Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1297-1304
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2008
This paper proposes a machine learning approach for language-independent sentence boundary detection. The proposed method requires no heuristic rules and language-specific features, such as part-of-speech information, a list of abbreviations or proper names. With only the language-independent features, we perform experiments on not only an inflectional language but also an agglutinative language, having fairly different characteristics (in this paper, English and Korean, respectively). In addition, we obtain good performances in both languages. We have also experimented with the methods under a wide range of experimental conditions, especially for the selection of useful features.
To achieve efficient field formulations and fast numerical computations, the reciprocal relations and equivalence between tangential and normal boundary conditions for electromagnetic fields are discussed in terms of the Maxwell's differential equations. Using the equivalence of each boundary condition, we propose the six essential boundary conditions, which may be applicable to matching electromagnetic discontinuities to efficiently design RF devices. In order to verify our approach, the reflection characteristics of a rectangular waveguide step are compared with respect to six essential boundary conditions.
시각 체계는 장면을 지각할 때 주어진 감각 정보에만 의존하지 않는다. 맥락정보를 적극 활용함으로써 주변 환경과의 시공간적 연속선상에서 장면을 파악한다. 그러나 부족한 감각정보를 맥락 정보로 채워 넣는 과정에서 실제 본 장면보다 더 넓은 영역을 봤다고 잘못 기억하는 경우가 있는데, 이를 테두리 확장(boundary extension) 효과라고 한다[1]. 본 연구는 상하반전(inversion)의 효과를 통해 테두리 확장 현상에 관한 가설들을 검증하였다. 상하반전된 장면에서 맥락 정보를 추출하기 어렵다는 기존 연구 결과들에 근거하여 학습 단계 또는 검사 단계에서 장면 사진을 거꾸로 제시하였다. 세 가지 실험의 결과, 테두리 확장 효과는 장면이 학습 단계에서 상하반전 되었을 때 감소하였는데, 장면을 구성하는 물체의 방향성이 분명할수록 더 감소하였다. 이러한 결과는 적절한 맥락이 활성화됨으로써 장면이 외연될 수 있다는 것과 테두리 확장 효과가 장면이 기억으로 부호화되는 과정에서 발생한다는 것을 시사한다.
A novel method is proposed to construct the voltage stability boundary of power system considering different Reactive Power Control Mode (RPCM) of Doubly-Fed Induction Generator (DFIG) Wind Power Plant (WPP). It can be used for reflecting the static stability status of grid operation with wind power penetration. The analytical derivation work of boundary search method can expound the mechanism and parameters relationship of different WPP RPCMs. In order to improve the load margin and find a practical method to assess the voltage security of power system, the approximate method of constructing voltage stability boundary and the critical points search algorithms under different RPCMs of DFIG WPP are explored, which can provide direct and effective reference data for operators.
Noor, Muhammad Aslam;Noor, Khalida Inayat;Mohyud-Din, Syed Tauseef;Shaikh, Noor Ahmed
Journal of applied mathematics & informatics
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제27권5_6호
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pp.1265-1277
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2009
In this paper, we apply a new decomposition method for solving initial and boundary value problems, which is due to Noor and Noor [18]. The analytical results are calculated in terms of convergent series with easily computable components. The diagonal Pade approximants are applied to make the work more concise and for the better understanding of the solution behavior. The proposed technique is tested on boundary layer problem; Thomas-Fermi, Blasius and sixth-order singularly perturbed Boussinesq equations. Numerical results reveal the complete reliability of the suggested scheme. This new decomposition method can be viewed as an alternative of Adomian decomposition method and homotopy perturbation methods.
The awareness of boundaries in wireless sensor networks has many benefits. The identification of boundaries is especially challenging since typical wireless sensor networks consist of low-capability nodes that are unaware of their geographic location. In this paper, we propose a simple, efficient algorithm to detect nodes that are near the boundary of the sensor field as well as near the boundaries of holes. Our algorithm relies purely on the connectivity information of the underlying communication graph and does not require any information on the location of nodes. We introduce the 2-neighbor graph concept, and then make use of it to identify nodes near boundaries. The results of our experiment show that our algorithm carries out the task of topological boundary detection correctly and efficiently.
