인간은 문장 안에 있는 명사를 인식할 때 그 명사의 상위 개념을 머리에 떠올린다. 컴퓨터에게 인간의 단어 인식작용을 시뮬레이션하기 위해서는 단어의 상위 개념(상위어) 을 지식 베이스(WordNet)로 구축해야만 한다. 현재 한국에서는 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 WordNet의 작업을 시작하지 못하였으나 컴퓨터의 성능이 급격히 향상 되고 상용화된 MRD(Machine Readable Dictionary)가 이용하능하게 됨에 따라 자동으로 WordNet 구축의 가능성을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 MRD(Machine Readable Dictionary)의 명사의 정의 (description)를 이용하여 자동으로 한국어 명사 WordNet 을 구축하는 방법을 제안한다. 한국어 문장의 구조적인 특징을 분석하여 상위 개념 (상위어)를 추출하는 규칙을 제안한다. 그것은 중심적인 말이 보통 뒤에 나타난다는 것과 명사의 정의는 특수한 구조를 갖는다는 것을 반영하였다. 또한, 이러한 규칙에 의해 만들어진 상위어들을 결합한 한국어 명사의 WordNet프로토타입을 개발 하였다. 약 250개 표본 단어의 상위어를 추출한 결과 약 92여 퍼센트가 상위어가 옳게 추출 되었다.
For video understanding, namely analyzing who did what in a video, actions along with objects are primary elements. Most studies on actions have handled recognition problems for a well-trimmed video and focused on enhancing their classification performance. However, action detection, including localization as well as recognition, is required because, in general, actions intersect in time and space. In addition, most studies have not considered extensibility for a newly added action that has been previously trained. Therefore, proposed in this paper is an extensible hierarchical method for detecting generic actions, which combine object movements and spatial relations between two objects, and inherited actions, which are determined by the related objects through an ontology and rule based methodology. The hierarchical design of the method enables it to detect any interactive actions based on the spatial relations between two objects. The method using object information achieves an F-measure of 90.27%. Moreover, this paper describes the extensibility of the method for a new action contained in a video from a video domain that is different from the dataset used.
Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.
Kohonen SOM(Self-Organizing Map)이나 MLP(Multi-Layer Perceptron), SVM(Support Vector Machine)과 같은 기존의 인식 및 클러스터링 알고리즘들은 새로운 입력 패턴에 대한 적응성이 떨어지고 학습 패턴 자체의 복잡도에 대한 학습률의 의존도가 크게 나타나는 등 여러 가지 단점이 있다. 이러한 학습 알고리즘의 단점은 문제의 학습 패턴자체의 특성을 잃지 않고 문제의 복잡도를 낮출 수 있다면 보완할 수 있다. 패턴 자체의 특성을 유지하며 복잡도를 낮추는 방법론은 여러 가지가 있으며, 본 논문에서는 커널 공간 해석 기법을 접근 방법으로 한다. 본 논문에서 제안하는 kSOM(kernel based SOM)은 원 공간의 데이터가 갖는 복잡도를 무한대에 가까운 초 고차원의 공간으로 대응시킴으로써 데이터의 분포가 원 공간의 분포에 비해 상대적으로 성긴(spase) 구조적 특정을 지니게 하여 클러스터링 및 인식률의 상승을 보장하는 메커니즘 을 제안한다. 클러스터링 및 인식률의 산출은 본 논문에서 제안한 새로운 유사성 탐색 및 갱신 기법에 근거하여 수행한다. CEDAR DB를 이용한 필기체 문자 클러스터링 및 인식 실험을 통해 기존의 SOM과 본 논문에서 제안한 kSOM과 성능을 비교한다.
본 논문에서는 플랫 타입 블레이드를 장착한 와이퍼 시스템의 성능을 예측하기 위한 동역학 해석방법을 제시하였다. 고무 재질로 이루어진 블레이드는 비선형의 특성을 갖기 때문에, 블레이드의 동적특성을 나타내기 위하여 모달 좌표계와 절대 절점 좌표계를 이용하였다. 블레이드 단면의 굽힘 특성을 파악하기 위해 블레이드에 대한 구조 해석을 실시하였다. 해석 결과에 따라 블레이드 단면을 강체, 유연체 및 대변형체의 3 부분으로 구분하였다. 모달 좌표계와 절대 절점 좌표계를 이용하여 블레이드 단면의 유연체 및 대변형체를 표현하였다. 동역학 해석 결과를 검증하기 위해 실험을 실시하였고, 결과 비교를 통해 본 연구에서 생성한 블레이드에 대한 유연 다물체 모델의 신뢰성을 검증하였다.
Objective: To make sure the feasibility with $^{18F}FDG$ PET/CT to guided dynamic intensity-modulated radiation therapy (IMRT) for nasopharyngeal carcinoma patients, by dosimetric verification before treatment. Methods: Chose 11 patients in III~IVA nasopharyngeal carcinoma treated with functional image-guided IMRT and absolute and relative dosimetric verification by Varian 23EX LA, ionization chamber, 2DICA of I'mRT Matrixx and IBA detachable phantom. Drawing outline and making treatment plan were by different imaging techniques (CT and $^{18F}FDG$ PET/CT). The dose distributions of the various regional were realized by SMART. Results: The absolute mean errors of interest area were $2.39%{\pm}0.66$ using 0.6cc ice chamber. Results using DTA method, the average relative dose measurements within our protocol (3%, 3 mm) were 87.64% at 300 MU/min in all filed. Conclusions: Dosimetric verification before IMRT is obligatory and necessary. Ionization chamber and 2DICA of I'mRT Matrixx was the effective dosimetric verification tool for primary focal hyper metabolism in functional image-guided dynamic IMRT for nasopharyngeal carcinoma. Our preliminary evidence indicates that functional image-guided dynamic IMRT is feasible.
