As the performance of computers increases, the use of deep learning, which has faced technical limitations in the past, is becoming more diverse. In many fields, deep learning has contributed to the creation of added value and used on the bases of more data as the application become more divers. The process for obtaining a better performance model will require a longer time than before, and therefore it will be necessary to find an optimal model that shows the best performance more quickly. In the artificial neural network modeling a tuning process that changes various elements of the neural network model is used to improve the model performance. Except Gride Search and Manual Search, which are widely used as tuning methods, most methodologies have been developed focusing on heuristic algorithms. The heuristic algorithm can get the results in a short time, but the results are likely to be the local optimal solution. Obtaining a global optimal solution eliminates the possibility of a local optimal solution. Although the Brute Force Method is commonly used to find the global optimal solution, it is not applicable because of an infinite number of hyper parameter combinations. In this paper, we use a statistical technique to reduce the number of possible cases, so that we can find the global optimal solution.
A huge amount of multiplications is required for 2-D filtering on the image data, making it difficult to implement a real-time quincuncial interpolator. In this paper, efficient design technique and VLSI structures for 2-D multipleierless filter are presented. In the filter design, by introducing an efficient scheme for discretizing the frequency response of the prototype filter, it is shown that a significant amount of the computational burden required in the conventional techniques, such as local search, branch and bound techniques, could be saved. In the case of 5$\times$5 filter, it is found that the design technique described in this paper could save about 80% of the computation time, compared to the conventional methods, while providing a comparable performance. For a hardware implementation, two different VLSI structures for 2-D multiplierless filter are also introduced in the paper : One is for block parallel processing and the other for scan-line parallel processing. In both structure, the AP(area-period) figure improves over Wu's structure[4].
Amongst society's transitional presuppositions towards the future, population aging is the most critical issue in Korea. Immediate attention to devise a countermove is required. One of the major trends appeared in retirement communities of advanced countries is social integration which has been considered as a promising future direction of elderly housing development. This study aims to find out social integration characteristics and to categorize local engagement types of recent retirement communities through the characteristics of sharing common facilities and programs. Data were collected through mainly web site and literature reviews. Contentent analysis technique was used. Ten CCRC cases were selected through web search using the major key words such as 'intergenerational'. As a result, community engagement types were classified into six categories by the degree of sharing both physical and program resources between the retirement community and local area. This type can be utilized to develop alternative housing and retirement community for the older adults as a new model which activates the resident and vitalizes the retirement community through local engagement by physical and social resources.
A new algorithm based on Genetic Algorithms is proposed f3r solving process optimization problems formulated in MINLP, GDP and hybrid MINLP/GDP. This work is focused especially on the design of the Genetic Algorithm suitable to handle disjunctive programming with the same level of MINLP handling capability. Hybridization with the Simulated Annealing is experimented and many heuristics are adopted. Real and binary coded Genetic Algorithm initiates the global search in the entire search space and at every stage Simulated Annealing makes the candidates to climb up the local hills. Multi-Niche Crowding method is adopted as the multimodal function optimization technique. and the adaptation of probabilistic parameters and dynamic penalty systems are also implemented. New strategies to take the logical variables and constraints into consideration are proposed, as well. Various test problems selected from many fields of process systems engineering are tried and satisfactory results are obtained.
본 논문에서는 영상 데이터베이스에서의 색인화를 위해 화소간의 엔트로피(inter-pixel entropy)측면에서 영상을 해석하여 특징을 추출하는 색인기법을 제안하였다. 엔트로피를 정량적으로 나타내기 위하여 PIM(picture information measure)에 기반한 특징을 각각의 영상들로부터 추출하여 색인으로 사용하였다. 엔트로피에 기반 하는 특징은 한 영상에 대하여 3가지를 추출하였다. 첫 번째 특징은 원 영상으로부터 직접 값들을 추출하였고 영상의 해상도와 그레이 레벨을 낮추어 가면서 얻어지는 영상들로부터 두 번째, 세번째 의 엔트로피 특징을 각각 추출하였다. 일반적으로 영상의 경우에 엔트로피가 높은 영역에 정보가 집중되는 경향이 있고 엔트로피가 낮은 영역에서는 배경 영역 등의 정보를 추출하게된다. 이러한 이유로 색채 특쟁은 엔트로피에 따라서 분리된 영역에서 추출하였다. 전역검색(global search)은 엔트로피 특징을 이용하였고 색채 특징을 이용하여 지역 검색(local search)을 시도하였다. 실험은 색채와 엔트로피로 식별이 유용한 꽃 영상을 사용하였는데 원치 않는 영상이 상위 단계에서 나타나는 빈도가 기존의 타 기법에 비해 줄어들었다.
A hybrid Genetic Algorithm is applied to military resource allocation problem. Since military uses many resources in order to maximize its ability, optimization technique has been widely used for analysing resource allocation problem. However, most of the military resource allocation problems are too complicate to solve through the traditional operations research solution tools. Recent innovation in computer technology from the academy makes it possible to apply heuristic approach such as Genetic Algorithm(GA), Simulated Annealing(SA) and Tabu Search(TS) to combinatorial problems which were not addressed by previous operations research tools. In this study, a hybrid Genetic Algorithm which reinforces GA by applying local search algorithm is introduced in order to address military optimization problem. The computational result of hybrid Genetic Algorithm on Missile Interceptor Allocation problem demonstrates its efficiency by comparing its result with that of a simple Genetic Algorithm.
