논문에서는 무리 짓기에 대한 공간분할 방법의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 핵심 개념은 무리 속에서 움직이는 개체인 보이드가 지속적으로 자신의 방향과 위치를 변경시키나 자신의 다음 방향의 결정에 영향을 주는 k개의 가장 가까운 이웃인 kNN은 자주 바뀌지 않는다는 사실을 이용하여 성능을 개선하는 것이다. 본 논문에서 이전의 kNN을 이용하여 새로운 kNN이 변경되었는지를 판별하는 방법이 제안되었고, 제안된 방법의 정당성은 정리를 통하여 증명되었다. 제안된 방법은 구현되었으며, 기존의 공간분할 방법과 성능이 비교되었다. 비교 결과로부터 제안된 알고리즘이 초당 프레임 수 관점에서 기존의 알고리즘보다 약 30% 개선 효과를 주는 것을 알 수 있었다.
Considering the randomness and uncertainty of wind power, a reliability model of WTGs is established based on the combination of the Weibull distribution and the Markov chain. To analyze the failure mode quickly, we use the switch-section partitioning method. After defining the first-level load zone node, we can obtain the supply power sets of the first-level load zone nodes with each WTG. Based on the supply sets, we propose the dynamic division strategy of island operation. By adopting the fault analysis method with the attributes defined in the switch-section, we evaluate the reliability of the distribution network with WTGs using a sequential Monte Carlo simulation method. Finally, using the IEEE RBTS Bus6 test system, we demonstrate the efficacy of the proposed model and method by comparing different schemes to access the WTGs.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1279-1287
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2006
The purpose of this paper is to present a new algorithm for extracting the consensus pattern, or motif from sequence belonging to the same family. Two methods are considered for feature interval partitioning based on equal probability and equal width interval partitioning. C2H2 zinc finger protein and epidermal growth factor protein sequences are used to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for motif extraction. For two protein families, the equal width interval partitioning method performs better than the equal probability interval partitioning method.
본 논문에서는 하이퍼그래프의 {{{{k분 분할을 위한 서열화(vertex ordering) 알고리즘의 효율을 개선하기 위한 후처리 알고리즘인 재서열법을 소개한다. 제안된 알고리즘은 {{{{k분 분할을 위한 다양한 알고리즘에 쉽게 적용될 수 있다. 보통 초기 분할은 서열화를 기반으로 하는 알고리즘에 의해 형성된다. 그 후 제안된 알고리즘은 클러스터와 정점을 재배열하여 분할하는 과정을 반복함으로써 분할의 효율을 향상시켜간다. 이 방법을 여러 가지 그래프에 적용하여 향상된 결과를 얻었다.Abstract This paper addresses the post-processing algorithm for {{{{k-way hypergraph partitioning by using a cluster and vertex reordering method. The proposed algorithm applies to several {{{{k-way partitioning algorithm. Generally, the initial partition generating method is based on a vertex ordering algorithm. Our reordering algorithm construct an enhanced partitioning by iteratively partition the reodered clusters and vertices. Experimental results on several graphs demonstrate that reodering provides substantial enhancement.
Rama Mohan Rao, A.;Appa Rao, T.V.S.R.;Dattaguru, B.
Structural Engineering and Mechanics
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제14권6호
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pp.625-647
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2002
Parallel execution of computational mechanics codes requires efficient mesh-partitioning techniques. These mesh-partitioning techniques divide the mesh into specified number of submeshes of approximately the same size and at the same time, minimise the interface nodes of the submeshes. This paper describes a new mesh partitioning technique, employing Genetic Algorithms. The proposed algorithm operates on the deduced graph (dual or nodal graph) of the given finite element mesh rather than directly on the mesh itself. The algorithm works by first constructing a coarse graph approximation using an automatic graph coarsening method. The coarse graph is partitioned and the results are interpolated onto the original graph to initialise an optimisation of the graph partition problem. In practice, hierarchy of (usually more than two) graphs are used to obtain the final graph partition. The proposed partitioning algorithm is applied to graphs derived from unstructured finite element meshes describing practical engineering problems and also several example graphs related to finite element meshes given in the literature. The test results indicate that the proposed GA based graph partitioning algorithm generates high quality partitions and are superior to spectral and multilevel graph partitioning algorithms.
