Evolutionary design related to the optimal design of Polynomial Neural Networks (PNNs) structure for model identification of complex and nonlinear system is studied in this paper. The PNN structure is consisted of layers and nodes like conventional neural networks but is not fixed and can be changable according to the system environments. three types of polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic is used in each node that is connected with various kinds of multi-variable inputs. Inputs and order of polynomials in each node are very important element for the performance of model. In most cases these factors are decided by the background information and trial and error of designer. For the high reliability and good performance of the PNN, the factors must be decided according to a logical and systematic way. In the paper evolutionary algorithm is applied to choose the optimal input variables and order. Evolutionary (genetic) algorithm is a random search optimization technique. The evolved PNN with optimally chosen input variables and order is not fixed in advance but becomes fully optimized automatically during the identification process. Gas furnace and pH neutralization processes are used in conventional PNN version are modeled. It shows that the designed PNN architecture with evolutionary structure optimization can produce the model with higher accuracy than previous PNN and other works.
모바일 기술이 발전함에 따라 모바일 장치들간의 파일 검색 문제가 더욱 중요한 문제로 부각되었다. 본 논문에서는 2계층 구조를 갖는 모바일 애드혹 네트워크에서 파일을 효율적으로 검색하기 위한 uniform grid, greedy, MIS P2P 시스템들을 제안한다. 이 시스템들에서 피어들은 슈퍼 피어와 서브 피어 2가지로 분류되고, 각 슈퍼 피어는 주변의 서브피어들을 관리한다. 제안하는 시스템들에서 피어가 파일 검색을 요청할 때, 검색 쿼리 메시지는 네트워크의 슈퍼 피어들을 통해서 전달되며, 이를 위해 각 슈퍼 피어는 이웃 슈퍼 피어를 연결하는 경로 역할을 하는 서브 피어들을 유지한다. 따라서 제안하는 시스템들은 멀티 브로드캐스팅을 피할 수 있고 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 실험 결과 제안하는 시스템들은 원하는 파일을 찾기 위한 평균 메시지 수를 통하여 1계층 P2P 시스템보다 좋은 성능을 보였다. 특히, 그 중 MIS는 동일한 탐색 정확도를 유지하면서 평균 메시지 수가 48.9% 줄어드는 성능 향상을 보였다.
인터넷상에서 IP QoS를 제공하기 위한 IntServ와 DiffServ 구조 중 현재 DiffServ가 기술적, 경제적으로 현실적인 방안으로 받아들여지고 있다. 본 논문에서는 DSL 광대역 접속망에 적용될 수 있는 몇 가지 DiffServ QoS 지원 방안을 제시하고, 각 방안의 장단점 분석을 통해 기존 최선형 DSL망으로부터 DiffServ QoS지원 DSL망으로의 바람직한 이행 경로를 제시하고자 한다. DSL망은 전 세계적으로 최근에 매우 광범위하게 구축되어 있기 때문에 DiffServ QoS 지원 방안 설계 시에 다양한 QoS 서비스의 효율적인 제공뿐만 아니라, QoS 지원을 위한 신규 투자비용, 기존의 QoS 미지원 시스템과의 호환성, 기존 과금 체계와의 호환성 등이 중요하게 고려되어야 한다. 본 논문은 DSL망을 위한 DiffServ QoS 지원 방안들을 단기적으로 적용할 수 있는 정적 DiffServ 방안과 장기적으로 적용할 수 있는 동적 DiffServ 방안으로 구분하여 제시한다. 정적 DiffServ 지원 방안은 가입자 단위의 DiffServ QoS를 제공하는 평면적 DiffServ와 가입자 단위의 DiffServ QoS와 서비스 단위의 DiffServ QoS를 동시에 제공하는 구조적 DiffServ 방안을 포함하고, 동적 DiffServ 방안은 P2P(Peer to Peer) 멀티미디어 응용에 적용될 수 있는 직접 DiffServ와 ASP(Application Service Provider) 응용에 적용될 수 있는 간접 DiffServ를 포함한다.
