• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.813-818
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• 2007

This paper is concerned with the problem of recognizing definition sentences. Given a definition question like "Who is the person X?", we are to retrieve the definition sentences which capture descriptive information correspond variously to a person's age, occupation, of some role a person played in an event from the collection of news articles. In order to retrieve as many relevant sentences for the definition question as possible, we adopt a centroid based statistical approach which has been applied in summarization of multiple documents. To improve the precision and recall performance, the weight measure of centroid words is supplemented by using external knowledge resource such as Wikipedia and redundant candidate sentences are removed from candidate definitions. We see some improvements obtained by our approach over the baseline for 20 IT persons who have high document frequency.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제12권1호
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• pp.31-35
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• 2022

This study has been carried out in order to improve the rolling problem by enhancing steering stability compared to the 2021 Student Car of the KNUT_EV team for KSAE. Among the various factors affecting steering performances, it was focused on the height of the centroid of weight, the motion ratio, and the spring deflection. In the 2022 Car, a pull rod suspension was used to reduce the height of the centroid of weight and designed with a structure of the rod and rocker to satisfy the target motion ratio. The spring deflection was testified by ADAMS and ABAQUS analysis, and the spring stiffness was selected at 350lb/inch and 450lb/inch for the front and rear wheels, respectively. As a result, the rolling angle of the 2022 Car was reduced compared to the 2021 Car, and the rolling phenomenon was improved.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제13권2호
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• pp.260-265
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• 2012

Satellite devices for fine attitude control of the Science & Technology Satellite-2 (STSAT-2). Based on the mission requirements of STSAT-2, the conventional analog-type sun sensors were found to be inadequate, motivating the development of a compact, fast and fine digital sun sensor (FDSS). The FDSS uses a CMOS image sensor and has an accuracy of less than 0.03degrees, an update rate of 5Hz and a weight of less than 800g. A pinhole-type aperture is substituted for the optical lens to minimize its weight. The target process speed is obtained by utilizing the Field Programmable Gate Array (FPGA), which acquires images from the CMOS sensor, and stores and processes the image data. The sensor accuracy is maintained by a rigorous centroid algorithm. This paper describes the FDSS designs, realizations, tests and calibration results.

• 정보관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.159-178
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• 2001

본 연구에서는 문장 클러스터로부터 대표문장을 선정하여 요약문을 생성하는 자동요약 모형을 제시하고. 학습문서 집단을 미용하여 최적의 요약 환경을 구축한 후 요약 실험을 수행하였다. 학습 과정에서 문장의 클러스터링 기법으로는 7개의 계층적 기법들을 비교한 결과 클러스터를 구성하는 문장 수의 편차가 가장 적고 단일 문장 클러스터를 가장 적게 생성하는 센트로이드 기법이 선택되었다. 또한 각 클러스터를 대표하는 문장의 선정을 위해 용어 및 문장 가중치를 합산한 문장값과 클러스터-문장 벡터간 유사도의 두 기준을 비교한 결과 문장값 기준이 선택되었다. 용어 가중치로는 역문장빈도와 표제어 가중치, 그리고 문장의 위치 가중치가 자동요약 성능을 개선시키는 것으로 나타났으며, 적절한 요약문의 길이는 전체 문서의 1/3인 것으로 나타났다. 실험문서 집단으로는 문서의 길이와 특성이 다른 신문기사와 잡지기사의 두 집단을 이용하였다. 요약 모형의 검증 실험 결과 요약 정확률은 신문기사 집단에서는 53%, 잡지기사 집단에서는 47%인 것으로 나타났다. 두 실험 모두 랜덤하게 생성한 베이스라인 요악문보다 성능이 우수하였으나, 리드문장들로 구성된 베이스라인 요약문과의 비교에서는 짧은 길이의 신문기사의 경우 요약 모형의 성능이 오히려 떨어지는 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1787-1790
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• 2005

We have developed satellite devices for fine attitude control of the Science & Technology Satellite-2 (STSAT-2) scheduled to be launched in 2007. The analog sun sensors which have been continuously developed since the 1990s are not adequate for satellites which require fine attitude control system. From the mission requirements of STSAT-2, a compact, fast and fine digital sensor was proposed. The test of the fine attitude determination for the pitch and roll axis, though the main mission of STSAT-2, will be performed by the newly developed FDSS. The FDSS use a CMOS image sensor and has an accuracy of less than 0.01degrees, an update rate of 20Hz and a weight of less than 800g. A pinhole-type aperture is substituted for the optical lens to minimize the weight while maintaining sensor accuracy by a rigorous centroid algorithm. The target process speed is obtained by utilizing the Field Programmable Gate Array (FPGA) in acquiring images from the CMOS sensor, and storing and processing the data. This paper also describes the analysis of the optical performance for the proper aperture selection and the most effective centroid algorithm.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.616-619
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• 2000

The optimum design of a structure requires to determine economical member size and shape of a structure which satisfies the design conditions and functions. In this study, it is attempted to minimize a dead weight of the bogie frame. Therefore, shape optimization is performed for a bolster rib at first and then size optimization for the thickness of top and bottom plate. For the efficient reduction of a weight of a bogie frame, various ellipses centered at a centroid of a bolster rib are made and tried. For the shape optimization, a major axis and an eccentricity of an ellipse are chosen as design variables. From the numerical results of shape and size optimization of a bogie frame, it is known that the weight can be reduced up to 12.476 Y4717.21 kg) with displacement and stress constraints.

• 한국음향학회지
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• 제38권4호
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• pp.450-458
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• 2019

기포군이 파열하면서 발생하는 초음파를 관찰하기 위하여 수동 공동 영상법을 이용한다. 수동 공동 영상은 낮은 해상도와 큰 부엽이 문제이다. 수동 공동에서 발생하는 초음파 신호는 펄스 형태를 가지므로, 수신 어레이에 수신된 신호는 입사 방향에 따라서 트랜스듀서 배열 소자에 나타나는 신호의 크기 분포가 달라진다. 영상점에서 수신된 채널 데이터 신호의 크기 분포로부터 주엽과 부엽 신호의 유무를 판단하고 부엽을 줄이기 위하여 무게중심과 평탄도를 계산하여 영상점에서 가중값을 정의하였다. 무게중심은 수신 채널에서 신호의 분포가 집중된 위치를 수치화하며 평탄도는 채널 신호의 분산을 측정한다. 지연 후 더해주는 집속 방식과 최소 분산 빔포밍을 사용하여 구현된 수동 공동 영상에서 무게중심과 평탄도를 이용한 가중값을 적용하여 영상의 화질 개선에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험에서 지연 후 더해주는 방법과 최소 분산 빔포밍 방법에 가중값을 적용하여 영상에서 부엽이 줄어듦을 확인하였다. 고출력 초음파를 이용한 수조 실험에서도 부엽이 나타나는 영역이 줄어들어 수동 공동의 변별력이 증가함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.229-236
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• 2017

효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.137-140
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• 2000

We provide an useful method to design codebooks with better performance than conventional methods. In the proposed method, new codevectors obtained by learning iterations are not the centroid vectors which is the representatives of partitions, but the vectors manipulated by the distance between new codevectors and old codevectors in the early stages of learning iteration. Experimental results show that the codevectors in the obtained by the proposed method converge to a better locally optimal codebook.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.