• Title/Summary/Keyword: 편차 함수

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Optimization of Generalized Regression Neural Network Using Statistical Processing (통계적 처리를 이용한 일반화된 회귀 신경망의 분류성능의 최적화)

  • Kim, Geun-Ho;Kim, Byun-Whan
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.07d
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    • pp.2749-2751
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    • 2002
  • 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마을 분류하는 새로운 알고리즘을 보고한다. 데이터분포를 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스 인자을 이용하여 9 종류의 데이터을 발생하였다. 각 데이터에 대하여 GRNN의 학습인자를 최적화하였으며, 모델성능은 예측과 분류 정확도로 나누어 바이어스와 학습인자의 함수로 분석하였다. 바이어스는 모델성능에 상당한 영향을 주었으며, 학습인자와의 상호작용을 통하여 완전 분류를 이루었다.

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Coordinated Load-Balancing in Chord System (Chord 시스템에서의 협력을 통한 로드 밸런싱 기법)

  • 강영상;염헌영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04d
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    • pp.289-291
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    • 2003
  • Peer-to-Peer Network에서의 object위치 정보의 배치 및 라우팅 방법인 Chord시스템은 node ID와 object ID생성에 있어서 SHA-1과 같은 해쉬 함수를 사용한다. Chord object위치 정보 관리에 있어서 해쉬에 의해 저절로 load-balancing을 기대하나 실험에 의하면 노드별 load에는 상당한 편차가 있음이 나타난다. 그러므로 이 논문에서는 각 node간 협력을 통하여 보다 효과적인 load-balancing을 제공하는 CLCS 기법을 제안한다.

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Computation of Noncentral T Probabilities using Neural Network Theory (신경망이론에 의한 비중심T분포 확률계산)

  • Gu, Son-Hee
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.1
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    • pp.177-183
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    • 1997
  • The cumulative function of the noncentral t distribution calculate power in testing equality of means of two normal populations and confidence intervals for the ratio of population mean to standard deviation. In this paper, the evaluation of the cumulative function of noncentral t distribution is applied to the neural network consists of the multi-layer perception structure and learning process has the algorithm of the backpropagation. Numerical comparisons are made between the Fisher's values and the results obtained by neural network theory.

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An Image Contrast Enhancement Method Using Brightness Preseving on the Linear Approximation CDF (선형 추정 CDF에서 밝기 보존을 이용한 이미지 콘트라스트 향상 기법)

  • Cho Hwa-Hyun;Choi Myung-Ryul
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.11B no.7 s.96
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    • pp.779-784
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    • 2004
  • In this paper, we have proposed an image contrast control method using brightness preserving on the FPD(Flat Panel Display). The proposed method can be easily applied to the FPD required real-time processing, since hardware complexity is greatly reduced using linear approximation method of CDF(Cumulative Density Function). For effective processing of the proposed algorithm, we have utilized the sample value of CDF and Barrel Shift. Visual test and standard deviation of their histogram have been introduced to evaluate the resultant output images of the pro-posed method and the original ones.

An Efficient Iterative Inverse Kinematic Analysis for General Robot Manipulators Using Near Position (근접 위치를 이용한 일반적인 로봇 매니퓰레이터의 효율적인 반복적 역기구학 해석 문제)

  • 강성철;조소형;김문상;조선휘
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.15 no.5
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    • pp.1640-1648
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    • 1991
  • 본 연구에서는 이러한 편사 함수 최소화의 방법을 적용함에 있어 보다 안정된 수렴성과 계산 시간을 단축시키기 위하여 근접 위치 방법(near position method)을 개 발하여 적용하였다. 근접 위치 방법이란 이론적 해석법으로 풀기가 불가능한 기구학 을 갖는 6관절 로봇을 반복적 해석법을 사용한다는 것을 전제로 하여, 초기 위치를 목 표 위치에 가능한 근접하게 잡아서 반복 계산을 수행하는 방법으로써 로봇의 기구학적 자세에 따른 수렴의 불안정성을 방지하고, 계산 시간을 단축하는데 그 목적이 있다.

Modified Scan Line Based Generalized Symmetry transform with selectively Directional Attention (선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔 라인 일반화 대칭 변환)

  • Kim, Dong Su
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.38 no.4
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    • pp.87-87
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    • 2001
  • 일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.

