• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권9호
• /
• pp.4087-4107
• /
• 2016

The current cloud computing paradigm is still vulnerable to a significant number of system failures. The increasing demand for fault tolerance and resilience in a cost-effective and device-independent manner is a primary reason for creating an effective means to address system dependability and availability concerns. This paper focuses on online failure prediction for cloud computing systems using system runtime data, which is different from traditional tolerance techniques that require an in-depth knowledge of underlying mechanisms. A 'failure prediction' approach, based on Cloud Theory (CT) and the Hidden Markov Model (HMM), is proposed that extends the HMM by training with CT. In the approach, the parameter ω is defined as the correlations between various indices and failures, taking into account multiple runtime indices in cloud computing systems. Furthermore, the approach uses multiple dimensions to describe failure prediction in detail by extending parameters of the HMM. The likelihood and membership degree computing algorithms in the CT are used, instead of traditional algorithms in HMM, to reduce computing overhead in the model training phase. Finally, the results from simulations show that the proposed approach provides very accurate results at low computational cost. It can obtain an optimal tradeoff between 'failure prediction' performance and computing overhead.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.185-191
• /
• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• International Journal of Automotive Technology
• /
• 제4권4호
• /
• pp.181-191
• /
• 2003

Since the nonlinearity and uncertainties which inherently exist in vehicle system need to be considered in active suspension control law design, this paper proposes a new control strategy for active vehicle suspension systems by using a combined control scheme, i.e., respectively using a genetic algorithm (GA) based self-tuning PID controller and a fuzzy logic controller in two loops. In the control scheme, the PID controller is used to minimize vehicle body vertical acceleration, the fuzzy logic controller is to minimize pitch acceleration and meanwhile to attenuate vehicle body vertical acceleration further by tuning weighting factors. In order to improve the adaptability to the changes of plant parameters, based on the defined objectives, a genetic algorithm is introduced to tune the parameters of PID controller, the scaling factors, the gain values and the membership functions of fuzzy logic controller on-line. Taking a four degree-of-freedom nonlinear vehicle model as example, the proposed control scheme is applied and the simulations are carried out in different road disturbance input conditions. Simulation results show that the present control scheme is very effective in reducing peak values of vehicle body accelerations, especially within the most sensitive frequency range of human response, and in attenuating the excessive dynamic tire load to enhance road holding performance. The stability and adaptability are also showed even when the system is subject to severe road conditions, such as a pothole, an obstacle or a step input. Compared with conventional passive suspensions and the active vehicle suspension systems by using, e.g., linear fuzzy logic control, the combined PID and fuzzy control without parameters self-tuning, the new proposed control system with GA-based self-learning ability can improve vehicle ride comfort performance significantly and offer better system robustness.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.382-391
• /
• 2006

본 연구는 경쟁 및 협력현상을 중심으로 항만을 체계적으로 분류하는 방법 및 모델을 제시하기 위하여 유럽지역 21개 항만들을 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과, 대상지역 21개 주요 항만은 총 6가지의 독자적인 위상을 갖는 항만군으로 분류됨을 확인하였다. 가장 경쟁에서 우위를 점하는 항만은 네덜란드의 로테르담항만이 차지하였으며, 이를 근접한 위치에서 추격하는 항만군은 함부르그와 엔트워프항만이 속한 B 군집으로 확인되었다. 이상의 상위 항만군과 경쟁의 관계를 갖고 있지 않으나, 협력전략이 필요한 항만군으로는 A군집 6개 항만과 E군집 4개 항만이 도출되었다. 또한, 항만의 보다 나은 서비스를 위하여 다양한 전략이 요청되는 항만군은 D군집 6개 항만과 F군집 2개 항만으로 제시되었다. 한편, 방법론을 통하여 제시된 각 군집내의 항만의 소속 정도을 통하여 향후 변화가능성, 성장가능성 등도 파악할 수 있어 향후 연구대상지역의 항만들을 분류하고 분석하는 문제에 매우 유용한 시사점을 제공하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권5호
• /
• pp.691-696
• /
• 2022

