본 논문에서는 정보검색 성능 향상을 위해 잠정적 적합 문서 및 부적합 문서와 어휘 그래프를 이용한 질의 확장 방법을 제안한다. 언어모델에 의한 초기 검색 결과 상위 문서들은 질의 어휘 조합과 근접도를 기반으로 핵심 질의를 포함하는 문서들로 구성된 핵심 질의 클러스터와 핵심 질의를 포함하지 않는 문서들로 구성된 비핵심 질의 클러스터로 분류된다. 이때, 핵심 질의 클러스터는 잠정적 적합 문서 집합으로, 비핵심 질의 클러스터는 잠정적 부적합 문서 집합으로 본다. 각 클러스터는 어휘들과 질의 어휘와의 가까운 정도에 따라 어휘 그래프로 표현된다. 각 어휘에 대한 중요도는 핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘 가중치에서 비핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘의 가중치를 빼서 계산한다. 이는 부적합 문서에서 높은 가중치를 갖는 어휘는 확장 질의에서 제외시키는 역할을 한다. 중요도가 높은 어휘 순으로 확장할 질의를 선택한다. 웹 문서 테스트컬렉션인 TREC WT10g에서의 실험 결과에서 제안 방법이 언어모델(LM)에 비해 평균 정확률의 평균(MAP)에서 9.4% 성능 향상을 보였다.
전 세계적으로 도시화로 인해 파괴된 자연물 순환시스템 회복을 위해 저영향개발 (Low Impact Development, LID) 시설에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만, LID 시설 용량 적정성 평가를 위한 종합적인 분석이 이루어지지 않아 LID 시설 도입에 많은 어려움이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LID 시설 4개소(식생수로, 식생여과대, 식생체류지 및 투수블록)의 강우 모니터링 결과를 바탕으로 저감 효율 및 적정 용량 산정 방안을 분석하였다. WQV과 WQF을 설계 기준으로 하는 LID 시설의 강우 유출수(37%) 및 오염물질(TSS, BOD, TN 및 TP) 별 저감 효율(20% ~ 37.1%)이 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 용량 적정성 평가를 위한 SA/CA 그래프 도출 결과 모든 항목에서 결정계수 0.5 이상(비선형회귀모형 기준)으로 나타났으며, 특히 강우 유출수 및 TP에서 높은 결정계수를 보였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 LID 시설의 구조적 차이를 고려한 'SA/CA & L/CA' 그래프 도식 결과, 'SA/CA'보다 강우 유출수, TSS 및 TP 결정계수가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 LID 시설의 용량 적정성 평가를 위한 'SA/CA & L/CA' 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 일반화 및 표준화를 위한 추가적인 연구를 수행할 필요가 있다.
침입방지시스템은 내부 시스템 보안 또는 외부 공격의 문제를 해결하기 위한 중요한 솔루션이다. 이러한 침입방지시스템을 도입 시 가장 우선적으로 고려해야 될 사항으로는 다양한 기능보다 안정성이다. 본 논문은 침입방지시스템 보안모델의 사용자 인증기능에 대한 안정성 검증을 위하여 칼라 페트리 네트를 이용하였다. CPN은 분산되어있고, 동시 발생적이며, 결정적 또는 동기화 방식의 비결정적인 시스템들에 대하여 그래픽적인 모델링 언어로 표현이 가능하다. 이런 칼라 페트리 네트는 각 처리 단계에 대하여 모든 가능한 상태와 발생 그래프로 표현된다. 침입방지시스템 보안 모델의 안정성은 칼라 페트리 네트를 이용한 모든 상태표현과 발생그래프의 분석결과가 무한반복 혹은 교착상태가 없으므로 검증되었다.
In this research, the automatic synthesis of knowledge models is proposed. which are the basis of the methods using qualitative models adapted widely in fault diagnosis and hazard evaluation of chemical processes. To provide an easy and fast way to construct accurate causal model of the target process, the Role-Behavior modeling method is developed to represent the knowledge of modularized process units. In this modeling method, Fault-Behavior model and Structure-Role model present the relationship of the internal behaviors and faults in the process units and the relationship between process units respectively. Through the multiple modeling techniques, the knowledge is separated into what is independent of process and dependent on process to provide the extensibility and portability in model building, and possibility in the automatic synthesis. By taking advantage of the Role-Behavior Model, an algorithm is proposed to synthesize the plant-wide causal model, Fault-Causality Graph (FCG) from specific Fault-Behavior models of the each unit process, which are derived from generic Fault-Behavior models and Structure-Role model. To validate the proposed modeling method and algorithm, a system for building FCG model is developed on G2, an expert system development tool. Case study such as CSTR with recycle using the developed system showed that the proposed method and algorithm were remarkably effective in synthesizing the causal knowledge models for diagnosis of chemical processes.
