• Title/Summary/Keyword: 일반화된 모델

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A Study on Prediction of Effective Thermal Conductivity of Nano-Fluids Using Generalized Self-Consistent Model and Modified Eshelby Model (일반화된 자기일치모델과 수정된 에쉘비 모델을 이용한 나노유체의 등가열전도계수 예측에 대한 연구)

  • Lee, Jae-Kon;Kim, Jin Gon
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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    • v.37 no.10
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    • pp.887-894
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    • 2013
  • Effective thermal conductivity of nanofluids has been predicted by using generalized self-consistent model and modified Eshelby model, which have been used for analysis of material properties of composites. A nanolayer between base fluid and nanoparticle, one of key factors for abrupt enhancement of thermal conductivity of nanofluids, is included in the analysis. The effective thermal conductivities of the nanofluid predicted by the present study show good agreement with those by models in the literature for the nanolayer with a constant or linear thermal conductivity. The predicted results by the present approach have been confirmed to be consistent with experiments for representative nanofluids such as base fluids of water or ethyleneglycol and nanoparticles of $Al_2O_3$ or CuO to be validated.

Rules to control propagations in deriving spatial data models (공간데이터모델 유도에 따른 파급 처리 규칙)

  • 도순희;강혜경;이기준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.94-96
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    • 2001
  • 기존의 대축척 지리정보 데이터베이스로 부터 새로운 소축적 지리정보 데이터베이스를 유도하는 방법 중의 하나는 일반화이다. 이는 대축적 공간데이터를 소축척에 적합하도록 변형시킨다. 즉, 일반화를 통해서 지리정보 데이터의 공간 및 비공간적 특성이 변형되고 그 결과 데이터 모델로 변하게 된다. 본 연구는 이러한 변형에 따른 파급효과를 제어할 수 있는 규칙들을 제시한다. 특히 여섯 가지 일반화 연산자들이 모델에 미치는 영향을 조사하여, 이를 바탕으로 모델 변형을 제어할 수 있는 규칙을 제시하였다.

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Generalized Adaptive Spatio-Temporal Auto-Regressive Model for Video Sequences (동영상에서 일반화된 시공간 적응적 Auto-Regressive 모델의 연구)

  • 두석주;강문기
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1998.06a
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    • pp.131-134
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    • 1998
  • 본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.

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Optimization of Generalized Regression Neural Network Using Statistical Processing (통계적 처리를 이용한 일반화된 회귀 신경망의 분류성능의 최적화)

  • Kim, Geun-Ho;Kim, Byun-Whan
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.07d
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    • pp.2749-2751
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    • 2002
  • 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마을 분류하는 새로운 알고리즘을 보고한다. 데이터분포를 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스 인자을 이용하여 9 종류의 데이터을 발생하였다. 각 데이터에 대하여 GRNN의 학습인자를 최적화하였으며, 모델성능은 예측과 분류 정확도로 나누어 바이어스와 학습인자의 함수로 분석하였다. 바이어스는 모델성능에 상당한 영향을 주었으며, 학습인자와의 상호작용을 통하여 완전 분류를 이루었다.

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Generalized Hough Transform using Internal Gradient Information (내부 그레디언트 정보를 이용한 일반화된 허프변환)

  • Chang, Ji Young
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.7 no.3
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    • pp.73-81
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    • 2017
  • The generalized Hough transform (GHough) is a useful technique for detecting and locating 2-D model. However, GHough requires a 4-D parameter array and a large amount of time to detect objects of unknown scale and orientation because it enumerates all possible parameter values into a 4-D parameter space. Several n-to-1 mapping algorithms were proposed to reduce the parameter space from 4-D to 2-D. However, these algorithms are very likely to fail due to the random votes cast into the 2-D parameter space. This paper proposes to use internal gradient information in addition to the model boundary points to reduce the number of random votes cast into 2-D parameter space. Experimental result shows that our proposed method can reduce both the number of random votes cast into the parameter space and the execution time effectively.

