A cell design model based on operation sequence is proposed for maximizing the total parts flow within cells considering the data of Process plans for parts, Production volume, and cell size. A relationship between machines is calculated on the basis of the process plans for parts obtained from process plan sheets. Then the machines are classified into machine cells using the relationship. The model is formulated as a 0-1 integer programming and a genetic algorithm approach is developed to solve the model. The developed approach is tested and Proved using actual industrial data. Experimental results indicate that the approach is appropriate for large-size cell design problems efficiently.
A mention has a noun or noun phrase as its head and constructs a chunk that defines any meaning, including a modifier. Mention detection refers to the extraction of mentions from a document. In mentions, coreference resolution refers to determining any mentions that have the same meaning. Pointer networks, which are models based on a recurrent neural network encoder-decoder, outputs a list of elements corresponding to an input sequence. In this paper, we propose mention detection using pointer networks. This approach can solve the problem of overlapped mention detection, which cannot be solved by a sequence labeling approach. The experimental results show that the performance of the proposed mention detection approach is F1 of 80.75%, which is 8% higher than rule-based mention detection, and the performance of the coreference resolution has a CoNLL F1 of 56.67% (mention boundary), which is 7.68% higher than coreference resolution using rule-based mention detection.
The concrete-representational-abstract integrated (CRA-I) sequence is an explicit approach for teaching students who struggle in mathematics. This approach is beneficial because it assists students in the development of conceptual understanding. This article describes how the approach is used in general as well as its use with a specific geometry concept, area of a rectangle. The author will describe why one might choose CRA-I and the steps needed for implementation. Finally, the CRA-I steps will be shown with a lesson series related to teaching the concept of area. The article will describe lesson activities, methods, materials, and procedures.
논리곱 불리언 질의는 질의에 포함된 키워드들이 모두 나타나는 텍스트 문서들을 검색하는질의로서, 정보검색 시스템에서 가장 널리 사용되는 질의이다. 논리곱 불리언 질의는 검색의 정확도를 높이기 위하여 많은 수의 키워드로 구성된 긴 질의를 사용한다. 이 경우. 키워드 처리 순서가 성능에 크게 영향을 미친다. 기존 정보검색시스템에서는 휴리스틱에 의존하여 키워드 처리 순서를 결정하므로 최적을 보장하지 못한다. 동적 프로그래밍과 같은 기존의 데이타베이스 질의 최적화 알고리즘은 복잡도가 지수적으로 증가하므로(Ο(n2$^{n-1}$)), 키워드 수가 많은 논리곱 불리언 질의에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 조인시퀀스 분리성이라는 새로운 개념에 기반한 논리곱 불리언 질의 최적화 알고리즘을 제안한다. 조인 시퀀스 분리성이란 조인에 참여하는 릴레이션들이 어떤 조건을 만족할 경우, 최적 조인 시퀀스가 두 개의 서브 시퀀스로 분리된다는 성질이다. 이 성질을 활용하면 Ο(nlogn)만에 최적 조인 시퀀스를 구할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 조인 시퀀스 분리성의 개념을 정형적으로 정의하고 이에 기반한 질의 최적화 알고리즘의 최적성을 이론적으로 증명한다. 그리고, 제안한 질의 최적화 알고리즘의 성능 평가를 위해, 비용 모델을 사용하여 다양한 시뮬레이션을 수행한다. 그 결과, 제안한 알고리즘의 성능이 기존의 휴리스틱 기반 질의 최적화 알고리즘들에 비해 100배 이상 우수함을 보인다. 또한, 동적 프로그래밍 알고리즘에 비해 질의 최적화 시간 면에서 기하 급수적으로 우수함을 보인다(키워드 개수가 10 개일 경우 600배 이상 우수함).
A conventional pseudorandom sequence generator creates only 1 bit of data per clock cycle. Therefore, it may cause a delay in data communications. In this paper, we propose an efficient implementation method for a pseudorandom sequence generator with parallel outputs. By virtue of the simple matrix multiplications, we derive a well-organized recursive formula and realize a pseudorandom sequence generator with multiple outputs. Experimental results show that, although the total area of the proposed scheme is 3% to 13% larger than that of the existing scheme, our parallel architecture improves the throughput by 2, 4, and 6 times compared with the existing scheme based on a single output. In addition, we apply our approach to a $2{\times}2$ multiple input/multiple output (MIMO) detector targeting the 3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution (3GPP LTE) system. Therefore, the throughput of the MIMO detector is significantly enhanced by parallel processing of data communications.
