많은 종류의 데이터들은 텐서로 표현될 수 있다. 텐서란 다차원 배열을 의미하며, 그 예로 (사용자, 사용자, 시간)으로 이루어진 소셜 네트워크 데이터가 있다. 이러한 다차원 데이터 분석에 있어서 텐서 생성기는 시뮬레이션, 다차원 데이터 모델링 및 이해, 샘플링/외삽법 등 다양한 응용이 가능하다. 하지만, 존재하는 텐서 생성기들은 실제 세계의 텐서처럼 멱 법칙을 따르는 특성과 희박성을 갖는 텐서를 생성할 수 없다. 또한, 처리가능한 텐서 크기에 한계가 존재하고, 분산시스템에서 추가 분석을 하려면 텐서를 분산시스템에 업로드 하는 추가비용이 든다. 본 논문은 분산 테라스케일 텐서 생성기(TeT)를 제안함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. TeT는 희박성을 갖는 랜덤 텐서와 희박성과 멱 법칙을 따르는 특성을 갖는 Recursive-MATrix 텐서, 크로네커 텐서를 크기 제한없이 생성할 수 있다. 또한, TeT에서 생성된 텐서는 같은 분산 시스템에서 추가적인 텐서분석이 가능하다. TeT는 효율적인 설계로 인해 거의 선형적인 머신확장성을 보인다.
In this study, we characterized the seasonal variation of rainrate fields in the Han river basin using the WGR multi-dimensional precipitation model (Waymire, Gupta, and Rodriguez-Iturbe, 1984) by estimating and comparing the parameters derived for each month and for the plain area, the mountain area and overall basin, respectively. The first-and second-order statistics derived from observed point gauge data were used to estimate the model parameters based on the Davidon-Fletcher-Powell algorithm of optimization. As a result of the study, we can find that the higher rainfall amount during summer is mainly due to the arrival rate of rain bands, mean number of cells per cluster potential center, and raincell intensity. However, other parameters controlling the mean number of rain cells per cluster, the cellular birth rate, and the mean cell age are found invariant to the rainfall amounts. In the application to the downstream plain area and upstream mountain area of the Han river basin, we found that the number of storms in the mountain area was estimated a little higher than that in the plain area, but the cell intensity in the mountain area a little lower than that in the plain area. Thus, in the mountain area more frequent but less intense storms can be expected due to the orographic effect, but the total amount of rainfall in a given period seems to remain the same.
본 논문에서는 다양한 잡음환경에서의 실시간 적응화 기법을 적용하기 위한 선결 과제로 다차원 음성 특정 벡터를 저차원으로 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 특징 벡터를 확률 우도 값으로 매핑시켜 비선형적으로 축소하는 방법으로 음성 / 비음성의 분류는 우도비 검증 (Likelihood Ratio Test; LRT) 을 이용하여 분류하였다. 실험 결과 고차원 특징 벡터를 이용하여 분류한 결과와 대등하게 분류됨을 확인할 수 있었다. 그리고, 제안된 방법에 의해 검출된 음성 데이터를 이용한 음성인식 실험에서도 10차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 분류한 경우와 대등한 인식률을 보여주었다.
Numerical study is presented for the analysis of three-dimensional incompressible turbulent flows in multiblade centrifugal fan. Reynolds-averaged Navier-Stokes equations with standard k - $\epsilon$ turbulence model are transformed to non-orthogonal curvilinear coordinates, and are discretized with finite volume approximations. Linear Upwind Differencing Scheme(LUDS) is used to approximate the convection terms in the governing equations. SIMPLEC algorithm is used as a velocity-pressure correction procedure. The computational area is divided into three blocks; core, impeller and scroll, which are linked by multi-block method. The flow inside of the fan is regarded as steady flow, and mathematical formula established from the cascade theory and empirical coefficient are employed to simulate tile flow through the impeller. From comparisons between the computational results and the experimental data, the validity of the mathematical formula for the blade forces was examined and good results were obtained qualitatively. Hence, we can get the flow characteristics of multi-blade centrifugal fan and it will be a corner stone of the development of the multiblade centrifugal fan.
본 논문에서는 심볼간의 간섭이 존재하는 채널에서 고정 지연 값을 가지는 트리검색 신호검출기의 효율적인 구성방법을 다룬다. 이 접근방법은 효율적인 다차원 신호공간 분할에 기반을 두고 있다 다차원 공간에서의 Voronoi 다이어그램 (VoD)과 Delaunay 분할 (DT)이 신호검출 알고리즘의 구현에 적용된다 제안된 방식에서는 VOD/DT에 포함되어 있는 기하학적인 정보를 활용하여 관찰된 순차적인 신호의 상대적인 위치가 결정되며 이러한 방식이 구현치 복잡도를 감소시키는 장점이 있음을 보인다. 구체적인 구성 절차가 심볼간의 간섭이 존재하는 통신채널에서의 예를 가지고 논의되며 시뮬레이션 결과가 논의된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권7호
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pp.1063-1071
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2004
Accurate heat release analysis of cylinder pressure data is important for evaluating performance in the development of diesel engine However, traditional single zone first law heat release model(SZM) has significant limitations due to the simplified assumption of uniform charge and neglecting local temperature inside cylinder during combustion process. In this study. heat release rate based on single zone heat release model has been evaluated by comparison with computational analysis results using Fire code which is based on multi-dimensional model(MDM). To overcome limitations due to simplicity of single zone assumption. especially the influence of specific heat ratio on gross heat release has been esteemed and newly suggested were the equation $\gamma$= $\gamma$(${T/T}_{max}$) which describes the variations of gases thermodynamic properties with mean temperature and maximum mean temperature inside cylinder Single zone heat release model applied with this equation is shown to give very good results over whole range of operating conditions when compared with computational analysis results based on multi-dimensional model.
