FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
Min-max stochastic optimization is an approach to address the distribution ambiguity of the underlying random variable. We present a unified approach to the problem which utilizes the theory of convex order on the random variables. First, we consider a general framework for the problem and give a condition under which the convex order can be utilized to transform the min-max optimization problem into a simple minimization problem. Then extremal distributions are presented for some interesting classes of distributions. Finally, applications to the single-period inventory control problems are given.
WRR 스케줄링 알고리즘은 계산의 단순성과 저 비용 구현의 장점을 가지고 있어 고속 패킷 스위칭 네트워크에서 널리 쓰이고 있지만 버스티한 트래픽에 대해서는 입력 트래픽을 일정 비율로 스케줄링하기 때문에 효율성이 낮다는 문제점이 있다. 또한, WRR 알고리즘은 ABR 서비스 클래스의 공평성 기준의 하나인 Maximum of MCR or Max-Min share 공평성을 만족시키지 못한다. 따라서 ABR 서비스를 위한 공평성 기준을 만족시키는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 ABR 서비스를 위한 5가지 공평성 기준들 중 Maximum of MCR or Max-Min share를 만족시키는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘이 공평성 기준을 만족시키고, 네트워크 자원을 각 ABR VC들에게 공평하게 할당해 주는지를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 WRR 알고리즘과 비교, 분석한다.
소양강댐 및 충\ulcorner댐의 실시간 홍수조절 모형을 개발하기 위한 방법으로 Min-Max Dynamic Programming에 의한 최적화 기법을 사용하였다. 최적화 모형의 목적 함수로서는 각 댐의 최대 방류량을 최소화하도록 하였으며, 각 저수지 및 하도의 특성에 따른 제약 조건을 고려하였다. 개발된 단일 저수지 운영 모형에 의한 홍수조절 효과를 평가하는 척도로서 조절율과 이용율을 사용하였다. Technical ROM, Rigid ROM 및 Linear Decision rule과 같은 simulation 모형에 의한 조절 효과와 비교한 결과 모든 빈도에 대하여 DP에 의한 최적화 방법이 더 좋은 것으로 나타났다.
Using the known result of the expected busy period for the triadic Med (N, T, D) operating policies applied to a controllable M/G/1 queueing model, its upper and lower bounds are derived to approximate its corresponding actual values. Both bounds are represented in terms of the expected busy periods for the dyadic Min (N, T), Min (N, D) and Min (T, D) or Max (N, T), Max (N, D) and Max (T, D) with the simple N, T and D operating policies without using any other types of triadic operating policies such as Min (N, T, D) and Max (N, T, D) policies. All three input variables N, T and D are equally contributed to construct such bounds for estimation of the expected busy period.
Maximum and minimum have a historical background in mathematics and occupy an important part of the differential unit in school mathematics. As the curriculum is revised, there are changes and problems in the way definition introduced. Therefore, this study analyzes the changes in the method of introducing maximum and minimum definitions following the reorganization of the 2007 and 2009 revised mathematics curriculum, and analyzes the differences in maximum and minimum definition methods compared to the nine mathematics II textbooks in the 2015 revised mathematics curriculum and three real analysis. In addition, methods to improve the terms used in relation to the maximum and minimum values are presented.
본 연구에서 세포를 분별하기 위해 H&E 염색이 필요하다. 그러나 직접 염색하면 많은 비용과 시간이 필요하다. H&E 염색되지 않은 세포의 Phase image에서 H&E 염색이 된 세포의 Amplitude image로 변환 하는 것이 목적이다. FPM으로 촬영한 Image data를 가지고 Matlab을 이용해 매개변수를 변경해 Phase image와 Amplitude image를 만들었다. 정규화를 통해 육안으로 식별이 가능한 이미지를 얻었다. GAN 알고리즘을 이용해 Phase image를 기반으로 Real Amplitude image와 비슷한 Fake Amplitude image를 만들고 Fake Amplitude image를 가지고 MASK R-CNN을 이용하여 세포를 분별하여 객체화를 통해 구분했다. 연구 결과 D loss의 max는 3.3e-1, min은 6.8e-2, G loss max는 6.9e-2, min은 2.9e-2, A loss는 max 5.8e-1, min은 1.2e-1, Mask R-CNN max는 1.9e0, min은 3.2e-1이다.