회로 시뮬레이션과 국부적 탐색을 갖는 시뮬레이티드 아닐링을 사용한 새로운 탐색 전략에 기초하여 고성능 연산 증폭기의 설계 자동화를 위한 기법을 제안하였다. 임의의 연산 증폭기 구조와 성능 규격에 대해서, 이산 설계 변수들을 갖는 비용 함수의 이산 최적화를 통해 연산 증폭기의 설계가 이루어진다. 설계 시간의 단축을 위해서 전용 회로 시뮬레이터와 몇 가지 휴리스틱을 사용하였다. 스마트 센서와 10 비트 25 MS/s 파이프라인 A/D 변환기에 사용 가능한 저전력 고속 전차동 CMOS 연산 증폭기의 설계를 통해서, 제안된 기법을 사용하여 개발된 설계 도구는 적은 설계 지식과 설계 노력을 가지고 고성능 연산 증폭기를 설계하는데 사용될 수 있음을 보였다.
An optimization procedure to find the inlet concentration profile that yields the most uniform deposition rate in a cylindrical CVD chamber has been developed. Assuming that the chemical reaction time is negligibly small, a SIMPLE based finite-volume method is adopted to solve the fully elliptic equations for momentum, temperature, and concentration. The inlet concentration profile is expressed by a linear combination of Chebyshev polynomials and the coefficients of which are determined by the local random search technique. It is shown that the present method is very effective in improving the uniformity of the deposition rate, especially when Re is high and/or the wafer is placed close to the inlet. The optimal profiles have been obtained for various Re, Gr, and geometry combinations.
인터넷 기반의 전자상거래가 확산되면서, 에이전트 기술을 사용한 비교 쇼핑 사이트들이 등장하여 쇼핑이 점차 편해지고 있다. 하지만, 이들 비교 쇼핑 사이트들이 동일 상품에 대해 서로 다른 가격을 보여줄 때도 있고, 또 어떤 사이트는 특정 상품에 대한 정보를 전혀 보여주지 못할 때가 많기 때문에, 여전히 대부분의 소비자들은 최적의 가격을 검색하기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 또한, 책이나 CD 등의 상품에 대한 가격 검색에서는 온라인 실시간 검색이 요구되므로 시스템 부하를 유발시켜 응답시간이 길어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 지역 데이터베이스와 메모리 캐시를 갖는 메타-비교 쇼핑 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 여러 소프트웨어 에이전트를 이용하여 기존 비교 쇼핑 사이트들에 대해 메타 검색을 수행함으로써, 인기검색 상품들에 대한 가격 정보를 수집하여 유지한다. 실험을 통해 제안 시스템이 효율적인 메타-비교 쇼핑 엔진으로 응답 시간의 지연을 줄여 주며 오버헤드도 적게 유발시킨다는 것을 보였다.
본 논문에서는 다층 연결 구조(Multistage Interconnection Network, MIN)를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 환경에서 효과적으로 운용할 수 있는 병렬 Optimal Best-First search Branch-and-Bound 알고리즘(pobs)을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 먼저 해를 얻고자 하는 문제를 임의의 G개 부 문제로 분할하고 소수 프로세서로 구성된 프로세서 그룹들에 할당하여 각각의 지역 해를 산출하도록 하였다. 따라서 N개의 프로세서를 갖는 시스템은 G개 프로세서 그룹으로 구분되고 각 프로세서 그룹은 P(=N/G)개 프로세서를 보유하게 된다. 각 프로세서 그룹은 할당된 부 문제의 지역 해를 얻는 과정에 병렬 sub-Global Best-First B&B 알고리즘을 수행한다. 프로세서 그룹들이 산출한 지역 해들 가운데 최선의 값을 갖는 지역 해가 문제의 전역 해로 결정되는데, 이를 위하여 각 프로세서 그룹의 대표 프로세서는 할당된 부 문제의 지역 해를 다른 그룹들에게 전파하도록 하였다. 지역 해 전파는 프로세서 그룹들의 지역 해 비교를 통한 전역해 선정 기능과 함께 프로세서 그룹간 작업 불균형 문제를 상당 부분 해소하는 효과를 제공한다. 알고리즘 설계에 이어 성능 평가를 위한 분석 모형을 제시하였다. 제안한 모형은 B&B 알고리즘 수행에 따른 연산 소요시간과 통신 소요시간을 분리하여 처리함으로 병렬 처리 환경에서 보다 실질적인 알고리즘 성능 평가가 가능하게 함과 동시에, 다양한 컴퓨터 연결 구조에서의 알고리즘 성능 예측을 용이하게 하였다. B&B 알고리즘의 확률 특성을 토대로 작성된 성능 분석 연구의 실효성 검토를 위하여 MIN 기반 시스템을 대상으로 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 일치하는 결과를 보여 제시한 성능 분석 기법의 타당성을 입증하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 병렬 알고리즘을 MIN 기반 시스템에 적용하여 기존 알고리즘의 성능과 비교 평가 결과 제안한 pobs가 문제 해결 과정에서 전개되는 부 문제 수를 줄이고 프로세서간의 효율적인 작업 분배 효과를 제공하는 한편 프로세서간의 주된 통신 활동 범위를 국부적으로 제한하여 성능면에서 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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