본 논문에서는 AJAX(Asynchronous JavaScript And XML)를 이용하여 태양광 인버터의 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. AJAX는 DHTML(Dynamic Hyper Text Makeup Language)과 다른 자바스크립트 기술 등과 함께 RIA(Rich Internet Application)를 만들 수 있는 기술 중 하나이다. 이를 사용하여 일반 응용프로그램에 필적하는 강력한 응용프로그램을 만들 수 있다. 기존의 데이터 처리 기법으로는 동일 페이지에서 데이터의 Request와 Response를 동적으로 처리할 수 없다. 하지만 비동기 통신 방법인 AJAX 기반 기술을 이용하면 직관적이며 데이터 변동 상태를 실시간으로 제공하기 때문에, 한 페이지 내에서 모든 기능을 실행할 수 있고 페이지 전환 없이 데이터 전송량이 현저히 작은 AJAX를 사용하여 효율적인 관리 및 모니터링 할 수 있기 때문에 태양광 인버터모니터링 시스템에 AJAX를 적용하여 효율적인 모니터링 시스템을 구현하였다.
HTTP(HyperText Transfer Protocol)는 월드 와이드 웹 분산 시스템이 객체를 인출하기 위해 사용하는 전송 프로토콜이다. HTTP는 연결 지향 프로토콜이므로 트랜스포트계층에서 TCP(Transmission control Protocol)를 사용한다. 그러나 HTTP는 TCP와의 상호운용이 좋은 편이 아닌 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 TCP의 성능에 영향을 주는 요인들을 살펴보고, HTTP 접근을 위해 TCP의 slow-start 오버헤드 및 연결에 소요되는 트랜잭션 시간과 TCP의 성능 향상 대안중의 하나인 T-TCP(Transaction TCP)의 트랜잭션 시간을 검토한다. 평균 대기 시간과 평균 반환 시간은 사용자의 서비스 품질을 만족시키기 위한 중요한 파라메터들이다. TCP와 T-TCP 트랜잭션 시간이 주어지는 경우 그러한 파라메터들의 계산 공식이 유도되었다. 실험 및 계산 경험을 통해 제안된 공식이 잘 작동됨을 확인하였고, 대역폭의 확장이 필요한 환경에 적용될 수 있으며 T-TCP의 시간 특성이 TCP 보다 우수함을 확인하였다. 아울러, 평균 대기 시간과 평균 반환 시간을 줄이기 위해 대역폭을 조합하여 서버를 분산하는 방법이 제시되었다.
The article presents a theoretical-experimental approach developed for modeling the coefficient of sliding friction in the dynamic system tool-workpiece in slide diamond burnishing of low-alloy unhardened steels. The experimental setup, implemented on conventional lathe, includes a specially designed device, with a straight cantilever beam as body. The beam is simultaneously loaded by bending (from transverse slide friction force) and compression (from longitudinal burnishing force), which is a reason for geometrical nonlinearity. A method, based on the idea of separation of the variables (time and metric) before establishing the differential equation of motion, has been applied for dynamic modeling of the beam elastic curve. Between the longitudinal (burnishing force) and transverse (slide friction force) forces exists a correlation defined by Coulomb's law of sliding friction. On this basis, an analytical relationship between the beam deflection and the sought friction coefficient has been obtained. In order to measure the deflection of the beam, strain gauges connected in a "full bridge" type of circuit are used. A flexible adhesive is selected, which provides an opportunity for dynamic measurements through the constructed measuring system. The signal is proportional to the beam deflection and is fed to the analog input of USB DAQ board, from where the signal enters in a purposely created virtual instrument which is developed by means of Labview. The basic characteristic of the virtual instrument is the ability to record and visualize in a real time the measured deflection. The signal sampling frequency is chosen in accordance with Nyquist-Shannon sampling theorem. In order to obtain a regression model of the friction coefficient with the participation of the diamond burnishing process parameters, an experimental design with 55 experimental points is synthesized. A regression analysis and analysis of variance have been carried out. The influence of the factors on the friction coefficient is established using sections of the hyper-surface of the friction coefficient model with the hyper-planes.
몇 가지 전형적인 기존 및 진보된 초탄성 구성모델들의 고무패치 이축인장 및 구형 또는 원통형 풍선 팽창에서의 불안정성에 대해서 밝힌다. 적용할 구성모델은 neo-Hookean 모델, Mooney-Rivlin 모델, Gent 모델, Arruda-Boyce 모델, Fung 모델, Pucci-Saccomandi 모델 등이다. 팽창 및 분기 해석은 이들 변형에너지 함수들의 막 방정식을 이용하여 수행할 수 있다. 해석에는 사각패치에 대한 Kearsley의 분기현상, 고무풍선의 일반화 한 팽창현상, 고무풍선의 분기현상을 다룬다. 이들 변형에너지 함수들 중에서도 오직 Mooney-Rivlin 모델에서만 Kearsley의 분기현상이 일어남을 확인하였다. 팽창 방정식은 구형풍선과 원통형 풍선을 함께 다룰 수 있도록 일반화 시켰다. 팽창해석에 의하여 극한점과 임계 물성치들을 무차원 압력 및 팽창 부피의 항들로 구하였다. 그렇게 구해진 결과들로부터 분기현상을 구할 수 있었다. 또한 유한요소법을 사용하여 고무류의 구조적 불안정 문제들을 다룰 때 필요한 특별한 조처에 대해서 제안하였다. 결론적으로 고무류의 불안정성을 포함하는 문제를 다룰 때는 해석기법은 물론 구성모델의 선택에 따라 결과가 달라질 수 있으므로 신중한 처리가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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