본 논문에서는 체크 노드 분할을 이용한 변형된 반복 복호 방법 [8]을 IEEE 802.16e 표준에서 제시된 low-density parity-check(LDPC) 부호에 적용하여 복호의 수렴 속도 개선을 확인한다 또한 IEEE 802.16e에서 제시된 LDPC 부호에 가장 적합한 체크 노드 분할 방법을 제안한다. 수렴 속도 개선은 반복 횟수를 줄일 수 있다는 의미에서 계산 복잡도를 감소시킬 수 있다. 이러한 체크 노드 분할을 이용한 복호 방법은 복호기의 하드웨어 구현이 병렬 처리 방식으로 구현되기 어려운 시스템에서 효과적인 직렬 처리 방식으로 적용될 수 있다. 제시된 LDPC 부호의 변형된 반복 복호 방법은 무선 통신 시스템 환경의 실제 복호기를 구현하는데 사용될 수 있다.
Fatigue behavior and life prediction method were presented for themal-mechanical and isothermal low cycle fatigue of 12 Cr forged steel used for high temperature applications. In-phase and out-of-phase thermal-mechanical fatigue test from 350 .deg. C to 600 .deg. C and isothermal low cycle fatigue test at 600 .deg. C, 475 .deg. C, 350 .deg. C were conducted using smooth cylindrical hollow specimen under strain-control with total strain ranges from 0.006 to 0.015. The phase difference between temperature and strain in thermal-mechanical fatigue resulted in significantly shorter fatigue life for out-of-phase than for in-phase. Thermal-mechanical fatigue life predication was made by partitioning the strain ranges of the hysteresis loops and the results of isothermal low cycle fatigue tests which were performed under the combination of slow and fast strain rates. Predicted fatigue lives for out-of-phase using the strain range partitioning method showed an excellent agreement with the actual out-of-phase thermal-mechanical fatigue lives within a factor of 1.5. Conventional strain range partitioning method exhibited a poor accuracy in the prediction of in-phase range partitioning method in a conservative way. By the way life prediction of thermal-mechanical fatigue by Taira's equivalent temperature method and spanning fartor method showed good agreement within out-of-phase thermal-mechanical fatigue.
Image coding based on a fractal theory of iterated transformations presents highly compressed image. In this paper, we compress image using the partitioning method which devides image adaptively in horizon and vertical axis. This method can encode image more compactly than the quadtree partitioning method. The maximum range size can be selected as $32{\times}32$ blocks and the minimum size can be $4{\times}4$ blocks. And the domain size is twice as many as the range size.
유전 알고리즘은 확률에 기반한 매우 효과적인 최적화 기법이지만 지역해로의 조기수렴과 전역해로의 수렴 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 적응 분할법에 기반한 유전 알고리즘을 제안하였다. 유전 알고리즘이 전역해를 효과적으로 찾도록 하는 적응 분할법은 최적화의 복잡도를 줄이기 위해 탐색공간을 적응적으로 분할한다. 이러한 적응 분할법은 탐색공간의 복잡도가 증가할수록 더 효과적이다. 제안된 방법을 테스트 함수의 최적화 및 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.
격자 벡터 양자화의 비 손실 과정에서는 생성된 코드단어들을 radius 열과 Index 열로 열거한다. radius 열은 run-length 부호화한 한 다음 Entropy 부호화한다. 또한 index 열들은 이진의 고정길이로 표현한다. 비트율이 증가함에 따라 index 비트는 선형적으로 증가하여서 부호화 성능을 감소시킨다. 이 논문에서는, 넓은 비트율의 범위에서 index 비트를 줄이기 위해서, set partitioning 방식을 채택한 새로운 열거 알고리즘을 개발하였다. 제안된 열거 방법은 큰 index 값을 작은 값들을 천이 시켜서 index 비트를 줄인다. 제안된 비손실 기법을 웨이블릿 기반의 영상 부호화에 적용시켰을 때, 0.3 bits/pixel 이상의 비트룰에서 기존의 비손실 부호화 방식보다 10%이상의 비트율을 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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