방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.
Mojtaba Taghizadeh;Reza Khalou Kakaee;Hossein Mirzaee Nasirabad;Farhan A. Alenizi
Geomechanics and Engineering
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제36권3호
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pp.205-215
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2024
Manually mapping fractures in construction stone mines is challenging, time-consuming, and hazardous. In this method, there is no physical access to all points. In contrast, digital image processing offers a safe, cost-effective, and fast alternative, with the capability to map all joints. In this study, two methods of detecting the trace of discontinuities using image processing in construction stone mines are presented. To achieve this, we employ two modified Hough transform algorithms and the degree of neighborhood technique. Initially, we introduced a method for selecting the best edge detector and smoothing algorithms. Subsequently, the Canny detector and median smoother were identified as the most efficient tools. To trace discontinuities using the mentioned methods, common preprocessing steps were initially applied to the image. Following this, each of the two algorithms followed a distinct approach. The Hough transform algorithm was first applied to the image, and the traces were represented through line drawings. Subsequently, the Hough transform results were refined using fuzzy clustering and reduced clustering algorithms, along with a novel algorithm known as the farthest points' algorithm. Additionally, we developed another algorithm, the degree of neighborhood, tailored for detecting discontinuity traces in construction stones. After completing the common preprocessing steps, the thinning operation was performed on the target image, and the degree of neighborhood for lineament pixels was determined. Subsequently, short lines were removed, and the discontinuities were determined based on the degree of neighborhood. In the final step, we connected lines that were previously separated using the method to be described. The comparison of results demonstrates that image processing is a suitable tool for identifying rock mass discontinuity traces. Finally, a comparison of two images from different construction stone mines presented at the end of this study reveals that in images with fewer traces of discontinuities and a softer texture, both algorithms effectively detect the discontinuity traces.
A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.
In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive teaming mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.
본 논문은 최적설계 시스템을 이용한 형상설계 방법론에 대해 설명하고 있으며, 일반적으로 3차원 해석은 설계를 위해 반드시 필요하다. 퍼지지식처리 수법과 계산기하학적 기법에 바탕을 둔 자동화된 유한요소 메쉬 생성 기법은 상용화된 유한요소해석코드와 솔리드모델러와 함께 시스템에 결합되어 있다. 또한, 다층형 신경망의 도움과 함께 개발된 시스템은 다차원 설계변수 공간에 존재하는 여러 만족하는 설계해인 디자인윈도우를 얻을 수 있게 해준다. 개발된 최적화 설계 시스템 사용된 부품을 평가하는데 성공적으로 적용하였다. 사이드 하우징 브라켓을 현장에서 사용되어지는 굴삭기의 힘과 유압브레이커의 작용하는 응력을 응력 게이지로 사이드 하우징 브라켓의 크랙 발생부위에 부착하여 최대응력이 얼마나 걸리는지를 측정하였다. 적용하는 대상을 현장에서와 동일한 조건하에서 최대응력이 허용응력보다 같거나 적게 하고, 기존형상 유지, 재질은 SM490, 중량 최소화 안전계수는 3으로 하여, 최대응력 값에 대한 해석을 수행하였다. 구조가 비교적 간단한 36톤용 사이드 하우징 브라켓을 최적화하였지만, 다른 클래스의(톤수 별) 사이드 하우징 브라켓 적용 시 품질향상에 크게 기여하리라 생각된다.
p-Snake는 기존의 동적윤곽모델(Active Contour Model)에 원형에너지를 추가로 적용한 에너지 최소화 알고리즘으로 에지 정보가 명확하지 않은 영역에서의 윤곽선 추출을 위해 사용된 방법이다. 본 논문에서는 원과 직선 프리미티브(primitive)의 조합으로 표현되는 가변 원형(prototype)과 퍼지 함수를 적용한 원형에너지장의 생성 기법을 제안하여 p-Snake의 윤곽선 추출 성능을 개선하였다. 제안 방법은 입력된 부품 코드를 기반으로 원형을 정의하고 전처리 과정을 통해 구해진 각 프리미티브 구간에서 대략적인 초기 윤곽을 검출한 후, 프리미티브들이 가변적으로 적응하여 원형을 생성하고 여기에 원형과의 거리에 따른 윤곽 확률을 퍼지 함수를 통해 계산하여 원형에너지 장을 생성하였다. 이를 p-Snake에 적용하여 다양한 소형부품들을 대상으로 준비한 200장의 영상에서 윤곽선을 검출하고, 원형과의 유사도를 비교한 결과 적응 원형을 사용한 p-Snake가 기존의 Snake에 비해 약 4.6% 가량 우수함을 보였다.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
동양 의학에서는 맥파를 분석해서 많은 질병을 분류하고 치료하고 있다. 그러나 현재까지 맥파를 분석하는 방법은 매우 주관적인 방법을 사용하기 때문에 신뢰도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 뿐만 아니라, 기존 맥진기의 문제점으로는 요골동맥에 정확하게 맥진 센서가 위치하지 못하기 때문에 측정 위치에 따라 측정결과가 상이하고 측정절차에 매우 민감하여 높은 재현성을 실현 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 홀센서를 이용한 휴대용 맥진기를 이용해서 실맥 및 허맥을 분석 하는 연구 결과를 제안하였다. SPSS 통계 기법으로 분석한 실맥 및 허맥 최종 분석결과, 95% 신뢰도 구간에서 N.time(절흔점 시간) 및 S.amp (상승파형 크기) 평균치가 유의성이 있음을 입증하였다.
레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.
매입형 영구자석 동기전동기와 인버터, 그리고 추진제어기로 구성된 추진시스템을 갖는 독립 구동형 전기자동차에 대하여 파라미터 변동특성을 반영하는 전동기 제어기법과 주행특성을 개선한 새로운 추진제어기 기법을 제시하였다. 기존의 방식과는 다르게 전동기의 등가파라미터인{{{{ { L}_{d } }} 와{{{{ { L}_{q } }} 의 변동을 전류의 크기뿐만 아니라 전류 위상각의 관점에서 고려하였으며, 해석적인 방법으로 전 영역에 대한 변동 곡선을 제시하였다. 그리고{{{{ { L}_{d } }}와 {{{{ { L}_{q } }}에 대한 변동을 신경회로망을 이용하여 추정기를 구성한 후 신경회로망 추정기를 갖는 매입형 영구자석 동기 전동기용 벡터제어 기법을 제시하였다. 또한, 추진제어기는 토크분배 기능과 토크약화제어 기능을 구비하도록 만들어졌으며, 선회 조종성과 슬립율이 안정 영역 내에서 운전 되도록 개선된 추진 제어기를 제시하였다. 제안된 제어기의 동특성을 실험과 모의 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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