• Title/Summary/Keyword: 성능최적화

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Performance comparison between Black-Sholes equation and various Neural Network techniques for option pricing (옵션가격결정모형에 대한 블랙숄즈모형과 다양한 신경망 기법의 성능 비교)

  • Lee, Hyo-Seok;Lee, Hyeok-Sun;Choe, Hyeong-Jun;Lee, Jae-Uk
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.738-741
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    • 2004
  • 최근 다양한 금융 데이터를 신경망 이론을 비롯한 최적화 기법을 통해 모델링 하려는 시도가 증가하고 있다. 이러한 시도는 블랙숄즈 모델이 가지고 있는 몇 가지 비현실적인 가정들을 극복할 수 있다는 점에서 성공적이다. 그러나 각각의 최적화 기법의 고유한 특성을 고려하지 못한 채 적용하여 성능면에서 큰 향상을 보이지 못하고 있다. 따라서 이론과 기법의 적용에 있어 금융데이터의 특성에 맞는 명확한 절차의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 옵션의 가격결정에 적용 가능한 신경망 기법들을 제시하고 절차를 정의, 분석하고 그 성능을 블랙-숄즈 방정식과 비교한다. 비교 분석 결과는 블랙-숄즈 방정식에 의한 가격 오차와 최적화 기법을 통한 가격오차가 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 분석함으로써 유의성을 검증하였다.

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Development of optimizing method to crimp high current terminal for wiring harness in vehicle (자동차용 대전류 단자 압착 최적화 기법 개발)

  • Kim, Seong-Woo;Oh, Shin-Jong;Jung, Won-Wook
    • Journal of Applied Reliability
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    • v.6 no.4
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    • pp.307-315
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    • 2006
  • 차량 전장품 중 와이어링 하네스에서 큰 전류가 흐르는 회로의 연결 단자가 가지는 전기적 내구 성능 및 기계적 성능을 확보하기 위하여 단자 압착부의 압축율 최적화 기법을 개발하였다. 우선 단자 제작 과정을 표준화한 후 압착부의 주요 인자인 기계적 인장강도와 내부 부식 정도에 의한 전기적 저항 중대로 화재가 발생 가능성 관점에서 접근하였다. 여러 가지 실험을 통하여 얻어진 DATA를 분석한 결과 회귀 2차 모형을 사용하여 대전류 단자 압착부의 전기적/기계적 내구 성능 최적화 구간을 설정 하였으며, 이의 과정을 제시 하였다.

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Greedy Query Optimization Performance Analysis for Join Continuous Query over Data Streams (데이터 스트림 환경에서의 조인 연속 질의의 그리디 질의 최적화 성능 분석)

  • Park, Hong-Kyu;Lee, Won-Suk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.361-364
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    • 2006
  • 최근에 제한된 데이터 셋보다 센서 데이터 처리, 웹 서버 로그나 전화 기록과 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석 등과 관련된 데이터 스트림 처리에 더 많은 관심이 집중되고 있으며, 특히 데이터 스트림의 질의 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 질의 중에서 2 개 이상의 스트림을 조인하는 조인 연속 질의를 처리하는 방법과 성능에 대해서 연구한다. 각 조인의 비용을 스트림의 입력 속도와 조인 선택도를 이용한 조인 비용 모델로 정의하고 그리디 알고리즘을 이용하여 최적화하는 기법을 제안하고 실험을 통해 다양한 스트림 환경에서 최적화 알고리즘이 어떤 성능을 보이는 지를 알아본다.

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Improving Trajectory Pattern Prediction Model Using Bayesian Optimization (베이지안 최적화를 이용한 이동 경로 예측 모델의 성능 개선)

  • Song, Ha Yoon;Nam, Sehyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.846-849
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    • 2020
  • 하이퍼파라미터(초매개변수) 최적화란 모델의 학습에 앞서 미리 설정해야 하는 값인 하이퍼파라미터의 최적값을 탐색하는 문제이다. 이때의 최적값은 학습을 끝낸 모델의 성능을 가능한 최대치로 높이게 하는 값이다. 한편, 최근 모바일 장치를 이용한 포지셔닝 데이터의 대량 수집이 가능해지면서 이를 활용하여 위치 기반 서비스(Location-Based Service)를 위한 데이터 분석 및 예측에 관한 연구가 활발히 이루어졌다. 그중 이동 경로를 이미지로 패턴화하여 국소 지역 내에서 다음 위치를 예측하는 CNN 모델에 대해서 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하였다. 결과적으로 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)를 통해 모델의 성능을 평균 3.7%, 최대 9.5%까지 개선할 수 있음을 확인하였다.

A SAN Optimization Scheme for High-Performance Storage System (고성능 저장장치를 위한 SAN최적화기법)

  • Lee, In-Seon
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.12 no.1
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    • pp.379-388
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    • 2014
  • We noted that substituting hard disk with high-performance storage device on SAN did not immediately result in getting high performance. Investigating the reason behind this leaded us to propose optimization schemes for high-performance storage system. We first got rid of the latency in the I/O process which is unsuitable for the high-performance storage device, added parallelism on the storage server, and applied temporal merge to Superhigh speed network protocol for improving the performance with small random I/O. The proposed scheme was implemented on the SAN with high-performance storage device and we verified that there were about 30% reduction on the I/O delay latency and 200% improvement on the storage bandwidth.