Apparel Quality was one of the most important elements to evaluate the reputations of companies and products which affect the consumer's purchasing behavior. From researches on apparel quality, there was no common concept of quality as well as no common dimensions. The purposes of this study were to identify apparel quality concept and to classify the multi-dimensional concept of apparel quality. The research was carried out in theoretical as well as empirical studies. The theoretical study was conducted to find out apparel quality concept and divide apparel quality concept into four dimensions groups. The empirical study followed the theoretical study to confirm the multi-dimensional concept of apparel quality. The empirical study was investigated that the questionnaire was administered to 634 housewives in Seoul, Kwangju, and Busan during the fall of 1996. The data were analysed by LISREL analysis. This study identified that apparel quality was characteristics of consumer's desires for apparel. The results of the theoretical study verified that apparel quality concept was organized into four different dimensions: physical attribute, physical function, instrumental performance, and expressive performance.
In this paper, we demonstrate that Common Mid-Point (CMP) cross-correlation gathers of multi-channel and multi-shot surface waves give accurate phase-velocity curves, and enable us to reconstruct two-dimensional (2D) velocity structures with high resolution. Data acquisition for CMP cross-correlation analysis is similar to acquisition for a 2D seismic reflection survey. Data processing seems similar to Common Depth-Point (CDP) analysis of 2D seismic reflection survey data, but differs in that the cross-correlation of the original waveform is calculated before making CMP gathers. Data processing in CMP cross-correlation analysis consists of the following four steps: First, cross-correlations are calculated for every pair of traces in each shot gather. Second, correlation traces having a common mid-point are gathered, and those traces that have equal spacing are stacked in the time domain. The resultant cross-correlation gathers resemble shot gathers and are referred to as CMP cross-correlation gathers. Third, a multi-channel analysis is applied to the CMP cross-correlation gathers for calculating phase velocities of surface waves. Finally, a 2D S-wave velocity profile is reconstructed through non-linear least squares inversion. Analyses of waveform data from numerical modelling and field observations indicate that the new method could greatly improve the accuracy and resolution of subsurface S-velocity structure, compared with conventional surface-wave methods.
Group method of data handling (GMDH) is considered one of the earliest deep learning methods. Deep learning gained additional interest in today's applications due to its capability to handle complex and high dimensional problems. In this study, multi-layer GMDH networks are used to perform uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) of nuclear reactor simulations. GMDH is utilized as a surrogate/metamodel to replace high fidelity computer models with cheap-to-evaluate surrogate models, which facilitate UQ and SA tasks (e.g. variance decomposition, uncertainty propagation, etc.). GMDH performance is validated through two UQ applications in reactor simulations: (1) low dimensional input space (two-phase flow in a reactor channel), and (2) high dimensional space (8-group homogenized cross-sections). In both applications, GMDH networks show very good performance with small mean absolute and squared errors as well as high accuracy in capturing the target variance. GMDH is utilized afterward to perform UQ tasks such as variance decomposition through Sobol indices, and GMDH-based uncertainty propagation with large number of samples. GMDH performance is also compared to other surrogates including Gaussian processes and polynomial chaos expansions. The comparison shows that GMDH has competitive performance with the other methods for the low dimensional problem, and reliable performance for the high dimensional problem.
본 연구는 푸드테라피가 다차원적 건강 증진에 미치는 영향을 분석하고, 그 결과를 토대로 현대인들의 식생활에 시사점을 제공하고자 한다. 연구대상은 서울시와 경기도에 거주하는 30대 이상의 성인이었다. 총 230부의 설문 중, 최종적으로 220부의 설문을 분석에 활용하였다. 다차원적 건강은 주관적 건강(리커트 5점 척도), 기능적 건강(EQ-5D), 의학적 건강(이환의 합)으로 측정하였고, 푸드테라피는 황제내경의 원리에 입각하여 개개인의 체질을 고려하였다. 푸드테라피는 경험 여부(있음/없음), 복용 종류(종류의 합), 복용 기간(개월)으로 측정하였다. 회수된 설문은 독립표본 t검정과 다중회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 의학적 건강상태에 유의한 영향을 미치는 독립변수는 복용종류와 복용기간이었다. 둘째, 기능적 건강에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 독립변수는 없었다. 셋째, 주관적 건강에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 독립변수는 없었다. 결국 푸드테라피는 의학적 건강에 유의한 영향을 미치고 있었다. 분석결과 현대인들의 건강수준에 푸드테라피가 유의한 효과가 있다는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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