320 Gbps WDM 시스템의 전송로에 색 분산과 자기 위상 변조 외에 상호 위상 변조 현상(XPM ; Cross Phase modulation)이 존재하는 경우 XPM 현상이 광 펄스 왜곡 보상에 미치는 영향을 광섬유분산 계수와 변조 파형 형식에 따라 분석해 보았다. 본 논문에서 고찰한 WDM 시스템은 전체 전송 링크 중간에 HNL-DSF (Highly Nonlinear Dispersion Shifted Fiber)를 비선형 매질로 이용한 광 위상 공액기를 두어 보상하는 MSSI (Mid-Span Spectral version) 기법에 기초를 두고 있다. MSSI가 적용 된다고 하더라도 WDM 채널간 XPM의 영향이 존재하면 전체적인 보상 정도가 감소하여 최대 전송 채널 전력의 크기가 광섬유 분산 계수에 관계하여 줄어드는 것을 확인할 수 있었고, WDM 시스템의 광섬유 분산 계수가 클수록 임의의 채널에 왜곡을 유도하는 XPM의 영향을 크게 감소시킬 수 있는 것을 알 수 있었다. 아울러 XPM의 영향을 최소화하기 위해 WDM 시스템에 분산 계수가 큰 광섬유를 사용하는 경우 전송 펄스 형식을 RZ보다 오히려 NRZ로 하게 되면 모든 채널을 매우 비슷한 정도로 보상할 수 있다는 것을 확인하였다.
Hedayati, P.;Azhari, M.;Shahidi, A.R.;Bradford, M.A.
Structural Engineering and Mechanics
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제26권6호
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pp.673-685
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2007
Reinforced concrete beams can be strengthened in a structural retrofit process by attaching steel plates to their sides by bolting. Whilst bolting produces a confident degree of shear connection under conditions of either static or seismic overload, the plates are susceptible to local buckling. The aim of this paper is to investigate the local buckling of unilaterally-restrained plates with point supports in a generic fashion, but with particular emphasis on the provision of the restraints by bolts, and on the geometric configuration of these bolts on the buckling loads. A numerical procedure, which is based on the Rayleigh-Ritz method in conjunction with the technique of Lagrange multipliers, is developed to study the unilateral local buckling of rectangular plates bolted to the concrete with various arrangements of the pattern of bolting. A sufficient number of separable polynomials are used to define the flexural buckling displacements, while the restraint condition is modelled as a tensionless foundation using a penalty function approach to this form of mathematical contact problem. The additional constraint provided by the bolts is also modelled using Lagrange multipliers, providing an efficacious method of numerical analysis. Local buckling coefficients are determined for a range of bolting configurations, and these are compared with those developed elsewhere with simplifying assumptions. The interaction of the actions in bolted plates during buckling is also considered.
본 논문에서는 멀티터치 추적 및 제스처 인식을 위하여 MRF기반 입자필터와 제스처 우도 측정 방법을 제안한다. 멀티터치 추적에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 강탈 문제이며 터치 객체 추적기가 이웃 터치 객체에게 빼앗기는 현상을 가리킨다. 강탈 문제의 원인은 입자필터의 예측 입자들이 이웃 터치 객체에 가까이 갈 경우 입자의 가중치(우도)가 낮아야 하지만 이웃 객체 영향으로 높게 계산되는 오류 때문이다. 따라서 MRF를 기반으로 이웃 객체에 가까운 입자의 가중치를 낮추는 벌점함수를 정의한다. MRF가 멀티터치를 노드로 정의하고 거리가 가까운 이웃 멀티터치들을 에지로 표현한 그래프정보이므로 이웃 멀티터치들에 대한 데이터구조로 활용되기 쉽다. 또한 MRF 그래프 정보를 바탕으로 멀티터치 제스처 분석이 가능하다. 본 논문에서는 MRF를 기반으로 다양한 제스처 우도를 정의할 수 있는 방법을 서술한다. 실험 결과에서는 제안 방법이 효과적으로 강탈 현상을 회피하고 멀티터치 제스처 우도를 정확히 측정할 수 있음을 확인할 수 있다.
