For decades, modeling of pilots has been intensively studied due to its advantages in reducing costs for training and enhancing safety of pilots. In particular, research for modeling of pilots' non-kinetic behaviors which refer to the decisions made by pilots is beneficial as the expertise of pilots can be inherent in the models. With the recent growth in the amount of combat logs accumulated, employing statistical learning methods for the modeling becomes possible. However, the combat logs consist of heterogeneous data that are not only continuous or discrete but also sequence independent or dependent, making it difficult to directly applying the learning methods without modifications. Therefore, in this paper, we present a kernel function named hybrid sequence kernel which addresses the problem by using multiple kernel learning methods. Based on the empirical experiments by using combat logs obtained from a simulator, the proposed kernel showed satisfactory results.
Emamzadeh, Abdo Rahman;Hosseinkhani, Saman;Sadeghizadeh, Majid;Nikkhah, Maryam;Chaichi, Mohammad Javad;Mortazavi, Mojtaba
BMB Reports
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제39권5호
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pp.578-585
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2006
The cDNA of a firefly luciferase from lantern mRNA of Lampyroidea maculata has been cloned, sequenced and functionally expressed. The cDNA has an open reading frame of 1647 bp and codes for a 548-residue-long polypeptide. Noteworthy, sequence comparison as well as homology modeling showed the highest degree of similarity with H. unmunsana and L. mingrelica luciferases, suggesting a close phylogenetic relationship despite the geographical distance separation. The deduced amino acid sequence of the luciferase gene of firefly L. maculata showed 93% identity to H. unmunsana. Superposition of the three-dimensional model of L. maculata luciferase (generated by homology modeling) and three dimensional structure of Photinus pyralis luciferase revealed that the spatial arrangements of Luciferin and ATP-binding residues are very similar. Putative signature of AMP-binding domain among the various firefly species and Lampyroidea maculata was compared and a striking similarity was found. Different motifs and sites have been identified in Lampyroidea maculata by sequence analysis. Expression and purification of luciferase from Lampyroidea maculata was carried out using Ni-NTA Sepharose. Bioluminescence emission spectrum was similar to Photinus pyralis luciferase.
본 논문에서는 Multi-layer sequence-to-sequence 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. sequence-to-sequence는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 sequence-to-sequence로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 내어주는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. RNN에 대해서는 약 80만 발화를, MTRNN에 대해서는 5만 발화를 학습하고 평가하였다. 모델의 결과로 나타난 발화들을 정리하고 분석하였다.
본 논문에서는 Multi-layer sequence-to-sequence 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. sequence-to-sequence는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 sequence-to-sequence로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 내어주는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. RNN에 대해서는 약 80만 발화를, MTRNN에 대해서는 5만 발화를 학습하고 평가하였다. 모델의 결과로 나타난 발화들을 정리하고 분석하였다.
This paper represents a study on disassembly sequence generation system for automobile parts. This system is practically very useful because proper disassembly sequence of end-of-life product becomes crucial as take-back obligations are imposed for environmental reasons. Therefore a disassembly sequence generation system is suggested to automatically derive all the feasible disassembly sequences from the assembly modeling files. As a result, in consideration of the all parts and subassemblies the optimum disassembly sequence is generated. And the optimum disassembly sequence for a certain part or subassembly can be also suggested.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1702-1721
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2019
A workflow process (or business process) management system helps to define, execute, monitor and manage workflow models deployed on a workflow-supported enterprise, and the system is compartmentalized into a modeling subsystem and an enacting subsystem, in general. The modeling subsystem's functionality is to discover and analyze workflow models via a theoretical modeling methodology like ICN, to graphically define them via a graphical representation notation like BPMN, and to systematically deploy those graphically defined models onto the enacting subsystem by transforming into their textual models represented by a standardized workflow process definition language like XPDL. Before deploying those defined workflow models, it is very important to inspect its syntactical correctness as well as its structural properness to minimize the loss of effectiveness and the depreciation of efficiency in managing the corresponding workflow models. In this paper, we are particularly interested in verifying very large-scale and massively parallel workflow models, and so we need a sophisticated analyzer to automatically analyze those specialized and complex styles of workflow models. One of the sophisticated analyzers devised in this paper is able to analyze not only the structural complexity but also the data-sequence complexity, especially. The structural complexity is based upon combinational usages of those control-structure constructs such as subprocesses, exclusive-OR, parallel-AND and iterative-LOOP primitives with preserving matched pairing and proper nesting properties, whereas the data-sequence complexity is based upon combinational usages of those relevant data repositories such as data definition sequences and data use sequences. Through the devised and implemented analyzer in this paper, we are able eventually to achieve the systematic verifications of the syntactical correctness as well as the effective validation of the structural properness on those complicate and large-scale styles of workflow models. As an experimental study, we apply the implemented analyzer to an exemplary large-scale and massively parallel workflow process model, the Large Bank Transaction Workflow Process Model, and show the structural complexity analysis results via a series of operational screens captured from the implemented analyzer.
SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)는 멀티미디어 객체의 집합으로 시간적인 동기화를 표현할 수 있는 마크업 언어이다. 본 연구에서는 SMIL 문서를 시간에 따라 동기화 표현을 명확히 할 수 있도록 객체 지향 기반의 시각화 도구인 UML의 사용 사례(Use case), 순서(Sequence), 다이어그램을 이용한 객체 모델링 방법을 제안한다. 이를 위해 SMIL 문서에서 UML 사용사례와 순서 다이어그램으로의 사상 규칙과 알고리즘, 형식 모델, 그리고, 모델링 함수를 제안한다. 본 연구의 의의는 SMIL 문서 개발자들이 손쉽게 문서 구조 파악 및 개발을 할 수 있으며, 형식 모델과 다이어그램 모델링 함수는 객체지향 데이타베이스 문서 관리의 기반이 된다는 것이다.
Unified Modeling Language(UML)은 개발하고자 하는 시스템을 Visualizing, Specifying, Constructing, Documenting 화 해주는 graphical language 이다. 우리는 이러한 모델링 언어를 통하여, 객체지향 분석/설계 과정에 이용하고 있다. 그러나, EJB 로 Mapping 하기 위한 충분한 연구가 이루어지지 않아 개발자들이 EJB 로 UML 을 설계 및 구현을 명확하게 옮기지 못하였다. 본 논문에서는 이 점에 중점을 두고 UML Modeling 을 통해 설계 및 구현된 내용중 UML 의 Sequence Diagram 의 요소들을 EJB Bean으로의 구현시 Mapping 지침을 제시한다
본 연구는 데이터 마이닝 기법 중 하나인 순차규칙 모델링을 활용해 뇌경색증 환자의 진단을 분석함으로써 뇌경색증의 선행질환과 합병증을 파악하고 이를 최소화할 수 있는 중재 개발에 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 뇌경색증 환자의 진단 관련 데이터는 대구에 위치한 A 의료원에서 2000년에서 2007년 사이 뇌경색증으로 진단받은 환자의 관련 데이터를 추출하여 일괄분석을 위해 데이터마트를 구축하였다. 대상 의료 기관에서 총 2,267명이 뇌경색증을 진단 받았고 추출된 진단 데이터는 총 32,692건이었다. 데이터 분석은 Clementine 12.0의 순차규칙 모델링을 이용하였고 8개의 의미 있는 규칙이 발견되었다. 본 연구 결과는 2차 뇌경색 발생 예방 프로그램 개발 및 뇌경색증 환자의 합병증 예방 중재 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 가장 많이 사용되는 단백질 구조 예측 방법은 비교 모델링 (comparative modeling) 방법이다. 비교 모델링 방법에서의 정확도를 높이기 위해서는 alignment의 정확도 역시 매우 필수적으로 필요하다. 비교 모델링 과정 중의 fold-recognition 단계에서 alignment의 정확도에 의해 template을 고르는 방법은 단지 가장 비슷한 template을 선택하는 방법에 비해 주목을 받지 못하고 있다. 최근에는 두 가지의 alignment에 사이의 shift 정보를 바탕으로 한 shift score라는 수치가 alignment의 성능을 표현하기 위해서 개발되었다. 우리는 더 정확한 구조 예측의 첫걸음이 될 수 있는 shift score를 예측하는 방법을 개발하였다. Shift score를 예측하기 위해 support vector regression (SVR)이 사용되었다. 사전에 구축된 라이브러리 안의 길이가 n 인 template과 구조를 알고 싶은 query 단백질 사이의 alignment는 n+2 차원의 input 벡터로 변환된다. Structural alignment가 가장 좋은 alignment로 가정되었고 SVR은 query 단백질과 template 단백질의 structural alignment과 profile-profile alignment 사이의 shift score를 예측하도록 training 되었다. 예측 정확도는 Pearson 상관계수로 측정되었다. Training 된 SVR은 실제의 shift score와 예측된 shift score 사이에 0.80의 Pearson 상관계수를 갖는 정도로 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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