• 제목/요약/키워드: computation complexity

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전자상거래에서의 벡터 공간 모델링을 통한 Configuration 시스템 (Configuration System through Vector Space Modeling In I-Commerce)

  • 김세형;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제7권1호
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    • pp.149-159
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    • 2001
  • 최근 전자상거래에는 일대일 마케팅이나 협력적 정보여과기법등을 이용한 다양한 추천서비스가 도입되고 있다. 이러한 추천 서비스의 형태는 다양한 제약 조건을 갖고 계산 복잡도가 높은 제품의 경우에는 고객을 만족시킬 만큼 적절한 추천서비스가 이루어지기 어려울 것으로 본다. 본 논문에서는 Clancey의 Classification Problem Solving 방법과 제약조건 기반 Configuration기술을 통합하여, 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 Clancey의 이론에 따라 구성 복잡도가 높은 제품의 해집합 도메인을 분할하여 문제의 복잡도를 줄일 수 있도록 하였으며, 여기에서 선택된 도메인을 제약조건 기반 Configuration기술에 적용시킴으로써, 구매자와 제품 컴포넌트 사이에 존재하는 제약조건을 처리할 수 있도록 하였다. 제약조건기반 Configuration기술은 구매자에게 적합한 제품을 구성하기 위해서 제막 조건 판촉 문제(Constraint Satisfaction Problem; CSP)해결 기법을 이용한다. 또한 Clancey이론은 구매자의 만족도를 고려하기 위해서 정보검색 분야의 벡터공간 모델링 방법을 변형하여 적용하였다. 마지막으로 본 모델의 평가를 위해 전체 시스템의 수행시간 및 구매자 만족도를 비교 분석하였다

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저연산량의 효율적인 콘볼루션 신경망 (Efficient Convolutional Neural Network with low Complexity)

  • 이찬호;이중경;호콩안
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.685-690
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    • 2020
  • 휴대용 기기나 에지 단말을 위한 CNN인 MobileNet V2를 기반으로 연산량을 크게 줄이면서도 정확도는 증가시킨 효율적인 인공신경망 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 Bottleneck 층 구조를 유지하면서 확장 계수를 증가시키고 일부 층을 제거하는 등의 변화를 통해 연산량을 절반 이하로 줄였다. 설계한 네트워크는 ImageNet100 데이터셋을 이용하여 분류 정확도와 CPU 및 GPU에서의 연산 시간을 측정하여 그 성능을 검증 하였다. 또한, 현재 딥러닝 가속기로 널리 이용하는 GPU에서 네트워크 구조에 따라 동작 성능이 달라짐도 보였다.

PTS 방식의 OFDM 통신 시스템에서 IMD 저감 기법의 복잡도와 계산량 저감 (Reduction of Structural and Computational Complexity in IMD Reduction Method of the PTS-based OFDM Communication System)

  • 김선애;이일진;백광훈;유흥균
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권8A호
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    • pp.583-591
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    • 2009
  • 높은 PAPR을 갖는 직교 주파수 분할 다중 접속 신호는 비선형 왜곡을 발생시키거나, 송신기의 전력 증폭기의 효율을 나쁘게 한다. 그래서 비선형 왜곡을 줄이기 위한 상호 변조 왜곡 저감 기법이 제안되었다. IMD 저감 기법은 비선형 왜곡에 대하여 PAPR 저감 기법보다 비트 오차율 작게 한다. 하지만 IMD 저감 기법의 결정 기준은 주파수 영역에서 이루어지기 때문에 송신기에 FFT가 추가되어 시스템 복잡도가 증가하고, IMD 연산의 복잡한 계산 과정과, 이에 따른 처리시간이 증가하는 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 기존의 IMD 저감 기법의 복잡도와 계산량 저감하기 위한 새로운 방식의 IMD 저감 방식을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 방식을 PTS 방식의 OFDM 통신 시스템에 적용하여 기존의 기법과 복잡도와 계산량을 비교한다. 제안된 기법은 PAPR처럼 시간영역에서 IMD의 전력량을 계산하므로 송신기에서 시스템의 복잡도와 계산량을 크게 줄일 수 있다. 또한 새로운 기법은 기존 방식과 BER 성능 면에서 차이를 보이지 않는다.

객체지향 분석 단계에서의 클래스 복잡도 측정 (Measurement of Classes Complexity in the Object-Oriented Analysis Phase)

  • 김유경;박재년
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권10호
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    • pp.720-731
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    • 2001
  • 구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들을 클래스의 상속성, 다형성, 메시지 전달 그리고 캡슐화와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한 기존의 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로서 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 RUP(Rational Unified Process)의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대해서 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력 복잡도CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였으며, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 적용하여 복잡도를 측정하였다. 제안된 CC와 IC의 값과 Chidamber와 Kemerer가 제안된 CBO와 WMC의 값을 비교해 본 결과, 제안된 복잡도 척도의 계산결과 값이 큰 클래스의 경우에는 설계 이후 단계에서도 역시 복잡도가 커지게 되는 것을 알 수 있었다. 이로써 소프트웨어개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아질 것으로 기대된다.

