• Title/Summary/Keyword: 결합접근법

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Time Series Modeling of Stochastic Failure Rates (추계적 고장률의 시계열 모델링)

  • Sungwoon Choi
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.21 no.47
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    • pp.69-85
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    • 1998
  • 본 연구에서는 부품 및 시스템 고장률 모형에 대한 추계적 과정 접근법을 제시하고 기존의 이론 분포 중심 접근법에서 탈피하여 부품고장률을 시계열 모형으로 설정하고 이에 따른 복합시스템 고장율의 선형결합에 대한 모델을 제시하며 주요 모델에 대한 수치예를 든다. 또한 Burn-In 테스트에 사용되는 욕조(Bathtub) 고장률 모형에 대한 기존의 혼합분포 접근법의 대체 방법으로 비선형 시계열 모형을 제안한다.

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Loosely Coupled Mixed Reality (약하게 결합된 혼합현실)

  • Lee, Myung-Ho;Lee, Myung-Hee;Kwon, Eun;Kim, Gerard J.
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02a
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    • pp.72-77
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    • 2008
  • 본 논문은 혼합현실(Mixed reality) 에 대한 새로운 접근법을 제시한다. 혼합현실은 실제환경 (Real environment)과 가상환경 (Virtual environment) 이 융합된 가상현실로서 기존의 혼합현실 연구자들은 두 환경을 가능한 정확하게 정합(Registration)시키고자 노력하였다. 이러한 노력은 때때로 복잡한 계산과정이나 부가적인 장치를 요하기도 한다. 부가적인 장치의 사용은 사용성문제를 유발할 뿐만 아니라 추가적인 비용도 요구한다. 우리가 제시하는 접근법은 이러한 노력들과는 반대로 많은 부분을 사용자의 인지력과 상상력에 의지한다. 즉, 사용자의 인지력으로 두 환경 간의 오차를 보정하며 심지어는 사용자에 의해 두 환경 간의 결합이 머릿속에서 이루어진다. 우리는 이러한 접근 방법을 Loosely Coupled Mixed Reality(LMR)라고 부른다. 본 논문에서는 혼합현실에 대한 새로운 접근법인 LMR에 대해 설명하고 LMR이 갖는 여러 가지 쟁점을 짚어보았다. 또한 LMR의 효과를 검증하기 위해 만든 골프 게임을 설명 하도록 하겠다.

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Evaluation Method to Choose Architectural Approaches in the Software Architecture Design Phase (소프트웨어 아키텍처 설계 단계에서 아키텍처 접근법 선정을 위한 평가 방법)

  • Koh, Hyon-Hee;Kung, Sang-Hwan;Park, Jae-Nyon
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.12D no.4 s.100
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    • pp.617-626
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    • 2005
  • To design a software system many architecture styles have to be combined to construct the overall architecture of the system What to choose among various architecture styles or architectural approaches depends on the fact of what kind of functional or non-functional quality requirements the system should satisfy In this study, we define the method to choose suitable architectural approaches by the satisfaction level of system requirements that is evaluated through estimation about technical parts of architectural approaches, and verify the evaluation method by the case study that apply the evaluation method to choose architectural approaches for message system.

Passive Telemetry Sensor System using Recursive Least Squares Estimation (재귀적 최소 자승 추정법을 사용한 원격 센서 시스템)

  • 김경엽;이준탁
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.333-337
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    • 2003
  • 열악한 환경에서 동작해야 하거나 물리적 접근이 어려운 곳에 장착되는 센서 시스템의 경우, 유선에 의한 정보전달이 어려울 뿐만 아니라 센서 내 전원설비가 제한적일 수도 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로서 밧데리 없이 유도결합에 의하여 원격 센서로부터 정보 취득이 가능한 한 방법을 제안하였다. 이 방법은 전원공급에 의한 유도 결합식의 원격센서 시스템과는 달리, 원격 센서의 정전용량을 변ㆍ복조 과정 없이 재귀적 최소 자승 추정법에 의해 센서의 정전용량을 고정도로 추정하는 것이다. 이를 위하여 시스템의 유도결합 모델을 사용하여 정확도가 높은 원격 센서 시스템을 구현할 수 있었다.

