영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.
Aboshosha, Haitham;Mara, Thomas G.;Izukawa, Nicole
Wind and Structures
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제31권2호
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pp.85-102
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2020
Accurate load evaluation is essential in any performance-based design. Design wind speeds and associated wind loads are well defined for synoptic boundary layer winds but not for thunderstorms. The method presented in the current study represents a new approach to obtain design wind speeds associated with thunderstorms and their gust fronts using historical data and Monte Carlo simulations. The method consists of the following steps (i) developing a numerical model for thunderstorm downdrafts (i.e. downbursts) to account for storm translation and outflow dissipation, (ii) utilizing the model to characterize previous events and (iii) extrapolating the limited wind speed data to cover life-span of structures. The numerical model relies on a previously generated CFD wind field, which is validated using six documented thunderstorm events. The model suggests that 10 parameters are required to describe the characteristics of an event. The model is then utilized to analyze wind records obtained at Lubbock Preston Smith International Airport (KLBB) meteorological station to identify the thunderstorm parameters for this location, obtain their probability distributions, and utilized in the Monte Carlo simulation of thunderstorm gust front events for many thousands of years for the purpose of estimating design wind speeds. The analysis suggests a potential underestimation of design wind speeds when neglecting thunderstorm gust fronts, which is common practice in analyzing historical wind records. When compared to the design wind speed for a 700-year MRI in ASCE 7-10 and ASCE 7-16, the estimated wind speeds from the simulation were 10% and 11.5% higher, respectively.
Recently, NAND flash memory, which is used as a storage medium, is replacing HDD (Hard Disk Drive) at a high speed due to various advantages such as fast access speed, low power, and easy portability. In order to apply NAND flash memory to a computer system, a Flash Translation Layer (FTL) is indispensably required. FTL provides a number of features such as address mapping, garbage collection, wear leveling, and hot data identification. In particular, hot data identification is an algorithm that identifies specific pages where data updates frequently occur. Hot data identification helps to improve overall performance by identifying and managing hot data separately. MHF (Multi hash framework) technique, known as hot data identification technique, records the number of write operations in memory. The recorded value is evaluated and judged as hot data. However, the method of counting the number of times in a write request is not enough to judge a page as a hot data page. In this paper, we propose hot data identification which considers not only the number of write requests but also the persistence of write requests.
This paper introduces a new digitization method with sensor fusion for shape measurement in reverse engineering. Digitization can be classified into contact and non-contact type according to the measurement devices. Important thing in digitization is speed and accuracy. The former is excellent in speed and the latter is good for accuracy. Sensor fusion in digitization intends to incorporate the merits of both types so that the system can be automatized. Firstly, non-contact sensor with vision system acquires coarse 3D point data rapidly. This process is needed to identify and loco]ice the object located at unknown position on the table. Secondly, accurate 3D point data can be automatically obtained using scanning probe based on the previously measured coarse 3D point data. In the research, a great number of measuring points of equi-distance were instructed along the line acquired by the vision system. Finally, the digitized 3D point data are approximated to the rational B-spline surface equation, and the free-formed surface information can be transferred to a commercial CAD/CAM system via IGES translation in order to machine the modeled geometric shape.
In this paper a complicated structural behavior in collision and its effect of energy translation to the collision bulkhead was examined through a methodology of the numerical simulation to obtain a ideal bow construction and a location of collision bulkhead against head on collision. In the present the bow structure is normally designed in consideration of its specific structural arrangements and internal and external loads in these area such as hydrostatic and dynamic pressure, wave impact and bottom slamming in accordance with the Classification rules, and the specific location of collision bulkhead by SOLAS requirement. By these studies the behavior of the bow collapse due to collision was synthetically evaluated for the different size of tankers and its operational speed limits, and by the result of these simulation it provides the optimal design concept for the low construction to prevent the subsequent plastic deformation onto or near to the collision bulkhead boundary and to determine the rational location of collision bulkhead.
Over the last few years, autonomous vehicles have progressed very rapidly. The odometry technique that estimates displacement from consecutive sensor inputs is an essential technique for autonomous driving. In this article, we propose a fast, robust, and accurate odometry technique. The proposed technique is light detection and ranging (LiDAR)-based direct odometry, which uses a spherical range image (SRI) that projects a three-dimensional point cloud onto a two-dimensional spherical image plane. Direct odometry is developed in a vision-based method, and a fast execution speed can be expected. However, applying LiDAR data is difficult because of the sparsity. To solve this problem, we propose an SRI generation method and mathematical analysis, two key point sampling methods using SRI to increase precision and robustness, and a fast optimization method. The proposed technique was tested with the KITTI dataset and real environments. Evaluation results yielded a translation error of 0.69%, a rotation error of 0.0031°/m in the KITTI training dataset, and an execution time of 17 ms. The results demonstrated high precision comparable with state-of-the-art and remarkably higher speed than conventional techniques.