Shuhe, Zhao;Xiuwan, Chen;Junfeng, Chen;Yinghai, Ke
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.1337-1339
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2003
In this article, a new remote sensing image fusion model based on modified Kohonen networks is given. And a new fusion rule based on modified voting rule was established. Select Shaoxing City as the study site, located at Zhejiang Province, P.R.China. The fusion experiment between Landsat TM data (30m) and IRS-C Pan data (5.8m) was performed using the given fusion method. The fusion results show that the new method can gain better result in apply ing to the lower hill area, and the whole classification accuracy was 10% higher than the basic Kohonen method. The confusion between the woodlands and the waterbodies was also diminished.
A V-bending test was performed in order to predict springback of high-strength steel sheets under various conditions. The results of V-Bending test were analyzed with artificial neural networks and FE-simulation, respectively, for the tool design. The results of design are discussed. The bending test result using the tool designed with artificial neural networks was about 92˚. However, the bending test result using the tool designed FE-simulation was about 94.5˚. Artificial neural networks are a useful tool along with FE-simulation in predicting springback.
An artificial neural network (ANN) application is presented for flexural and axial vibration analysis of elastic beams with various support conditions. The first three natural frequencies of beams are obtained using multi layer neural network based back-propagation error learning algorithm. The natural frequencies of beams are calculated for six different boundary conditions via direct solution of governing differential equations of beams and Rayleigh's approximate method. The training of the network has been made using these data only flexural vibration case. The trained neural network, however, had been tested for cantilever beam (C-F), and both end free (F-F) in case the axial vibration, and clamped-clamped (C-C), and Guided-Pinned (G-P) support condition in case the flexural vibrations which were not included in the training set. The results found by using artificial neural network are sufficiently close to the theoretical results. It has been demonstrated that the artificial neural network approach applied in this study is highly successful for the purposes of free vibration analysis of elastic beams.
본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.
In this paper, a fault location algorithm is suggested for line to line faults in distribution networks. Conventional fault location algorithms use the symmetrical component transformation, a very useful tool for transmission network analysis. However, its application is restricted to balanced network only. Distribution networks are, in general, operated in unbalanced manners, therefore, conventional methods cannot be applied directly, which is the reason why there are few research results on fault location in distribution networks. Especially, the line to line fault is considered as a more difficult subject. The proposed algorithm uses direct 3-phase circuit analysis, which means it can be applied not only to balanced networks but also to unbalanced networks like distribution a network. The comparisons of simulation results between one of conventional methods and the suggested method are presented to show its effectiveness and accuracy.
This paper presents a fault location algorithm using direct 3-phase circuit analysis for distribution power networks. The unbalanced feature of distribution networks due to single phase loads or asymmetric operation prohibits us from using the conventional symmetrical component transformation. Even though the symmetrical component transformation provides us with a very easy tool in three phase network analysis, it is limited to balanced systems in utilizing its strong point, which is not suitable for distribution networks. In this paper, a fault location algorithm using direct 3-phase circuit analysis is developed. The algorithm is derived and it Is shown that the proposed method if we use matrix inverse lemma, is not more difficult then the conventional methods using symmetrical component transformation. Since the symmetrical component transformation is not used in the suggested method, unbalanced networks also can be handled with the same difficulty as balanced networks. The case study results show the correctness and effectiveness of the proposed algorithm.
봇넷은 악성 코드에 의해 감염된 봇 호스트들로 이루어진 네트워크를 의미한다. 보편적으로 쓰이고 있는 Centralized 봇넷의 경우 상대적으로 C&C 서버의 위치 탐지가 용이한 반면, P2P 봇넷은 여러가지 회피 기술로 인해 봇넷의 구조를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 라우터를 기준으로 내부, 외부 네트워크를 구분하고 내부와 외부 네트워크의 송수신 패킷의 경로, 감염 확률을 통해 봇넷을 탐지하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 P2P 봇넷 탐지 방법인 Dye-Pumping의 한계를 개선하였으며, 이는 단위 네트워크 내의 P2P 봇 호스트들을 탐지하고 이들의 활동을 사전에 방지하여 P2P 봇넷이 외부로 확산되는 것을 막을 수 있는 기술 마련의 기초로써 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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