A new method of driving the PDP(Plasma Display Panel) was proposed and its characteristics were investigated. Applying high frequency non-discharge pulses to an auxiliary anode resulted an increased region of stable operation, decreased delay time and increased light intensity. It is suggested that PDP with DPM (Double Pulse Memory) drive technique improves the delay time, luminance, region of stable operation and luminous efficacy compared to PDP with PPM(Planar Pulse Memory) drive technique developed by NHK Lab. in Japan.
본 논문은 Digital Audio Compression(AC-3) Standard 인 A-52를 기반으로 하였으며 Borland C++3.1 Compiler를 사용하여 AC-3 Decoding Algorithm 구현하였다. Input Stream은 DVD VOB File에서 AC-3 Stream만을 분리하여 사용하며 최종 출력은 16 Bit PCM File이다. AC-3의 Frame구조는 Synchronization Information, Bit Stream Information, Audio Block, Auxiliary Data, Error Check로 구성된다. Aduio Block 은 모두 6개의 Block으로 나뉘어져 있다. BSI와 Side Information을 참조하여 Exponent를 추출하여 Exponent Strategy에 따라 Exponent를 복원한다. 복원된 Exponent 정보를 이용하여 Bit Allocation을 수행하여 각각의 Mantissa에 할당된 Bit수를 계산하고 Stream으로부터 Mantissa를 추출한다. Coupling Parameter를 참조하ㅕ Coupling Channel을 Original Channel로 복원시킨다. Stereo Mode에 대해서는 Rematrixing을 수행한다. Dynamic Range는 Mantissa와 Exponent의 Magnitude를 바꾸는 것으로 선택적으로 사용할 수 있다. Mantissa와 Exponent를 결합하여 Floating Point coefficient로 만든 후 Inverse Transform을 수행하면 PCM Data를 얻을 수 있다. PC에서 듣기 위해서는 Multi Channel을 Stereo나 Mono로 Downmix를 수행한다. 이렇게 만들어진 PCM data는 PCM Data를 재생하는 프로그램으로 재생할 수 있다.
Self-maintainability of data warehouse(DW) views is an ability to maintain the DW views without requiring an access to (i) any underlying databases or (ii) any information beyond the DW views and the delta of the databases. With our proposed method, DW views can be updated by using only the old views and the differential files such as different files, referential integrity differential files, linked differential files, and backward-linked differential files that keep the truly relevant tuples in the delta. This method avoids accessing the underlying databases in that the method achieves self-maintainability even in preparing auxiliary information. We showed that out method can be applicable to the DW views that contain joins over relations in a star schema, a snowflake schema, or a galaxy schema.
Honorific agreement is one of the main properties in languages like Korean, playing a pivotal role in appropriate communication. This makes the deep processing of honorific information crucial in various computational applications such as spoken language translation and generation. This paper shows that departing from previous literature, an adequate analysis of Korean honorification needs to involve a system that has access not only to morpho-syntax but to semantics and pragmatics as well. Along these lines, this paper offers a constraint-based HPSG analysis of Korean honorification in which the enriched lexical information tightly interacts with syntactic, semantic, and pragmatic levels for the proper honorific system.
This paper proposed bidirectional DC-DC converter applying soft switching technique. Compared with conventional bidirectional converter, the main switches of proposed converter are operated without switching losses, and auxiliary switches were run under soft switching condition using quasi-resonant current mode. To verify the validity of the proposed converter, mode analysis and simulation results are presented.
컴퓨터 통신이 보조통신 수단에서 주 통신 수단으로 변하고 있는 지금 메신저는 그 선두에 서있다. 꿈이라 생각 했던 얼굴을 보면서 대화 한다는 것이 컴퓨터를 통해 이루어 졌다. 이 두 가지 기능을 합쳐 놓은 것이 멀티 메신저이다. 이 논문에서 구현된 멀티메신저는 기존의 메신저들과 경쟁력을 두기 위하여 각각 차세대 언어라 할 수 있는 .NET 와 강력한 MFC을 사용하였다. 또한 메신저 기능뿐 만이 아니라 화상 채팅 기능을 포함했다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.135-141
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2019
Collaborative filtering algorithms often encounter data sparsity issues. To overcome this issue, auxiliary information of relevant items is analyzed and an item attribute matrix is derived. In this study, we combine the user-item attribute preference with the traditional similarity calculation method to develop an improved similarity calculation approach and use weights to control the importance of these two elements. A collaborative filtering algorithm based on user-item attribute preference is proposed. The experimental results show that the performance of the recommender system is the most optimal when the weight of traditional similarity is equal to that of user-item attribute preference similarity. Although the rating-matrix is sparse, better recommendation results can be obtained by adding a suitable proportion of user-item attribute preference similarity. Moreover, the mean absolute error of the proposed approach is less than that of two traditional collaborative filtering algorithms.
