텍스트 문서 집합에 대한 정보검색에서는 주어진 질의에 부합하는 각 문서의 적합도 확률을 계산하고 이 확률이 높은 것부터 낮은 순으로 문서 순위를 정하여 사용자에게 제공한다, 각 문서의 적합도 확률 계산에 많이 사용되는 모형은 단어들이 확률적으로 독립이라는 가정 하에 확률을 추정한다. 이 모형은 단어들의 결합 확률을 계산하는 것이 현실적으로 어렵다는 점에서 많이 이용되고 있지만 질의에 사용되는 단어들이 대개 서로 관련성을 가지고 있다는 사실을 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 단어 자질들의 의존 구조를 고려하여 문서의 적합도 확률을 계산하기 위하여 단어들의 결합 패턴의 확률을 다항분포 모형으로 가정하고, 최대 엔트로피 방법으로 확률을 추정하여 문서 순위를 매기는 정보검색 모형을 제안한다. 여러 가지 다항분포 상황에서 시뮬레이션 실험을 한 결과 변수들의 독립을 가정한 모형보다 더 우수한 추정 결과를 보여 준다. 실제 LETOR OHSUMED 데이터 이용한 문서 순위 매기기 실험의 결과도 더 나은 검색 결과를 보여 준다.
최근 패션업계에서는 급속도로 발전하는 딥러닝 방법론을 활용하려는 시도가 늘고 있다. 이에 따라 다양한 패션 관련 문제들을 다루는 연구들이 제안되었고, 우수한 성능을 달성하였다. 하지만 패션 스타일 분류 문제의 경우, 기존 연구들은 한 옷차림이 여러 스타일을 동시에 포함할 수 있다는 패션 스타일의 특성을 반영하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 동시에 존재하는 레이블 간의 종속성을 모델링하고, 이를 반영하여 패션 스타일의 다중 분류 문제를 해결하고자 한다. 패션 스타일 사이의 종속성을 포착하고 탐색하기 위해 GCN(graph convolution network) 기반의 다중 레이블 인식 모델을 적용하였다. 또한 전이학습을 통해 모델의 학습 속도 및 성능을 향상시켰다. 제안하는 모델은 웹 크롤링을 통해 수집한 SNS 이미지 데이터를 이용하여 검증하였으며, 비교 모델 대비 우수한 성능을 기록하였다.
In this paper molecular dynamics simulations were employed to investigate the structural and dynamic properties of hydrogen ions impacted on the Ni (100) surface with the $45^{\circ}$ incident angle. The initial kinetic energies of the hydrogen ion range from 100 to 1,600 eV. Together with the trajectory visualization of hydrogen ions, we computed scattering and penetration yields, mean energies and angles, and probability and energy distributions as a function of longitudinal and azimuthal directions. In the case of lower energy scattering ions, the multiple collision effects were found to be important to the third layers or lower. For higher energy penetrating ions, compared with the normal incident angle, it was significant the effective channeling effects through the Ni layers and the angle dependencies were indicated both in the longitudinal and the azimuthal angle directions.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권4호
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pp.1-7
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1997
A multiprocessor microprocessor named SMPC(scaleable multiprocessor chip) that contains tow IU (integer unit) is presented in this paper. It can execute multiple instructions from several tasks exploiting task-level parallelism that is free from instruction dependencies, and provide high performance and throughput on both single program and multiprogramming environments. the IU is a 32-bit scalar processor expecially designed to boost up the performance of string manipulations which are frequently used in RDBMS(relational data base management system) applications. A memory management unit and a data cache shared by two IUs improve the performance and reduce the chip area required. ETH SMPC is implemented in VLSI circuit by custom design and automated design tools.
This paper presents the development of an Intelligent Cavity Layout Design System (ICLDS) for multiple cavity injection moulds. The system is intended to assist mould designers in cavity layout design at concept design stage. The complexities and principles of cavity layout design as well as various dependencies in injection mould design are introduced. The knowledge in cavity layout design is summarized and classified. The functionality, the overall structure and general process of ICLDS are explained. The paper also discusses such issues as knowledge representation and case-based reasoning used in the development of the system. The functionality of the system is illustrated with an example of cavity layout design problem.
