Developed in this paper is a feature based modeling system for the design of welded plat construction(WPC) which is composed of flat or bended plates represented as reference plane with a constant thickness. First, the necessity and the characteristics of the modeing system for WPC as compared with the assembly of mechanical parts are investigated. Secondly, feature library for the assembly of WPC is shown which contains several types of features like joint feature, groove feature, material feature, and precision feature. Thirdly, the assembly procedures are presented which mainly consist of both the assembly transformation and the correct assembly checking. Fourthly, weld lines of the assembled WPC are defined so that those can be used in the process planning or the manufacturing stage. Finally, a prototype by a geometric modeling software Pro/Engineer, a graphic software GL(Graphic Library), and C language on a CAD workstation IRIS.
In this paper we provide an alternative explanation for there construction, by assuming that the expletive there (EXPL) has independently uninterpretable Case feature as well as u[person], not as being pied-pipied with $\varphi$-feature. If EXPL has only u[person], we could analyse incorrectly some there constructions, including an embedded infinitive clause: by Chomsky (1998, 1999) in the construction, EXPL is ‘frozen’ and cannot participate in the computation of higher. As a result, we could predict incorrectly that the derivation is crashed. But if EXPL has two uninterpretable features, u[person] and u[Case], we could predict correctly that the derivation is converged: the u[person] of EXPL is deleted under Matching/Agree with $T_{def}$; still, the undeleted u[Case] of EXPL is activating; so EXPL can be raised to [SPEC, T] to satisfy the EPP-feature of matrix T.
국내 기업의 해외 건설 수주는 지속적으로 성장하고 양적성장을 이루어왔지만, 2011년 유가하락에 이어 최근 COVID-19의 장기화 등 대외환경의 불확실성이 커지며 해외 건설 시장의 침체가 전망된다. 이에 4차 산업혁명의 발전된 기술을 활용해 그간 축적된 데이터를 연구한다면, 향후 해외 건설사업 관리의 역량 및 경쟁력을 키울 수 있을 것이다. 따라서 이 연구에서는 중동 건설시장에서 공정지연과 주요 분쟁의 원인으로 대두되고 있는 공사변경의 상향된 프로젝트 관리 방안을 제시하고자 하였다. 우선 실제 해외 플랜트 건설사례를 분석하여 6가지 주요 공사변경 원인을 도출하였고, 이에 따라 영향을 받는 요인을 8가지로 분류하였다. 특히 머신러닝 기반의 다양한 Feature Selection 기법을 활용해 중요도를 계량화된 수치를 평가함으로써 공사변경과 영향 요인 사이의 유의미한 관계를 파악 하였다. 이를 통해 프로젝트 관리 측면에서 내부적으로는 공사변경의 명확한 관리 방향 수립이 가능하고, 대외적으로는 협상 기간 단축으로 추가적인 공기 지연을 방지하고 비용지출 관리가 가능할 것이라고 판단된다.
In this paper, we propose a rank-weighted reconstruction feature to improve the robustness of a feed-forward deep neural network (FFDNN)-based acoustic model. In the FFDNN-based acoustic model, an input feature is constructed by vectorizing a submatrix that is created by slicing the feature vectors of frames within a context window. In this type of feature construction, the appropriate context window size is important because it determines the amount of trivial or discriminative information, such as redundancy, or temporal context of the input features. However, we ascertained whether a single parameter is sufficiently able to control the quantity of information. Therefore, we investigated the input feature construction from the perspectives of rank and nullity, and proposed a rank-weighted reconstruction feature herein, that allows for the retention of speech information components and the reduction in trivial components. The proposed method was evaluated in the TIMIT phone recognition and Wall Street Journal (WSJ) domains. The proposed method reduced the phone error rate of the TIMIT domain from 18.4% to 18.0%, and the word error rate of the WSJ domain from 4.70% to 4.43%.
건설 분야에서 머신러닝(Machine learning)에 필요한 방대한 공사비 자료를 확보하는 데 어려움이 있어, 아직은 실용적으로 활용되지는 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 공사비 예측을 위하여 최신의 인공신경망(ANN) 방법을 사용하여, 공사비 예측성능을 향상 시키기 위한 방법을 제시하고자 한다. 특히 타겟변수를 로그 변환하는 방식, 피처스케일링 방식을 적용하고자 하였으며, 이들의 공사비 예측성능을 비교 분석하고자 한다. 이는 향후 다양한 조건을 갖는 공사비 예측과 적정 공사비 검증에 도움을 줄 수 있을 것으로 예측된다.