이 연구의 목적은 자전거 에르고미터 점증 부하 운동 검사를 통하여 4가지 다른 운동 검사시간 프로토콜(protocol)이 최대 산소 섭취량($VO_2$max)과 산소 섭취량 정체($VO_2$plateau)에 어떠한 영향을 미치는지를 비교 분석하는 것이다. 연구를 위하여 설정된 운동 시간 프로토콜은 5, 8, 12 그리고 16분이다. 평균 이상의 자전거 운동 능력을 지닌 20명의 자발적 피 실험자들이 연구에 참여하였다. 8분 프로토콜의 평균 최대 산소 섭취량($3.66{\pm}0.88\;l/min$)은 통계적으로(p<0.05) 12분($3.49{\pm}0.76\;l/min$)과 16분 프로토콜의($3.45{\pm}0.73\;l/min$) 최대 산소 섭취량보다 높게 제시되었다. 5분 프로토콜의 평균 최대 산소 섭취량은 두 번째로 높은 수치를 나타냈으나, 통계적으로 12분과 16분 프로토콜의 최대 산소 섭취량과는 다르지 않았다(p>0.05). 평균 최대 운동 강도(average maximal power output)는 운동 검사시간들이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 5분 프로토콜의 평균 최대 운동 강도가 8분 프로토콜 보다 12%, 12분 프로토콜 보다 24%, 그리고 16분 프로토콜 보다 35% 높게 나타났다. 산소 섭취량 정체($VO_2$plateau)는 5분 프로토콜에서 12.5%, 8분 프로토콜에서 56.25%, 12분 프로토콜에서 37.5%, 그리고 16분 프로토콜에서 56.25%의 빈도를 보였다. 이 연구는 평균 이상의 운동 능력을 지닌 피 실험자에게는 6분에서 10분 사이의 검사시간이 적합하다고 제안하고 있다.
This study explores the treatment of the max-value cost function over a parameter interval in parametric optimization. To avoid the computational burden of the transformation treatment using an artificial variable, a direct treatment of the original max-value cost function is proposed. It is theoretically shown that the transformation treatment results in demanding an additional equality constraint of dual variables as a part of the Kuhn-Tucker necessary conditions. Also, it is demonstrated that the usability and feasibility conditions on the search direction of the transformation treatment retard convergence rate. To investigate numerical performances of both treatments, typical optimization algorithms in ADS are employed to solve a min-max steady-state response optimization. All the algorithm tested reveal that the suggested direct treatment is more efficient and stable than the transformation treatment. Also, the better performing of the direct treatment over the transformation treatment is clearly shown by constrasting the convergence paths in the design space of the sample problem. Six min-max transient response optimization problems are also solved by using both treatments, and the comparisons of the results confirm that the performances of the direct treatment is better than those of the tranformation treatment.
본 논문에서는 로그 최우비(log likelihood ratio, LLR)를 이용하여 Gray 부호화된 PAM신호를 위한 비트 연판정 계산식을 제안한다. 이 계산식은 Gray 매핑 특성을 이용하여 Max-Log-MAP 알고리듬에서 필요한 max0/min0 함수를 사용하지 않고 산술 연산만을 사용하기 때문에 구현이 간단하다. 제안된 식의 결과는 기존 Max-Log-MAP 알고리듬의 결과와 일치한다. 또한, 식에 사용되는 인자들은 송수신 시스템이 서로 공유하는 정보와 수신된 심벌 값만을 이용하여 계산한다. 따라서 본 논문에서 제안된 알고리듬은 일반적으로 많이 사용하는 이진 반복 복호기 등과 함께 실제 응용 설계에 적용이 가능하며, 특히 실제 설계에 적용되는 기존의 여러 가지 알고리듬에 비하여 구조가 유연하고 효율적이며 정확한 비트별 LLR을 제공하는 효율적인 방법 중의 하나이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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