In this study, the design methodology for alleviating the overfitting problem of Polynomial Neural Networks(PNN) is realized with the aid of two kinds techniques such as L2 regularization and Sum of Squared Coefficients (SSC). The PNN is widely used as a kind of mathematical modeling methods such as the identification of linear system by input/output data and the regression analysis modeling method for prediction problem. PNN is an algorithm that obtains preferred network structure by generating consecutive layers as well as nodes by using a multivariate polynomial subexpression. It has much fewer nodes and more flexible adaptability than existing neural network algorithms. However, such algorithms lead to overfitting problems due to noise sensitivity as well as excessive trainning while generation of successive network layers. To alleviate such overfitting problem and also effectively design its ensuing deep network structure, two techniques are introduced. That is we use the two techniques of both SSC(Sum of Squared Coefficients) and $L_2$ regularization for consecutive generation of each layer's nodes as well as each layer in order to construct the deep PNN structure. The technique of $L_2$ regularization is used for the minimum coefficient estimation by adding penalty term to cost function. $L_2$ regularization is a kind of representative methods of reducing the influence of noise by flattening the solution space and also lessening coefficient size. The technique for the SSC is implemented for the minimization of Sum of Squared Coefficients of polynomial instead of using the square of errors. In the sequel, the overfitting problem of the deep PNN structure is stabilized by the proposed method. This study leads to the possibility of deep network structure design as well as big data processing and also the superiority of the network performance through experiments is shown.
가속화 실패시간모형은 로그 생존시간과 공변량간의 선형적 관계를 묘사해 준다. 가속화 실패시간모형에서 생존시간의 평균뿐만 아니라 변동성에도 영향을 미치는 공변량 효과를 추론하는 것은 흥미가 있다. 이를 위해 생존시간의 평균뿐만 아니라 분산을 모형화 하는 것이 필요하며, 이러한 모형을 평균-분산 가속화 실패시간모형이라 부른다. 본 논문에서는 벌점 가능도함수를 이용하여 평균-분산 가속화 실패시간모형에서 회귀모수에 대한 변수선택 절차를 제안한다. 여기서 벌점함수로서 LASSO, ALASSO, SCAD 그리고 HL (계층가능도)와 같은 네 가지 벌점함수를 연구한다. 제안된 변수선택 절차를 통해 중요한 공변량의 선택 뿐만 아니라 회귀모수의 추정을 동시에 제공할 수 있다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 평가하고, 하나의 임상 예제자료를 통해 제안된 방법을 예증하고자 한다.
비례-적분-미분(PID) 제어기는 단순한 구조와 넓은 범위의 운전영역에서 견고한 성능으로 인해 산업계에서 널리 사용되고 있다. 그러나 제어대상으로서 AVR(Automatic Voltage Regulator)은 전력 시스템의 파라미터의 변동에 강인하지 않다. 따라서 PID 제어기를 사용하여 AVR 시스템의 안정성과 성능을 향상시키는 것이 필요하다. 본 논문에서는 PSO(Partial Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 AVR 시스템을 위한 최적 PID 제어기 파라미터를 결정하는 새로운 설계 방법을 제시한다. 제안하는 접근법은 쉬운 구현뿐만 아니라 안정된 수렴 특성 및 양호한 계산 효율과 우수한 특성을 갖는다. 또한, 제안 된 PSO-PID 제어기의 성능을 평가하기 위해 새로운 목적함수를 정의한다. 이 목적함수는 최대백분율 오버슈트와 정정시간이 설계사양으로 주어진 경우 이를 반영하기 위한 것이다. 이를 위해 ITAE 평가함수에 제약 조건을 위반하면 벌점을 부과하도록 하여 PSO 알고리즘이 PID 제어기 파라미터를 탐색할 때 설계사양을 만족하도록 하게 한다. 최종적으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 PSO-PID 제어기는 단자전압 계단응답에 대해 주어진 설계사양을 만족할 뿐만 아니라 다른 유사한 최근의 연구보다 더 우수한 제어 성능을 보임을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1229-1244
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2017
최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.