Purpose This study provided empirical support for the model that explain the formation of privacy concerns in the perspective of Information Boundary Theory. This study investigated an integrated model suggesting that privacy concerns are formed by the individual's disposition to value privacy, privacy awareness, awareness of privacy policy, and government legislation. The Information Boundary Theory suggests that the boundaries of information space dependends on the individual's personal characteristics and environmental factors of e-commerce. When receiving a request for personal information from e-commerce websites, an individual assesses the risk depending on the risk-control assessment, the perception of intrusion give rise to privacy concerns. Design/methodology/approach This study empirically tested the hypotheses with the data collected in a survey that included the items measuring the constructs in the model. The survey was aimed at university students. and a causal modeling statistical technique(PLS) is used for data analysis in this research. Findings The results of the survey indicated significant relationships among environmental factors of e-commerce websites, individual's personal privacy characteristics and privacy concerns. Both individual's awareness of institutional privacy assurance on e-commerce and the privacy characteristics affect the risk-control assessment towards information disclosure, which becomes an essential components of privacy concerns.
Traditionally, in the hospital the doctors saw the TRUS images by their eyes and manually segmented the boundary between the prostate and nonprostate. But the manually segmenting process not only needed too much time but also had different boundaries according to the doctor. To cope the problems, some automatic segmentations of the prostate have been studied to generate the constant segmentation results and get the belief from patients. Besides, on detecting the boundary, the ones in the middle of all images are easy to find the boundary but the base and apex of the images are hard to do it since there are lots of uncertain boundary. Accurate detection of prostate boundaries is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noises and the short range of gray levels. In this paper, we propose the method that extracts a prostate boundary using features of its directions on prostate image. As a result of our experiments, it shows that the boundary never falls short of the existing methods or human expert's segmentation. And also, its searching speed is too fast because the method searches a smaller area that other methods.
Geographic routing has been considered as an attractive approach in wireless sensor networks, since it routes data packets by using location information rather than global topology information. In geographic routing schemes, packets are usually sent along the boundary of a hole by face routing to detour the hole. As result, all data flows which need to detour the hole are concentrated on the boundary of the hole. This hole detour scheme results in much more energy consumption for nodes at the hole boundary, and the energy exhaustion of hole boundary nodes enlarges the holes. This is referred to as a hole diffusion problem. The perimeter mode may also lead to data collisions on the hole boundary nodes if multiple data flows need to bypass a hole simultaneously. In this paper, we propose a hole modeling and detour scheme for geographic routing in wire-less sensor networks. Our hole modeling and detour scheme can efficiently prevent hole diffusion, avoid the local minimum problem faced by geographic routing protocols, and reduce data collisions on the hole boundary nodes. Simulation results show that the proposed scheme is superior to the other protocols in terms of control overhead, average delivery delay and energy consumption.
본 논문에서는 정보 이론의 maximum entropy Principle을 이용하여 중성자속 분포를 재생하는 새로운 방법을 시도하였다. 어떤 대상에 대한 부분적인 정보가 있을 때, 이 정보의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 확률 분포는 가장 객관적인 것이 된다. Nodal method계산결과인 평균 중성자속과 current의 값을 prior information으로 삼고, 핵 연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포를 확률의 형태로 변환해서 확률로써 다룬다. Prior information의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 경계에서의 확률 분포를 구하면 핵연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포가 구해지는데, 이것을 경계조건으로 heterogeneous assembly calculation을 행하여 세부적인 중성자속 분포를 구한다. 이 새로운 방법을 몇 개의 benchmark problem assembly에 응용해 본 결과, 노심의 안쪽 부분에서는 이 방법이 form function method에 의한 것과 비슷한 정확도를 보였고 바깥 부분에서는 다소 큰 오차를 보였다. 본 논문에서는 surface-averaged neutron current를 prior in-formation에 포함시키지 못했는데, 이것을 포함시키면 결과가 훨씬 개선 될 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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