본 논문에서는 피셔 선형 분리(FLD, Fisher's Linear Discriminant) 기반의 단계적 분류를 이용한 감성 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2종 이상의 감성에 대한 다중 클래스 분류 문제에 대하여, 이진 분류 모델의 연속적인 결합을 통해 단계적 분류 모델을 구성함으로써 복잡도 높은 특징 공간상의 다수의 감성 클래스에 대한 분류 성능을 향상시킨다. 이를 위하여, 각 계층 단계의 학습에서는 감성 클래스들로 이루어진 두 개의 클래스 그룹에 따라 피셔 선형분리 공간을 구성하며, 구성된 공간상에서 Adaboost 방식을 이용하여 이진 분류 모델을 학습하여 생성한다. 각 계층 단계의 학습 과정은 모든 감성 클래스가 구분이 완료되는 시점까지 반복 수행된다. 본 논문에서는 MIT 생체 신호 프로파일을 이용하여 제안하는 기법을 실험하였다. 실험 결과, 8종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 72%의 분류 성능을 확인하였고, 특정 3종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 93% 분류 성능을 확인하였다.
This paper describes a research work of developing a computer-aided design of blanking and piercing for irregular-shaped sheet metal products. An approach to the development of compact and practical CAB system is based on the knowledge-based rules. Knowledge for the CAD system is formulated from plasticity theories, experimental results and the empirical knowledge of field experts. The system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer. Based on knowledge-based rules, the system, STRT-DES, is designed by considering several factors, such as complexities of blank geometry and punch profile, availability of press equipment and standard parts, utilization ratio which minimizes the scrap in a single or a pairwise operation, bridge width, grain orientation and design requirements which maximize the strength of the part when subsequent bending is involved. This system checks a forming feasibility with both internal and external features, a dimension of blanked hole, and a corner and a fillet radius for irregualrly shaped sheet metal products. Therefore this system can carry out a die design for each process which is obtained from results of an automated blank layout drawing with a best utilization ratio for irregular shape of product that was successful in production feasibility check module and those of an automated strip layout drawing and generate part drawings and the assembly drawing of die set in graphic forms.
We have investigated seven Extreme-Ultraviolet (EUV) bright points in the active region (AR 10926) on 2006 December 2 by the EUV imaging spectrometer (EIS) onboard Hinode spacecraft. We determined their Doppler velocities and non-thermal velocities from 15 EUV spectral lines (log T=4.7-7.2) by fitting each line profile to a Gaussian function. We present the Doppler velocity map as a function of temperature which corresponds to a different height. As a result, these active region bright points show two different types of characteristics. Type 1 bright point shows a systematic increase of Doppler velocity from -68 km/s (blue shift) at log T=4.7 to 27 km/s (red shift) at log T=6.7, while type 2 bright points have Doppler velocities in the range of -20 km/s and 20 km/s. Using MDI magnetograms, we found that only type 1 bright point was associated with the canceling magnetic feature at the rate of $2.4{\times}10^{18}$ Mx/hour. When assuming that these bright points are caused by magnetic reconnection and the Doppler shift indicates reconnection out flow, the pattern of the Doppler shift implies that type 1 bright point should be related to low atmosphere magnetic reconnection. We also determined electron densities from line ratio as well as temperatures from emission measure loci using CHIANTI atomic database. The electron densities of all bright points are comparable to typical values of active regions (log Ne=9.9-10.4). For the temperature analysis, the emission loci plots indicate that these bright points should not be isothermal though background is isothermal. The DEM analysis also show that while the background has a single peak distribution (isothermal), the EUV bright points, double peak distributions.
관망의 해석은 관망의 설치, 운영에서 매우 중요한 요소이다. 이를 위한 연구 방법은 1차원 모형과 3차원 모형이 있으나 각각은 정확도와 계산속도의 면에서 관망 해석에 장점과 한계점을 보인다. 2차원 모형의 경우 1차원 모형과 달리 난류 점성을 이용하여 보다 정확한 마찰을 모의할 수 있게 하는데, 이때 사용되는 난류 점성을 모의하는 모형은 Five-Region Turbulence Model을 이용하였다. 그러나 이들 모형에 사용되는 매개 변수들은 실험에 의한 값이기 때문에 이러한 매개변수에 따른 2차원 부정류 해석 방법의 응답 특성을 알아보았다. 이를 위해 실제 상수관망에서의 수격압 데이터와 부정류 해석 모형으로 부터의 수격압 데이터를 비교하고, 다양한 매개변수에 따른 속도 분포 모의 특성을 조사하였다. 이를 통해서, 난류해석 모형의 마찰 거동과 매개변수와의 관계를 규명하였다.
셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.