HNL-DSF(Highly Nonlinear Dispersion Shifted Fiber) 광 위상 공액기를 이용한 MSSI(Mid-Span Spectral Inversion) 기법이 적용된 320 Gbps WDM시스템에서 전송 형식으로 각각 NRZ와 RZ를 사용하는 경우 채널 입력 전력, 광섬유 분산 계수, 전송 거리 변화에 따른 보상 특성을 분석해 보았다. 우선 광섬유의 분산 계수가 비교적 낮은 WDM시스템에서는 파형 형식이 RZ인 경우가 NRZ인 경우보다 더욱 높은 전력의 신호에 대해서도 고품질 전송이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 두 번째 광섬유로 입사되는 공액파의 전력이 낮은 채널들에 대한 보상 효과 감소가 광섬유의 분산 계수가 클수록, 그리고 NRZ 형식보다는 RZ 형식에서 더욱 두드러지게 나타나고, 그로 인해 전체 채널의 고품질 전송을 보장하는 광섬유의 분산 계수가 제한되어야 한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 광섬유의 분산 계수가 작은 WDM 시스템에서는 RZ 형식이, 광섬유의 분산 계수가 큰 WDM 시스템에서는 NRZ 형식이 장거리 전송에 적합하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기저 스크리닝 기반 크리깅 모델(BSKM: Basis Screening based Kriging Model) 생성의 정확도를 높이기 위해 페널티를 적용한 최대 우도 평가 방법(PMLE : Penalized Maximum Likelihood Estimation)에 대해서 소개한다. BSKM에서 사용하는 기저함수의 최대 차수와 종류는 그 중요도에 따라서 결정하게 되며, 이때 중요도의 지표는 기저함수에 대한 교차 검증 오차(CVE : Cross Validation Error)로 택한다. 크리깅 모델(KM : Kriging Model) 구성시 최적의 기저함수 조합은 우선 최대 기저함수 차수를 선택하고 개별 기저함수의 중요도를 평가를 하게 된다. 최적 기저함수 조합은 크리깅 모델의 CVE가 최소가 될 때까지 개별 기저함수의 중요도가 높은 순으로 기저함수를 하나씩 추가하며 찾는다. 이 과정에서 KM은 반복적으로 생성해야 하며, 동시에 데이터 사이의 상관관계를 나타내는 하이퍼 매개변수(Hyper-parameters)도 최대 우도 평가방법을 통해 계산하여야 한다. 하이퍼 매개변수의 값에 따라 선택되는 최적의 기저함수 조합이 달라지기 때문에 KM의 정확도에 막대한 영향을 미치게 된다. 정확한 하이퍼 매개변수를 계산하기 위해서 PMLE 방법을 적용하였으며, Branin-Hoo 함수 문제에 적용하여 BSKM 의 정확성이 개선될 수 있음을 확인하였다.
8 채널 ${\times}$ 40 Gbps 파장 분할 다중 (WDM : Wavelength Division Multiplexing) 시스템에서 색 분산과 자기 위상 변조에 의해 왜곡된 광 펄스를 최상으로 보상할 수 있는 광 위상 공액기 (OPC : Optical Phase Conjugator)의 최적 펌프 광 전력을 채널 입력 전력 변화에 따라 수치 해석적으로 살펴보았다. 또한 OPC의 펌프 전력 변화에 따른 수신단에서 허용 가능한 채널의 최대 입력 전력 크기를 변조 파형 형식, 광섬유 분산 계수에 따라 살펴보았다. 본 논문에서 고찰한 WDM 시스템은 전체 전송 링크 중간에 HNL-DSF (Highly- Nonlinear Dispersion Shifted fiber)를 비선형 매질로 이용한 OPC를 두어 보상하는 경로 평균 강도 근사 (PAIA : Path-Averaged Intensity Approximation) MSSI (Mid-Span Spectral Inversion) 기법에 기초를 두고 있다. 우선 최소의 눈 열림 패널티를 만드는 HNL-DSF On의 특정 펌프 광 전력의 크기는 변조 파형 형식, 초기 채널 입력 전력, 총 전송 거리, 광섬유분산 등의 복합적인 영향에 따라 다소 변화될 수는 있지만 전력 변환비를 1 근처로 만드는 값에서 결정되어야 한다는 것을 알 수 있었다. 또한 HNL-DSP OPC의 펌프 광 전력이 최소의 EOP를 결과하는 최적의 값이 아닌 다른 값으로 설정되어 있는 경우 양호한 수신을 가능하게 하는 채널의 최대 입력 전력 크기는 광섬유의 분산 계수가 비교적 적은 WDM 시스템에서 변조 파형 형식으로 NRZ보다 RZ를 사통하면 더욱 증가되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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