shopbot이란 온라인상의 판매자로부터 상품에 대한 가격과 품질에 관한 정보를 자동적으로 수집함으로써 소비자의 만족을 최대화하는 소프트웨어 에이전트이다 이러한 shopbot에 대응해서 인터넷상의 판매자들은 그들에게 최대의 이익을 가져다 줄 수 있는 에이전트인 pricebot을 필요로 할 것이다. 본 논문에서는 pricebot의 가격결정 알고리즘으로 비 모델 강화 학습(model-free reinforcement learning) 방법중의 하나인 Q-학습(Q-learning)을 사용한다. Q-학습된 에이전트는 근시안적인 최적(myopically optimal 또는 myoptimal) 가격 결정 전략을 사용하는 에이전트에 비해 이익을 증가시키고 주기적 가격 전쟁(cyclic price war)을 감소시킬 수 있다. Q-학습 과정 중 Q-학습의 수렴을 위해 일련의 상태-행동(state-action)을 선택하는 것이 필요하다. 이러한 선택을 위해 균일 임의 선택방법 (Uniform Random Selection, URS)이 사용될 경우 최적 값의 수렴을 위해서 Q-테이블을 접근하는 회수가 크게 증가한다. 따라서 URS는 실 세계 환경에서의 범용적인 온라인 학습에는 부적절하다. 이와 같은 현상은 URS가 최적의 정책에 대한 이용(exploitation)의 불확실성을 반영하기 때문에 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 보조 마르코프 프로세스(auxiliary Markov process)와 원형 마르코프 프로세스(original Markov process)로 구성되는 혼합 비정적 정책 (Mixed Nonstationary Policy, MNP)을 제안한다. MNP가 적용된 Q-학습 에이전트는 original controlled process의 실행 시에 Q-학습에 의해 결정되는 stationary greedy 정책을 사용하여 학습함으로써 auxiliary Markov process와 original controlled process에 의해 평가 측정된 최적 정책에 대해 1의 확률로 exploitation이 이루어질 수 있도록 하여, URS에서 발생하는 최적 정책을 위한 exploitation의 불확실성의 문제를 해결하게 된다. 다양한 실험 결과 본 논문에서 제한한 방식이 URS 보다 평균적으로 약 2.6배 빠르게 최적 Q-값에 수렴하여 MNP가 적용된 Q-학습 에이전트가 범용적인 온라인 Q-학습이 가능함을 보였다.
This paper proposes a unified structural account of some instances of the English Modals and Semi-auxiliaries. The classification and the syntactic/structural description of the English Modal auxiliary verbs and verb-related elements have long been the center for many proposals in the history of generative syntax. According to van Gelderen (1993) and Lightfoot (2002), it was sometime around 1380 that the Tense-node (T) appeared in the phrasal structures of the English language, and the T-node is under which the English Modal auxiliaries occupy. Closely related is the existing evidence that English Modals were used as main verbs up to the early sixteenth century (Lightfoot 1991, Han 2000). This paper argues for a bi-clausal approach to English Modal auxiliaries with the infinitival particle 'to' such as 'ought to' 'used to' and 'dare (to)' 'need (to)', etc. and Semi-auxiliaries including 'be to' and 'have to'. More specifically, 'ought' in 'ought to' constructions, for instance, undergoes V-to-T movement within the matrix clause, just like 'HAVEAux' and all instances of 'BE', whereas 'to' occupies the T position of the embedded complement clause. By proposing the bi-clausal account, Radford's (2004, 2009) problems can be solved. Further, the historical motivation for the account takes a stance along with Norde (2009) and Brinton & Traugott (2005) in that Radford's (2004, 2009) syncretization of the two positions of the infinitival particle 'to' is no different from the 'boundary loss' in the process of Grammariticalization. This line of argument supports Krug's (2011), and in turn Bolinger's(1980) generalization on Auxiliaryhood, while providing a novel insight into Head movement of V-to-T in Present Day English.
유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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