Most hyper-ellipsoidal clustering (HEC) approaches use the Mahalanobis distance as a distance metric. It has been proven that HEC, under this condition, cannot be realized since the cost function of partitional clustering is a constant. We demonstrate that HEC with a modified Gaussian kernel metric can be interpreted as a problem of finding condensed ellipsoidal clusters (with respect to the volumes and densities of the clusters) and propose a practical HEC algorithm that is able to efficiently handle clusters that are ellipsoidal in shape and that are of different size and density. We then try to refine the HEC algorithm by utilizing ellipsoids defined on the kernel feature space to deal with more complex-shaped clusters. The proposed methods lead to a significant improvement in the clustering results over K-means algorithm, fuzzy C-means algorithm, GMM-EM algorithm, and HEC algorithm based on minimum-volume ellipsoids using Mahalanobis distance.
The computer application on embedded system is recently more increased in accordance of the development of computer technology. In this trend, the depending of SW in embedded system, especially railway signaling system, is being increased further. So the testing for the safety of railway signaling system software became more important. Hence, the safety assurance of the vital software on the railway signaling system is very important but yet, not many works have been done. In this paper, we represented the implementation results of development of performance testing tool in railway signaling system. The implemented testing item had referred to the international standards in relation to the software for railway system, such as IEC 61508 and IEC 62279.
Park, Eun-Jin;Kwon, Oh-Woog;Kim, Kangil;Kim, Young-Kil
ETRI Journal
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제37권3호
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pp.541-550
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2015
In this paper, we propose a classification-based approach for hybridizing statistical machine translation and rulebased machine translation. Both the training dataset used in the learning of our proposed classifier and our feature extraction method affect the hybridization quality. To create one such training dataset, a previous approach used auto-evaluation metrics to determine from a set of component machine translation (MT) systems which gave the more accurate translation (by a comparative method). Once this had been determined, the most accurate translation was then labelled in such a way so as to indicate the MT system from which it came. In this previous approach, when the metric evaluation scores were low, there existed a high level of uncertainty as to which of the component MT systems was actually producing the better translation. To relax such uncertainty or error in classification, we propose an alternative approach to such labeling; that is, a cut-off method. In our experiments, using the aforementioned cut-off method in our proposed classifier, we managed to achieve a translation accuracy of 81.5% - a 5.0% improvement over existing methods.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.376-379
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2006
A numerous oil slicks of natural origin were revealed in the southwest (SW) part of Caspian Sea by the synthetic aperture radar (SAR) images acquired by Envisat satellite in 2003-2004. On the basis of computer processing, visual analysis of SAR images and comparisons with bathymetry, geophysical and seismic data in geographic information system (GIS), a link between these slicks and unloading of liquid hydrocarbons in the SW Caspian is established. Oil slicks are basically concentrated above domes of local geological formations of the sedimentary cover. In total more than 90 seeps and mud volcanoes having a repeating regime and representing an active type were identified; they are distributed across the SW Azerbaijan and West Iranian sectors. Periodical occurrence of slicks can reflect alternation of mud volcanism pulses forced by intensive seismicity with the quiet periods. Seepage rate of oil in the SW part of the Caspian Sea according to SAR images is estimated to be up to 16,000 metric tons per year. The importance of unloading of oils on hydrochemistry and ecological conditions of the Caspian Sea is demonstrated. Conclusion is done that the Envisat SAR to be an excellent tool for studying oil seeps through observation oil slicks floating on the sea surface.
소프트웨어 품질 및 신뢰성 확보를 위해서는 체계적인 소프트웨어 개발, 관리 및 조직적인 지원 등이 이루어져야만 한다. 이러한 소프트웨어 프로세스 개선모델로는 ISO/IEC 15504와 CMMI 등의 국제적 모델이 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 국제적 SPI 모델은 대규모의 조직이나 대규모 프로젝트를 적용대상으로 하고 있으며, 수행해야만 하는 활동과 프로세스가 많을 뿐만 아니라 프로세스 심사 또는 인증 시에 비용과 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문은 CMMI, ISO/IEC 15504 및 국내 중소기업들이 프로세스 개선에 쉽게 적용가능 하도록 개발한 소프트웨어 프로세스 품질인증 모델인 K-모델의 특징을 서로 비교하고 K-모델을 기반으로 프로세스 심사, 개선 및 인증 시에 필요한 측정 메트릭스를 제시한다. 정량적이고 객관적인 프로세스 측정을 통하여 프로세스 개선이 쉽게 이루어질 수 있으며, 실험을 통하여 메트릭스의 타당성을 분석한다.
하드웨어-소프트웨어 통합설계에서 다양한 설계제약 조건을 만족하는 임베디드 시스템 개발을 효율적으로 완료하기 위하여 하드웨어와 소프트웨어의 최적분할을 빠른 시간 안에 탐색하는 핵심기술이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 하드웨어-소프트웨어 분할에 따른 매핑 조합 중 최적분할에 해당할 수 없는 조합들은 미리 선별하여 탐색대상에서 제외하는 것을 가능하게 하는 맞춤형 매핑 휴리스틱, CHARMS을 제시한다. CHARMS은 응용프로그램의 여러 태스크를 하드웨어 또는 소프트웨어로 매핑하면서, 단위시간 안에 처리되는 태스크의 수인 Parallelism과 일의 양인 Workload 로 Throughput을 예측하고 최적의 분할대상을 선별하는 기존의 휴리스틱보다 향상된 방법으로, 태스크들의 계산 복잡도를 고려하였으며, 설계제약 조건의 중요도를 다양하게 표현할 수 있는 weighted combo-metric을 활용한다. H.263 인코더 설계에서 CHARMS을 이용할 경우 매핑조합의 95.17%를 탐색 대상에서 제외할 수 있었음을 실험을 통하여 보였다.
모바일애플리케이션은 시간과 장소에 구애받지 않고 스마트디바이스 기반에서 활용되는 SW를 말한다. 최근 스마트디바이스의 보급률과 이용률이 지속적으로 증가하면서 개인과 기업들은 수많은 모바일애플리케이션 서비스를 제공하고 있다. 하지만 모바일애플리케이션의 양이 급증하는 것에 비해 모바일애플리케이션의 품질 평가에 관한 연구는 매우 부족하여 모바일애플리케이션의 품질기준이 정립되지 않은 실정이다. 더욱이, 모바일애플리케이션은 스마트디바이스를 통해 활용되므로 이동성과 휴대성, 인터넷 접속성 등의 다양한 특성, 스마트디바이스의 하드웨어적 특징(저성능 고효율의 CPU, 메모리 등)을 포함하고 있기 때문에, 일반적인 SW와는 차별화된 품질기준과 평가모델이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 모바일애플리케이션 평가모델을 제안하고자 한다. 평가모델은 국제표준인 ISO/IEC 25000의 품질속성에 기반하여 제안하였으며, 검증을 위해 시나리오 기반의 사례연구를 수행하였다. 본 연구는 모바일애플리케이션의 품질을 평가하는데 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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