In this paper, the method for improving the speed of convergence and learning rate of back propagation algorithms is proposed which update the learning rate parameter and momentum term for each weight by generated error, changely the output layer of neural network generates a high value in the case that output value is far from the desired values, and genrates a low value in the opposite case this method decreases the iteration number and is able to learning effectively. The effectiveness of proposed method is verified through the simulation of X-OR and 3-parity problem.
This paper presents a method of predicting the machining parameters on the turning process of low carbon steel using a neural network with back propagation (BP) and particle swarm optimization (PSO). Cutting speed, feed rate, and depth of cut are used as input variables, while surface roughness and electric current consumption are used as output variables. The data from experiments are used to train the neural network that uses BP and PSO to update the weights in the neural network. After training, the neural network model is run using test data, and the results using BP and PSO are compared with each other.
In this paper, an efficient and robust robot path planning technique is discussed. Concentric Ripple Edge Evaluation and Progression( CREEP ) algorithm[1] has been elaborated and expanded to carry out 3-D path planning. Like the 2-D case, robot can always find a path, if one exists, in a densely cluttered, unknown and unstructured 3-D obstacle environment. 3-D space in which the robot is expected to navigate is modeled by stacking cubic cells. The generated path is resolution optimal once the terrain is fully explored by the robot or all the information about the terrain is given. Path planning times are significantly reduced by local path update. Accuracy and efficiency of wave propagation in CREEP algorithm are achieved by virtual concentric sphere wave propagation. Simulations in 2-D and 3-D spaces are performed and excellent results are demonstrated.
무선 네트워킹 기술과 통신기기의 발달로 이동 컴퓨팅 환경이 보편화됨에 따라 제한된 대역폭의 절감과 빠른 응답시간, 그리고 확장성을 위해 이동 호스트는 지역 캐쉬를 이용한다. 이때 이동 호스트와 지구국간에 캐쉬된 데이터의 일관성 유지가 필요하며 이에 따라 많은 기법이 제안되고 있다. 기존의 일관성 기법은 탐지기반의 기법들이 수로 사용되며 잦은 접속단절을 고려해 주기적인 무효화 메시지를 브로드캐스트 하여 캐쉬 일관성을 유지한다. 하지만 이러한 기법들은 데이터의 정확성 검사에 따른 전송 메시지 수의 증가나 지연을 통한 철회 단계를 증가시키며 이동 호스트에 캐쉬된 데이터를 삭제함에 따라 자치성과 확장성이 떨어진다. 본 논문에서 제안된 기법은 이러한 문제점을 해결하기 위해 페이지 요청 또는 완료시 갱신 연산이 일어난 객체에 대해 갱신 빈도를 참조하여 수행하도록 하였다. 따라서, 갱신 연산이 이루어지는 경우 비동기적으로 갱신 빈도에 따른 갱신의도 선언 또는 갱신을 선택적으로 수행할 수 있어 응답이 빠르고 철회 단계가 감소하는 장점을 갖는다. 또한 접속단절 이후 일괄적으로 진행되는 주기적인 무효화 메시지에 대해서도 갱신 빈도에 따라 선택적으로 삭제 또는 전파를 수행함으로써 자치성과 확장성을 높였다.
본 논문에서는 역 전파 신경회로망의 학습파라미터를 발생한 오차에 따라서 유동성 있게 갱신할 수 있고 이 학습알고리즘의 효율을 향상시킬 수 있는 초기연결강도 설정 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 국소 점을 벗어날 수 있는 것으로 기대되고, 수렴환경에 알맞은 초기 연결강도 발생을 설정할 수 있다. 모의실험에서는 세 가지의 학습패턴을 가지고 실험하였다. 첫 번째 3-패리티 문제에 대한 학습을 수행하였고, 두 번째는 $7{\times}5$ 알파벳 영문자 폰트에 대한 학습이고 세 번째는 필기체 숫자 및 한글의 기본 획에 적용하였다. 모의실험결과, 제안된 방법은 기존의 표준 역 전파 알고리즘에 비하여 약 27%~57.2%정도 학습효율이 향상됨을 고찰하였다
Park, Sa-Rah;Jeon, Ho-Cheol;Kim, Rok-soon;Kim, Jong-Hyeon;Kim, Seung-Jin;Cho, Junghee;Jang, Soojeong
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제37권1호
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pp.43-50
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2020
We have developed an algorithm for tracking coronal mass ejection (CME) propagation that allows us to estimate CME speed and its arrival time at Earth. The algorithm may be used either to forecast the CME's arrival on the day of the forecast or to update the CME tracking information for the next day's forecast. In our case study, we successfully tracked CME propagation using the algorithm based on g-values of interplanetary scintillation (IPS) observation provided by the Institute for Space-Earth Environmental Research (ISEE). We were able to forecast the arrival time (Δt = 0.30 h) and speed (Δv = 20 km/s) of a CME event on October 2, 2000. From the CME-interplanetary CME (ICME) pairs provided by Cane & Richardson (2003), we selected 50 events to evaluate the algorithm's forecast capability. Average errors for arrival time and speed were 11.14 h and 310 km/s, respectively. Results demonstrated that g-values obtained continuously from any single station observation were able to be used as a proxy for CME speed. Therefore, our algorithm may give stable daily forecasts of CME position and speed during propagation in the region of 0.2-1 AU using the IPS g-values, even if IPS velocity observations are insufficient. We expect that this algorithm may be widely accepted for use in space weather forecasting in the near future.