Kim, Min-Kyung;Seol, Young-Joo;Park, Hyun-Seok;Jang, Seung-Hwan;Shin, Hang-Cheol;Cho, Kwang-Hwi
Genomics & Informatics
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제7권3호
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pp.141-147
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2009
Developed proteome-scale ortholog and paralog prediction methods are mainly based on sequence similarity. However, it is known that even the closest BLAST hit often does not mean the closest neighbor. For this reason, we added conserved interaction information to find orthologs. We propose a genome-scale, automated ortholog prediction method, named OrthoInterBlast. The method is based on both sequence and interaction similarity. When we applied this method to fly and yeast, 17% of the ortholog candidates were different compared with the results of Inparanoid. By adding protein-protein interaction information, proteins that have low sequence similarity still can be selected as orthologs, which can not be easily detected by sequence homology alone.
Kim, Jiye;Choi, Jin-Hee;Chung, Yoon Kyu;Kim, Sug Won
대한두개안면성형외과학회지
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제17권4호
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pp.181-185
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2016
Panfacial bone fracture is challenging. Even experienced surgeons find restoration of original facial architecture difficult because of the severe degree of fragmentation and loss of reference segments that could guide the start of facial reconstruction. To restore the facial contour, surgeons usually follow a general sequence for panfacial bone reduction. Among the sequences, the bottom-to-top and outside-in sequence is reported to be the most widely used in recent publications. However, a single sequence cannot be applied to all cases of panfacial fractures because of the variations in panfacial bone fracture patterns. In this article, we intend to find the reference and discuss the efficacy of inside-out sequence in facial bone fracture reconstruction.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권3호
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pp.145-152
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2015
We consider an online selective-sample learning problem for sequence classification, where the goal is to learn a predictive model using a stream of data samples whose class labels can be selectively queried by the algorithm. Given that there is a limit to the total number of queries permitted, the key issue is choosing the most informative and salient samples for their class labels to be queried. Recently, several aggressive selective-sample algorithms have been proposed under a linear model for static (non-sequential) binary classification. We extend the idea to hidden Markov models for multi-class sequence classification by introducing reasonable measures for the novelty and prediction confidence of the incoming sample with respect to the current model, on which the query decision is based. For several sequence classification datasets/tasks in online learning setups, we demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 단백질과 핵산 서열들의 분석에 필요한 가장 중요한 도구이다. 생물학적인 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 보여주기 위하여 각각의 서열들을 수직적으로 정렬한다. 본 논문에서는 클러스터링 분기를 이용하여 두 그룹의 서열들 사이에서 정렬을 수행하는 효율적인 그룹 정렬 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘(Multiple Sequence Alignment using Clustering Divergence : CDMS)은 하향식 발견 방법인 트리 형태의 병합을 위해 클러스터링 방법으로 구축하였다. 클러스터링 방법은 가장 긴 거리를 가지는 서열을 두 개의 클러스터로 나눌 수 있다는 것에 기초하였다. 제안한 새로운 서열 정렬 알고리즘은 기존의 Clustal W알고리즘 보다 질적 향상과 처리 시간 단축 O($n^{3} L^{2}$)이 기대된다.
Purpose: This study deals with a production planning and scheduling problem to minimize the total weighted tardiness on hybrid flow shop with sets of non-identical parallel machines on stages, where parallel machines in the set are dedicated to perform specific subsets of jobs and sequence-dependent setup times are also considered. Methods: A two-stage approach, that applies MILP model in the 1st stage and dispatching rules in the 2nd stage, is proposed in this paper. The MILP model is used to assign jobs to a specific machine in order to equalize the workload of the machines at each stage, while new dispatching rules are proposed and applied to sequence jobs in the queue at each stage. Results: The proposed two-stage approach was implemented by using a commercial MILP solver and a commercial simulation software and a case study was developed based on the spark plug manufacturing process, which is an automotive component, and verified using the company's actual production history. The computational experiment shows that it can reduce the tardiness when used in conjunction with the dispatching rule. Conclusion: This proposed two-stage approach can be used for HFS systems with dedicated machines, which can be evaluated in terms of tardiness and makespan. The method is expected to be used for the aggregated production planning or shop floor-level production scheduling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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