This paper proposes modified subspace iteration method for efficient frequency analysis of structures. Proposed method uses accelerated Lanczos vectors as starting vectors in order to reduce the number of iterations in the subspace iteration method. Proposed method has better computing efficiency than the conventional method when the number of desired frequencies is relatively small. The efficiency of proposed method is verified through numerical examples.
본 논문에서는 대상기기 및 서비스의 물리적 인터페이스 영상에 기반을 둔 인터페이스인 INCUI (Intuitively Natural and Consistent User Interface)를 제시한다. 물리적 인터페이스의 영상과 XML 형식으로 기술 되는 INCUI의 개념을 소개하고, 정의된 INCUI 템플릿을 통해 사용자 인터페이스 요소간 일관성 있는 매핑을 수행하는 방법을 설명한다. 또한 INCUI 형태의 사용자 인터페이스간 매핑을 위해 도메인 크기, 소스 및 타겟 인터페이스의 유형에 따라 선택적으로 세부 매핑 알고리즘을 선택하는 새로운 매핑 구조를 제안한다. 특히 기존 문자열 기반의 LCS (Longest Common Subsequence) 알고리즘의 단점을 보완하여 접두사/접미사/동의어 정보를 활용하는 확장된 유사도 계산 알고리즘을 적용하였다.
이 논문은 미분구적법(DQM)을 이용한 탄성지반 위에 놓인 변단면 압축부재의 자유진동에 관한 연구이다. 문헌고찰을 통하여 채택한 지배미분방정식과 경계조건을 DQM에 적용하여 고유진동수를 산출할 수 있는 수치해석법을 개발하였다. DQM에서 수치적분을 위한 격자점의 선택은 Chebyshev-Gauss-Lobatto 법을 택하고, 고유치의 산정은 QR 알고리듬을 이용하였다. 타문헌과의 결과비교를 통하여 본 연구의 걸과가 타당함을 보였고, DQM에 대한 적용성 검토에서 고유진동수의 산출이 매우 안정적임을 보였다.
클라우드 컴퓨팅을 사용하는 사물 인터넷 (IoT)은 원자력 발전소 사고가 안전성 평가를 위해 분석되는 원자력 산업에 적용된다. 후쿠시마 원자력 발전소 사고는 지진으로 인한 플랜트 고장 사고가 클라우드 컴퓨팅 기술 분석에 사용되는 사고 시뮬레이션을 위해 모델링되었습니다. 후쿠시마의 경우 자연 재해에 대한 빠르고 합리적인 치료가 필요했다. 실시간 안전 평가 (RTSA)와 몬테카를로 실시간 평가 (MCRTA)가 구성된다. 이 클라우드 컴퓨팅은 미래의 유사한 사고에 대비할 수있는 실용적인 방법을 제공 할 수 있습니다.
Emotion recognition is an important component of affective computing, and is significant in the implementation of natural and friendly human-computer interaction. An effective approach to recognizing emotion from text is based on a machine learning technique, which deals with emotion recognition as a classification problem. However, in emotion recognition, the texts involved are usually very short, leaving a very large, sparse feature space, which decreases the performance of emotion classification. This paper proposes to resolve the problem of feature sparseness, and largely improve the emotion recognition performance from short texts by doing the following: representing short texts with word cluster features, offering a novel word clustering algorithm, and using a new feature weighting scheme. Emotion classification experiments were performed with different features and weighting schemes on a publicly available dataset. The experimental results suggest that the word cluster features and the proposed weighting scheme can partly resolve problems with feature sparseness and emotion recognition performance.
Thirty species of Korean medicinal plants which have been frequently used in Oriental herb prescriptions were evaluated on their acute toxicity and potential antitumor activities against P-388 lymphocytic leukemia. The criteria for toxicity evaluation of measuring weight loss, toxicity day survivors and computing log cell kill indicated that 11 species possessed acute toxicity according to the doses administered. No significant antitumor activities were observed while the root of Angelica gigas Nakai (Umbelliferae) exhibited only 24% increased life span.
Artificial immune systems (AIS) are one of natural computing inspired by the natural immune system. The fault detection, the pattern recognition, the system control and the optimization are major application area of artificial immune systems. This paper gives a concept of artificial immune systems and useful techniques as like the clonal selection, the immune network theory and the negative selection. A concise survey on the optimization problem based on artificial immune systems is generated. The overall performance of artificial immune systems for the optimization problem is discussed.
폭발적인 UCC의 증가로 특정 시간과 장소 등에서 개인이 접한 경험들은 웹상에서 보다 손쉽게 다른 사람들과 공유가 가능해졌다. 또한 자연스럽게 콘텐츠에 대한 평가가 이루어지면서 UCC는 보다 신뢰할 수 있고 유용한 자원이 되었다. 이러한 사용자들의 경험에서 비롯된 유용한 UCC자원들은 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 전반에 걸쳐 중요한 요소로써의 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 기술들이 나날이 발전함에도 불구하고 웹상에서의 UCC자원을 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 가지는 잠재적 정보 요구에 부합하는 서비스를 위해 UCC자원을 이용한 새로운 상황인식 정보검색기법을 제안한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.192-200
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2012
In order for humans and robots to interact in daily life, robots need to understand human speech and link it to their actions. This paper proposes a hierarchical behavior model for robot action control using natural language commands. The model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, uses a sentential cognitive system that includes multiple modules for perception, action, reasoning and memory. Human speech commands are translated to sentences with a natural language processor that are syntactically parsed. A semantic parsing procedure was applied to human speech by analyzing the verbs and phrases of the sentences and linking them to the cognitive information. The cognitive system performed according to the hierarchical behavior model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, which are implemented in the system. In the experiments, a possible episode, "Water the pot," was tested and its feasibility was evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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