This paper presents a novel method for image classification based on a hybrid genetic algorithm (GA) and support vector machine (SVM) approach which can significantly improve the classification performance for content-based image retrieval (CBIR). Though SVM has been widely applied to CBIR, it has some problems such as the kernel parameters setting and feature subset selection of SVM which impact the classification accuracy in the learning process. This study aims at simultaneously optimizing the parameters of SVM and feature subset without degrading the classification accuracy of SVM using GA for CBIR. Using the hybrid GA and SVM model, we can classify more images in the database effectively. Experiments were carried out on a large-size database of images and experiment results show that the classification accuracy of conventional SVM may be improved significantly by using the proposed model. We also found that the proposed model outperformed all the other models such as neural network and typical SVM models.
This paper discuss a performance evaluation of the synchronization algorithm for hybrid networks in industrial environments. The proposed algorithms minimizes synchronization errors which were caused from channel, Propagation, and frequency delays. The modified RBS and offset synchronization methods can be operated by adjustment parameters. The differential BP (Back-off Period) adjustment can synchronize the local time of each node with master node's time in hybrid networks. For the performance analysis, the data transmission time between the wired and wireless devices are investigated. The experimental results show the performance evaluations in terms of the polling service time and an average end-to-end delay.
Hybrid semi-active control system is applied to improve the seismic peformance of the building structure against earthquake excitation and the LQR-based semi-active control algorithm is developed to tune the integrated stiffness/damping characteristics of the hybrid system complementarily. Numerical simulation for a 8-story shear building has been carried out to verify the applicability and effectiveness of the proposed method. Analysis results showed that the hybrid system can be a compromising solution to the seismic response control problem, compared with conventional variable stiffness or variable damping systems. Comparison results proved that the proposed algorithm can perform refined tuning of the stiffness and damping coefficients of the hybrid semi-active control system better than sliding mode control algorithm.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.161-168
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2023
It is a common practice to use a password in order to restrict access to information, or in a general sense, to assets. Right selection of the password is necessary for protecting the assets more effectively. Password finding/cracking try outs are performed for deciding which level of protection do used or prospective passwords offer, and password cracking algorithms are generated. These algorithms are becoming more intelligent and succeed in finding more number of passwords in less tries and in a shorter duration. In this study, the performances of possible password finding algorithms are measured, and a hybrid algorithm based on the performances of different password cracking algorithms is generated, and it is demonstrated that the performance of the hybrid algorithm is superior to the base algorithms.
본 논문에서는 지진하중을 받는 사장교에 납고무받침과 유압식 가력기를 결합한 복합제어 시스템을 적용하였다. 복합제어 시스템은 다중의 제어장치로 인해 제어성능의 향상을 기대할 수 있지만 추가적으로 사용되는 능동제어 장치로 인하여 전체 제어시스템의 강인성이 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복합제어 시스템의 강인성을 향상시키기 위해 기존의 LQG 알고리즘에 납고무받침의 응답에 따른 on-off 형태의 알고리즘을 결합하였다. 수치해석 결과 on-off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 납고무받침을 사용할 수동제어 시스템이나 유압식 가력기만을 사용한 능동제어 시스템과 비슷한 최대제어력이나 평균제어력을 사용하면서 제어성능이 향상되었으며, 기존의 성능에 초점을 둔 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템과 유사한 제어성능을 나타냈다. 또한 제안된 제어시스템은 구조물의 강성행렬에 교란이 있을 때 기존의 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템에 비해 강인성이 향상되었으며 교란된 시스템에 대해 불안정성을 보이지 않았다. 제안된 제어시스템은 설계지진뿐만 아니라 다른 입력지진에 대해서도 제어성능을 유지하였다. 따라서 On-Off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 불확실성이 많은 지진하중을 받는 사장교에 개선된 제어기법으로 제안될 수 있다.
Del Castillo, Manuelito Y. Jr.;Song, Hwachang;Lee, Byongjun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권3호
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pp.464-471
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2013
This paper proposes a hybrid searching algorithm based on parameter identification for power system load models. Hybrid searching was performed by the combination of particle swarm optimization (PSO) and a complex method, which enhances the convergence of solutions closer to minima and takes advantage of global searching with PSO. In this paper, the load model of interest is composed of a ZIP model and a third-order model for induction motors for stability analysis, and parameter sets are obtained that best-fit the output measurement data using the hybrid search. The origin of the hybrid method is to further apply the complex method as a local search for finding better solutions using the selected particles from the performed PSO procedure.
본 논문에서는 CR-MMA (Constellation Reduction-Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 적용하므로서 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-CRMMA 알고리즘을 제안한다. CR-MMA 알고리즘은 16-QAM과 같은 nonconstant modulus 신호를 constant modulus 신호로 reduction한 후, 송신 신호의 통계치인 고정 modulus를 이용하여 오차 신호를 발생하므로 기존 MMA의 적응 등화 성능을 개선시키기 위하여 등장하였다. 제안 방식인 Hybrid-CRMMA는 CR-MMA의 constellation reduction 개념에 등화기 출력 신호의 전력에 비례토록 adaptive modulus와 오차 신호의 비선형성을 이용하여 adaptive stepsize를 적용하였으며, 이의 개선된 등화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐, MSE 및 알고리즘의 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 SER을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안 Hybrid-CRMMA가 기존 CR-MMA보다 모든 성능 지수에서 우월함을 확인하였다.
본 연구는 폐쇄루프 공급망 모델(Closed-Loop Supply Chain Model)을 이용하여 새로운 형태의 혼합형유전알고리즘(Proposed Hybrid Genetic Algorithm: pro-HGA)접근법의 수행도를 평가하기 위한 논문이다. 제안한 폐쇄루프 공급망 모델은 물류네트워크에서 순방향물류(Forward Logistics)와 역물류(Reverse Logistics)를 함께 고려한 통합형 물류모델이며. 이 모델에서는 회수된 제품의 재사용(Reuse), 재판매(Resale) 및 폐기(Waste Disposal)를 함께 고려하고 있다. 제안된 모델의 이행을 위해 기존연구에서 제안한 유전알고리즘(Genetic Algorithm: GA), 혼합형유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorithm: HGA)과 본 연구에서 제안한 pro-HGA를 함께 적용하여 각 접근법들의 우수성을 비교분석하였다. 분석결과 본 연구에서 제안한 pro-HGA가 기존의 GA, HGA보다 더 우수한 결과를 얻었다.
In this paper, we propose a hybrid watermarking algorithm for MPEG bitstream. Hybrid watermarking technique uses Spread Spectrum technique for I-frame and Motion Vector technique for P, B-frame. Thus, it enables all MPEG frame to be watermarked. By applying above technique, it is possible not only to protect intellectual property right but also to be robust to all kinds of attacks. And this scheme requires partial decoding of MPEG bitstream, so it can be applied to real time watermarking applications.
본 연구에서는 비선형 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 혼합유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorthm : HGA)을 개발하였다. HGA는 기존 유전알고리즘의 적용에 있어 문제점으로 지적된 정밀도의 적용문제와 벌금함수의 사용을 배제하였으며 지역적최적점으로 빠르게 수렴하는 기존의 지역적 탐색법과 유전알고리즘 적용이후 수렴된 해 주변에 대한 정밀탐색법을 함께 고려하여 설계하였으며 이를 세가지의 비선형 최적화 문제 적용하여 본 논문에서 개발한 HGA의 유효성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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