• Title/Summary/Keyword: 최적구조

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Genetically Optimized Self-Organizing Fuzzy-Set based Polynomial Neural Networks (유전론적 최적 자기구성 퍼지 집합 기반 다항식 뉴럴네트워크)

  • 노석범;오성권
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.303-306
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    • 2004
  • 기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

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Optimal Design of a Vibration Absorber Against Machine Tool Chatter (공작기계 채터 방지를 위한 진동흡수기의 최적설계)

  • 김광준
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.8 no.2
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    • pp.162-170
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    • 1984
  • 대부분의 동적댐퍼들은 주구조물의 진동진폭을 정해진 주파수 변위내에서 최대로 줄이는 것을 목 표로 한다. 그러나 공작기계의 안정성은 시편과 공구사이의 상대변위와 절삭력에 의해 결정되는 전달함수의 최대크기에 의해서보다는 실수부분의 최소치에 의해 결정된다는 것이 잘 알려져 있 다. 본 논문에서는 이 사실에 착안하여 공작기계에서 발생하는 채터를 흡수하기 위한 최적의 댐 퍼를 설계하는 절차를 제시하고 1 자유도로 대표될 수 있는 구조물의 경우에 대하여 구체적인 방 법을 예시하였다. 종래의 최적 댐퍼의 성질을 구하는 방법에 비해 수학적인 절차가 약간 복잡해 지기는 하나 전산기를 이용하여 큰 어려움이 없이 최적의 설계자료를 얻을 수 있다. 댐퍼 질량이 정해졌을 때 감쇠율과 스프링 계수를 변수로 하는 목표함수가 하나의 식으로 유도될 수 없기 때 문 에 간단한 최적화 방법으로 이변수 황금분할법을 사용하였다. 수치적인 예를 통하여 종래의 다른 방법에 의한 결과와 비교하고 제안된 방법론의 타당성을 입증하였다.

Fast Parallel Algorithm For Optimal Stack Filter Design (최적 스택필터 설계를 위한 고속병렬기법)

  • Yoo, Ji-Sang
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.36S no.2
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    • pp.88-95
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    • 1999
  • Stack filters are a class of digital nonlinear filters with excellent properties for signal restoration. Unfortunately, present algorithms for designing stack filters with large window size are limited in applications by their computational overhead and serial nature. In this paper, new, highly-parallel algorithm is developed for determining a stack filter which minimizes the mean absolute error criterion. It retains the iterative nature of the present adaptive algorithm, but significantly reduces the number of required to converge to an optima filter. A proof is also give that the proposed algorithm converges to an optimal stack filter.

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Optimial Identification of Fuzzy-Neural Networks Structure (퍼지-뉴럴 네트워크 구조의 최적 동정)

  • 윤기찬;박춘성;안태천;오성권
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.03a
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    • pp.99-102
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    • 1998
  • 본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

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Optimal Memory Management of Viterbi Decoder (비터비 복호기의 최적 메모리 제어)

  • 조영규;정차근
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2003.06a
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    • pp.234-237
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    • 2003
  • 본 논문은 이동 통신 및 IEEE 802.lla WLAN에서 사용하고 있는 컨벌루셔널 부호의 복호기인 비터비 복호기의 SMU(Survivor Metric Unit)의 최적 메모리 제어에 관한 연구이다. 비터비 복호기기 구조는 크게 BMU, ACSU, SMU부로 구성된다. 이때 SMU부는 최적의 경로를 역추적 하여 최종 복호 데이터를 출력해 주는 블록으로, 역추적 길이에 따라 메모리 사용 양과 복호 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 최적 메모리 제어 알고리즘을 제안함으로써 복호 속도의 향상과 메모리 사용 양을 줄이는 방법을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 기존의 비터비 복호기와 역추적 길이에 따른 비터비 복호기의 성능을 실험을 통해 분석함으로써 제안 방법의 객관적인 성능을 분석한다.

