• 제목/요약/키워드: simulated network

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평균장 이론을 이용한 전량화분석 문제의 최적화 (Quantification Analysis Problem using Mean Field Theory in Neural Network)

  • 조광수
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제2권3호
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    • pp.417-424
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    • 1995
  • 본 논문에서는 정량화(Quantification) 문제를 MFT(Mean Field Theroy)를 통해서 해결하는 기법을 제안한다. 통계학에서 중요한 문제의 하나인 정량화 문제는 주어진 공간에서 대상들간의 유사성에 따라서 최적의 상태를 갖도록 하는 문제이다. 평균장 접근 방법에 기초한 한개의 변수로 표현되는 확률적 시뮬레이티드 아닐링을 제안하고 정량화 문제를 패널티(penalty) 파라메타 항을 첨가한 비한정된 최적화 문제로 변형하 여 MFT를 적용하였다. 또한 연속변수를 갖는 신경회로망에서 실제 값을 계산하는 것 보다 평균장 접근방법으로 계산하는것이 더 빠르게 계산될 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 실험결과 해석적인 방법보다 좋은 정량적 결과를 보였다.

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A Novel Sliding Mode Observer for State of Charge Estimation of EV Lithium Batteries

  • Chen, Qiaoyan;Jiang, Jiuchun;Liu, Sijia;Zhang, Caiping
    • Journal of Power Electronics
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    • 제16권3호
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    • pp.1131-1140
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    • 2016
  • A simple design for a sliding mode observer is proposed for EV lithium battery SOC estimation in this paper. The proposed observer does not have the limiting conditions of existing observers. Compared to the design of previous sliding mode observers, the new observer does not require a solving matrix equation and it does not need many observers for all of the state components. As a result, it is simple in terms of calculations and convenient for engineering applications. The new observer is suitable for both time-variant and time-invariant models of battery SOC estimation, and the robustness of the new observer is proved by Liapunov stability theorem. Battery tests are performed with simulated FUDS cycles. The proposed observer is used for the SOC estimation on both unchanging parameter and changing parameter models. The estimation results show that the new observer is robust and that the estimation precision can be improved base on a more accurate battery model.

워게임 모델과 통신 모델의 연동을 통한 전투력 및 통신시스템 요구 성능의 상호 분석 (Joint Analysis of Combat Power and Communication System via Interoperation of War Game Simulator with Communication Network Simulator)

  • 김탁곤;김덕수;성창호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37C권10호
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    • pp.993-1003
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    • 2012
  • 본 논문은 워게임 모델과 통신 모델을 HLA/RTI를 이용하여 연동 시뮬레이션 함으로써 부대 전투력과 통신 시스템의 요구 성능을 상호 분석하는 방법을 제안한다. 전투 효과도의 분석은 통신 모델의 시뮬레이션을 통해 얻어진 통신 효과도을 반영하여 워게임 모델의 시뮬레이션을 통해 이루어진다. 통신 시스템의 요구 성능 분석은 워게임 모델의 시뮬레이션에 의해 만들어진 작전 시나리오 및 부대 정보를 이용하여 통신 모델의 시뮬레이션을 통해 이루어진다. 이를 위해 연대급 규모 방어 작전을 모델링 및 시뮬레이션 하였으며, 적군의 생존 비율과 아군의 FM 무전기 송신 출력이 상호 분석을 위한 분석 지수로 사용되었다.

NGN 자원제어 스킴의 고속화 방안에 관한 연구 (Study of High-Speed NGN Resource Control Schemes)

  • 차영욱;한태만;정유현
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제16C권3호
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    • pp.383-392
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    • 2009
  • 차세대 네트워크(NGN)는 QoS가 지원되는 광 대역 전달 망에서 세션 및 비-세션 서비스를 지원하기 위한 패킷 기반의 융합 망이다. NGN에서 네트워크 사용자에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위해서는 QoS 기반 자원제어가 이루어져 한다. 본 논문에서는 세션 및 자원제어 지연을 최소화하기 위하여 NGN 자원제어 인터페이스에 병행형 제어 스킴을 정의하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존 및 제안된 NGN 제어 스킴들의 제어지연과 완료율을 측정 및 분석하였다. 두 단계 자원 제어에서 도착율 120 까지는 병행형과 순차형의 완료율이 100%를 달성하였으며, 병행형의 제어지연이 순차형에 비하여 약 21.5% 개선되었음을 확인하였다.

