• 제목/요약/키워드: Gradient descent method

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Hybrid Atmospheric Compensation in Free-Space Optical Communication

  • Wang, Tingting;Zhao, Xiaohui
    • Journal of the Optical Society of Korea
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    • 제20권1호
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    • pp.13-21
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    • 2016
  • Since the direct-gradient (DG) method uses the Shack-Hartmann wave front sensor (SH-WFS), based on the phase-conjugation principle, for atmospheric compensation in free-space optical (FSO) communication, it cannot effectively correct high-order aberrations. While the stochastic parallel gradient descent (SPGD) can compensate the distorted wave front, it requires more calculations, which is sometimes undesirable for an FSO system. A hybrid compensation (HC) method is proposed by properly using the DG method and SPGD algorithm to improve the performance of FSO communication. Simulations show that this method can well compensate wave-front aberrations and upgrade the coupling efficiency with few computations, preferable correction results, and rapid convergence rate.

학습기능을 사용한 MIMO 퍼지추론 방식 (MIMO Fuzzy Reasoning Method using Learning Ability)

  • 박진현;이태환;최영규
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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    • pp.175-178
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    • 2008
  • Z. cao는 Relation matrix를 사용한 정밀한 추론이 가능한 NFRM(New fuzzy reasoning method)을 제안하였다. 이는 추론의 규칙 수가 적음에도 불구하고 Mamdani의 퍼지추론 방식에 비하여 좋은 성능을 보였다. 그러나 대부분의 퍼지스템의 경우, MIMO 시스템에 적용시 피지추론규칙을 도출해 내기 힘들고 많은 규칙의 수가 요구되는 단점을 갖는다. 그러므로 본 연구자에 의하여 과거에 Z. Cao's의 퍼지추론 방법을 MIMO 시스템으로 확장된 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하였다. 본 연구에서는 제안된 퍼지추론 방식의 relation matrix를 시행착오법에 의해 소요되는 많은 시간과 노력을 줄이고, 더욱 정밀한 추론 성능의 개선을 위하여 경사감소학습법을 사용한 학습기능을 갖는 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하고자 한다. 모의실험은 2축 로봇의 역기구학 문제를 푸는데 적용하여 제안된 추론방식이 좋은 성능을 보였다.

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비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어 (Adaptive fuzzy sliding mode control for nonlinear systems)

  • 서삼준;서호준;김동식
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.684-688
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    • 1996
  • In this paper, to overcome drawbacks of variable structure control system a self-tuning fuzzy sliding mode control algorithm using gradient descent method is proposed. The proposed method has the characteristics which are viewed in conventional VSC, e.g. insensitivity to a class of disturbance, parameter variations and uncertainties in the sliding mode. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to a one-degree of freedom robot arm. The results show that both alleviation of chattering and performance are achieved.

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Orthogonal Least Square Approach to Nonstationary Source Separation

  • 최희열;최승진
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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    • pp.41-44
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    • 2002
  • Blind source separation (BSS) is a fundamental problem that is encountered in many practical applications. In most existing methods, stationary sources are considered higher-order statistics is necessary either explicitly or implicitly. But, many natural signals are nonstationary, and it is possible to perform BSS using only second-order statistics. Our method is based on only second order statistics. The algorithms are developed using the gradient descent method in orthogonality constraint and their performance is confirmed by numerical experiments.

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그래프 신경망에 대한 그래디언트 부스팅 기법 (A Gradient Boosting Method for Graph Neural Networks)

  • 장은조;이기용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.574-576
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    • 2022
  • 최근 여러 분야에서 그래프 신경망(graph neural network, GNN)이 활발히 연구되고 있다. 하지만 지금까지 대부분의 GNN 연구는 단일 GNN 모델의 성능을 향상하는 데 집중되었다. 본 논문에서는 앙상블(ensemble) 기법의 대표적 기법인 그래디언트 부스팅(gradient boosting)을 이용하여 GNN의 앙상블 모델을 만드는 방법을 제안한다. 제안 방법은 앞서 만들어진 GNN의 오차를 경사 하강법(gradient descent)을 이용하여 감소시키는 방향으로 다음 GNN을 생성한다. 이 과정을 반복하여 GNN의 최종 앙상블 모델을 얻는다. 실험에서 GNN의 대표적인 모델인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 제안 방법을 적용하여 앙상블 모델을 생성한 결과, 단일 GCN 모델에 비해 노드 분류 정확도가 11.3%p까지 증가하였음을 확인하였다.

