Based on the shaking table tests of a 1:3.52 scale one-bay and one-story ancient wooden structure, a simplified structural mechanics model was established, and the structural state equation and observation equation were deduced. Under the action of seismic waves, the damage rule of initial stiffness and yield stiffness of the joint was obtained. The force hammer percussion test and finite element calculations were carried out, and the structural response was obtained. Considering the 5% noise disturbance in the laboratory environment, the stiffness parameters of the mortise-tenon joint were identified by the partial least squares of singular value decomposition (PLS-SVD) and the Extended Kalman filter (EKF) method. The results show that dynamic and static cohesion method, PLS-SVD, and EKF method can be used to identify the damage degree of structures, and the stiffness of the mortise-tenon joints under strong earthquakes is reduced step by step. Using the proposed model, the identified error of the initial stiffness is about 0.58%-1.28%, and the error of the yield stiffness is about 0.44%-1.21%. This method has high accuracy and good applicability for identifying the initial stiffness and yield stiffness of the joints. The identification method and research results can provide a reference for monitoring and evaluating actual engineering structures.
본 논문은 이상적인 균일한 무손실 유전체를 갖는 일반적인 3차원 연결선 구조에서의 커패시턴스 추출 시, 널리 사용되는 일차 대조법(First-order collocation) 외에 고차 구적법을 결합하여 사용함으로써 정확성을 제고하고, 반복적 행렬-벡터의 곱을 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 연결선에서 전기적 성질이 집중되어 있는 코너나 비아를 포함한 경우에 일차 대조법 대신에 구적법을 이용하여 고차로 근사함으로써 정확성을 보장한다. 또한, 이 기법은 경계 요소 기법에서 행렬의 대부분이 수치적으로 저차 계수(low rank)를 이룬다는 회로상의 전자기적 성질을 이용하여 모형차수를 축소함으로써 효율성을 증진한다. 이 기법은 SVD(Singular Value Decomposition)에 기반한 저차 계수 행렬 축소 기법과 신속한 행렬의 곱셈 연산을 위한 Krylov-subspace 차수 축소 기법인 Gram-Schmidt 알고리즘을 도입함으로써 효율적인 연산을 수행할 수 있다. 제안된 방법은 허용 오차 범위 내에서 효율적으로 행렬-벡터의 곱셈을 수행하며, 이를 기존의 연구에서 제시된 기법과의 성능 평가를 통하여 보인다.
특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.
본 논문에서는 다중사용자 다중입출력 시스템에서 대역폭 효율의 감소 없이 페이딩에 대한 수신 성능을 향상시키는 부호화 알고리듬을 제안한다. 기존의 다중사용자 다중입출력 방식으로 사용되는 공간분할다중화 방식은 페이딩 경로에 취약하며, 이를 극복하기 위한 시공간블록부호화 방식은 전송량이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제안 부호화 알고리듬은 페이딩 환경에 강인하고 전송량이 송신 안테나 개수에 비례하여 증가하는 LDC(linear dispersion code) 기법을 이용하여 송신 심벌을 부호화하고, 예측한 채널 이득의 특이값 분해 값을 LDC 부호화 심벌에 전처리하여 성능을 개선한다. 그리고 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존 알고리듬과 제안하는 알고리듬의 성능을 비교 평가한다.
연속된 AVHRR/SST 자료를 이용한 표층유속의 추정에 역행렬법이 이용되어 왔다. 본 모델에서 방정식체계는 열방정식과 제한요소로서 가중치가 있는 발산최소화이다. 제한요소는 열방정식의 속도해중에서 null space(Menke, 1984)에 해당하는 해를 구하기 위하여 도입되었으며 이 식들은 격자화한 영역에서 AVHRR/SST의 수온경사에 의해 선형화된다. 실험은 열방정식에 대한 발산최소화의 상대적 중요성을 나타내는 가중치의 크기를 설정하기 위하여 수행하였으며 행렬식은 SVD(Singular Value Decomposion)에 의해 해를 구했다. 실험에서 가상온도분포의 수온경사와 가상유속장의 발산의 크기는 실제해역에 근사시켰다. 열방정식은 착산의 효과를 무시하고 열속이 공간적으로 일정한 것으로 가정하여 구성하였으며 이와같은 가정에 의한 오류를 고려하기 위하여 가상 온도자료에 무작위오류를 도입하였다. 실험결과에 의하면 가중치를 설정하는 기준으로서 상대오차 최소화가 잔차최소화보다 바람직한 것으로 나타났으며 가중치가 $10^{-1}$의 크기일 때 추정유속의 오류가 가장 작은것으로 나타났다.
