Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.2
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pp.77-88
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2018
This paper proposes a RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) based decentralized adaptive tracking control scheme using PSO(Particle Swarm Optimization) for an uncertain electrically driven robot system with input saturation. Practically, the magnitudes of input voltage and current signals are limited due to the saturation of actuators in robot systems. The proposed controller overcomes this input saturation and does not require any robot link and actuator model parameters. The fitness function used in the presented PSO scheme is expressed as a multi-objective function including the magnitudes of voltages and currents as well as the tracking errors. Using a PSO scheme, the control gains and the number of the RBFs are tuned automatically and thus the performance of the control system is improved. The stability of the total control system is guaranteed by the Lyapunov stability analysis. The validity and robustness of the proposed control scheme are verified through simulation results.
This paper attempts to estimate the residential electricity demand function, using survey data of 521 households in Korea. As the residential electricity demand function provides us information on the pattern of consumer's electricity consumption, it can be usefully utilized in predicting the impact of policy variables such as electricity price and forecasting electricity demands. We apply least absolute deviation(LAD) estimation as a robust approach to estimating parameters. The results showed that price and income elasticities are -0.68 and 0.14 respectively, and statistically significant at the 10% levels. The price and income elasticities portray that residential electricity is price- and income-inelastic. This implies that the residential electricity is indispensable goods to human-being's life, thus the residential electricity demand would not be promptly adjusted to responding to price and/or income change.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1522-1526
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2007
최근 영국의 Institute of Hydrology에서는 Generalized logistic (GL) 분포형을 홍수빈도해석시 GEV 분포형을 대체하는 분포형으로 추천한 바 있으며, 그로 인해 GL 분포형의 사용이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 아직 그 사용빈도에 반하여 분포형 자체의 특성, 그 중에서도 확률홍수량의 근사적 분산에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 최우도법을 이용하여 GL 분포형의 확률홍수량에 대한 근사적 분산에 관한 연구를 수행하였으며, 이를 표본 크기, 재현기간, 매개변수들의 함수로 나타내었다. 또한 확률홍수량의 근사적 분산의 적용성을 검토하기 위해 Monte Carlo 모의실험을 수행하였으며, 모의실험은 형상 매개변수$(\beta)$가 $\pm0.5$이면 gamma function으로 인하여 표본 크기에 관계없이 분산값이 무한대에 가까워지므로 형상매개변수의 범위는 $-0.5{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$로 제한하였다. 모의결과 최우도법에 의해 계산된 분산식은 형상매개변수 $-0.25{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$의 범위에서 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었으며, 기존에 알려진 대로 표본크기가 크면 클수록 정확해지는 것을 알 수 있다. 또한 표본크기가 작은 경우 형상매개변수 전 범위에서 정확도가 떨어지는 것을 확인할 수 있으며, 최우도법의 경우 표본크기가 작은 경우를 제외하고 $-0.25{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$ 범위에서 quantile 산정시 quantile이 약간 과다추정되는 경향이 있는 것을 알 수 있으며, 이는 분산이 과다 추정되는 결과를 초래하며 이로 인해 해석해보다 약간씩 큰 값을 나타내는 것으로 판단되었다..이 극단적인 선정적인 폭력성에 탐닉하게 되는 경향이 있다. 현실은 결코 아름답지 못하고, 행복하게 살 수 없다는 것에 대한 깨달음에서 기인한다. 욕구불만의 강도가 심해질수록 폭력성은 더욱 강하게 나타나는데 개인에게서 뿐만 아니라 가족, 동료, 사회 단체나 종교, 국가간에도 집단적으로도 발생하게 된다. 사회적으로 볼 때 폭력은 용인되는 것이 아니므로 도덕적으로 절제를 하거나 상대방과 적절한 타협과 조정을 필요로 한다. 그러나 절제의 한계를 넘어선다고 생각되거나, 조정의 노력이 불가능하거나, 실패했을 때 폭력적인 행동으로 나타나게 된다. 리차즈(I.A Richards)는 분노와 공포는 일단 겉잡을 수 없는 경향이 있다고 하면서 오늘날 폭력에 대한 요구가 일상의 정서 생활에 있어, 억압을 통한, 빈곤함을 반영하고 있지 않은지 생각해봐야 할 것이라고 충고한다. 조성 가이드라인(안)을 제시하였다.EX>$\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감소를 초래하였을 것으로 사료된다. 셋째, 경기도 광주에서 백자관요가 운영되었으므로 지방인 상주지역에도 더 이상 백자를 조달받을 필요가 없이, 일반 지방관아와 서민들의
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.8
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pp.2000-2007
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1999
Recently, DDS (Distributed Database System) has been often implemented on VAN (Value Added Network) as we know the amazing expansion of information network. DDS can yield significant cost and response time advantages over centrailzed systems for geographically distributed organizations. However, inappropriate design can result in high cost and poor response time. In a DDS design, the main problem is 1) how to select proper computer, and 2) how to allocate data fragment into proper nodes. This paper addresses DDS design problem of selecting the proper class of computers and the allocating data files on VAN. Also, the formulated model includes tow objectives, the operating and investment cost. GA (Genetic Algorithm) is developed to solve this mathematical formulation. A numerical experiment shows that the proposed method arrives at a good solution.
