This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.1144-1147
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2000
본 논문에서는 정형 명세 도구인 Spin을 이용한 근사 정렬된 우선 순위 큐 스케줄러 알고리즘에 대한 정형 명세 방법론을 제시하였다. 최근에 제안된 패킷 스케줄링 알고리즘은 우선 순위(마감 순위, 가상 종료 시간, 시간 스템프 등)에 따라 QoS를 지원한다. 그러나 QoS를 지원하기 위한 우선 순위를 유지하는데는 많은 오버 헤드가 요구된다. 따라서 근사된 우선 순위 큐 스케줄러 알고리즘은 낮은 계산상의 오버 헤드를 통해 근사된 우선 순위 큐를 유지함으로서 정확한 우선 순위 큐를 유지하기 위한 오버 헤드와의 trade off를 고려한다. 큐는 주기적으로 회전을 하며 최소한의 포인터 오퍼레이션을 통해 근사된 우선 순위 큐를 유지한다. 이러한 스케줄러 알고리즘의 동작 과정을 정형 기법을 이용하여 패킷 스케줄링상에 기아 현상등이나 데드락 현상등의 발생여부를 검증하는 방법등의 연구가 전무한 상태이다. 정형 명세 도구인 Spin을 이용하여 제안된 알고리즘을 명세하는 방법론을 기술한다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.8
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pp.921-931
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2011
This paper presents a data-fitting technique in which a B-spline hypervolume is used to approximate a given data set of scattered data samples. We describe the implementation of the data structure of a B-spline hypervolume, and we measure its memory size to show that the representation is compact. The proposed technique includes two algorithms. One is for the determination of the knot vectors of a B-spline hypervolume. The other is for the control points, which are determined by solving a linear least-squares minimization problem where the solution is independent of the data-set complexity. The proposed approach is demonstrated with various data-set configurations to reveal its performance in terms of approximation accuracy, memory use, and running time. In addition, we compare our approach with existing methods and present unconstrained optimization examples to show the potential for various applications.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.271-274
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2010
한글 근사 단어 검색 시스템은 사용자의 오류를 포함한 검색 질의에 효과적으로 대응할 수 있는 방법이나 검색 속도가 매우 느려서 실제 사용에 큰 어려움이 있다. 일반적으로 DNA 검색에 사용하는 서열 정렬 기법을 사용할 경우 데이터 베이스의 모든 문자열과 비교가 이루어져야 하기 때문에 많은 검색 시간이 걸리게 된다. 이것을 해결하기 위해 우리는 편집거리가 metric space를 만족하는 성질을 이용한 한글 근사단어 검색 시스템을 사용하여 실제 서열정렬을 사용하여 비교가 필요한 후보 단어를 거르게 된다. 이 한글 근사 단어 검색 시스템에서 가장 중요한 것은 기준축의 역할을 하는 Base-Pivot의 선택 방법이다. 본 논문에서는 이 Base-Pivot의 효율적인 선택방법을 실험을 통해서 분석하도록 한다.
The existing approximations of diffusion flux in unstructured cell-centered finite volume methods are examined in detail with each other and clarified to have indefinite expressions in several respects. A new numerical approximation of diffusion flux at cell face center is then proposed, which is second-order accurate even on irregular grids and may be easily implemented in CFD code using cell-centered finite volume method with unstructured grids composed of arbitrary convex polyhedral shape.
Sequential pattern mining is an important data mining task with broad applications. However, conventional methods may meet inherent difficulties in mining databases with long sequences and noise. They may generate a huge number of short and trivial patterns but fail to find interesting patterns shared by many sequences. In this paper, to overcome these problems, we propose the theme of approximate sequential pattern mining roughly defined as identifying patterns approximately shared by many sequences. The proposed method works in two steps: one is to cluster target sequences by their similarities and the other is to find consensus patterns that ire similar to the sequences in each cluster directly through multiple alignment. For this purpose, a novel structure called weighted sequence is presented to compress the alignment result, and the longest consensus pattern that represents each cluster is generated from its weighted sequence. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by a set of experiments.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.1
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pp.28-36
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2009
In this paper, based on the measured data of hull deflection, an approximated hull deflection curve is drawn using reverse analyzed hull deflection data and the estimation method for flexibility analysis of shaft alignment is proposed by use of the approximate hull deflection curve. Generally an offset value of after stern tube bearing is a datum point with an fore stern tube bearing however the shaft alignment has a tendency which is able to get higher flexibility if the shafting system has the deflection value from after stern tube bearing as reference to bottom direction according to results of on this study. By applying this result of study, the shaft alignment for next similar ships will be able to estimate how to follow the hull deflection and how to be influenced by hull deflection at shaft alignment analysis state using the approximated hull deflection curve.
The existing numerical approximations of convection flux, especially the spatial higher-order difference schemes, in unstructured cell-centered finite volume methods are examined in detail with each other and evaluated with respect to the accuracy through their application to a 2-D benchmark problem. Six higher-order schemes are examined, which include two second-order upwind schemes, two central difference schemes and two hybrid schemes. It is found that the 2nd-order upwind scheme by Mathur and Murthy(1997) and the central difference scheme by Demirdzic and Muzaferija(1995) have more accurate prediction performance than the other higher-order schemes used in unstructured cell-centered finite volume methods.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.674-676
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2000
최근 들어 계산분자생물학 분야에서 문자열 알고리즘과 관련된 유전자 재배열 문제가 많은 관심을 끌고 있다. 특히 이러한 문제에는 전도(reversal)나 전치(transpositon)와 같은 재배열 연산들이 사용되고 있다. 전도와 전치 두 가지 연산을 모두 사용하는 정렬은 필요한 최소 연산 회수의 3배 이내의 연산 수행만으로 가능하다고 알려져 있다. 이 논문에서는 기존의 알고리즘을 분석하고 휴리스틱을 사용함으로써 실제 연산 수행 회수를 대폭 줄일수 있음을 보였다. 또한, 기존의 알고리즘보다 간단한 새로운 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘과 휴리스틱을 같이 사용하는 경우 수행 시간과 근사비(approximation ratio)에 있어서 매우 효과적임을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.397-400
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2010
우리는 지난 연구에서 변형 비속어 필터링 시스템을 위하여 근사 문자열 검색 시스템을 적용하여 서열 정렬 횟수를 비약적으로 줄일 수 있었다. 다차원 데이터 구조를 이용한 한글 근사 검색 시스템은 기준축인 Base-Pivot의 숫자에 따라 검색 결과의 정확도를 높일 수 있으나 BP이 증가한 만큼 질의 단어의 좌표를 계산하기 위한 시간이 오래 걸린다. 소규모 데이터 검색에는 문제가 되지 않으나 60,000단어 이상의 데이터가 수록되는 국어사전과 같은 대규모 데이터를 검색하게 될 경우 요구되는 BP의 숫자도 증가하여 많은 연산시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 근사 단어 검색 시스템을 계층구조화 하여 요구되는 BP 숫자를 감소 시켜 성능을 향상 시키는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 실험을 통하여 본 아이디어의 실효성을 증명하였다. 본 아이디어는 기존의 6000개의 비속어에 대하여 약 20%정도의 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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