IDS 에서 가장 중요한 것은 침입을 논리적으로 모델링하고, 이것을 센싱 할 수 있는 Filter 의 개발이며 Filter 에서 발생한 이벤트들에서 특정 공격 행위를 인식할 수 있는 신호인 Signature 의 정의를 통해 이벤트 스트림에서 Signature 를 자동으로 인식할 수 있는 방법에 대한 연구가 가장 핵심적이라고 할 수 있다. 본 논문은 이러한 filter 와 Signature 에서 사용할 수 있도록 특징들이 정의 되어있는 양식으로 원시 데이터로부터 profile 을 생성 filter 와 signature 에서 탐지할 수 있는 모듈을 적용할 수 있도록 네트웍과 host input stream 등의 raw audit data 에서 특징을 추출 Feature Construction 작성에 대한 연구이다.
Korean displays an interesting construction (so-called possessor agreement construction), where a possessor nominal and its possessum nominal are marked with the same case as shown in the example Mary-ka John-ul tali-lul cha-ss-ta ‘Mary kicked John's leg’ More interestingly, not all possessors in possessive construction are marked the same case with its possessum as shorn in the ungrammatical sentence *Mary-ka John-ul cha-lul cha-ss-ta ‘Mary kicked John's car’. Hence, a simple but non-trivial question arises: In what situation are both possessors and possessums marked with the same case\ulcorner In this paper, we advance three claims: (i) Possessor agreement appears in the situation where entailment is satisfied as follows: If Mary kicked John's leg, it entails that Mary kicked John, (ii) entailment in possessor agreement results from theta-feature sharing; specifically, the whole DP and the possessor DP share the same theta role, and (iii) Possessor nominals are marked with accusative (or nominative) case when they are assigned internal theta role from the predicate directly.
Kang, Tae Wook;Kim, Ji Eun;Hong, Chang Hee;Hwa, Cho Gun
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.680-681
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2015
This study develops an algorithm that automatically performs reverse engineering on three-dimensional (3D) sweeping shapes using a user's pre-defined feature templates and 3D point cloud data (PCD) of sweeping shapes. Existing methods extract 3D sweeping shapes by extracting points on a PCD cross section together with the center point in order to perform curve fitting and connect the center points. However, a drawback of existing methods is the difficulty of creating a 3D sweeping shape in which the user's preferred feature center points and parameters are applied. This study extracts shape features from cross-sectional points extracted automatically from the PCD and compared with pre-defined feature templates for similarities, thereby acquiring the most similar template cross-section. Fitting the most similar template cross-section to sweeping shape modeling makes the reverse engineering process automatic.
건설업은 전체 산업 분야 중에서 가장 많은 재해와 사망자를 발생시키는 산업 분야이다. 건설안전 재해를 줄이기 위한 큰 노력이 진행되어왔지만, 사망사고를 제외한 근로자의 업무복귀시간까지 회복되는 근로손실일수에 관한 연구는 매우 적은 편이다. 따라서 본 연구는 근로손실일수를 심각도로 정의하여 이를 분류하는 모형을 제안하고 학습된 모형을 통해 특징 중요도를 도출하고 중요한 특징을 분석하고자 하였다. 블랙박스 모형인 랜덤 포레스트의 학습 과정을 해석하고 추출된 특징 중요도를 통해 근로손실일수 심각도에 영향력을 행사하는 중요 변수를 추출하였다. 추출된 특징을 통해 내부에 존재하는 요인들을 분석하였다. 본 연구의 목적은 건설 현장에서 발생한 사고 사례 데이터를 랜덤 포레스트 모형을 통해 분석하고자 하였다. 근로손실일수의 심각도에 미치는 중요한 특징을 도출해 체계적으로 관리한다면 건설 재해를 예방할 수 있다.
We propose a method to construct composite feature vector based on discriminant analysis for face recognition. For this, we first extract the holistic- and local-features from whole face images and local images, which consist of the discriminant pixels, by using a discriminant feature extraction method. In order to utilize both advantages of holistic- and local-features, we evaluate the amount of the discriminative information in each feature and then construct a composite feature vector with only the features that contain a large amount of discriminative information. The experimental results for the FERET, CMU-PIE and Yale B databases show that the proposed composite feature vector has improvement of face recognition performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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