비모수적 결측치 대치법인 k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors; KNN) 대치법을 개선한 적응 최근접 이웃(Adaptive Nearest Neighbor; ANN) 대치법과 순차 k-최근접 이웃(Sequential k-Nearest Neighbor; SKNN) 대치법의 장점들을 결합한 순차 적응 최근접 이웃(Sequential Adaptive Nearest Neighbor; SANN) 대치법을 제안하고자 한다. 이 방법은 ANN 대치법의 장점인 자료의 국소적 특징을 반영할 뿐 아니라, SKNN 대치법과 같이 결측값 대치가 이루어진 개체를 다음 결측값을 대치할 때 사용함으로써 효율성에 개선이 있을 것으로 기대한다.
Sequential pattern mining has become an essential task with broad applications. Most sequential pattern mining algorithms use a minimum support threshold to prune the combinatorial search space. This strategy provides basic pruning; however, it cannot mine correlated sequential patterns with similar support and/or weight levels. If the minimum support is low, many spurious patterns having items with different support levels are found; if the minimum support is high, meaningful sequential patterns with low support levels may be missed. We present a new algorithm, weighted interesting sequential (WIS) pattern mining based on a pattern growth method in which new measures, sequential s-confidence and w-confidence, are suggested. Using these measures, weighted interesting sequential patterns with similar levels of support and/or weight are mined. The WIS algorithm gives a balance between the measures of support and weight, and considers correlation between items within sequential patterns. A performance analysis shows that WIS is efficient and scalable in weighted sequential pattern mining.
This study deals with the ferromagnetic shims design based on the spherical harmonic coefficient reduction method. The design method using the sequential search method is an intuitive method and has the advantage of quickly reaching the optimal result. The study was conducted for a 400 MHz all-REBCO magnet, which had difficulty in shimming due to the problem of SCF (screening current induced field). The initial field homogeneity of the magnet was measured to be 233.76 ppm at 20 mm DSV (Diameter Spherical Volume). In order to improve the field homogeneity of the magnet, the ferromagnetic shim with a thickness of 1 mil to 11 mil was constructed by a design method in which sequential search algorithm was applied. As a result, the field homogeneity of the magnet could be significantly improved to 0.24 ppm at 20 mm DSV and 0.05 ppm at 10 mm DSV.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.271-279
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2001
Sequential pattern discovery is one of main interests in web usage mining. the technique of sequential pattern discovery attempts to find inter-session patterns such that the presence of a set of items is followed by another item in a time-ordered set of server sessions. In this paper, a tree-based sequential pattern finding method is proposed in order to discover navigation patterns in server sessions. At each learning process, the suggested method learns about the navigation patterns per server session and summarized into the modified Rymon's tree.
This study investigates a nonlinear inverse convection problem for a laminar-forced convective flow between two parallel plates. The upper plate is exposed to unknown heat flux while the lower plate is insulated. The unknown heat flux is determined using temperature measured on the lower plate. The thermophysical properties of the fluid are temperature dependent, which renders the problem nonlinear. The sequential gradient method is applied to this nonlinear inverse problem in order to solve the problem efficiently. The function specification method is incorporated to stabilize the sequential estimation. The corresponding adjoint formalism is provided. Accuracy and stability have been examined for the proposed method with test cases. The tendency of deterministic error is investigated for several parameters. Stable solutions are achieved eve]1 with severely impaired measurement data.
In this paper, we propose a displacement measurement method based on deep learning using image data obtained from tensile tests of a material specimen. We focus on the fact that the sequential images during the tension are generated and the displacement of the specimen is represented in the image data. So, we designed sample generation model which makes sequential images of specimen. The behavior of generated images are similar to the real specimen images under tensile force. Using generated images, we trained and validated our model. In the deep neural network, sequential images are assigned to a multi-channel input to train the network. The multi-channel images are composed of sequential images obtained along the time domain. As a result, the neural network learns the temporal information as the images express the correlation with each other along the time domain. In order to verify the proposed method, we conducted experiments by comparing the deformation measuring performance of the neural network changing the displacement range of images.
NIST 표준시료인 SRM 2710(Montana Soil)을 대상으로, 중금속의 지화학적 존재형태 연구에 일반적으로 적용되는 Tessier 연속추출법과 최근 소개된 초음파연속추출법을 적용 및 비교하여 오염 토양 내 중금속의 효율적 분석방법을 제시하고자 하였다. As, Cd, Cu, Pb, Zn의 총함량을 USEPA Method 3050B, KBSI Method, 초음파 추출법을 적용하여 분석한 결과, 모두 공인 분석값에 가까운 값으로 측정되었다. Tessier 연속추출법과 초음파 연속추출법의 비교 결과, 원소별 및 단계별 추출 양상과 추출효율이 두 방법 모두 거의 동일한 것으로 나타났다. 초음파 연속추출에는 총 3시간 정도 소요되었으며, 기존의 Tessier 연속추출법의 12시간 정도와 비교할 때 크게 단축되었다. 유기오염 시료의 전처리법으로 흔히 사용되는 초음파 추출법은 비교적 짧은 시간 내 추출이 이루어지고, 고온의 가열이 필요치 않으며, 시료에 직접 강한 파장을 주어 추출하기 때문에 비교적 높은 추출효율을 보이는 효과적인 방법이라 할 수 있다.
This paper deals with the personal computer based design for the sequential machines. Most part of sequential machine design have been implemented by using general purpose microprocessors in order to obtain the specific unctions required for their system. But, they have some difficulties in design stages. Knowledge of systems design method and high technology are basically applied to all the design stages.. Therefore ready made microcomputer system for personal use, personal computer, can be transformed to sequential machines by using the corresponding softwares and built-in personal computer input/output ports. Following the state transition diagram or table, we can obtain the ROM type of sequential machines directly and need not to design input/output interface except actuators and samplers because of capability of personal computer. Our main purpose of this design method are quick, flexible, reliable, modifiable circuit design of the sequential machines. In this paper, we use APPLE-II plus personal computer as target machine.
이 논문에서는 Boolean difference를 이용하여 combinational 및 sequential 논리회로에서 발생하는 기능적인 고장에 대한 test pattern을 얻는 방법을 연구하였다. 이 방법은 test pattern을 얻고자 하는 회로의 Boolean 함수의 Boolean difference를 계산하므로써 체계적으로 test pattern을 얻는 절차를 보여주고 있다. 컴퓨터에 의한 실험결과에 의하며 이 방법은 combinational 회로 및 asynchronous sequential 회로에 적합하며, clock이 있는 flip flop을 적당히 모형화함으로서 이 방법을 synchronous sequential회로에도 적용할 수 있음이 입증되었다. In this paper, a method of test pattern generation for the functional failure in both combinational and sequentlal logic networks by using exterded Boole an difference is proposed. The proposed technique provides a systematic approach for the test pattern generation procedure by computing Boolean difference of the Boolean function that represents the Logic network for which the test patterns are to be generated. The computer experimental results show that the proposed method is suitable for both combinational and asynchronous sequential logic networks. Suitable models of clocked flip flops may make it possible for one to extend this method to synchronous sequential logic networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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