본 연구는 MLS 데이터로부터 자동으로 철도 시설물들을 인식하여 시설물 간의 기하학적인 공간정보를 추출하는데 기여 하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 9개 주요 철도 시설물(노반, 레일, 철로, 수목, 플렛폼, 방음벽, 철주, 절연체, 고압선)들의 분류를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 제안된 방법은 크게 두 단계로 나뉘어 진행된다. 첫 번째 단계에서는 포인트, 라인, 체적과 수직 프로파일 레벨에서 데이터의 맥락 특징(contextual feature)들이 추출된다. 두 번째 단계에서는 CRF(Conditional Random Field)가 맥락 분류자(contextual classifier)로 사용되어 각 데이터 포인트에 객체 정보가 할당되고 철도 시설물들이 분류된다. 사용된 CRF 모델은 다른 맥락 분류자 와는 달리 로컬지역에서 데이터들의 분류정보가 일관성을 유지하게 하는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 commission과 omission 오류분석을 통해 입증되었다.
온라인구직서비스는 가장 인기 있는 인터넷서비스 중의 하나이다. 구직자들에게 신규채용기업에 대한 정보와 함께 필요한 자료를 찾을 수 있는 검색엔진도 제공하기 때문이다. 그러나 대부분의 온라인구직사이트는 전통적인 수요자 풀 유형의 접근방식을 채택하고 있어 많은 경우 엉뚱한 검색결과를 도출하기도 한다. 한국산업진흥공단이 운영하는 월드잡플러스는 이러 문제를 해소하기 위해 머신 데이터 분석플렛폼인 스플렁크를 활용하여 보다 능동적이고 개인화된 서비스를 제공하고자 시도하고 있다. 월드잡플러스는 개인화된 매칭 기법을 이용하여 각각의 구직공고에 최적인 구직자 프로필이나 스펙정보를 제공하며, 구직자 선호도를 반영한 최적 맞춤형 구인공고 제공서비스 등을 제공하고 있다. 이런 분석기법은 기존의 구직에 성공한 유사 구직자 정보와 구인기업 자료 간의 유사성 등을 토대로 하는 추천방식이다. 결론으로 본 연구의 시사점과 제공서비스의 정책적 효과에 대해 논의하였다.
Fixed Electromagnetic Wave Surface Velocimetry (Fixed EWSV) has been started to be used to measure flood discharge in the mountain stream, since it has various advantages such that it works well to continuously measure stream discharge even in the night time as well as very strong weather. On the contrary, the Fixed EWSV only measures single point surface velocity, thus it does not consider varying feature of the transverse velocity profile in the given stream cross-section. In addition, a conventional value of 0.85 was generally used as the ratio for converting the measured surface velocity into the depth-averaged velocity. These aspects could bring in error for accurately measuring the stream discharge. The capacity of the EWSV for capturing rapid flow velocity was also not properly validated. This study aims at conducting error analysis of using the EWSV by: 1) measuring transverse velocity at multiple points along the cross-section to assess an error driven by the single point measurement; 2) figuring out ratio between surface velocity and the depth-averaged velocity based on the concurrent ADCP measurements; 3) validating the capacity of the EWSV for capturing rapid flow velocity. As results, the velocity measured near the center by the fixed EWSV overestimated about 15% of the cross-sectional mean velocity. The converting ratio from the surface velocity to the depth-averaged velocity was 0.8 rather than 0.85 of a conventional ratio. Finally, the EWSV revealed unstable velocity output when the flow velocity was higher than 2 m/s.
Cow image processing technique would be useful not only for recognizing an individual but also for establishing the image database and analyzing the shape of cows. A cow (Holstein) has usually the unique speckle pattern. In this study, the individual recognition of cow was carried out using the speckle pattern and the content-based image retrieval technique. Sixty cow images of 16 heads were captured under outdoor illumination, which were complicated images due to shadow, obstacles and walking posture of cow. Sixteen images were selected as the reference image for each cow and 44 query images were used for evaluating the efficiency of individual recognition by matching to each reference image. Run-lengths and positions of runs across speckle area were calculated from 40 horizontal line profiles for ROI (region of interest) in a cow body image after 3 passes of 5$\times$5 median filtering. A similarity measure for recognizing cow individuals was calculated using Euclidean distance of normalized G-frame histogram (GH). normalized speckle run-length (BRL), normalized x and y positions (BRX, BRY) of speckle runs. This study evaluated the efficiency of individual recognition of cow using Recall(Success rate) and AVRR(Average rank of relevant images). Success rate of individual recognition was 100% when GH, BRL, BRX and BRY were used as image query indices. It was concluded that the histogram as global property and the information of speckle runs as local properties were good image features for individual recognition and the developed system of individual recognition was reliable.
개방, 참여, 공유에 기반한 웹 2.0 사상이 다양한 분야로 빠르게 확산되고 있으며, 개인화 기능인 추천시스템과 소셜 네트워크에 관한 연구가 활발하다. 추천시스템과 소셜 네트워크의 경우 각기 다른 영역에서 독자적으로 발전하여왔으며 이들을 융합한 새로운 형태의 서비스모델에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 이용로그, 개인프로파일, 북마크 등을 분석하여 자신과 유사한 분야를 연구하는 연구자를 지능적으로 추천하여 효율적으로 소셜 네트워크를 구성할 수 있는 연구자연결망을 구축하였다. 이를 통해 기존 소셜 네트워크 문제인 초기 네트워크 구축의 어려움과 이용자들의 소극적인 참여로 인한 네트워크 확장성 문제를 해결하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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