본 논문에서는 개선된 고차상관 특징계수 통해서 얻어진 특징 정보를 제스처 심볼로 구성하여 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다.
Blind source separation by independent component analysis (ICA) has applied in signal processing, telecommunication, and image processing to recover unknown original source signals from mutually independent observation signals. Neural networks are learned to estimate the original signals by unsupervised learning algorithm. Because the outputs of the neural networks which yield original source signals are mutually independent, then mutual information is zero. This is equivalent to minimizing the Kullback-Leibler convergence between probability density function and the corresponding factorial distribution of the output in neural networks. In this paper, we present a learning algorithm using information theory and higher order statistics to solve problem of blind source separation. For computer simulation two deterministic signals and a Gaussian noise are used as original source signals. We also test the proposed algorithm by applying it to several discrete images.
Although the Java bytecode has numerous advantages, it also has certain shortcomings such as its slow execution speed and difficulty of analysis. In order to overcome such disadvantages, a bytecode analysis and optimization must be performed. The control flow of the bytecode should be analyzed; next, information is required regarding where the variables are defined and used to conduct a dataflow analysis and optimization. There may be cases where variables with an identical name contain different values at different locations during execution, according to the value assigned to a given variable in each location. Therefore, in order to statically determine the value and type, the variables must be separated according to allocation. In order to achieve this, variables can be expressed using a static single assignment form. After transformation into a static single assignment form, the type information of each node expressed by each variable and expression must be configured to perform a static analysis and optimization. Based on the basic type information, this paper proposes a method for finding the related equivalent nodes, setting nodes with strong connection components, and efficiently assigning each node type.
In this paper, we consider multi-item inventory management. When managing a multi-item inventory, we coordinate replenishment orders of items supplied by the same supplier. The associated problem is called the joint replenishment problem (JRP). One often-used approach to the JRP is to apply a can-order policy. Under a can-order policy, some items are re-ordered when their inventory level drops to or below their re-order level, and any other item with an inventory level at or below its can-order level can be included in this order. In the present paper, we propose a method for finding the optimal parameter of a can-order policy, the can-order level, for each item in a lost-sales model. The main objectives in our model are minimizing the number of ordering, inventory, and shortage (i.e., lost-sales) respectively, compared with the conventional JRP, in which the objective is to minimize total cost. In order to solve this multi-objective optimization problem, we apply a genetic algorithm. In a numerical experiment using actual shipment data, we simulate the proposed model and compare the results with those of other methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.243-250
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1999
We consider $Y=X{\lambda}Z,\;{\lambda}>0$, where X and Z are independent random variables, and Y is the length biased distribution or the equilibrium distribution of X. The purpose of this paper is to consider the distribution of X or Y when the distribution of Z is given and the distribution of Z when the distribution of X or Y is given, In particular, we obtain that the necessary and sufficient conditions for X to be $X^{2}({\upsilon})\;is\;Z{\sim}X^{2}(2)\;and\;for\;Z\;to\;be\;X^{2}(1)\;is\;X{\sim}IG({\mu},\;{\mu}^{2}/{\lambda})$, where $IG({\mu},\;{\mu}^{2}/{\lambda})$ is two-parameter inverse Gaussian distribution. Also we show that X is smaller than Y in the reverse Laplace transform ratio order if and only if $X_{e}$ is smaller than $Y_{e}$ in the Laplace transform ratio order. Finally, we can get the results that if X is smaller than Y in the Laplace transform ratio order, then $Y_{L}$ is smaller than $X_{L}$ in the Laplace transform order, and that if X is smaller than Y in the reverse Laplace transform ratio order, then $_{\mu}X_{L}$ is smaller than $_{\nu}Y_{L}$ in the Laplace transform order.
Production planning and control system plays an important role in manufacturing companies because it determines all production capacity planning, material procurement planning, and production scheduling which are needed in the process of producing products. Many researches on production planning and control system have been conducted for many manufacturing companies for recent decade. But, a considerable research achievement has mainly been obtained on the forecast-driven production for a make-to-stock and an assemble-to-order. The reason is that there are some hardships such as difficulties of standardizing product information, the frequent changes of design and material, and the unexpected dynamic events that influence the production of customer's order in a make-to-order or an engineering-to-order environments. By these characteristics and their complexities, some studies for production planning and control system in a make-to-order environment are presented recently. In this paper, we present the framework of the hietachical production planning and control for a make-to-order environment with dynamic events. In order to illustrate the usefulness of the proposed framework for a hietachical production planning and control, the information system for a make-to-order production was implemented with the object of the company of producing electricity transformer.
Compared with land logistics and sea logistics, air logistics takes not only less transportation time, but also makes just-in-time delivery possible. Because of this, in spite of high freight rates, many shippers make good use of airlines. To cope with borderless competition in this global age, most shippers using air logistics want to receive diverse information including just-in-time cargo delivery and dangerous situation as well as convenience and speed in job handling. Nevertheless, most domestic forwarders, who perform many kinds of important businesses for air logistics, mainly put emphasis on demanding information from overseas partners through their business agreements, that is, focusing on horizontal integration, instead of sharing information or improving job performance among air logistics participants. As a result, it is almost impossible to satisfy the needs of shippers. Airline users want to remove the uncertainties over their cargo movement. And in time of emergency, they want to take immediate measures through speedy information sharing and decision-making. In order to satisfy shipper's needs, all the organizations participating in the air logistics supply chain-cargo senders, cargo receivers, forwarders, transporters, licensed customs brokers, airlines as well as foreign partners-have to set up a vertical cooperation system. For effective air logistics SCM, it is very important to remove overlapping jobs, strengthen the efficiency of job handling, and provide online monitoring on cargo information in order to support decision-making. To this end, this paper has applied the concept of RTE (Real Time Enterprise), a new business management system, which tries to maximize competitiveness by removing many hindrance factors on an ongoing basis in managing and fulfilling core business processes based on up-to-the-minute information. In order to realize RTE-based information system for air logistics SCM, this paper has analyzed the information required by business process and by air logistics participant, and suggested the method for information sharing, point of time for information input and output, and its means.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.1031-1044
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2003
In this paper, we establish some recurrence relations of the moments, product moments, percentage points, and modes of order statistics from the transformed exponential distribution.
Ye, Changbo;Chen, Weiyang;Zhu, Beizuo;Tang, Leiming
ETRI Journal
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제43권5호
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pp.869-880
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2021
Herein, we estimate the direction of arrival (DOA) of non-Gaussian signals for nested arrays (NAs) by implementing the fourth-order difference co-array (FODC) and successive methods. In particular, considering the property of the fourth-order cumulant (FOC), we first construct the FODC of the NA, which can obtain O(N4) virtual elements using N physical sensors, whereas conventional FOC methods can only obtain O(N2) virtual elements. In addition, the closed-form expression of FODC is presented to verify the enhanced degrees of freedom (DOFs). Subsequently, we exploit the vectorized FOC (VFOC) matrix to match the FODC of the NA. Notably, the VFOC matrix is a single snapshot vector, and the initial DOA estimates can be obtained via the discrete Fourier transform method under the underdetermined correlation matrix condition, which utilizes the complete DOFs of the FODC. Finally, fine estimates are obtained through the spatial smoothing-Capon method with partial spectrum searching. Numerical simulation verifies the effectiveness and superiority of the proposed method.
The analysis of Korean language by the first order markov source is carried out. The calculated entropy of the first order Markov source is also included. The results presented here are new data. The data can be useful in designing the keyboard pattern of terminal and the automatic discrimination of monosyllable in Korean language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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