An increase In traffic has a large Influence on the performance of a total network. Therefore, traffic management has become an important issue of network management. In this paper, we propose a new routing algorithm that attempts to analyze network conditions using time series prediction models and to propose predictive optimal routing decisions. Traffic congestion is assumed when the predicting result is bigger than the permitted bandwidth. By collecting traffic in real network, the predictable model is obtained when it minimizes statistical errors. In order to predict network traffic based on time series models, we assume that models satisfy a stationary assumption. The stationary assumption can be evaluated by using ACF(Auto Correlation Function) and PACF(Partial Auto Correlation Function). We can obtain the result of these two functions when it satisfies the stationary assumption. We modify routing oaths by predicting traffic in order to avoid traffic congestion through experiments. As a result, Predicting traffic and balancing load by modifying paths allows us to avoid path congestion and increase network performance.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.34-39
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2006
IEEE 802.11e 무선LAN 매체접근제어(MAC) 통신규약의 분산조정함수(DCF)의 성능은 경쟁노드수가 증가할수록 급격히 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 채널의 유휴슬롯시간(Idle Time)을 측정해서 최소 경쟁윈도($CW_{min}$)를 조절하는 방식이 제시되었다. 이러한 방식을 각 부류별로 서비스 품질이 보장되는 IEEE 802.11e 네트워크로 확장하여 성능을 최대화하는 기법을 이 논문에서 다루겠다. 각 부류별로 서비스품질은 유지하면서 네트워크 전체의 성능을 높일 수 있는 최적의 경쟁윈도 크기를 찾아내는 기법을 보이도록 하겠다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.65-80
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2012
Mobile IP is a simple and scalable global mobility solution. However, it may cause excessive signaling traffic and long signaling delay. So MN (Mobile Node) to the home network in order to reduce the number of location update signaling is necessary to reduce the delay. In this paper, the signaling overhead to be distributed evenly on the boundary of the regional network, each MN's dynamic mobility and traffic load is adjusted according to the PMIPv6 (Proxy Mobile IPv6) networks in the proposed dynamic regional mobility management scheme (dMMS). Each user in a distributed network system that offers the least amount of signaling traffic is tailored to the optimized system configuration. Signaling cost function in order to propose a new discrete analytical model is proposed, MN's mobility and packet arrival patterns. Location update and packet delivery costs to calculate the total average, the optimized area to determine the size of the network is proposed. The results of mathematical analysis, the proposed technique dMMS in terms of reducing the cost of the entire signaling were found to be excellent performance.
This paper presents a methodology for identifying track irregularity using a wavelet transfer function. An equivalent wavelet SISO (single-input single-output) transfer function is defined by the measured track geometry and the acceleration data measured at a bogie of a train. All the measured data with various sampling frequencies were rearranged according to the constant 25cm reference recording distance of the track recording vehicle used in the field. Before applying the wavelet transform, measured data were regressed by eliminating those out of the range. The inverse wavelet transfer function is also formulated to estimate track geometry. The closeness of the estimated track geometry to the actual one is evaluated by the coherence function and also by FRF (frequency response function). A track irregularity index is defined by comparing the variance of the estimation error from the intact condition and that from the current condition. A simulation study has been carried out to examine the proposed algorithm.
This study investigates the export behavior of Busan, Gwangyang and Incheon Port. The monthly data cover the period from January 2000 to December 2015. We employ six export functions composed of various exchange rates and industrial production index. This paper finds that the nominal effective exchange rate is more appropriate for explaining the export behaviors of the three ports, regardless of the narrow and wide indices which comprise 26 and 61 economies for the nominal and real indices respectively. This paper tests whether exchange rate and industrial production are stationary or not, rejecting the null hypothesis of a unit root in each of the level variables and of a unit root for the residuals from the cointegration at the 5 percent significance level. The error-correction model is estimated to find that both Gwangyang and Incheon ports are much slower than Busan port in adjusting the short-run disequilibrium and Gwangyang port is a little slower than Incheon port. The rolling regressions show that the influence of exchange rate as well as industrial production tends to decrease in all of three ports. The variance decomposition, however, shows that the export variables are very exogenous and the export of Busan Port is the least exogenous and that of Gwangyang Port the most. This result indicates that the economic variables such as exchange rate and economic activity affect the export of Busan Port more strongly than that of Gwangyang and Incheon Port.
Kim, MinJong;Cho, Sungchul;Jeong, Hyerin;Lee, YungSeop;Lim, Changwon
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.32
no.5
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pp.693-702
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2019
Deep learning has gained popularity for the classification and prediction task. Neural network layers become deeper as more data becomes available. Saturation is the phenomenon that the gradient of an activation function gets closer to 0 and can happen when the value of weight is too big. Increased importance has been placed on the issue of saturation which limits the ability of weight to learn. To resolve this problem, Glorot and Bengio (Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 249-256, 2010) claimed that efficient neural network training is possible when data flows variously between layers. They argued that variance over the output of each layer and variance over input of each layer are equal. They proposed a method of initialization that the variance of the output of each layer and the variance of the input should be the same. In this paper, we propose a new method of establishing initialization by adopting truncated normal distribution and truncated cauchy distribution. We decide where to truncate the distribution while adapting the initialization method by Glorot and Bengio (2010). Variances are made over output and input equal that are then accomplished by setting variances equal to the variance of truncated distribution. It manipulates the distribution so that the initial values of weights would not grow so large and with values that simultaneously get close to zero. To compare the performance of our proposed method with existing methods, we conducted experiments on MNIST and CIFAR-10 data using DNN and CNN. Our proposed method outperformed existing methods in terms of accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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