본 논문에서는 데이터 결합 영역에서 문서값을 정규화 하는 기법과 결합함수에 따라 용어가중치 결합이 검색성능에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였으며, 특히 용어가중치 결합이 실질적으로 효율적인가를 성능 향상률 측면과 검색시스템의 효율성 측면에서 검증하고, 성능이 향상된 용어가중치 결합의 특징을 분석하였다. 실헙결과 대부분의 장어가중치 결합은 문서값 정규화 기법과 실험집단에 관계없이 높은 성능 향상률을 보이지 않았다. 특히 단일가중치고 높은 검색성능을 보였던 상위 가중치 알고리즘들은 다른 가중치 알고리즘과 결합할 경우 두드러진 성능 향상률을 보이지 않았다. 검색시스템의 효율성 측면에서 용어가중치 결합을 평가한 결과 문헌 내 단어빈도를 최대단어 빈도로 정규화한 가중치 알고리즘이 코사인 정규화 기법을 적용한 가중치 알고리즘들과 결합될 때 5개 실험집안에서 최적 단일가중치 보다 2% 이상 높은 성능을 보였다. 이는 서로 다른 특성을 지니는 용어가중치 알고리즘들이 장단점을 보완하여 검색성능을 향상시킨 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 용어가중치 결합의 효율성은 컬렉션과 가중치 알고리즘의 특성에 의존적이었으며, 비록 각 용어가중치 결합의 성능이 높게 나타날지라도 최적의 성능을 보인 달일가중치와 비교하면 그 성능 차이가 미미하거나 낮아서 대부분의 용어가중치 결합이 실질적으로 효과적이지 못하였다.
The gridless (or meshfree) methods, such as MPS, SPH, FPM an so forth, are feasible and robust for the problems with moving boundary and/or complicated boundary shapes, because these methods do not need to generate a grid system. In this study, a gridless solver, which is based on the combination of moving least square interpolations on a cloud of points with point collocation for evaluating the derivatives of governing equations, is presented for two-dimensional unsteady incompressible Navier-Stokes problem in the low Reynolds number. A MAC-type algorithm was adopted and the Poission equation for the pressure was solved successively in the moving least square sense. Some typical problems were solved by the presented solver for the validation and the results obtained were compared with analytic solutions and the numerical results by conventional CFD methods, such as a FVM.
본 논문에서는 준능동 TMD가 설치된 고층건물의 풍응답을 효과적으로 저감시키기 위하여 다목적 유전자알고리즘(MOGA)을 이용한 퍼지관리제어기를 개발하였다. 퍼지관리제어기는 하위제어기인 그라운드훅(groundhook) 제어알고리즘과 스카이훅(skyhook) 제어알고리즘에 의해서 결정된 제어명령을 적절하게 하나로 합치는 역할을 한다. 다목적 유전자알고리즘의 최적화 과정에서 75층의 가속도 응답과 준능동 TMD의 변위응답을 목적함수로 사용하였다. 다목적 유전자알고리즘 최적화과정을 통하여 퍼지관리제어기의 파레토 최적해집합을 효과적으로 얻을 수 있었다. 다목적 유전자알고리즘에 의하여 개발된 퍼지관리제어기는 가중합방법의 제어기보다 매우 우수한 성능을 나타내었다.
The lightness, chroma and hue tolerances with respect to the standard colour position in the CIELAB space have been studied in detail using the various existing data sets and the set form this study. The lightness tolerance showed a clear dependency upon the metric lightness for medium to light colour, but in the case of dark colours there was a discrepancy between the data sets. Both the chroma and hue tolerances showed dependency upon both the chroma and hue-angle and not the single dependency upon the metric chroma, as assumed in the CIE94 formula. New weighting functions were derived from the above experimental evidence, and finally a new formula, LCD(Leeds Colour Difference) was proposed. The LCD formula is nearly as simple and flexible as CIE94 but smoothes the individual weighting functions, especially for lightness tolerances for light colours and chromaticity discrimination near the blue region.
In this paper, a new guidance law to reduce sensitivity to the initial heading errors is proposed. In order for shaping the input weights over the flight, we introduce the distribution functions expressed in terms of time-to-go and its inverse term. By applying the optimal control theory with the synthesized weights, the homing guidance law is derived. Also the characteristics of the proposed law are examined. Various computer simulations show the good performance of the proposed guidance.
확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
강우는 시 공간적 변동성이 크고 지형특성으로 인한 지역 편차가 큰 특성을 가지고 있다. 따라서 강우 발생을 분석하는 경우, 강우의 시 공간적 변동성과 지역특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다. 강우의 지역특성을 고려하기 위해 2010~2015년 동안 발생한 강우사상 중 서울지역을 통과하는 대류성 강우사상 30개를 선정하였다. 지역특성 고려하기 위한 매개변수로 강우강도와 풍향을 선정하고, 매개변수의 가중인자를 결정하였다. 또한 매개변수의 정량화를 위해 강우강도의 경우 대수정규분포, 풍향의 경우 Von mises분포를 매개변수의 확률분포로 선정하고, 선정된 두 확률분포에 Copula함수를 적용하여 결합확률분포를 추정하였다. 아울러 추정된 결합확률분포에 Monte-Carlo Simulation기법을 적용하여 매개변수에 대한 난수를 발생시키고, 이를 이용하여 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다.
본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 변형된 Census 변환과 적응적 윈도우를 이용한 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 영역 기반 기법으로 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위해 탐색 화소 주변 영역의 기울기를 계산하여 윈도우의 크기 및 모양을 적응적으로 결정하고, 윈도우 영역의 정합 비용 함수는 변형된 Census 변환과 AD 연산 결과의 가중합으로 구한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.
This study presents an algorithm and related techniques which could satisfy the important properties of check weighers and conveyor scales. The algorithm of Recursive Least Squares Regression is described for te weighing system simulated as a dynamic model of the second order. Using the model and the algorithm, model parameters and then the mass being weighed can be determined from the step input. The performance of the algorithm is illustrated in digital simulation. Discussions are extended to the development of fast converging algorithm. It turns out that the algorithm shows several desirable features suitable for microcomputer assisted real-time signal processing, which are high precision and stability in noisy environment.
야구 기록을 과학적으로 해석하고 개별 선수를 설명할 수 있는 다양한 지표가 존재한다. 하지만, 각 지표는 복잡하고 때로는 난해하다. 본 논문은 야구 지표를 이해하고자 하는 야구 팬의 니즈를 충족하기 위해 직관적으로 이해할 수 있는 지표와 이를 기반으로 게임을 직접 웹 상에서 시뮬레이션할 수 있는 서비스를 제안한다. 게임과 분석 기능을 위해 가중 평균, 최대-최소 정규화 및 로지스틱 함수와 같은 수학적 및 통계적 방법을 적용한 지표를 정의하고, 사용자 친화적인 UX/UI 를 통해 게임 시뮬레이션의 가독성을 높여 기존 플랫폼과 차별화했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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