일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.
본 논문에서는 기하학 기반의 사운드 생성 기법을 활용하여 1)다중 음원, 2)바람의 이류와 3)온도에 따른 상호작용을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 최근에 절감된 광선추적법(Reduced raytracing) 기반으로 사운드(Sound) 위치를 업데이트하고 많은 레이(Ray)의 재귀적인 반사/굴절 없이 사운드 전파와 회절을 효율적으로 계산하는 방법이 제안되었지만, 이 접근법은 사운드의 전파 특징만을 고려했지 다중 음원, 바람의 이류와 온도에 따른 상호작용은 고려하지 못했다. 이러한 한계는 정적인 사운드만 생성하기 때문에, 다양한 가상환경에서 사운드를 통한 장면 제작을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 여러 개의 사운드가 배치된 상황에서 사운드 맵을 효율적으로 구성할 수 있는 방법과 이것을 통해 효율적으로 에이전트의 움직임을 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 뿐만 아니라 바람의 이류와 온도를 고려하여 사운드 전파를 제어를 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사운드를 기반으로 콘테츠 몰입을 개선시킬 수 있는 게임뿐만 아니라 메타버스 환경 디자인, 군중 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다.
이동 중의 차량에서 멀티 서비스를 지원받고자 하는 수요가 증가함에 따라 통신시스템과 차량산업을 융합하는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 서비스가 성공적으로 수행되기 위해서는 신뢰성 있는 정보의 전달과 우수한 수신성공률이 보장되어야 한다. 따라서 정확한 채널 값을 추정 할 수 있는 기법이 필요하다. 이 논문은 고속주행 환경에서 동작하는 차량용 통신 규격인 IEEE 802.11p에서 시변 채널추정을 위한 PTAU(Pilot Tone Aided Update) 결정지향 기법을 제안한다. 기존의 기법들은 시간영역에서 오류전파가 발생하므로 높은 서비스의 질을 제공하기 어렵다. 이 논문에서는 이러한 문제점의 보완을 위해 파일럿 부반송파들을 사용하였고, 주파수 대역에서 일정한 순서에 따라 추정한 값들을 업데이트시킴을 제안한다. PTAU기법은 기존의 기법들에 비해 낮은 비트오류율을 가져 고속채널에서의 추적 성능을 향상시킴을 검증하였다.
클라이언트-서버 공간 데이터베이스에서는 대용량의 공간 데이터를 네트웍을 통해 접근하는 과부하를 피하기 위해 캐쉬를 사용한다. 이 논문은 클라이언트에서 지도를 수정하는 변경트랜잭션들의 동시성 지원과 일관성 제어 문제를 다룬다. 지도를 수정하는 클라이언트 트랜잭션은 화면을 통해 대화식으로 진행되는 긴 트랜잭션이며, 변경 대상인 공간 객체는 공간 관련성에 의한 종속성을 가지는 특징이 있다. 또한, 캐쉬의 동적 중복에 대한 일관성을 제어하기 위해서는 변경 후 서버 뿐만 아니라 다른 클라이언트들로 전파가 필요하며, 이러한 변경 전파로 인한 통신 부하는 캐쉬의 이점을 잃지 않도록 최소화 되어야한다. 이 논문은 CR 잠금과 CX 잠금을 이용한 캐쉬 영역 잠금법을 제시하여 공간 관련성에 의한 변경 종속성을 해결한다. 또한, CS 잠금 및 COD 잠금을 제시하여 낙관적인 탐지기반 기법 으로 일관성 제어를 지원함으로써 클라이언트들의 메시지 부하 최소화를 지원한다. 그리고, 이러한 확장된 잠금을 적용한 공간 관련성 기반 2PC 프로토콜을 통하여 긴 트랜잭션들 간 의 정확한 지도 수정을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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