Disambiguation of homographs is an important job in Korean semantic processing and has been researched for long time. Recently, machine learning approaches have demonstrated good results in accuracy and speed. Other knowledge-based approaches are being researched for untrained words. This paper proposes a hybrid method based on the machine learning approach that uses a lexical semantic network. The use of a hybrid approach creates an additional corpus from subcategorization information and trains this additional corpus. A homograph tagging phase uses the hypernym of the homograph and an additional corpus. Experimentation with the Sejong Corpus and UWordMap demonstrates the hybrid method is to be effective with an increase in accuracy from 96.51% to 96.52%.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.12
no.5
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pp.171-179
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2004
Today, the number of vehicle increased rapidly with the development of modem science technology, and it caused serious problems; traffic jam, accident and pollution etc. One of the solve methods these problems it is necessary to develope the vehicle navigation systems and it is already widely used to in field of military etc. Vehicle navigation system can increase the efficiency of traffic flow and offer at a drivers at a best driving conditions. In the vehicle navigation, most important thing is to measure of correct position. There are classifiable as three types. The first is G.P.S., method at artificial satellites which measures the present position and velocity any time, any where in the world at the same time. Secondly, a vehicle can determine its position and path information with a gyroscope and odometer signal, which is called Dead-Reckoning method. Thirdly, hybrid navigation system is the combined of two methods to make utilize the advantage of each navigation system. In the paper, we are analyzed to characteristics at a gyro sensor and introduce at a composition of hybrid navigation system which is combined with the G.P.S., D.R., and map-matching technique. We analyze deeply for the Map-Matching method and explain the coordinate transformation for G.P.S., and the Hybrid navigation algorithm is developed and experimented. Finally, we conclude and comment about our road test results.
A hybrid color and grayscale images encryption scheme based on the quaternion Hartley transform (QHT), the two-dimensional (2D) logistic map, the double random phase encoding (DRPE) in gyrator transform (GT) domain and the three-step phase-shifting interferometry (PSI) is presented. First, we propose a new color image processing tool termed as the quaternion Hartley transform, and we develop an efficient method to calculate the QHT of a quaternion matrix. In the presented encryption scheme, the original color and grayscale images are represented by quaternion algebra and processed holistically in a vector manner using QHT. To enhance the security level, a 2D logistic map-based scrambling technique is designed to permute the complex amplitude, which is formed by the components of the QHT-transformed original images. Subsequently, the scrambled data is encoded by the GT-based DRPE system. For the convenience of storage and transmission, the resulting encrypted signal is recorded as the real-valued interferograms using three-step PSI. The parameters of the scrambling method, the GT orders and the two random phase masks form the keys for decryption of the secret images. Simulation results demonstrate that the proposed scheme has high security level and certain robustness against data loss, noise disturbance and some attacks such as chosen plaintext attack.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.5
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pp.170-175
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2003
A control algorithm is developed for highly efficient operation of auxiliary power unit (APU) that consists of a diesel engine and a directly coupled induction generator in series hybrid electric Bus (SHEB). In a series hybrid configuration the APU supplies the electric power needed for maintaining the state of charge (SOC) of the battery unit in various conditions of vehicle operation. As the rotational speed of generator does not depend on the vehicle speed, an optimized operation of engine-generator unit based on the efficiency map of each component can be achieved. The output torque of diesel engine can be controlled by the amount of fuel injection, and the power converted from mechanical to electrical energy can be adjusted by generate control unit (GCU) using the decoupling vector control of torque and flux. As for the given reference of the generating power, the multiply of speed and torque, many combinations of operating speed and torque are possible. The algorithm decides the new operating point based on the engine efficiency map and generator characteristic curve. During the transition of operating points, the speed controller saturation is avoided using variable limit and filtering of generator torque reference. A test rig and SHEB consist of a 1.5L diesel engine and a 30kw induction generator are constructed by Hyundai Motor Company.
