The 1/5 scale-down model of the Bycatch Reduction Device (BRD) from an Argentinean demersal trawl was tested in a circulating water channel. The BRD is designed to help small Hake (merluza, merluccius hubbsi) to escape from a trawl. It is settled in front of a trawl codend, and is equipped with selection grids that help small fish to escape from the gear and guiding panels that help fish to meet with the grids. Bars of the grids are wires covered by the PVC and other parts of the BRD are made of net. When the velocity was less than 0.65 m/sec (2.81 Kont when translated to real towing speed) which is slow speed compared with real towing speed, position between an upper guiding panel and an upper selection grid were good to help small fish to escape. When the velocity was more than 0.8 m/sec (3.41 Knot when translated to real towing speed) which is similar to and faster than real towing speed, it was considered that small fish may have difficulties in escaping because the gap was not enough between an upper guiding panel and an upper selection grid. The lower selection grid was sat on the bottom of the tank without an angle due to the weight that it carries. Improvements were proposed to position the panels and the grids better.
기업부설연구소는 그동안 기술경쟁력 확보 등을 통해 우리나라 경제성장의 견인차 역할을 담당해 왔다. 본 연구는 R&D역량이 우수한 중소 중견기업 연구소를 발굴하여 육성하기 위한 연구라고 할 수 있다. 본 연구의 가장 큰 목적은 중소 중견기업 우수연구소를 선정하기 위한 논리를 수립하고, 이에 대한 적용방안을 제시하는 것이다. 본 논문에서는 우수연구소를 선정하기 위해 논리모형에 기반한 평가지표 체계를 제시하고, Pilot Test를 통해 지표의 타당성을 검증하고자 하였다. 연구결과로 도출된 평가지표는 우수연구소에 대한 R&D지원을 위한 참고자료로 유익하게 활용될 것으로 기대하였다. 특히 기업의 입장에서는 해당기업의 R&D역량에 대한 자가진단을 위한 목적으로도 활용할 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구에서는 우수연구소 선정의 효과를 극대화 하기 위해서 선정결과를 활용한 차별화된 정책적 지원방안을 함께 제시하고자 하였다.
약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.
Complex dynamic systems are composed of several subsystems. Each subsystems affect the dynamics of other subsystems since they are connected to each other in the whole system. Theoretically, we can derive the exact mass and stiffness matrix of a system if we have the natural frequencies and mode shapes of that system. In real situation, the modal parameters for the higher modes are not available and the number of degree of freedom concerned are not so high. This paper shows a simple method to derive the mass and stiffness matrix of a system considering the connecting points of subsystems. Since the accuracy of reconstructed structure depends on the selection of node and mode, the rule for selection of node and mode are derived from the numerical examples.
In this paper a novel feature extraction and selection is carried out in order to improve the discriminating capability between healthy and damaged structure using vibration signals. Although many feature extraction and selection algorithms have been proposed for vibration signals, most proposed approaches don't consider the discriminating ability of features since they are usually in unsupervised manner. We proposed a novel feature extraction and selection algorithm selecting few wavelet coefficients with higher class discriminating capability for damage detection and class visualization. We applied three class separability measures to evaluate the features, i.e. T test statistics, divergence, and Bhattacharyya distance. Experiments with vibration signals from truss structure demonstrate that class separabilities are significantly enhanced using our proposed algorithm compared to other two algorithms with original time-based features and Fourier-based ones.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.17-20
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2005
In this work, we compared several feature selection methods in the field of spam mail filtering. The proposed fuzzy inference method outperforms information gain and chi squared test methods as a feature selection method in terms of error rate. In the case of junk mails, since the mail body has little text information, it provides insufficient hints to distinguish spam mails from legitimate ones. To address this problem, we follow hyperlinks contained in the email body, fetch contents of a remote web page, and extract hints from both original email body and fetched web pages. A two-phase approach is applied to filter spam mails in which definite hint is used first, and then less definite textual information is used. In our experiment, the proposed two-phase method achieved an improvement of recall by 32.4% on the average over the $1^{st}$ phase or the $2^{nd}$ phase only works.
In order to maximize an availability of machine and utilization of space, the parallel machines scheduling problem with space limit is frequently discussed in the industrial field. In this paper, we consider a scheduling problem for assembly machine in ship engine assembly shop. This paper considers the parallel machine scheduling problem in which n jobs having different release times, due dates and space limits are to be scheduled on m parallel machines. The objective function is to minimize the sum of earliness and tardiness. To solve this problem, a heuristic is developed. The proposed heuristic is divided into three modules hierarchically: job selection, machine selection and job sequencing, solution improvement. To illustrate its effectiveness, a proposed heuristic is evaluated with a large number of randomly generated test problems based on the field situation. Through the computational experiment, we determine the job selection rule that is suitable to the problem situation considered in this paper and show the effectiveness of our heuristic.
This study aimed to analyze the process of courtship form having date and marriage toward women who had job before marriage. The objects were 27.36 years old and had 9.59 months marital life at average. This study conducted structured questionnaires using the reflection of spouse selection procedure. By using collected data through questionnaires, it conducted descriptive statistics, cluster analysis and t-test. The type of marriage would be divided into the emotional marriage group and the implemental marriage group The emotional marriage group had longer dating time and more satisfaction of spouse selection than the implemental group. On value variable, the emotional marriage group had more subjective selection standard and more expectation social and emotional benefit than the latter group. On search variable, the emotional marriage group estimated the relation stability and satisfied the relation with spouse more than the implemental marriage group and expected the less possibility to meet new partner.
Spherical micelles of poly(styrene-b-isoprene) (SI) diblock copolymers in selective solvents have been reported to pack onto either face-centered cubic (fcc) or body-centered cubic (bcc) lattices. The selection rule for fcc and bcc lattices has been understood in terms of the intermicellar potentials, and they have been quantified using the ratio of the corona layer thickness to the core radius, $L/R_c$, as suggested by McConnell and Gast. In order to test the validity of the McConnell-Gast criterion, this study compared the $L/R_c$ values from various solutions i.e. nine SI copolymers in several different selective solvents. The McConnell-Gast criterion was not found to be a determining factor, even though it could explain the fcc/bcc selection qualitatively. From the phase diagrams, the transition between fcc and bcc phases was also considered as a function of concentration and temperature, and their physical mechanisms are discussed based on the recent mean-field calculation reported by Grason.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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