상관관계를 이용한 홉필드 네트웍의 VLSI 구현 (VLSI Implementation of Hopfield Network using Correlation)

  • 오재혁;박성범;이종호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.254-257
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    • 1993
  • This paper presents a new method to implement Hebbian learning method on artificial neural network. In hebbian learning algorithm, complexity in terms of multiplications is high. To save the chip area, we consider a new learning circuit. By calculating similarity, or correlation between $X_i$ and $O_i$, large portion of circuits commonly used in conventional neural networks is not necessary for this new hebbian learning circuit named COR. The output signals of COR is applied to weight storage capacitors for direct control the voltages of the capacitors. The weighted sum, ${\Sigma}W_{ij}O_j$, is realized by multipliers, whose output currents are summed up in one line which goes to learning circuit or output circuit. The drain current of the multiplier can produce positive or negative synaptic weights. The pass transistor selects eight learning mode or recall mode. The layout of an learnable six-neuron fully connected Hopfield neural network is designed, and is simulated using PSPICE. The network memorizes, and retrieves the patterns correctly under the existence of minor noises.

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Consciousness, Cognition and Neural Networks in the Brain: Advances and Perspectives in Neuroscience

  • Muhammad Saleem;Muhammad Hamid
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권2호
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    • pp.47-54
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    • 2023
  • This article reviews recent advances and perspectives in neuroscience related to consciousness, cognition, and neural networks in the brain. The neural mechanisms underlying cognitive processes, such as perception, attention, memory, and decision-making, are explored. The article also examines how these processes give rise to our experience of consciousness. The implications of these findings for our understanding of the brain and its functions are presented, as well as potential applications of this knowledge in fields such as medicine, psychology, and artificial intelligence. Additionally, the article explores the concept of a quantum viewpoint concerning consciousness, cognition, and creativity and how incorporating DNA as a key element could reconcile classical and quantum perspectives on human behaviour, consciousness, and cognition, as explained by genomic psychological theory. Furthermore, the article explains how the human brain processes external stimuli through the sensory nervous system and how it can be simulated using an artificial neural network (ANN) consisting of one input layer, multiple hidden layers, and an output layer. The law of learning is also discussed, explaining how ANNs work and how the modification of weight values affects the output and input values. The article concludes with a discussion of future research directions in this field, highlighting the potential for further discoveries and advancements in our understanding of the brain and its functions.

인공신경망과 SA 알고리즘을 이용한 지능형 생산정 위치 최적화 전산 모델 개발 (Development of Well Placement Optimization Model using Artificial Neural Network and Simulated Annealing)

  • 곽태성;정지헌;한동권;권순일
    • 한국가스학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.28-37
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    • 2015
  • 본 연구에서는 고속의 연산이 가능한 인공신경망 시뮬레이터와 SA 알고리즘을 결합하여 지능형 생산정 위치 최적화 전산 모델을 개발하였다. 기존의 사용하는 상용시뮬레이터의 경우 현장 규모의 저류 전산 시뮬레이션을 수행시 시간이 많이 소모되므로 이를 해결하기 위하여 이 모델에서는 인공신경망을 사용하여 짧은 시간내에 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하였다. 이렇게 얻은 결과를 주관적인 경험에 의거하지 않고 자동으로 최적의 생산정 위치를 선정할 수 있도록 최적화기법인 SA 알고리즘을 적용하였다. 개발된 모델을 사용하여 얻은 결과를 기존 사용 시뮬레이터와 비교하여 예측성능이 양호함을 검증할 수 있었으며, 연산속도 또한 향상됨을 확인하였다. 특히 SA 최적화 알고리즘의 제어변수인 초기온도와 냉각률에 대한 민감도분석을 실시하여 각각에 대한 최적값을 산출하였으며, 이를 통해 개발한 모델의 연산성능을 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 개발된 모델을 사용하여 생산정 위치 최적화를 수행한 결과, 생산성이 우수한 지역을 선정하여 최적의 생산정 위치를 도출하였다.