This paper presents an efficient hybrid technique to compact the trie indexing the huge forward table small enough to be stored into cache for speeding up IP lookup. It combines two techniques, an encoding scheme called bit-map and a controlled-prefix expanding scheme to replace slow memory search with few fast-memory accesses and computations. For compaction, the bit-map represents each index and child pointer with one bit respectively. For example, when one node denotes n bits, the bit-map gives a high compression rate by consumes $2^{n-1}$ bits for $2^n$ index and child link pointers branched out of the node. The controlled-prefix expanding scheme determines the number of address bits represented by all root node of each trie's level. At this time, controlled-prefix scheme use a dynamic programming technique to get a smallest trie memory size with given number of trie's level. This paper proposes standard that can choose suitable trie structure depending on memory size of system and the required IP lookup speed presenting optimal memory size and the lookup speed according to trie level number.
In this paper. we propose a storage system for XML documents using relational databases. Additional processing is required to store XML documents in the relational databases due to the discrepancy between XML structures and relational schema. This study aims to store XML documents with DTD in the relational databases. We propose the association inlining that exploits shred inlining and hybrid inlining and avoids relation fragments and excessive joins. Experiments show some improvements in the performance with the proposed method. The information of the storage structures is extracted from the simplified DTD. Existing map classes are extended in order to map various structures of XML to relational schema. Map classes are defined for various structures such as elements with multiple values, elements with multiple super elements, and elements with recursive structures through analyzing XML documents. Map files that are XML structures and used in generating SQL statements are created by using the extracted information of storage structures and map classes.
With the rapid interest in Geographic Information System (GIS) contents, a large volume of valuable GIS dataset has been distributed illegally by pirates, hackers, or unauthorized users. Therefore the problem focus on how to protect the copyright of GIS vector map data for storage and transmission. But GIS vector map data is very large and current data encryption techniques often encrypt all components of data. That means we have encrypted large amount of data lead to the long encrypting time and high complexity computation. This paper presents the selective encryption scheme using hybrid transform for GIS vector map data protection to store, transmit or distribute to authorized users. In proposed scheme, polylines and polygons in vector map are targets of selective encryption. We select the significant objects in polyline/polygon layer, and then they are encrypted by the key sets generated by using Chaotic map before changing them in DWT, DFT domain. Experimental results verified the proposed algorithm effectively and error in decryption is approximately zero.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.11B
no.2
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pp.15-21
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2001
This paper presents an improved characteristic analysis methodology for a 5-phase hybrid stepping motor. The basic approach is based on the use of equivalent magnetic circuit taking into account the localized saturation throughout the hybrid stepping motor. The finite element method(FEM) is used to generate the magnetic circuit parameters for the complex stator and rotor teeth and airgap considering the saturation effects in tooth and poles. In addition, the neural network is used to map a change of parameters and predicts their approximation. Therefore, the proposed method efficiently improves the accuracy of analysis by using the parameter characterizing localized saturation effects and reduces the computational time by using the neural network. An improved circuit model of 5-phase hybrid stepping motor is presented and its application is provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.85-90
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2023
The Ant Colony System (ACS) is a variant of Ant colony optimization algorithm which is well-known in Traveling Salesman Problem. This paper proposed a hybrid method based on genetic algorithm (GA) and ant colony system (ACS), called GACS, to solve traffic routing problem. In the GACS, we use genetic algorithm to optimize the ACS parameters that aims to attain the shortest trips and time through new functions to help the ants to update global and local pheromones. Our experiments are performed by the GACS framework which is developed from VANETsim with the ability of real map loading from open street map project, and updating traffic light in real-time. The obtained results show that our framework acquired higher performance than A-Star and classical ACS algorithms in terms of length of the best global tour and the time for trip.
In this paper, we propose a hybrid sensor calibration scheme for mobile crowdsensing applications. As the number of newly produced mobile devices containing embedded sensors continues to rise, the potential to use mobile devices as a sensor data source increases. However, because mobile device sensors are generally of a lower performance and cost than dedicated sensors, sensor calibration is crucial. To enable more accurate measurements of natural phenomena through the use of mobile device sensors, we propose a hybrid sensor calibration scheme for such sensors; the scheme makes use of mobile device sensors and existing sensing infrastructure, such as weather stations, to obtain dense data. Simulation results show that the proposed scheme supports low mean square errors. As a practical application of our proposed scheme, we built a temperature map of a city using six mobile phone sensors and six reference sensors. Thanks to the mobility of the sensors and the proposed scheme, our map presents more detailed information than infrastructure-based measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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