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Bottom-up Approach of Rule Rewriting in Neural Network Rule Extraction (신경망 규칙 추출에서 규칙 결합의 bottom-up 접근 방법)

  • Lee, Eun Hun;Kim, Hyeoncheol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.916-919
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    • 2018
  • 심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.

Tightly Coupled Integration of Ranking SVM and RDBMS (랭킹 SVM과 RDBMS의 밀결합 통합)

  • Song, Jae-Hwan;Oh, Jin-Oh;Yang, Eun-Seok;Yu, Hwan-Jo
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.36 no.4
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    • pp.247-253
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    • 2009
  • Rank learning and processing have gained much attention in the IR and data mining communities for the last decade. While other data mining techniques such as classification and regression have been actively researched to interoperate with RDBMS by using the tightly coupled or loose coupling approaches, ranking has been researched independently without integrating into RDBMS. This paper proposes a tightly coupled integration of the Ranking SVM into MySQL in order to perform the rank learning task efficiently within the RDBMS. We implemented new SQL commands for learning ranking functions and predicting ranking scores. We evaluated our tightly coupled integration of Ranking SVM by comparing it to a loose coupling implementation. The experiment results show that our approach has a performance improvement of $10{\sim}40%$ in the training phase and 60% in the prediction phase.

Coupling Efficiency of Optical Directional Coupler with Rib-Type (Rib형 광 방향성 결합기의 결합효율)

  • Lee, Won-Seock;Ho, Kwang-Chun;Kim, Yung-Kwon
    • Journal of IKEEE
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    • v.3 no.1 s.4
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    • pp.86-92
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    • 1999
  • A rigorous modal transmission-line theory (MTLT) based on effective dielectric method (EDM) is introduced and developed for the design of optical directional couplers with rib-type. This approach provides a rigorous numerical algorithm that takes all the possible guided components into consideration, and thus may serve as an appropriate reference to access the accuracy of such simplified methods as effective index method (EIM) and perturbation theory. Consequently, to search the optical parameters for maximum power coupling of the optical couplers, we evaluate the operating wavelength, the interval S between rib guides and the thickness t of a cladding layer.

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Analysis of Effective Optical Pulse Stream Generation using Loop Scheme (루프구조를 이용한 효율적인 광펄스 스트림 발생에 관한 분석)

  • Park, Hyoung-Keun
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.11 no.5
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    • pp.1580-1584
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    • 2010
  • In this paper, we made an analysis of the effective optical pulse stream generation. This is different from conventional approaches, which use fiber or waveguide delay line circuits. The optical pulse multiplication phenomenon occurs when the optical pulse's spectral width is greater than the transfer bandwidth of the coupler used. Therefore, the effective optical pulse stream generation can be controlled by using fiber couplers with different equivalent transfer bandwidths. The pulse separation spacing is controlled by number of cascaded coupler in optical loop mirror coupler scheme.

Vector Quantization Using Cascaded Cauchy/Kohonen training (Cauchy/Kohonen 순차 결합 학습법을 사용한 벡터양자화)

  • Song, Geun-Bae;Han, Man-Geun;Lee, Haeng-Se
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.3
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    • pp.237-242
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    • 2001
  • 고전적인 GLA 알고리즘과 마찬가지로 Kohonen 학습법은 경도 강하법으로 오차함수의 해에 접근해 나간다. 따라서 KLA의 이러한 문제를 극복하기 위해 모의 담금질법의 일종인 Cauchy 학습법을 응용을 제안한다. 그러나 이 방법은 학습시간이 느리다고 하는 단점이 있다. 본 논문 이 점을 개선시키기 위해 Cauchy 학습법과 Kohonen 학습법을 순차 결합시킨 또 다른 학습법을 제안한다. 그 결과 코시 학습법과 마찬가지로 국부최적 문제를 극복하면서도 삭습시간을 단축할 수 있었다.

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A Spatial Pyramid Matching LDA Model using Sparse Coding for Classification of Sports Scene Images (스포츠 이미지 분류를 위한 희소 부호화 기법을 이용한 공간 피라미드 매칭 LDA 모델)

  • Jeon, Jin;Kim, Munchurl
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.06a
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    • pp.35-36
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    • 2016
  • 본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.

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