THE RAILWAY VEHICLE IS CONSISTS OF CARBODY, BOGIE AND WHEELSETS, EACH OF COMPONENTS IS CONNECTED WITH RIGID MASS, SPRING AND DAMPER. EACH OF COMPONENTS HAS TRANSLATION MOTIONS OF LONGITUDINAL (X AXIS), LATERAL (Y AXIS) AND VERTICAL (Z AXIS) DIRECTIONS, ROTATION MOTIONS OF X, Y, Z AXIS WHICH ARE NAMED ROLLING, PITCHING AND YAWING. THE VIBRATION MODE OF RAILWAY VEHICLE IS DIFFICULT TO FIND THE CHARACTERISTICS OF MOTION DURING THE OPERATION ON THE TRACK BECAUSE THESE HAPPEN TO INDEPENDENCE OR DUPLICATION MOTION CAUSED BY VEHICLE, WHEEL/RAIL AND TRACK IRREGULARITY ETC. IT IS NAMED AN ABNORMAL VIBRATION THAT THE VIBRATION, WHICH WAS PASSED THE PRIMARY AND SECONDARY SUSPENSION, IS AFFECTED TO THE PASSENGER WITHOUT DAMPING. THIS PAPER DESCRIBES AN EXPERIENCE EVALUATION TO FIND THE CAUSE OF AN ABNORMAL VIBRATION WHICH WAS HAPPEN AT OPERATING SPEED 60KPH ZONE DURING THE MAINLINE TEST.
버츄얼 플랫폼은 SoC를 구성하는 프로세서 코어 및 주변장치들을 소프트웨어로 모델링한 것으로, 현재 국내외 대기업에서는 버츄얼 플랫폼을 활용한 Top-Down 설계 플로우를 기반으로 최적 SW+SoC 융합시스템 구조 설계 및 IP 재활용을 통해 개발한 다양한 플랫폼을 제품 개발에 활용하고 있다. 본 논문에서는 오픈 IP인 OpenRISC 프로세서 코어 기반의 버츄얼 플랫폼을 제안한다. 제안된 버츄얼 플랫폼은 타겟 코드를 호스트 코드로 변환하여 수행하는 코드 변환 기법을 사용하여 약 20 MIPS 급의 고속 에뮬레이션을 지원한다.
증강현실은 실세계의 정보와 가상의 정보를 연결시키기 위한 매개체가 요구되며, 이러한 매개체를 지속적으로 추적 인식하는 기술을 필요로 한다. 이러한 기술 중에 마커를 이용한 광학 트랙킹이 주류를 이루고 있으나 마커를 부착하는 과정이 불편하고 오래 걸리므로 최근에는 마커리스 트랙킹 기법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 2차원 평면 즉 동일평면상의 특징점들을 트랙킹하는 방법이 아닌3차원 객체에 대한 특징점을 추출하여 실시간으로 트랙킹하는 방법을 제안한다, SURF(Speed Up Robust Features)를 이용하여 특징점을 추출하고 이를 POSIT(Pose Object System for Iteration) 알고리즘으로 3차원 객체의 회전과 이동정보를 얻어 실시간으로 객체를 추적한다. 추적 실패시 실시간으로 재추적이 가능하도록 빠른 특징점 추출과 매칭을 통하여 트랙킹에 적합한 특징점을 선택하여 객체의 위치와 회전 정보를 얻어 객체를 실시간으로 추적 및 재표현 하였다.
긴 문장 분석은 높은 분석 복잡도로 인해 기계 번역에서 매우 어려운 문제이다. 구문 분석의 복잡도를 줄이기 위하여 문장 분할 방법이 제안되었으며 본 논문에서는 문장 분할의 적용률과 정확도를 높이기 위한 최대 엔트로피 확률 모델 기반의 문장 분할 방법을 제시한다. 분할 위치의 어휘 문맥적 특징을 추출하여 후보 분할 위치를 선정하는 규칙을 학습을 통해 자동적으로 획득하고 각 후보 분할 위치에 분할 확률 값을 제공하는 확률 모델을 생성한다. 어휘 문맥은 문장 분할 위치가 표시된 말뭉치로부터 추출되며 최대 엔트로피 원리에 기반하여 확률 모델에 결합된다. Wall Street Journal의 문장을 추출하여 학습 데이타를 생성하는 말뭉치를 구축하고 네 개의 서로 다른 영역으로부터 문장을 추출하여 문장 분할 실험을 하였다. 실험을 통해 약 $88\%$의 문장 분할의 정확도와 약 $98\%$의 적용률을 보였다. 또한 문장 분할이 효율적인 파싱에 기여하는 정도를 측정하여 분석 시간 면에서 약 4.8배, 공간 면에서 약 3.6배의 분석 효율이 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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