Currently, research on network functions virtualization focuses on using microservices in cloud environments. Previous studies primarily focused on communication between nodes in physical infrastructure. Until now, there is no sufficient research on group key management in virtual environments. The service is composed of microservices that change dynamically according to the virtual service. There are dependencies for microservices on changing the group membership of the service. There is also a high possibility that various security threats, such as data leakage, communication surveillance, and privacy exposure, may occur in interactive communication with microservices. In this study, we propose an ID-based group key exchange (idGKE) mechanism between microservices as one group. idGKE defines the microservices' schemes: group key gen, join group, leave group, and multiple group join. We experiment in a real environment to evaluate the performance of the proposed mechanism. The proposed mechanism ensures an essential requirement for group key management such as secrecy, sustainability, and performance, improving virtual environment security.
무선랜의 가상화를 통해 한정된 무선 자원을 여러 연구자들이 효율적으로 공유할 수 있게 한다. 기본적으로 가상화된 공간에서의 실험이 가상화되지 않은 곳에서의 실험과 일관되어야 하며 두 실험의 결과가 유사할수록 일관성이 좋다고 본다. 본 논문에서는 기존 IEEE 802.11 무선랜의 수정 없이 독립된 실험의 프로토콜 간에 상호작용을 방지하여 일관성이 좋은 가상화 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 일관성은 무선 채널의 특성(도플러 주파수, Ricean 계수 등)과 실험망의 수에 따라 달라짐을 확인하였다 제 안된 기법은 무선 채널의 특성에 따라 최적화되어 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다.
CORBA에서 객체 기술은 분산 및 이기종 기계에 분산되어 있는 소프트웨어 컴포넌트의 통합된 구현을 용이하게 한다. CORBA와 유사한 객체 통합 기술들은 표준화된 컴포넌트 통합 및 상호 동작 모델을 정하고 호환 불가능한 컴포넌트 구현을 캡슐 화하기 위한 객체지향 원리를 발전시켰다 본 논문에서는 Java Bean에 기반을 둔 분산 시스템 환경에서 객체와 객체간에 관련성을 모델링하기 위해 컴포넌트, 연결자 및 컴포넌트 스키마로 구성된 구조화된 모델을 제시하고 구현한다. 특히 Java Bean 환경에서 객체간의 관련성을 모델링하기 위한 연결자의 구성에 중점을 둔다.
Liu, Jingxin;Cheng, Jieren;Peng, Xin;Zhao, Zeli;Tang, Xiangyan;Sheng, Victor S.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1833-1848
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2022
Named entity recognition (NER) is an important basic task in the field of Natural Language Processing (NLP). Recently deep learning approaches by extracting word segmentation or character features have been proved to be effective for Chinese Named Entity Recognition (CNER). However, since this method of extracting features only focuses on extracting some of the features, it lacks textual information mining from multiple perspectives and dimensions, resulting in the model not being able to fully capture semantic features. To tackle this problem, we propose a novel Multi-view Semantic Feature Fusion Model (MSFM). The proposed model mainly consists of two core components, that is, Multi-view Semantic Feature Fusion Embedding Module (MFEM) and Multi-head Self-Attention Mechanism Module (MSAM). Specifically, the MFEM extracts character features, word boundary features, radical features, and pinyin features of Chinese characters. The acquired font shape, font sound, and font meaning features are fused to enhance the semantic information of Chinese characters with different granularities. Moreover, the MSAM is used to capture the dependencies between characters in a multi-dimensional subspace to better understand the semantic features of the context. Extensive experimental results on four benchmark datasets show that our method improves the overall performance of the CNER model.
Among the various elements of probabilistic safety assessment (PSA), human failure events (HFEs) and their dependencies are major contributors to the quantification of risk of a nuclear power plant. Currently, the dependency among HFEs is reflected using a post-processing method in PSA, wherein several drawbacks, such as limited propagation of minimal cutsets through the fault tree and improper truncation of minimal cutsets exist. In this paper, we propose a method to model the HFE dependency directly in a fault tree using the if-then-else logic. The proposed method proved to be equivalent to the conventional post-processing method while addressing the drawbacks of the latter. We also developed a software tool to facilitate the implementation of the proposed method considering the need for modeling the dependency between multiple HFEs. We applied the proposed method to a specific case to demonstrate the drawbacks of the conventional post-processing method and the advantages of the proposed method. When applied appropriately under specific conditions, the direct fault-tree modeling of HFE dependency enhances the accuracy of the risk quantification and facilitates the analysis of minimal cutsets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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