Uniaxial ratcheting behavior of Z2CND18.12N austenitic stainless steel used nuclear power plant piping material was studied. The results indicated that ratcheting strain increased with increasing of stress amplitude under the same mean stress and different stress amplitude, ratcheting strain increased with increasing of mean stress under the same stress amplitude and different mean stress. Based on least square method, a suitable method to arrest ratcheting by loading the materials was proposed, namely determined method of zero ratcheting strain rate. Zero ratcheting strain rate occur under specified mean stress and stress amplitudes. Moreover, three dimensional ratcheting boundary surface graph was established with stress amplitude, mean stress and ratcheting strain rate. This represents a graphical surface zone to study the ratcheting strain rates for various mean stress and stress amplitude combinations. The graph showed the ratcheting behavior under various combinations of mean and amplitude stresses. The graph was also expressed with the help of experimental results of certain sets of mean and stress amplitude conditions. Further, experimentation cost and time can be saved.
In a power plant, disturbance detection and diagnosis are massive and complex problems. Once a disturbance occurs, it can be either persistent, self cleared, cleared by the automatic controllers or propagated into another disturbance until it subsides in a new equilibrium or a stable state. In addition to the Physical complexity of the power plant structure itself, these dynamic behaviors of the disturbances further complicate the fault monitoring and diagnosis tasks. A data structure called a disturbance interrelation analysis graph(DIAG) is proposed in this paper, trying to capture, organize and better utilize the vast and interrelated knowledge required for power plant disturbance detection and diagnosis. The DIAG is a multi-layer directed AND/OR graph composed of 4 layers. Each layer includes vertices that represent components, disturbances, conditions and sensors respectively With the implementation of the DIAG, disturbances and their relationships can be conveniently represented and traced with modularized operations. All the cascaded disturbances following an initial triggering disturbance can be diagnosed in the context of that initial disturbance instead of diagnosing each of them as an individual disturbance. DIAG is applied to a typical cooling water system of a thermal power plant and its effectiveness is also demonstrated.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.238-246
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2011
This paper proposes a new semantic representation and its associated similarity measure. The representation expresses textual context observed in a context of a certain term as a network where nodes are terms and edges are the number of cooccurrences between connected terms. To compare terms represented in networks, a graph kernel is adopted as a similarity measure. The proposed representation has two notable merits compared with previous semantic representations. First, it can process polysemous words in a better way than a vector representation. A network of a polysemous term is regarded as a combination of sub-networks that represent senses and the appropriate sub-network is identified by context before compared by the kernel. Second, the representation permits not only words but also senses or contexts to be represented directly from corresponding set of terms. The validity of the representation and its similarity measure is evaluated with two tasks: synonym test and unsupervised word sense disambiguation. The method performed well and could compete with the state-of-the-art unsupervised methods.
인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용하여 타인에 대한 부적절한 표현 등의 악성 댓글 또한 존재한다. 악성 댓글로부터 사용자를 보호하기 위해 악성/정상 댓글의 분류가 필요하고 이는 텍스트 분류로 구현할 수 있다. 자연어 처리에서 텍스트 분류는 중요한 주제 중 하나이고 최근 BERT 등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT 을 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었다.
This paper propose a framework for human body parts in RGB-D image. We conduct tasks of obtaining person area, finding candidate areas and local detection in order to detect hand, foot and head which have features of long accumulative geodesic distance. A person area is obtained with background subtraction and noise removal by using depth image which is robust to illumination change. Finding candidate areas performs construction of graph model which allows us to measure accumulative geodesic distance for the candidates. Instead of raw depth map, our approach constructs graph model with segmented regions by quadtree structure to improve searching time for the candidates. Local detection uses HOG based SVM for each parts, and head is detected for the first time. To minimize false detections for hand and foot parts, the candidates are classified with upper or lower body using the head position and properties of geodesic distance. Then, detect hand and foot with the local detectors. We evaluate our algorithm with datasets collected Kinect v2 sensor, and our approach shows good performance for head, hand and foot detection.
이 연구에서는 개정 교육과정의 수학 I 에서 다루어지는 그래프의 지도 목표가 7차 교육과정의 이산수학에서 그래프의 지도 목표와 같지 않음을 확인하였다. 이를 바탕으로 수학 I 에서 그래프와 행렬 단원의 내용 요소인 경로의 교수학적 변환 방식과 학생들의 이해 정도를 분석하였으며, 그 결과 개정 교육과정의 수학 I 에서 경로는 trail로 정의되지만 교과서에 따라서는 이를 path로 해석한 경우가 있으며 학생들 역시 경로를 trail보다는 path로 이해하려는 경향이 있음을 파악할 수 있었다. trail로서 경로의 정의는 오일러 회로와 해밀턴 회로를 다루는 체계에서 보다 의미를 가지며 개정 교육과정의 수학I에서는 trail로서 경로의 가치를 찾는 것이 쉽지 않다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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