Indoor Passage Tracking based Transformed Generic Model (일반화된 모델의 변형에 의한 실내 통로공간 추적)

  • Lee, Seo-Jin;Nam, Yang-Hee
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.10 no.4
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    • pp.66-75
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    • 2010
  • In Augmented Reality, it needs restoration and tracking of a real-time scene structure for the augmented 3D model from input video or images. Most of the previous approaches construct accurate 3D models in advance and try to fit them in real-time. However, it is difficult to measure 3D model accurately and requires long pre-processing time to construct exact 3D model specifically. In this research, we suggest a real-time scene structure analysis method for the wide indoor mobile augmented reality, using only generic models without exact pre-constructed models. Our approach reduces cost and time by removing exact modeling process and demonstrates the method for restoration and tracking of the indoor repetitive scene structure such as corridors and stairways in different scales and details.

Simulation Service and Model Generalization Technique for Satellite Simulators (위성 시뮬레이터를 위한 시뮬레이션 서비스와 모델 일반화 기법)

  • Lee, Hun-Gu;Lee, Sang-Uk;Cheong, Seong-Kyun;Bang, Jun-Sik
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.35 no.9
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    • pp.843-849
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    • 2007
  • Recent progress on software engineering especially in object-oriented design concepts has enabled the development of the simulation models of satellite components in view of reliability and reusability. This paper proposes an useful satellite simulator framework using simulation service and generalized model design. The proposed method is verified by a prototyping in .NET/C# environment.

Hyper-Geometric Distribution Software Reliability Growth Model : Generalizatio, Estimation and Prediction (초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델 : 일반화, 추정과 예측)

  • Park, Jung-Yang;Yu, Chang-Yeol;Park, Jae-Hong
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.9
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    • pp.2343-2349
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    • 1999
  • The hyper-geometric distribution software reliability growth model (HGDM) was recently developed and successfully applied to real data sets. The HGDM considers the sensitivity factor as a parameter to be estimated. In order to reflect the random behavior of the test-and-debug process, this paper generalizes the HGDM by assuming that the sensitivity factor is a binomial random variable. Such a generalization enables us to easily understand the statistical characteristics of the HGDM. It is shown that the least squares method produces the identical results for both the HGDM and the generalized HGDM. Methods for computing the maximum likelihood estimates and predicting the future outcomes are also presented.

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Rules for Control Propagation of Geospatial Data Generalization (공간데이터 일반화의 파급을 처리하기 위한 규칙)

  • Kang, He-Gyoung;Li, Ki-Joune
    • Journal of Korea Spatial Information System Society
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    • v.4 no.1 s.7
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    • pp.5-14
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    • 2002
  • The generalization of geospatial data is an important way in deriving a new database from an original one. The generalization of a geospatial object changes not only its geometric and aspatial attributes but also results in propagation to other objects along their relationship. We call it generalization propagation of geospatial databases. Without proper handling of the propagation, it brings about an inconsistent database or loss of semantics. Nevertheless, previous studies in the generalization have focused on the derivation of an object by isolating it from others. And they have proposed a set of generalization operators, which were intended to change the geometric and aspatial attributes of an object. In this paper we extend the definition of generalization operators to cover the propagation from an object to others. In order to capture the propagation, we discover a set of rules or constraints that must be taken into account during generalization procedure. Each generalization operator with constraints is expressed in relational algebra and it can be converted to SQL statements with ease. A prototype system was developed to verify the correctness of extended operators.

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A Study on TMO-supported Real-Time Execution Engine Development on LINUX System (LINUX 시스템에서 실시간 객체 모델 TMO를 지원하는 실시간 실행 엔진 개발에 대한 연구)

  • Kim, Yeon-Hong;Kim, Moon-Hae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.461-464
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    • 2001
  • 최근 컴퓨터관련 모든 분야에서 '실시간(Real-Tine)' 기술이 각광을 받고 있으며 그에 따라 각 분야에 따른 요구사항에 맞춰 변형되어 연구, 응용되고 있다. 그 중에서도 운영체제 레벨에서 실시간 프로세스를 지원할 수 있는 실시간 어플리케이션 분야 연구가 활발해지고 있다. 이러한 실시간 어플리케이션 분야에서 디자인 효율성과 시스템 신뢰도를 높이기 위해 일반화된 형태의 디자인 스타일과 디자인 단계 적시성 서비스 기능 보장 등의 실시간 컴퓨팅 패러다임을 실현하기 위한 연구가 주목받고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 최근 인기가 급증하고 있는 LINUX 시스템에서 일반화된 형태의 디자인 스타일을 지원하고 디자인 단계 적시성 서비스를 보장하는 실시간 객체 모델로서 뛰어난 TMO 모델의 실행 엔진을 개발하는 연구에 대해 소개한다.

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