본 연구는 영어 능력 수준을 구별할 수 있는 어휘적 정교화 특징이 무엇인지를 자동화된 어휘 분석 프로그램인 TAALES를 활용하여 탐색하였다. 300명의 한국 대학생이 쓴 총 600개의 에세이가 ICNALE 코퍼스에서 추출되었고 SPSS 프로그램의 판별 분석이 수행되었다. 판별 분석 결과 한국 대학생을 상. 중. 하의 세 개의 영어 능력 수준으로 유의미하게 구분하는 어휘 특성은 SUBTLEXUS 코퍼스의 내용어 빈도, 내용어의 어휘 습득 연령, 기능어의 어휘 결정 반응 평균 시간, 상위어 동사로 나타났다. 영어 능력 수준이 높은 상 수준 학생은 SUBTLEXUS 코퍼스에 빈번하게 나오는 어휘는 많이 사용하지 않았고, 어휘 습득 연령이 높고 어휘 결정 과업에서 평균 반응시간이 길게 나타난 정교화된 어휘와 구체적인 동사를 많이 사용한 특징이 있다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권4D호
• /
• pp.573-580
• /
• 2006

포화차두시간은 신호시간 설계와 교차로 용량추정에 있어서 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 현재의 기법은 신호교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 요인들 중 정성적인 요인들을 다루기에는 부적절하다. 본 연구에서는 퍼지적 성격을 가진 정성적 인자인 강우조건과 주변 밝기정도를 선택하여 ANFIS를 이용해서 현장에서 관측된 관측치와 입 출력 데이터 집합의 학습을 통해 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 강우조건은 강우량에 따라 3개의 퍼지변수로, 주변 밝기정도는 2개의 퍼지변수로 구분하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 관측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE)와 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.993, 0.0289, 0.00173으로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가 된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권9호
• /
• pp.1905-1912
• /
• 2009

FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습 구조는 일반화된 델타 학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 2차원 좌표 평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.736-741
• /
• 2006

분류 시스템은 데이터 전처리 모듈, 학습모듈, 의사결정모듈로 구성되어 있으며 지능형시스템의 중요한 구성요소로 활용되어왔다. 특히 학습모듈은 사전정보를 제공하므로 분류를 위한 핵심 역할을 수행하여 왔다. 기존의 학습을 위한 기법은 주로 승자독점방식으로 데이터를 처리하므로 경계가 불명확한 대부분의 실세계 응용에 적합하지 못하다. 또한 학습 알고리즘에 필요한 데이터를 한꺼번에 준비해야 하지만 이는 일반적으로 가능하지 않은 경우가 많다. 이를 위하여 본 논문에서는 점증적 학습 퍼지신경망, FNN-I,를 이용한 적응 분류모델을 설계한다. 이 모델에서는 유용하게 정보를 표현하기 위하여 퍼지이론을 도입하고 계속적으로 모여지는 데이터를 가지고 점증적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제안된 모델을 컴퓨터 바이러스 분류를 위한 실제 데이터에 적용하여 점증적으로 학습할 수 있고 효과적으로, 새로운 바이러스 데이터를 분류할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권8호
• /
• pp.964-973
• /
• 1999

본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권12호
• /
• pp.2329-2334
• /
• 2006

본 논문에서는 기존의 conting 구성 프로그램의 단점인 단편들 간의 결합 실패를 보완하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 긴 DNA의 염기 서열을 자동 서열 분석기로 한번에 분석 가능한 약 700개의 단편들을 한 주형으로 만들어 PCR 방법으로 클론 3을 생성 후, $600\sim700$개의 길이로 단편화하여 기준 주형과 비교하여 일치율을 계산한다. 이때 Compute Agreement 알고리즘을 이용하여 일치율을 계산하는 시간을 단축시킨다. 계산된 단편 쌍들의 중첩 정도를 기준으로 주형마다 2개의 결합 후보 단편을 추출하여 추출된 각 단편들의 일치율과 각 DNA 염기의 A,G,C,T 소속도 및 각 A,G,C,T 이 전 빈도수를 퍼지 추론 규칙을 이용하여 결합 여부를 판단한다. 본 논문에서는 결정된 최 적의 비교 단편을 결합하고, 더 이상 단편이 없을 때까지 반복하여 서열 결합을 완성한다. 실험을 위해 완성된 단백질 지놈인 'Synechocystis PCC6803'을 각각 1만개, 10만개씩 추출하여 $600{\sim}700$개의 길이를 가진 단편을 생성하였으며, 이 단편을 임 의의 mutation을 유발하여 실험한 결과, FAP 프로그램보다 속도가 줄어들었으며, conting 구성 프로그램의 단점 인 결합 실패가 발생하지 않았다.