T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD(Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.
위치인식시스템은 이동로봇이 실내에서 주행하는데 가장 중요한 기술의 하나인데 본 논문에서 연구된 시스템은 GPS 시스템과 유사하게 3 개이상의 위성 비이컨에서 초음파와 무선통신파를 발사하고 로봇에 부착된 리시버는 초음파와 무선통신파의 수신되는 시간차를 계산하여 각 비컨까지의 거리를 구하고 또한 이로부터 로봇의 위치를 계산한다. 일반적으로 거리정보는 초음파의 한 파장 이내의 오차를 가지게 되는데 본 논문에서는 이에 따른 위치오차를 테일러 확장과 SVD(Singular Value Decomposition)를 이용하여 구하였다. 또한 본 논문에서는 거리오차에 따른 위치오차의 정확도를 잴 수 있는 값으로 민감도를 제시하였다.
Purpose More than 7.6 million mobile apps could be approved on both Apple iTunes Store and Google Play. For managing those existed Apps, Apple Inc. established twenty-four primary categories, as well as Google Play had thirty-three primary categories. However, all of their categorizations have appeared more and more problems in managing and classifying numerous apps, such as app miscategorized, cross-attribution problems, lack of categorization keywords index, etc. The purpose of this study focused on introducing individual information cognitive processing as the classification criteria to update the current categorization on Apple iTunes Store. Meanwhile, we tried to observe the effectiveness of the new criteria from a classification process on Apple iTunes Store. Design/Methodology/Approach A research approach with four research stages were performed and a series of mixed methods was developed to identify the feasibility of adopting individual information cognitive processing as categorization criteria. By using machine-learning techniques with Term Frequency-Inverse Document Frequency and Singular Value Decomposition, keyword lists were extracted. By using the prior research results related to car app's categorization, we developed individual information cognitive processing. Further keywords extracting process from the extracted keyword lists was performed. Findings By TF-IDF and SVD, keyword lists from more than five thousand apps were extracted. Furthermore, we developed individual information cognitive processing that included a categorization teaching process and learning process. Three top three keywords for each category were extracted. By comparing the extracted results with prior studies, the inter-rater reliability for two different methods shows significant reliable, which proved the individual information cognitive processing to be reliable as criteria of categorization on Apple iTunes Store. The updating suggestions for Apple iTunes Store were discussed in this paper and the results of this paper may be useful for app store hosts to improve the current categorizations on app stores as well as increasing the efficiency of app discovering and locating process for both app developers and users.
본 논문에서는 가상성형 시스템에 적합한 Radial Basis Function(RBF) 기반의 변형 기법과 변형된 얼굴 구성 요소를 얼굴 영상에 혼합하는 기법을 제시한다. 가상성형을 위한 변형 기법은 유동적인 얼굴 구성 요소들을 변형함에 있어 부드러움과 정확성을 가져야 하고 변형 부위 이외의 다른 얼굴 구성 요소에는 왜곡을 주지 않는 지역성도 가져야 한다. 이를 위해 제안된 가상성형 시스템은 자유형태 변형 모델을 기반으로 RBF에 의해 격자들의 변형 정도를 계산한다. 성형의 정확성을 위해 변형 오차는 기준곡선 정점들의 목표 위치와 실제 변형된 위치 사이의 오차제곱합을 이용하여 Singular Value Decomposition(SVD)에 의해 반복적으로 RBF 매핑 함수의 계수들을 계산하여 보정한다. 변형된 얼굴 구성 요소는 Euclidean Distance Transform(EDT)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용하여 원본 얼굴 영상과 합성된다. 제안된 변형 기법과 합성 기법은 가상성형 결과의 정확도와 왜곡 측면에서 우수한 성능을 보인다는 것을 실험적으로 확인하였다.
본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.