트림으로 분해와 재조립이 용이하며, 수신율에 비례하여 비디오 품질도 증가하는 특성을 가지고 있다. OFDMA 무선 또는 이동통신망에서 비디오를 다중률로 멀티캐스트 전송할 때 자원 할당과 전송률에 관한 수학적 모델을 제시하고, 사용자가 느끼는 비디오 품질 인덱스인 MOS (mean opinion score)를 최대화 혹은 비례적 공평성을 극대화하는 스케줄링 방식에 대해, 평균값 분석 방법론을 통해 장기적 관점에서 비교 분석한다. 또한, 제한된 자원 내에서 일부 사용자에게 최저 품질을 보장하는 pruning 알고리즘을 제시하고, 비디오 세션 전 기간 또는 일부 기간에 최적으로 서브 스트림을 분할할 수 있음을 보인다.
Index selection is one of the most important decisions to take in the physical design of relational data warehouses. Indices reduce significantly the cost of processing complex OLAP queries, but require storage cost and induce maintenance overhead. Two main types of indices are available: mono-attribute indices (e.g., B-tree, bitmap, hash, etc.) and multi-attribute indices (join indices, bitmap join indices). To optimize star join queries characterized by joins between a large fact table and multiple dimension tables and selections on dimension tables, bitmap join indices are well adapted. They require less storage cost due to their binary representation. However, selecting these indices is a difficult task due to the exponential number of candidate attributes to be indexed. Most of approaches for index selection follow two main steps: (1) pruning the search space (i.e., reducing the number of candidate attributes) and (2) selecting indices using the pruned search space. In this paper, we first propose a data mining driven approach to prune the search space of bitmap join index selection problem. As opposed to an existing our technique that only uses frequency of attributes in queries as a pruning metric, our technique uses not only frequencies, but also other parameters such as the size of dimension tables involved in the indexing process, size of each dimension tuple, and page size on disk. We then define a greedy algorithm to select bitmap join indices that minimize processing cost and verify storage constraint. Finally, in order to evaluate the efficiency of our approach, we compare it with some existing techniques.
리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.
본 논문에서는 패턴 비교를 통해 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 고장 대상 후보의 개수는 고장 진단을 위한 고장 시뮬레이션 시간을 결정한다. 그렇기 때문에 전체 고장 진단 시간을 줄이기 위해서는 고장 대상 수를 줄이는 것이 필수적이다. 임계 경로 추적은 회로의 최종 출력에서부터 시작해 후방 추적을 통해 고장 대상 후보를 결정한다. 제안하는 알고리즘은 이러한 임계 경로 추적을 하는 동안에 고장이 발견되지 않은 패턴에서와 고장이 발견된 패턴에서의 논리 값을 비교하여 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘이다. 고장 진단을 하는데 있어서 고장 대상 후보를 줄이는 것은 전체 고장 진단 시간에 있어 가장 큰 부분을 차지한다. 때문에 제안하는 알고리즘은 기존의 후방 추적을 이용한 방식보다 고장 진단 시 매우 빠른 성능을 보인다. 또한 조합회로와 순차회로의 모든 경우에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 ISCAS#85회로와 ISCAS#89의 회로들을 가지고 실험을 하여 기존의 고장 진단 방식의 경우보다 얼마나 성능이 좋아졌는지 보이도록 하겠다.
위치기반 서비스(Location-Based Service) 에서는 위치-기반 질의를 요청하는 사용자가 자신의 정확한 위치 정보를 데이터베이스 서버로 보내기 때문에, 사용자의 개인 정보가 상대방에게 노출될 수 있다. 따라서 사용자가 안전하게 위치기반 서비스를 사용할 수 있기 위해서는 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 위치기반 서비스에서 개인정보 보호를 위한 새로운 클로킹(cloaking) 영역 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 그리드를 이용하여 사용자가 요구하는 L개의 건물을 탐색한 후, K명의 사용자를 탐색하는 K-anonymity를 수행하여 최소 크기의 클로킹 영역을 생성한다. 이를 위해 그리드 기반의 색인 구조 및 효과적인 가지치기 방법을 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안하는 클로킹 영역 생성 알고리즘이 클로킹 영역의 크기 측면에서 기존의 연구보다 우수함을 보인다.
일반적으로 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2 가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 탐색 비용 증가 문제점을 해결하기 위해 추상 그래프를 제안한다. 추상 그래프는 실제 도로를 단순화한 그래프로서, 전체 지도를 고정된 크기의 그리드 셀로 나누고, 셀과 도로 정보를 기반으로 생성된다. 경로 탐색은 추상 그래프 탐색, 실제 도로 네트워크 탐색 순으로 2단계로 수행된다. 106,254개의 간선으로 이루어진 실제 도로 네트워크 데이터에 대해서 성능 평가 실험을 수행한 결과와 탐색 비용 측면에서 그리드 셀 크기에 따라 그리드 기반 A* 알고리즘에 비해 최소 3%에서 최대 35% 좋은 성능을 보였다. 반면에 유효 셀을 제외한 영역에 대한 탐색이 이루어지지 않기 때문에, 생성된 경로의 이동 비용은 1.5~6.6% 증가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1093-1104
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2014
The High Efficiency Video Coding (HEVC) is a new video coding standard that can provide much better compression efficiency than its predecessor H.264/AVC. However, it is computationally more intensive due to the use of flexible quadtree coding unit structure and more choices of prediction modes. In this paper, a fast intraframe coding scheme is proposed for HEVC. Firstly, a fast bottom-up pruning algorithm is designed to skip the mode decision process or reduce the candidate modes at larger block size coding unit. Then, a low complexity rough mode decision process is adopted to choose a small candidate set, followed by early DC and Planar mode decision and mode filtering to further reduce the number of candidate modes. The proposed method is evaluated by the HEVC reference software HM8.2. Averaging over 5 classes of HEVC test sequences, 41.39% encoding time saving is achieved with only 0.77% bitrate increase.
Modem SAR interferometry (IFSAR) sensors delivering intensity images and corresponding digital terrain model (DTM) allow for a thorough surface lineament interpretation with the all-weather day-night applicability. In this paper, an automatic linear-feature detection algorithm for high-resolution SAR images acquired in Taiwan is proposed. Methodologies to extract linear features consist of several stages. First, the image denoising techniques are used to remove the speckle noise on the raw image. In this stage, the Lee filter has been chosen because of its superior performance. After denoising, the Coefficient of Variation Detector is performed on the result images for edge enhancements and detection. Dilation and erosion techniques are used to reconnect the fragmented lines. The Hough transform, which is a special case of a more general transform known as Radon transform, is a suitable method for line detection in our analysis. Finally, linear features are extracted from the binary edge image. The last stage contains many substeps such as edge thinning and curve pruning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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