For more complete process planning, machining sequence determination is critical to attain machining economics. Although many studies have been conducted in recent years, most of them suggests the non-unique machining sequences. When the tool approach directions(TAD) are considered fur a feature, both machining time and number of setups can be reduced. Then, the unique machining sequence can be extracted from alternate(non-unique) sequences by minimizing the idle time between operations within a sequence. This study develops an algorithm to generate the best machining sequence for composite prismatic features in a vertical milling operation. The algorithm contains five steps to produce an unique sequence: a precedence relation matrix(PRM) development, tool approach direction determination, machining time calculation, alternate machining sequence generation, and finally, best machining sequence generation with idle times. As a result, the study shows that the algorithm is effective for a given composite feature and can be applicable fur other prismatic parts.
유사 시퀀스 매칭에서는 고차원인 시퀀스를 저차원의 점으로 변환하기 위하여 저차원 변환을 사용한다. 그런데, 이러한 저차원 변환은 시계열 데이터의 종류에 따라 인덱싱 성능에 있어서 큰 차이를 나타낸다. 즉, 어떤 저차원 변환을 선택하느냐가 유사 시퀀스 매칭의 인덱싱 성능에 큰 영향을 주게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 하나의 인덱스에서 두 개 이상의 저차원 변환을 통합하여 사용하는 하이브리드 접근법을 제안한다. 먼저, 하나의 시퀀스에 두 개 이상의 저차원 변환을 적용하는 하이브리드 저차원 변환의 개념을 제안하고, 변환된 시퀀스간의 거리를 계산하는 하이브리드 거리를 정의한다. 다음으로, 이러한 하이브리드 접근법 사용하면 유사 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 또한, 제안한 하이브리드 접근법을 사용하는 인덱스 구성 및 유사 시퀀스 매칭 알고리즘을 제시한다. 다양한 시계열 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 하이브리드 접근법은 단일 저차원 변환을 사용하는 경우에 비해서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 하이브리드 접근법은 다양한 특성을 지닌 다양한 시계열 데이터에 두루 적용될 수 있는 우수한 방법이라 사료된다.
본 논문에서 정수론에 기초한 이진수호와 이전된 이진부호 사이의 시간옵셉을 계산하는 방법을 제시한다. 이 방법을 이용하여 이진부호 사이의 시간옵셉을 계산할 수 있다. 모든 기지국은 동일한 확산부호를 사용하므로써 동기 부호분할 다원접속 시스템에서 기준(영 \ulcorner\ulcornerV)부호를 정의하는 것은 중요하다. 다른 기지국으로부터 이동국에 수신되는 신호를 구별하기 위하여 영옵셉부호에 대한 시간옵셉을 사용하고 있다. 본 논문은 기준부호를 정의하는 방법을 제시한다.
This paper presents a new sequence alignment method using the divide approach, which solves the problem by decomposing sequence alignment into several sub-alignments with respect to exact matching subsequences. Exact matching subsequences in the proposed method are bounded on the generalized suffix tree of two sequences, such as protein domain length more than 7 and less than 7. Experiment results show that protein sequence pairs chosen in PFAM database can be aligned using this method. In addition, this method reduces the time about 15% and space of the conventional dynamic programming approach. And the sequences were classified with 94% of accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4814-4832
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2019
Plagiarism detection is increasingly exploiting text alignment. Text alignment involves extracting the plagiarism passages in a pair of the suspicious document and its source document. The heuristics have achieved excellent performance in text alignment. However, the further improvements of the heuristic methods mainly depends more on the experiences of experts, which makes the heuristics lack of the abilities for continuous improvements. To address this problem, machine learning maybe a proper way. Considering the position relations and the context of text segments pairs, we formalize the text alignment task as a problem of sequence labeling, improving the current methods at the model level. Especially, this paper proposes to use the probabilistic graphical model to tag the observed sequence of pairs of text segments. Hence we present the sequence labeling approach for text alignment in plagiarism detection based on Conditional Random Fields. The proposed approach is evaluated on the PAN@CLEF 2012 artificial high obfuscation plagiarism corpus and the simulated paraphrase plagiarism corpus, and compared with the methods achieved the best performance in PAN@CLEF 2012, 2013 and 2014. Experimental results demonstrate that the proposed approach significantly outperforms the state of the art methods.
