The purpose of this study is to establish a method of estimating the daily urban water demend using Backpropagation algorithm is part of ANN(Artificial Neural Network). This method will be used for the development of the efficient management and operations of the water supply facilities. The data used were the daily urban water demend, the population and weather conditions such as treperarture, precipitation, relative humidity, etc. Kwangju city was selected for the case study area. We adjusted the weights of ANN that are iterated the training data patterns. We normalized the non-stationary time series data [-1,+1] to fast converge, and choose the input patterns by statistical methods. We separated the training and checking patterns form input date patterns. The performance of ANN is compared with multiple-regression method. We discussed the representation ability the model building process and the applicability of ANN approach for the daily water demand. ANN provided the reasonable results for time series forecasting.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.374-388
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2011
Biometric discretization is a process of transforming continuous biometric features of an identity into a binary bit string. This paper mainly focuses on improving the global discretization method - a discretization method that does not base on information specific to each user in bitstring extraction, which appears to be important in applications that prioritize strong security provision and strong privacy protection. In particular, we demonstrate how the actual performance of a global discretization could further be improved by embedding a global discriminative feature selection method and a Linearly Separable Subcode-based encoding technique. In addition, we examine a number of discriminative feature selection measures that can reliably be used for such discretization. Lastly, encouraging empirical results vindicate the feasibility of our approach.
Relativization is one of the common syntactic operations to merge two different clauses into a single information unit. This operation plays a pivotal role to structuralize multiple clauses cohesively as well as serves to specify the property an individual has within the context. That implies that relativization contributes to information structure of multiclausal sentences. In this context, this paper delves into information structure of relative clauses in English with an eye toward creation of a computational model from a standpoint of machine translation. The current work employs Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG, Pollard and Sag (1994)) as a theory of grammar and Minimal Recursion Semantics (MRS, Copestake et al. (2005) as a meaning representation system. Building upon these formalisms, this paper addresses how information structure of relative clauses can be represented and constrained. The current work makes use of Individual CONStraints (ICONS) for modeling relative clauses with respect to information structure. The current work also investigates which relative clause involves which information structure constraint. The present study argues that non-restrictive relative clauses impose a more specific constraint on information structure than restrictive relative clauses.
In this paper the overall dynamic response of simple railway bridges subjected to high-speed trains is investigated numerically based on the mechanical models of simply supported single-span and continuous two-span Bernoulli-Euler beams. Each axle of the train, which is composed of rail cars and passenger cars, is considered as moving concentrated load. Distance, magnitude, and maximum speed of the moving loads are adjusted to real high-speed trains and to load models according to Eurocode 1. Non-dimensional characteristic parameters of the train-bridge interaction system are identified. These parameters permit a spectral representation of the dynamic peak response. Response spectra assist the practicing engineers in evaluating the expected dynamic peak response in the design process of railway bridges without performing time-consuming time history analyses.
This paper discusses several prerequisites for recording other languages by using Hunminjeongum (Hangeul). The scientific, systematic, and practical features of Hunminjeongum is undoubtedly obvious. Such a view of Hunminjeongeum is based on its iconicity, featural property and non-linearity. However, the existing conviction that Hunminjeongeum can transcribe all human sounds or that Hunminjeongeum is the only script which is easy for anyone to learn requires a more rigorous consideration. Given the fact that all scripts can be evaluated as equal, without one being more superior than the other, all scripts are optimized for recording the language in its own given linguistic context. Further, the function of a script is not just limited in a simple representation of a language. Adding new letters into the system of Hunminjeongeum or maintaining its current mode of notation can be problematic. First, it is important to solve computer-related issues: the registration of Hunminjeongum into the computer system as well as its output, problems regarding unicode, the new developments required for input devices, keyboards, fonts, and computer programs.
This article focuses on stability analysis and fuzzy controller synthesis for large neural network (NN) systems consisting of several interconnected subsystems represented by the NN model. Advanced and fuzzy NN differential inclusion (NNDI) for stability based on the developed algorithm with H infinity can be designed based on the evolved biological design. This representation is constructed using sector linearity for NN models. Sector linearity transforms a non-linear model into a linear model based on proposed operations. New sufficient conditions are realized in the form of LMI (linear matrix inequalities) to ensure the asymptotic stability of the trans-Lyapunov function. This transforms the nonlinear model into a linear model based on multiple rules. At last, a numerical case study with simulations is derived as illustration to prove its feasibility in real nonlinear structures.
This study explores the images and ideas presented by the editorial cartoons that have appeared in the author's Facebook timeline during Duterte's enhanced community quarantine (ECQ). The study analyzed 70 editorial cartoons posted between March 14, 2020, when Duterte declared ECQ in the National Capital Region of the Philippines, and June 22, 2020, a few days before the emergency powers of Duterte expired. This study used (visual-verbal) textual analysis as the research method to surface discourses embedded in the selected editorial cartoons. The editorial cartoons were clustered according to the roles the powerful people play in the images, and the details of each image were compared and contrasted to surface nuances in representation. The 70 editorial cartoons were classified into seven categories: (1) invisible (non-suffering) persons, (2) front liners, (3) privileged homeowners, (4) priority clients, (5) judges, (6) gatekeepers, and (7) dysfunctional public officials. They gravitated towards the tragic realities that call for acts of social justice and equity, and underscore specific contexts that need to be fixed by those in power.
In this paper, we planned to see the positive effects of the immersive virtual environment. In particular, the positive effect of presence on physical performance was explored. A total of 25 participants were recruited for this experiment and his/her physical performance was measured by Electromyography (EMG) while they were exercising (rowing), and presence was measured by a self-reported measure. The participants were randomly assigned to experience either a) Virtual Reality (VR) or b) non-VR (2D screen) condition when they played the exergame. The result showed that 1) there was a positive relationship between representation mode and presence and 2) the higher level of presence reinforced the user's physical performance. The limitation of the study and future study were also discussed.
The Coronary Artery Calcium Data and Reporting System (CAC-DRS) is a standardized reporting method for calcium scoring on computed tomography. CAC-DRS is applied on a per-patient basis and represents the total calcium score with the number of vessels involved. There are 4 risk categories ranging from CAC-DRS 0 to CAC-DRS 3. CAC-DRS also provides risk prediction and treatment recommendations for each category. The main strengths of CAC-DRS include a detailed and meaningful representation of CAC, improved communication between physicians, risk stratification, appropriate treatment recommendations, and uniform data collection, which provides a framework for education and research. The major limitations of CAC-DRS include a few missing components, an overly simple visual approach without any standard reference, and treatment recommendations lacking a basis in clinical trials. This consistent yet straightforward method has the potential to systemize CAC scoring in both gated and non-gated scans.
본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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