해도수준면(Chart Datum) 데이터베이스 제작 연구 (A Study on Making of Chart Datum Database)

  • 강용균;이문진
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제11권1호
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    • pp.31-36
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    • 2006
  • 해도상 수심으로부터 평균수심을 산정하기 위하여 검조소의 실측자료와 조석 수치모델링 결과를 결합하여 해도 수준기준면을 산정하는 방법을 연구하였다. 수준기준면은 4대분조($M_2$분조, $S_2$분조, $K_2$분조, $O_1$분조)의 진폭 합으로 결정되므로 검조소의 실측자료를 활용하여 산정할 수 있으나, 검조소의 자료는 연안에 한정되므로 해양의 수준기준면은 산정할 수 없다. 반면에 조석 수치모델링의 결과는 원하는 지점의 4대분조합을 도출할 수 있으나, 시뮬레이션 결과이므로 실제 수준기준면과는 차이를 보인다. 본 연구에서는 검조소 자료와 조석 수치모델링 결과를 상호보완하여 해양의 수준기준면을 보다 정확하게 산정할 수 있는 방법을 연구하였다 본 연구의 방법에서는 검조소의 자료와 조석 수치모델링 결과를 비교하여 보정계수를 추출하고, 각 검조소에 대한 보정계수를 내삽하여 대상해역의 임의지점에 대한 보정계수를 산정하여 조석 수치모델 결과에 적용함으로써 정확한 수준기준면을 산정한다.

A Multi-Attribute Intuitionistic Fuzzy Group Decision Method For Network Selection In Heterogeneous Wireless Networks Using TOPSIS

  • Prakash, Sanjeev;Patel, R.B.;Jain, V.K.
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권11호
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    • pp.5229-5252
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    • 2016
  • With proliferation of diverse network access technologies, users demands are also increasing and service providers are offering a Quality of Service (QoS) to satisfy their customers. In roaming, a mobile node (MN) traverses number of available networks in the heterogeneous wireless networks environment and a single operator is not capable to fulfill the demands of user. It is crucial task for MN for selecting a best network from the list of networks at any time anywhere. A MN undergoes a network selection situation frequently when it is becoming away from the home network. Multiple Attribute Group Decision (MAGD) method will be one of the best ways for selecting target network in heterogeneous wireless networks (4G). MAGD network selection process is predominantly dependent on two steps, i.e., attribute weight, decision maker's (DM's) weight and aggregation of opinion of DMs. This paper proposes Multi-Attribute Intuitionistic Fuzzy Group Decision Method (MAIFGDM) using TOPSIS for the selection of the suitable candidate network. It is scalable and is able to handle any number of networks with large set of attributes. This is a method of lower complexity and is useful for real time applications. It gives more accurate result because it uses Intuitionistic Fuzzy Sets (IFS) with an additional parameter intuitionistic fuzzy index or hesitant degree. MAIFGDM is simulated in MATLAB for its evaluation. A comparative study of MAIFDGM is also made with TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS in respect to decision delay. It is observed that MAIFDGM have low values of decision time in comparison to TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS methods.

네트워크 로그 및 SNMP 기반 네트워크 서버 관리 예측 시스템 (Server Management Prediction System based on Network Log and SNMP)

  • 문성주
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.747-751
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    • 2017
  • 네트워크 서버 접근시 발생되는 로그는 네트워크 관리에 필수적인 다양한 정보를 가지고 있다. 이러한 정보에서 네트워크 관리에 유용한 정보를 추출하여 사용자 접속량, 비정상적인 접근 등을 예측하여 네트워크 관리의 효율성을 높이고 비용을 줄일 수 있다. 네트워크 관리자는 SNMP를 활용하여 네트워크상 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율과 같은 정보를 기반으로 서버의 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 6가지 로그를 분석하여 사용자의 접속량을 예측에 필요한 정보를 추출한 후 시계열 분석 방법인 이동평균법과 지수평활법을 적용하여 실험하였다. 또한 SNMP 시뮬레이터를 활용하여 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용율에 관한 OID를 추출하여 서버의 상태와 장애 예측을 시계열 분석방법으로 실험한 후 엑셀과 R 프로그래밍언어를 통해 시각화된 예측 결과를 제시하였다.