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Design of Optimized Fuzzy Controller for Rotary Inverted Pendulum System Using HFC-based Genetic Algorithms (계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 이용한 회전형 역 진자 시스템의 최적 Fuzzy 제어기 설계)

  • Jung, Seung-Hyun;Choi, Jeoung-Nae;Oh, Sung-Kwun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.306-307
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    • 2007
  • 본 논문은 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA)을 이용하여 회전형 역 진자 시스템의 최적 Fuzzy 제어기 설계를 제안한다. 탐색 공간이 크거나 복잡한 최적해 탐색문제에 대해 조기 수렴 문제를 내제하고 있는 기존의 유전자 알고리즘의 해결방안으로 병렬 유전자 알고리즘이 개발되었으며, HFCGA는 병렬 유전자 알고리즘의 한 구조이다. 본 논문에서는 회전형 역 진자 시스템에 대해 LQR 제어기와 유사한 형태의 Fuzzy 제어기를 구성하고, HFCGA를 이용하여 최적의 제어기 파라미터들을 구한다. 그리고 시뮬레이션 및 실제 공정에 적용하여 LQR 제어기와 설계된 제어기의 성능을 평가한다.

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The performance Evaluation of SA filters for images corrupted by mixed noise (혼합 잡음 영상에서 SA 필터의 성능 분석)

  • Song, Jong-Kwan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.3
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    • pp.471-478
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    • 2007
  • The SA fillers encompass a large class of filters based on order statistics as veil as linear FIR filters. Using SA later structure, it is possible to design linear and non-linear filters under a unified framework. In this paper SA filters are applied to an image smoothing problem for mixed noise. Original image is contaminated by Gaussian and impulsive noise. Optimal SA filters are designed and applied to contaminated image. The experimental result shows that SA filters outperform linear FIR and ordering-based nonlinear filters.

The Optimal Assembly Implementation of Revised CHAM on 8-bit AVR Processor (8-bit AVR 프로세서 상의 Revised CHAM 어셈블리 최적 구현)

  • Kwon, Hyeok-Dong;Kim, Hyun-Ji;Park, Jae-Hoon;Sim, Min-Joo;Seo, Hwa-Jeong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.161-164
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    • 2020
  • 경량 암호는 컴퓨팅 파워가 부족한 저사양 프로세서를 위해 개발되었다. CHAM은 국산 경량 암호 중 하나로, 세 가지의 규격을 제공하며 ARX 구조를 사용한 암호이다. CHAM 발표 이후, 라운드 수를 조절하여 성능을 향상시킨 Revised CHAM이 제안되었다. 기존 CHAM은 8-bit AVR 프로세서 상에서 최적 구현이 이루어졌지만, 최신 기술인 Revised CHAM은 해당 구현물이 존재하지 않는다. 따라서 8-bit AVR 프로세서를 대상으로 Revised CHAM-64/128을 최적 구현하여 최상의 성능으로 연산이 진행되도록 한다. 본 논문에서는 최적 구현에 사용한 기법들을 소개하며, 기존에 제안된 기법과 성능 비교를 통해 본 기법의 우수함을 서술한다.

The Efficient Edge Detection using Genetic Algorithms and Back-Propagation Network (유전자와 역전파 알고리즘을 이용한 효율적인 윤곽선 추출)

  • Park, Chan-Lan;Lee, Woong-Ki
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.11
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    • pp.3010-3023
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    • 1998
  • GA has a fast convergence speed in searching the one point around optimal value. But it's convergence time increase in searching the region around optimal value because it has no regional searching mechanism. BP has the tendency to converge the local minimum because it has global searching mechanism. To overcome these problems, a method in which a genetic algorithm and a back propagation are applied in turn is proposed in this paper. By using a genetic algorithm, we compute optimal synaptic strength and offset value. And then, these values are fed to the input of the back propagation. This proposed method is superior to each above method in improving the convergence speed.

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A Design of Optimal Path Search Algorithm using Information of Orientation (방향성 정보를 이용한 최적 경로 탐색 알고리즘의 설계)

  • Kim Jin-Deog;Lee Hyun-Seop;Lee Sang-Wook
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.9 no.2
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    • pp.454-461
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    • 2005
  • Car navigation system which is killer application fuses map management techniques into CPS techniques. Even if the existing navigation systems are designed for the shortest path, they are not able to cope efficiently with the change of the traffic flow and the bottleneck point of road. Therefore, it is necessary to find out shortest path algorithm based on time instead of distance which takes traffic information into consideration. In this paper, we propose a optimal path search algorithm based on the traffic information. More precisely. we introduce the system architecture for finding out optimal paths, and the limitations of the existing shortest path search algorithm are also analyzed. And then, we propose a new algorithm for finding out optimal path to make good use of the orientation of the collected traffic information.