Contrast Enhancement Algorithm Using Temporal Decimation Method (영상의 공간적 축소방법을 이용한 콘트라스트 향상 알고리즘)

  • Yun Jong-Ho;Cho Hwa-Hyun;Park Jin-Sung;Choi Myung-Ryul;Choi In-Seok
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.8 no.9
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    • pp.1187-1194
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    • 2005
  • In this paper, new contrast enhancement algorithms that use temporal decimation method and approximated CDF(Cumulative Distribution Function) are proposed. They reduce the amount of computation which is required for image contrast enhancement. Simulation results show that the algorithms can achieve significant reduction in the computational cost and the hardware complexity. Visual test and standard deviation of their histogram have been introduced to evaluate the resultant output images of the proposed method and the original ones.

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Stochastic Finite Element Analysis of Semi-infinite Domain by Weighted Integral Method (가중적분법에 의한 반무한영역의 추계론적 유한요소해석)

  • 최창근;노혁천
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.12 no.2
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    • pp.129-140
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    • 1999
  • 추계론적 해석은 구조계 내의 해석인수에 존재하는 공간적 또는 시간적 임의성이 구조계 반응에 미치는 영향에 대한 고찰을 목적으로 한다. 확률장은 구족계 내에서 특정한 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 구조계 반응에 대한 이들 확률장의 영향 평가를 위하여 통계학적 추계론적 해석과 비통계학적 추계론적 해석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비통계학적 추계론적 해석방법 중의 하나인 가중적분법을 제안하였다. 특히 구조계의 공간적 임의성이 큰 특성을 가지고 있는 반무한영역에 대한 적용 예를 제시하고자 한다. 반무한영역의 모델링에는 무한요소를 사용하였다. 제안된 방법에 의한 해석 결과는 통계학적 방법인 몬테카를로 방법에 의한 결과와 비교되었다. 제안된 가중적분법은 자기상관함수를 사용하여 확률장을 고려하므로 무한영역의 고려에 따른 해석의 모호성을 제거할 수 있다. 제안방법과 몬테카를로 방법에 의한 결과는 상호 잘 일치하였으며 공분산 및 표준편차는 무한요소의 적용에 의하여 매우 개선된 결과를 나타내었다.

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Analysis on Forward/Backward Current Distribution and Off-current for Doping Concentration of Double Gate MOSFET (DGMOSFET의 도핑분포에 따른 상 · 하단 전류분포 및 차단전류 분석)

  • Jung, Hakkee
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.10
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    • pp.2403-2408
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    • 2013
  • This paper has analyzed the change of forward and backward current for channel doping concentration to analyze off-current of double gate(DG) MOSFET. The Gaussian function as channel doping distribution has been used to compare with experimental ones, and the two dimensional analytical potential distribution model derived from Poisson's equation has been used to analyze the off-current. The off-current has been analyzed for the change of projected range and standard projected range of Gaussian function with device parameters such as channel length, channel thickness, gate oxide thickness and channel doping concentration. As a result, this research shows the off-current has greatly influenced on forward and backward current for device parameters, especially for the shape of Gaussian function for channel doping concentration.

Stochastic FE Analysis of Plate Structure (평판구조의 추계론적 유한요소해석)

  • 최창근;노혁천
    • Computational Structural Engineering
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    • v.8 no.1
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    • pp.127-136
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    • 1995
  • In this paper the stochastic FE analysis considering the material and geometrical property of the plate structure is performed by the weighted integral method. To consider the stochasity of the material and geometrical property, the stochastic field is assumed respectively. The mean value of the stochastic field is 0 and the value of variance is assumed as 0.1. The characteristics of the assumed stochastic field is represented by auto-correlation function. This auto-correlation function is used in evaluating the response variability of the plate structure. In this study a new auto-correlation function is derived to concern the uncertainty of the plate thickness. The newly derived auto-correlation function is a function of auto-correlation function and coefficient of variation of the assumed stochastic field. The two results, obtained by proposed Weighted Integral method and Monte Carlo Simulation method, are coincided with each other and these results are almost equal to the theoretical result that is derived in this study. In the case of considering the variability of plate thickness, the obtained result is well coincide with those of Lawrence and Monte Carlo simulation.

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