Station blackout (SBO) risk is one of the most significant contributors to nuclear power plant risk. In this paper, the sequence probability formulas derived by the convolution approach are compared with those derived by the conventional event tree/fault tree (ET/FT) approach for the SBO situation in which emergency diesel generators fail to start. The comparison identifies what makes the ET/FT approach more conservative and raises the issue regarding the mission time of a turbine-driven auxiliary feedwater pump (TDP), which suggests a possible modeling improvement in the ET/FT approach. Monte Carlo simulations with up-to-date component reliability data validate the convolution approach. The sequence probability of an alternative alternating current diesel generator (AAC DG) failing to start and the TDP failing to operate owing to battery depletion contributes most to the SBO risk. The probability overestimation of the scenario in which the AAC DG fails to run and the TDP fails to operate owing to battery depletion contributes most to the SBO risk overestimation determined by the ET/FT approach. The modification of the TDP mission time renders the sequence probabilities determined by the ET/FT approach more consistent with those determined by the convolution approach.
Mining interesting patterns from DNA sequences is one of the most challenging tasks in bioinformatics and computational biology. Maximal contiguous frequent patterns are preferable for expressing the function and structure of DNA sequences and hence can capture the common data characteristics among related sequences. Biologists are interested in finding frequent orderly arrangements of motifs that are responsible for similar expression of a group of genes. In order to reduce mining time and complexity, however, most existing sequence mining algorithms either focus on finding short DNA sequences or require explicit specification of sequence lengths in advance. The challenge is to find longer sequences without specifying sequence lengths in advance. In this paper, we propose an efficient approach to mining maximal contiguous frequent patterns from large DNA sequence datasets. The experimental results show that our proposed approach is memory-efficient and mines maximal contiguous frequent patterns within a reasonable time.
The purpose of this thesis is to suggest objective basic data for the environmental design through the quantitative analysis of the visual quality included in the physical environment of Basemsagol valley sequence landscape. For this, visual volumes of physical elements have been evaluated by using the mesh analysis, spatial images structure of physical elements have been analyzed by factor analysis algorithm, and degree of visual quality have been measured mainly by questionnaires. Also, this study aims to understand semiotics and to grope the possibility of application to the sequence landscape assessment. A semiological approach suggests a new dimension in sequence landscape assessment, which is a contrast to the existing scientific evaluation methods. Result of this thesis can be summarized as follows. Visual volumes of the immediate vegetation, rock, bridge, road and distant vegetation are found to be the main factor determining the visual quality. Factors covering the spatial image of natural park sequence landscape have been found to be the overall synthetic evaluation, potentiality, natural quality, spatial, appeal and dignity. By using the control method for the number of factors, T.V. has been obtained as 40.22%. The characteristics of the semiological approach is qualitative, open, holistic, and experiential, whereas that of the scientific approach is quantitative, closed, reductive, and experimental.
In this research, the single machine capacitated lot-sizing and scheduling problem with sequence- dependent setup costs and setup times (CLSPSD) is considered. This problem is the extension of capacitated lot-sizing and scheduling problem (CLSP) with an additional assumption on sequence-dependent setup costs and setup times. The objective of the problem is minimizing the sum of production costs, inventory holding costs and setup costs satisfying customers' demands. It is known that the CLSPSD is NP-hard. In this paper, the MIP formulation is presented. To handle the problem more efficiently, a conceptual model is suggested, and one of the well-known meta-heuristics, the simulated annealing approach is applied. To illustrate the performance of this approach, various instances are tested and the results of this algorithm are compared with those of the CLPEX. Computational results show that this approach generates optimal or nearly optimal solutions.
인터넷 사용의 급증과 더불어 보다 편리한 인터넷 서비스를 위한 여러 연구가 활발히 진행되어 왔다. 웹 로그 데이터로부터 빈번하게 발생되는 웹 페이지들의 방문 시퀀스를 탐색하는 기법 역시 효과적인 웹 사이트를 설계하기 위한 목적으로 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 모두 여러 번의 데이터베이스 스캔을 필요로 하는 방법으로 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터로부터 빠르게 실시간적으로 웹 페이지 방문 시퀀스를 탐색하기에는 많은 어려움이 있었다. 또한 점진적(incremental)이고 대화형식(interactive)의 탐색 기법 역시 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터를 처리하기 위하여 필요한 기능들이다. 본 논문에서는 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터로부터 단일 스캔을 통하여 빈번히 발생하는 웹 페이지 방문 시퀀스를 점진적이고 대화 형식적인 방법으로 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 WTS(web traversal sequence)-트리 구조를 사용하며 다양한 실험을 통하여 기존의 방법들에 비해 성능적으로 우수하고 효과적인 방범임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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