낸드 플래시 메모리의 불량 발생빈도를 이용한 저장장치의 수명 예측 최적화 방법 (A method for optimizing lifetime prediction of a storage device using the frequency of occurrence of defects in NAND flash memory)

  • 이현섭
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.9-14
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    • 2021
  • 고신뢰성을 요구하는 컴퓨팅 시스템에서 저장장치의 수명예측방법은 데이터 보호뿐만 아니라 활용성을 극대화 할 수 있기 때문에 시스템 관리하기 위한 중요한 요소 중 한 가지이다. 최근 여러 저장시스템에서 저장장치로 사용되고 있는 SSD(Solid State Drive)의 수명은 이를 구성하고 있는 낸드 플래시 메모리의 수명이 실질적인 수명과 연결된다. 따라서 SSD를 이용하여 구성한 저장시스템에서는 낸드 플래시 메모리의 수명을 정확하고 효율적으로 예측하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리 불량 발생빈도를 이용하여 플래시 메모리 기반 저장장치의 수명 예측을 최적화할수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 DWPD(Drive Writes Per Day) 단위로 데이터를 처리할 때 발생하는 불량 발생빈도를 수집하기 위한 비용 매트릭스(Cost Metrix)를 설계한다. 그리고 경사하강법(Gradient Descent)을 이용하여 수명의 마감이 발생하는 경사도까지 남은 비용을 예측하는 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 임의의 불량이 발생했을 때 제안하는 방법을 통한 수명예측의 우수성을 증명했다.

Stochastic Gradient Descent Optimization Model for Demand Response in a Connected Microgrid

  • Sivanantham, Geetha;Gopalakrishnan, Srivatsun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권1호
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    • pp.97-115
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    • 2022
  • Smart power grid is a user friendly system that transforms the traditional electric grid to the one that operates in a co-operative and reliable manner. Demand Response (DR) is one of the important components of the smart grid. The DR programs enable the end user participation by which they can communicate with the electricity service provider and shape their daily energy consumption patterns and reduce their consumption costs. The increasing demands of electricity owing to growing population stresses the need for optimal usage of electricity and also to look out alternative and cheap renewable sources of electricity. The solar and wind energy are the promising sources of alternative energy at present because of renewable nature and low cost implementation. The proposed work models a smart home with renewable energy units. The random nature of the renewable sources like wind and solar energy brings an uncertainty to the model developed. A stochastic dual descent optimization method is used to bring optimality to the developed model. The proposed work is validated using the simulation results. From the results it is concluded that proposed work brings a balanced usage of the grid power and the renewable energy units. The work also optimizes the daily consumption pattern thereby reducing the consumption cost for the end users of electricity.

고속하다마드 변환을 이용한 적응 필터의 구현 (Implementation of adaptive filters using fast hadamard transform)

  • 곽대연;박진배;윤태성
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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    • pp.1379-1382
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    • 1997
  • We introduce a fast implementation of the adaptive transversal filter which uses least-mean-square(LMS) algorithm. The fast Hadamard transform(FHT) is used for the implementation of the filter. By using the proposed filter we can get the significant time reduction in computatioin over the conventional time domain LMS filter at the cost of a little performance. By computer simulation, we show the comparison of the propsed Hadamard-domain filter and the time domain filter in the view of multiplication time, mean-square error and robustness for noise.

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마이크로프로세서에 의한 전압형 인버터-유도전동기 시스템의 최적이득 설계 (Design of Optimal Gains on Microprocessor-Based Voltage Source Inverter-Induction Motor System)

  • 박민호;전태원;민병훈
    • 대한전기학회논문지
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    • 제37권6호
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    • pp.368-375
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    • 1988
  • This paper is concerned with the design of the optimal gains of the controller in the speed control system for the induction motor controlled by the microprocessor. The system is modelled with the discrete-time state equation, considering the time delay, for the facility of the optimization techniques. Introducing the conjugate gradient descent method, as the optimization technique, are derived the optimal gains, the gains which give the best transient characteristics. At the optimal gains obtained, the theoretcal transient responses are verified by experimental ones on a 5HP induction motor drive system.

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PSS 파라미터 최적화 및 최적위치선정에 관한 연구 (Optimizaiton of PSS Parametes and Identification of Optimum Site for PSS Applications)

  • 박영문;정정원
    • 대한전기학회논문지
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    • 제40권5호
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    • pp.453-459
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    • 1991
  • This paper presents a new algorithm to select optimal parameters and location of power system stabilizer (PSS). A new performance measure, which evaluates the share of a particular mode among state responses, is introduced. The gradient of the performance measure with respect to PSS parametes is derived in an explicit form, so optimal parameters of PSS can be obtained by the steepest descent method. The machine, with which it is most probable to reduce the performance measure, is identified as the optimum site for PSS application.

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