모바일 분야의 비약적인 발전과 더불어 모바일 분야의 소스 크기 또한 커져 컴파일 시간이 심각한 문제로 대두되고 있다 단 논문에서는 컴파일 시간을 줄이기 위한 방법으로 분산 컴파일을 지원하는 시스템을 설계 및 구현하였다 제안하는 분산 컴파일 지원 시스템은 소스를 분산하기 위하여 컴파일 옵션이 아니라 make 파일내용 중에서 생성되어야 할 오브젝트와 오브젝트 생성규칙을 가지고 있는 부분만을 종속성 분석 결과에 따라 분할하여 재생성함으로써 분산 컴파일이 가능하도록 설계하여 분산컴파일을 위한 전처리부분에 드는 시간을 최대한 줄여 분산 컴파일 성능을 높일 수 있도록 하였다. 성능 테스트 결과에 따르면, 단일 시스템에서의 컴파일 할 때보다 약 4배정도 컴파일 시간이 단축된 결과를 보이고 있다
대부분의 인지적 과제에서 관찰되는 반응시간 자료의 분포는 정적으로 편포되어 나타남에도 불구하고, 반응시간을 종속측정치로 하는 대다수의 연구들은 표본 평균에 근거한 집중경향치 분석에 의존한다. 본 연구에서는 반응시간 자료의 분포특성에 분석의 초점을 맞추어 실험적 처치의 효과를 구체적으로 추론하는 방법을 소개하였다. 평균 반응시간의 변화는 그 분포상 가우시안 및 지수 분포가 혼합된 형태로 나타난다고 가정할 수 있으며, 최대우도 추정법에 근거한 ex-Gaussian 모형 검증을 통해 반응시간 분포 특성을 수치화된 파라미터로 산출하고 확률밀도함수를 구현할 수 있다. 분석 사례를 위해 두 가지 고전적 시각탐색과제에서 얻어진 반응시간 자료를 사용하였으며, ex-Gaussian 함수를 통해 탐색배열의 항목개수의 증가가 초래하는 평균 반응시간의 지연효과에 대한 해석을 시도하였다. 수리적 모형을 통한 반응시간 분포 분석은 고전적 집중경향치 분석의 한계를 넘어 반응시간을 활용한 다양한 이론 및 개인차 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2차원의 공간모집단에서 모수를 추정하기 위하여 모집단내에서 존재하는 위치들간의 공간적 종속관계를 이용하여 표본단위를 관찰하는 적합탐색 관찰방법을 제안하고, 공간모집단에서 관심영역의 면적이나 비율을 추정하고자 할 때 적합탐색 관찰방법을 적용하여 얻은 추정량에 대하여 살펴본다. 각 표본점들 사이에 존재하는 공간종속관계를 이용한 적합탐색 관찰방법을 적용한다면 조사이전에 미리 정해지는 표본크기 n에 대하여 추출된 표본단위들을 모두 관찰하는 전통적인 표본설계에 비하여 보다 적은 수 $m(m \leq n)$개의 관찰로써 추정할 수 있을 것이다. 이로써 표본조사시 발생하는 비용과 시간 등의 절감효과가 기대되며, 추정하려는 관심영역의 형상에 대한 사전 정보가 존재하지 않더라도 적합탐색 관찰방법으로 그 형상을 파악할 수 있게 된다.
본 논문에서는 정확한 장기 시계열 예측을 위해 시계열 데이터의 다양한 스케일 (시간 규모)에서 표현을 학습하는 트랜스포머 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시계열의 다중 스케일 특징을 추출하고, 이를 트랜스포머에 반영하여 예측 시계열을 생성하는 구조로 되어 있다. 스케일 정규화 과정을 통해 시계열의 전역적 및 지역적인 시간 정보를 효율적으로 융합하여 종속성을 학습한다. 3 가지의 다변량 시계열 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 보인다.
A general procedure to implement the sensitivity analysis of PSC flexural members is proposed based on the analytical calculation of the gradients of stresses and strains with respect to the 21 design variables in a closed format. The formulation covers the long term losses including concrete creep, shrinkage, and PS steel relaxation as well as load effects. The derived formulation is applied to the rectangular section PSC beam with prestressing and nonprestressing steels for the sensitivity analysis. The analytically calculated sensitivity results are compared with those numerically calculated.
요즘은 여러 멀티미디어 데이터가 기존의 PC에서 재생되는 것이 아니라 핸드폰, PDA와 같은 이동단말기에서 재생되기가 요구되고 있다 멀티미디어 데이터의 용량이 크고 시간에 종속적인 연속 미디어이기 때문에 데이터의 일부론 미리 가져와서 재생하는 Prefetch기법이 필요하다. 영역 분할 기법과 재생가능성 분석기법을 통해서 멀티미디어 프리젠테이션의 재생가능 여부를 분석하고 재생이 불가능한 프리젠테이션은 EPOB지정을 이용한 Prefetch기법을 적용한 후 재생가능 여부를 판단한다. Prefetch하는 시점과 데이터의 양을 지정함으로서 원활한 멀티미디어 프리젠테이션을 재생 할 수 있다.
본 논문은 실시간 음성 다이얼링 시스템 구현을 위한 화자종속의 단독어 인식에 대하여 기술하 였다. 인식을 위한 모델 작성은 적은 메로리에 계산 시간이 적게 걸리는 DMS 모델을 사용하였다. 인식 대상어는 대학교내의 50개 부서명을 선택하여고, 발성후 3초내에 인식결과를얻을 수 있었다. 시스템은 구간 수 22에서 가중치 0.6의 DMS 모델을 표준패턴으로 사용하였을 때 98%의 성능을 나타냈다.
This paper is to develop four heuristic algorithms for $n/m/D/F/F_{max}$. A study present numerical example for (H1) algorithm. Among the sequence generated, the best sequence is J2, J1, J6, J7, J4, J3, J5 and makespan is 528. The optimal makespan of this numerical example can be found as 528 as also, and the worst value of heuristic solution is only 7.2 % away from it.
항공/여행 상품은 타 산업보다 불확실성에 취약하며 시간의 절대적인 종속성으로 인해 정확한 수요 파악 및 예측을 하지 못할 경우 가치가 0으로 수렴한다. 이에 본 논문은 웹 크롤링을 기반으로 잠재여행 욕구를 파악하고, 향후 성장할 것으로 예상되는 항공 노선 및 취항지를 예측 및 분석하는 기법을 제안하고자 한다.
음성에는 전달하고자 하는 정보 이외에 화자 고유의 음향적 특징을 담고 있다. 화자간의 음향적 차이를 이용하여 말하고 있는 사람이 누구인지 판단하는 방법이 화자 인식이다. 화자 인식에는 화자 확인과 화자 식별로 구분되는데 화자 확인은 1명의 음성을 대상으로 본인인지 아닌지를 검증하는 방법이다. 반면, 화자 식별은 미리 등록된 다수의 종속 문장으로부터 가장 유사한 모델을 찾아 대상 의뢰인이 누군지 식별하는 방법이다. 본 논문에서는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) 계수를 추출하여 특징 벡터를 구성하였고, 특징 간 유사도 비교는 동적 시간 신축(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한다. 각 화자마다 두 개의 종속 문장을 훈련 데이터로 사용하여 음운성에 기반을 둔 공통적 특징을 기술하였고, 이를 통해 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 단어를 사용하더라도 동일 화자임을 식별할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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