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Recursive Unscented Kalman Filtering based SLAM using a Large Number of Noisy Observations

  • Lee, Seong-Soo;Lee, Suk-Han;Kim, Dong-Sung
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제4권6호
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    • pp.736-747
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    • 2006
  • Simultaneous Localization and Map Building(SLAM) is one of the fundamental problems in robot navigation. The Extended Kalman Filter(EKF), which is widely adopted in SLAM approaches, requires extensive computation. The conventional particle filter also needs intense computation to cover a high dimensional state space with particles. This paper proposes an efficient SLAM method based on the recursive unscented Kalman filtering in an environment including a large number of landmarks. The posterior probability distributions of the robot pose and the landmark locations are represented by their marginal Gaussian probability distributions. In particular, the posterior probability distribution of the robot pose is calculated recursively. Each landmark location is updated with the recursively updated robot pose. The proposed method reduces filtering dimensions and computational complexity significantly, and has produced very encouraging results for navigation experiments with noisy multiple simultaneous observations.

Line feature extraction in a noisy image

  • Lee, Joon-Woong;Oh, Hak-Seo;Kweon, In-So
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.137-140
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    • 1996
  • Finding line segments in an intensity image has been one of the most fundamental issues in computer vision. In complex scenes, it is hard to detect the locations of point features. Line features are more robust in providing greater positional accuracy. In this paper we present a robust "line features extraction" algorithm which extracts line feature in a single pass without using any assumptions and constraints. Our algorithm consists of five steps: (1) edge scanning, (2) edge normalization, (3) line-blob extraction, (4) line-feature computation, and (5) line linking. By using edge scanning, the computational complexity due to too many edge pixels is drastically reduced. Edge normalization improves the local quantization error induced from the gradient space partitioning and minimizes perturbations on edge orientation. We also analyze the effects of edge processing, and the least squares-based method and the principal axis-based method on the computation of line orientation. We show its efficiency with some real images.al images.

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Lyapunov 재설계 방법을 이용한 무인 수상정의 군집 제어 (Formation Control for Unmanned Surface Vessels Using Lyapunov Redesign Method)

  • 우상범;이재용
    • 한국해양공학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.363-369
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    • 2014
  • In this paper, a practical controller for a group of USVs is proposed in order to avoid matrix inversion problems in computation. Using nonlinear mapping, a formation composed of nonholonomic agents can be stabilized even when the formation is stationary. Since there is no matrix inversion in computing the control law, the computation complexity can be resolved. A controller for stabilizing the formation errors in the presence of model uncertainty is considered using the Lyapunov redesign method. The asymptotic stability of the formation errors is shown. It is also shown that the proposed controller can be applied to guide a formation to a different shape without modification.

대용량 자료 분석을 위한 밀도기반 이상치 탐지 (Density-based Outlier Detection for Very Large Data)

  • 김승;조남욱;강석호
    • 한국경영과학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.71-88
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    • 2010
  • A density-based outlier detection such as an LOF (Local Outlier Factor) tries to find an outlying observation by using density of its surrounding space. In spite of several advantages of a density-based outlier detection method, the computational complexity of outlier detection has been one of major barriers in its application. In this paper, we present an LOF algorithm that can reduce computation time of a density based outlier detection algorithm. A kd-tree indexing and approximated k-nearest neighbor search algorithm (ANN) are adopted in the proposed method. A set of experiments was conducted to examine performance of the proposed algorithm. The results show that the proposed method can effectively detect local outliers in reduced computation time.

A MODIFIED EXTENDED KALMAN FILTER METHOD FOR MULTI-LAYERED NEURAL NETWORK TRAINING

  • KIM, KYUNGSUP;WON, YOOJAE
    • Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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    • 제22권2호
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    • pp.115-123
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    • 2018
  • This paper discusses extended Kalman filter method for solving learning problems of multilayered neural networks. A lot of learning algorithms for deep layered network are sincerely suffered from complex computation and slow convergence because of a very large number of free parameters. We consider an efficient learning algorithm for deep neural network. Extended Kalman filter method is applied to parameter estimation of neural network to improve convergence and computation complexity. We discuss how an efficient algorithm should be developed for neural network learning by using Extended Kalman filter.

KAIST ARM의 고속동작제어를 위한 하드웨어 좌표변환기의 개발

  • 박서욱;오준호
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1992년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.127-132
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    • 1992
  • To relize the future intelligent robot the development of a special-purpose processor for a coordinate transformation is evidently challenging task. In this case the complexity of a hardware architecture strongly depends on the adopted algorithm. In this paper we have used an inverse kinemetics algorithm based on incremental unit computation method. This method considers the 3-axis articulated robot as the combination of two types of a 2-axis robot: polar robot and 2-axis planar articulated one. For each robot incremental units in the joint and Cartesian spaces are defined. With this approach the calculation of the inverse Jacobian matrix can be realized through a simple combinational logic gate. Futhermore, the incremental computation of the DDA integrator can be used to solve the direct kinematics. We have also designed a hardware architecture to implement the proposed algorithm. The architecture consists of serveral simple unitsl. The operative unit comprises several basic operators and simple data path with a small bit-length. The hardware architecture is realized byusing the EPLD. For the straight-line motion of the KAIST arm we have obtained maximum end effector's speed of 12.6 m/sec by adopting system clock of 8 MHz.