Optimization of Link-level Performance and Complexity for the Floating-point and Fixed-point Designs of IEEE 802.16e OFDMA/TDD Mobile Modem (IEEE 802.16e OFDMA/TDD 이동국 모뎀의 링크 성능과 복잡도 최적화를 위한 부동 및 고정 소수점 설계)

  • Sun, Tae-Hyoung;Kang, Seung-Won;Kim, Kyu-Hyun;Chang, Kyung-Hi
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.43 no.11 s.353
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    • pp.95-117
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    • 2006
  • In this paper, we describe the optimization of the link-level performance and the complexity of floating-point and fixed-point methods in IEEE 802.16e OFDMA/TDD mobile modem. In floating-point design, we propose the channel estimation methods for downlink traffic channel and select the optimized method using computer simulation. So we also propose efficent algorithms for time and frequency synchronization, Digital Front End and CINR estimation scheme to optimize the system performance. Furthermore, we describe fixed-point method of uplink traffic and control channels. The superiority of the proposed algorithm is validated using the performances of Detection, False Alarm, Missing Probability and Mean Acquisition Time, PER Curve, etc. For fixed-point design, we propose an efficient methodology for optimized fixed-point design from floating-point At last, we design fixed-point of traffic channel, time and frequency synchronization, DFE block in uplink and downlink. The tradeoff between performance and complexity are optimized through computer simulations.

Study on Spaceborne SAR System Performance Improvements Using Antenna Pattern Resynthesis in Presence of Element Failure (안테나 소자 결함을 고려한 안테나 빔 패턴 재합성을 통한 위성 SAR 성능향상에 대한 연구)

  • Kang, Min-Seok;Won, Young-Jin;Lim, Byoung-Gyun;Kim, Kyung-Tae
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.29 no.8
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    • pp.624-631
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    • 2018
  • To meet the requirements of various satellite synthetic aperture radar(SAR) system performance parameters, the characteristics of the antenna pattern should be analyzed. In this paper, we propose a method to improve the SAR system performance using an effective technique for optimizing antenna pattern synthesis in the presence of element failure. The desired antenna pattern can be synthesized by referring to the optimized antenna mask templates using the particle swarm optimization algorithm. In the simulation, the performance of the proposed method is verified by analyzing characteristics related to the SAR system performance parameters using antenna pattern regeneration.

Control Transfer Optimization using Control Performance Assessment Methodology (Control Performance Assessment 기법을 적용한 제어 전환 최적화)

  • Lee, Kwang-Dae;Oh, Eung-Se;Yang, Seung-Ok;Kim, Jong-Won;Jeon, Dang-Hee;Hur, Jung-Won
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.10b
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    • pp.425-426
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    • 2008
  • 발전소의 제어 시스템은 제어 기간이 길어짐에 따라 제어 기기의 운전 특성이 변화하므로 최초 설계 및 운전때의 성능과는 다른 제어 특성을 나타낸다. 따라서 주기적으로 제어 성능을 평가하고 평가 결과에 따라서 제어 기기의 성능 개선 작업과 제어 시스템의 제어기 상수 최적화 등의 작업을 통하여 제어 성능을 최적으로 유지하여 제어 목적을 달성하도록 하여야한다. 제어성능 평가기법은 제어 목표 값에 대한 추종성을 평가하는 Set Print Analysis 방법을 주로 사용한다. 평가 지표는 Integral Absolute Error(IAE)와 같은 Error Integral 값과 Minimum Variance방법이 실용적으로 사용된다. 본 논문에서는 Non-Minimum Phase 특성으로 인하여 초기 운전 모드에서 정상 운전 모듈로의 원활한 전환이 어려운 수위 제어 시스템에서 제어 전환을 위한 최적 제어기 상수를 구하기 위하여 CPA 방법을 적용하였다. 일반적으로 제어성 평가는 설정치 변화에 대한 추종성을 평가하지만 본 논문에서는 제어 전환 시의 제어성 평가를 통하여 최적의 제어 전환 상수를 구하고자 하였다. 적용 결과, CPA기법은 설정시 추종성뿐만 아니라 제어 과도에서의 제어 전환 변수의 주종성에 적용하여 제어 전환을 최적화하는데도 유용함을 확인하였다.

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An Analysis of PVFS Performance Optimization on Small Cluster System (소규모 클러스터 시스템에서의 PVFS 성능 최적화에 관한 연구)

  • Cho, Hyeyoung;Cha, Kwangho;Kim, Sungho
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.547-549
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    • 2007
  • Recently with increasing the use of parallel computing and cluster system which was connected high speed network, the interest about distributed and parallel file system is increasing. Specially, there are many researches, which focused on optimizing the performance of distributed and parallel file system for the more efficient use of cluster system. In this paper, we analyzed the performance of PVFS(Parallel Virtual File System) in small cluster system. In addition, to improve the PVFS performance we proposed the chancing the size of flow buffer according to the network speed and we optimized the PVFS performance on small cluster system.

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GA based Sequential Fuzzy Modeling Using Fuzzy Equalization and Linguistic Hedge (퍼지 균등화와 언어적 Hedge를 이용한 GA 기반 순차적 퍼지 모델링)

  • 김승석;곽근창;유정웅;전명근
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.11 no.9
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    • pp.827-832
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    • 2001
  • In this paper, we propose a sequentially optimization method for fuzzy inference system using fuzzy equalization and linguistic hedge. The fuzzy equalization does not require the usual learning step for generating fuzy rules. However, it is too sensitive for the given input-output data set. So, we adopt a sequential scheme which sequentially optimizes the fuzzy inference system. Here, the parameters of fuzzy membership function obtained from the fuzzy equalization are optimized by the genetic algorithm, and then they are also modified to increase the performance index using the linguistic hedge. Finally, we applied it to rice taste data and got better results than previous ones.

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