Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.4
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pp.721-731
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2017
In this study, principal component analysis methods using Lasso penalty are introduced. There are two popular methods that apply Lasso penalty to principal component analysis. The first method is to find an optimal vector of linear combination as the regression coefficient vector of regressing for each principal component on the original data matrix with Lasso penalty (elastic net penalty in general). The second method is to find an optimal vector of linear combination by minimizing the residual matrix obtained from approximating the original matrix by the singular value decomposition with Lasso penalty. In this study, we have reviewed two methods of principal components using Lasso penalty in detail, and shown that these methods have an advantage especially in applying to data sets that have more variables than cases. Also, these methods are compared in an application to a real data set using R program. More specifically, these methods are applied to the crime data in Ahamad (1967), which has more variables than cases.
At the contract for power plant construction, the penalty appropriation on performance decrease is signed between ordering organization and construction firm. In this, the penalty cost signed must be reasonable value that both of ordering organization and construction firm can accept, therefore the methodology for penalty appropriation is very important. Cogeneration is a system that produces electricity and heat at the same time, therefore the penalty appropriation for cogeneration should be uncertain. Thermoeconomics analyzes various energy costs, however the relation of thermoeconomics and penalty cost may not be analyzed up to now. The aim of this study demonstrates that thermoeconomics can be applied to the penalty appropriation at the performance acceptance test. As the result of CGAM system, if the construction cost is $10,000,000, the value of $6,665,688 was appropriated to the electricity production performance and the value of $3,334,312 was appropriated to the heat production performance. Therefore if one percentage at the electricity production performance decreases, the penalty is $6,666, and one percentage at the heat production performance decrease, we can understand that the penalty is $3,334.
In this study, a penalty cost appropriation methodology for CGAM performance acceptance test was suggested. As the result of CGAM performance test, there were 0.31% decreases in electricity output, 0.39% decreases in heat rate on electricity output, 0.31% increases in heat output, and 0.23% increases in heat rate on heat output. As the result of penalty cost appropriation for above performance, the penalty cost was calculated as -$20,837 in electricity output, -$25,930 in heat rate on electricity output, +$10,340 in heat output, and +$7,715 in heat rate on heat output. Each penalty is appropriated as above fore kinds, however the total penalty should be determined as how to combine above fore kinds of penalty. In our calculation, the minimum total penalty was -$18,215 and the maximum total penalty was -$46,767. The methodology of total penalty appropriation should be determined in the contract between ordering organization and construction firm, and we can understand that it is very important.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.253-255
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2002
본 논문에서는 한글, 숫자, 영문자, 기호 통이 혼용된 컬러용 품지 또는 A4지 처방전을 자동으로 인식하는 시스템을 설계하는 방법을 제안한다. 이를 구현하기 위해 먼저 처방전을 스캐너를 이용하여 스캔하고 컬러 정보를 이용하여 회전된 처방전을 보정한 다음 처방전의 종류를 결정한다. 그리고, 문자의 형태학적 특징에 따라 한글과 그 외의 문자(비한글)를 구분한다. 그리고, 구분된 비한글의 경우는 다양할 특징 벡터를 이용한 가중 페널티 방법을 이용하여 인식한다
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.3
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pp.503-512
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1990
In this study, a penalty method effective for the case that has no snap-back phenomenon, is proposed and an adaptive method which choose the penalty method or Riks' type method, is suggested for the case of snap-back problem. And for the case that loads are applied to one or more points of a structure, the Riks' method is applied in general, but under certain condition choice of new incremental load parameter is suggested to accelerate the convergence rate. Finally, for the case that displacements of a structure are controlled at one or more points Riks' type method is proposed. In this case, the proposed method is applied in general but under certain condition it is recommended to choose other incremental displacement parameter to eliminate probable divergence. Five examples are analysed and compared with the result of published literature.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.54-57
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2011
안드로이드와 같이 패턴 잠금을 기본으로 하는 스마트폰 OS가 보급 되면서 패턴 잠금이 널리 사용되고 있다. 그러나 현재의 패턴 잠금 시스템은 패턴 입력의 실수와 악의적인 접근에 의한 입력에 대해 동일한 페널티를 부여하기 때문에 보안에 취약한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력 패턴의 분석 방법을 제안하고 분석을 통해, 패턴을 '일치', '부분 일치'와 '불일치'로 분류하여 그에 따른 페널티의 여부를 달리함으로써 보안을 강화하는 방법을 제시한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.301-306
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2019
문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.
As the presence of background noise in acoustic signal degrades the performance of speech or acoustic event recognition, it is still challenging to extract noise-robust acoustic features from noisy signal. In this paper, we propose a combined structure of Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) and MultiTask AutoEncoder (MTAE) as deep learning architecture that integrates the strength of MTAE and WGAN respectively such that it estimates not only noise but also speech features from noisy acoustic source. The proposed MTAE-WGAN structure is used to estimate speech signal and the residual noise by employing a gradient penalty and a weight initialization method for Leaky Rectified Linear Unit (LReLU) and Parametric ReLU (PReLU). The proposed MTAE-WGAN structure with the adopted gradient penalty loss function enhances the speech features and subsequently achieve substantial Phoneme Error Rate (PER) improvements over the stand-alone Deep Denoising Autoencoder (DDAE), MTAE, Redundant Convolutional Encoder-Decoder (R-CED) and Recurrent MTAE (RMTAE) models for robust speech recognition.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.4
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pp.1-9
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2008
JIT 생산시스템이 세계적으로 많은 회사에 적용됨에 따라 earliness와 tardiness의 페널티를 동시에 최소화하는 문제에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이 연구에서는 한정된 완료시간의 편차에 대해서는 페널티를 부과하지 않는, 즉 허용오차가 존재할 때, 공통의 납기로부터 평균제곱편차(MSD : Mean Squared Deviation)를 최소화하는 단일기계 문제를 다룬다. 허용오차가 존재하는 MSD 문제에서 최적의 공통 납기를 결정하는 방법을 개발한다. 스케줄과 허용 오차가 주어질 때, 최적의 납기를 찾는 두 개의 선형시간이 소요되는 알고리즘을 제시한다. 주어진 허용오차 중 하나는 가장 짧은 가공시간을 가지는 작업의 절반보다 작은 경우이며 다른 하나는 허용오차가 임의인 경우이다.
스펙트럼 분할 시스템에서 사용되는 광수신기의 수신감도의 해석을 위해 시스템에서 필터의 실제적인 스펙트럼 폭의 효과가 수신기의 감도에 미치는 영향에 대해 평가하였다. 전송기법으로 일반적인 디지털전송기법인 OOK와 FSK를 이용하였고, 해석방법으로는 가우시안 근사법과 ${\kappa}$-자승법으로 이용하였다. 결과로써, 필터의 차수가 증가할수록 수신기의 감도가 줄어들었고, 필터로 인한 시스템의 페널티는 필터의 차수의 N이 3보다 큰 경우에는 1dB이하로 감소됨을 확인하였다. 이를 통해 필터의 차수 N이 3이상이 되면 시스템의 페널티가 1dB이하로 줄어들기 때문에 시스템의 성능에 큰 영향을 미치지 않음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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