최근 단일 은닉층을 갖는 전방향 신경회로망 구조로, 기존의 경사 기반 학습알고리즘들보다 학습 속도가 매우 우수한 ELM(Extreme Learning Machine)이 제안되었다. ELM 알고리즘은 입력 가중치들과 은닉 바이어스들의 초기 값을 무작위로 선택하고 출력 가중치들은 Moore-Penrose(MP) 일반화된 역행렬 방법을 통하여 구해진다. 그러나 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들의 초기 값 선택이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘 중 박테리아 생존(Bacterial Foraging) 알고리즘의 수정된 구조를 이용하여 ELM의 초기 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들을 선택하는 개선된 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 많은 입력 데이터를 가지는 문제들에 대하여 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 단상 MJ81 전기선로전환기 국산화를 위한 구동부의 성능 개선 및 이의 시험에 대한 내용을 기술하고 있다. 한국철도기술연구원 및 삼성 SDS에서는 기존철도기술개발사업을 통해 기존선의 속도 및 안전성 향상을 위해 단상 모터 규격 및 신뢰성 등의 검토를 실시하였으며 국산화 개발의 타당성 검토 및 기능과 성능 규격을 제정하여 이에 따른 시험 절차를 체계화하였다. 또한 이와 병행하여 MJ8l형 전기선로전환기에 사용 가능한 단상 220V 모터를 삼성SDS와 공동으로 개발 완료한 후, 종합시험장치에 개발품을 장착하여 총 20만회에 달하는 내구성 시험을 수행하여 성공적으로 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 한국인의 대표질환 중 하나인 만성 간염에 대한 질환 감수성을 예측하기 위해서 Single Nucleotide Polymorphism 데이타와 대표적인 기계학습 기술인 Support Vector Machine을 이용하였다. 실험을 위한 데이타로 만성간염 환자 173명과 정상인 155명의 SNP 데이타를 사용하였으며, 평가를 위한 방법으로는 Leave-One-Out Cross Valication을 사용하였다. 실험결과 SNP 데이터만으로는 67.1%의 예측 결과를 얻었으며 기본적인 건강요소인 나이와 성별을 특징요소로 사용함으로서 74.9%의 예측 결과를 보였다. 향후 보다 많은 SNP 데이타와 건강관련정보 그리고 생활패턴에 대한 요소들을 특징요소로 감수성 예측에 함께 사용한다면, SVM은 만성 간염 예측을 위한 보다 효과적인 도구가 될 것이다.
Recently, scheduling problems with position-dependent processing times have received considerable attention in the literature, where the processing times of jobs are dependent on the processing sequences. However, they did not consider cases in which each processed job has different learning or aging ratios. This means that the actual processing time for a job can be determined not only by the processing sequence, but also by the learning/aging ratio, which can reflect the degree of processing difficulties in subsequent jobs. Motivated by these remarks, in this paper, we consider a two-agent single-machine scheduling problem with linear job-dependent position-based learning effects, where two agents compete to use a common single machine and each job has a different learning ratio. Specifically, we take into account two different objective functions for two agents: one agent minimizes the total weighted completion time, and the other restricts the makespan to less than an upper bound. After formally defining the problem by developing a mixed integer non-linear programming formulation, we devise a branch-and-bound (B&B) algorithm to give optimal solutions by developing four dominance properties based on a pairwise interchange comparison and four properties regarding the feasibility of a considered sequence. We suggest a lower bound to speed up the search procedure in the B&B algorithm by fathoming any non-prominent nodes. As this problem is at least NP-hard, we suggest efficient genetic algorithms using different methods to generate the initial population and two crossover operations. Computational results show that the proposed algorithms are efficient to obtain near-optimal solutions.
시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
The flux-reversal machine(FRM) is a new brushless doubly-salient permanent-magnet machine combining the advantages of the switched-reluctance machine(SRM) and the permanent-magnet machine(PMM) into one machine. FRM has a naturally low inductance, therefore, a low electrical time constant. This feature, combined with its simple construction and low rotor inertia appear to make the FRM attractive as a low-cost high-speed machine. For high-speed applications, two alternative commutation strategies are studied, one using the phase commutation advancing technique and another using the conducting pulse-width control. This paper describes the techniques and reports the corresponding simulated and experimented performance
본 논문은 기존 열선조각기, 열선 커팅기, 스핀들을 통합한 멀티 툴 조각기 개발을 통해 복잡한 구조의 형상도 손쉽고 빠르게 제작할 수 있도록 하였다. 또한 G-Code가 단일 툴에만 적용되는 문제점을 해결하고 기존 3D 모델링 툴로써 관리할 수 없는 기계의 세부 동작들을 제어할 수 있도록 소프트웨어를 개발하였다.
The network representation and branch and bound algorithm with efficient lower and upper bounding procedures are developed to determine a global optimal production schedule on a machine that minimizes sequence-dependent setup cost and earliness/tardiness penalties. Lower bounds are obtained based on heuristic and Lagrangian relaxation. Priority dispatching rule with local improvement procedure is used to derive an initial upper bound. Two dominance criteria are incorporated in a branch and bound procedure to reduce the search space and enhance computational efficiency. The computational results indicate that the proposed procedure could optimally solve the problem with up to 40 jobs in a reasonable time using a personal computer.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.62-67
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1998
An arc welding machine using single switched PFC converter is presented in this paper. First, the basic operation and principle is reviewed. Controller design is intended to force voltage ripple to minimize, and dynamic response to enhance, Feed-forward strategy for arc welding machine is developed, and that is verified by simulation. The improved power factor characteristics of arc welding machine known as low power factor system with nonlinear property, are shown and evaluated compared to conventional one.
In this paper, a novel TMR (Triple Modular Redundancy) memory structure is proposed using state feedback control of asynchronous sequential machines. The main ability of the proposed structure is to correct the fault of SEU (Single Event Upset) asynchronously without resorting to the global synchronous clock. A state-feedback controller is combined with the TMR realized as a closed-loop asynchronous machine and corrective behavior is operated whenever an unauthorized state transition is observed so as to recover the failed state of the asynchronous machine to the original one. As a case study, an asynchronous machine modelling of TMR and the detailed procedure of controller construction are presented. A simulation results using VHDL shows the validity of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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