시대의 환경적 변화에 따른 소프트웨어 개발의 발달은 빠른 개발과 높은 생산성을 향상시키기 위한 소프트웨어의 재사용 기술의 확산으로 컴포넌트 기반 개발 방법론이 널리 사용되기 시작했다. 이러한 컴포넌트 기반 개발에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 컴포넌트 식별 방법을 제시하고 있는 기존 방법론들에서는 비즈니스 컴포넌트를 식별함에 있어서 개발자의 경험적 토대를 기반으로 독립적인 컴포넌트를 식별하도록 제시하고 있으므로 평이한 개발자에 의한 비즈니스 컴포넌트 식별이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 시스템 컴포넌트를 먼저 식별한 후 비즈니스 컴포넌트를 식별하고 비즈니스 컴포넌트를 식별하기 위하여 분석 클래스 간의 메소드 호출 유형과 메소드 호출 방향에 의한 클래스 간의 종속적 특성과 의존의 강도를 부여하여 효율적으로 컴포넌트를 식별할 수 있는 기준과 방법을 제안한다. 또한 사례 연구를 통하여 시스템 컴포넌트를 중심으로 비즈니스 컴포넌트가 효율적으로 식별됨을 검증한다.
To enhance the productivity of software development and accelerate time to market, software developers have recently paid more attention to a component-based development (CBD) approach due to the benefits of component reuse. Among CBD processes, the identification of reusable components is a key but difficult process. Currently, component identification depends mainly on the intuition and experience of domain experts. In addition, there are few systematic methods or tools for component identification that enable domain experts to identify reusable components. This paper presents a systematic method and its tool called a component identifier that identifies software components by using object-oriented domain information, namely, use case models, domain object models, and sequence diagrams. To illustrate our method, we use the component identifier to identify candidates of reusable components from the object-oriented domain models of a banking system. The component identifier enables domain experts to easily identify reusable components by assisting and automating identification processes in an earlier development phase.
In this research, we propose a speaker identification system using a kernel method which is expected to model the non-linearity of speech features well. We have been using principal component analysis (PCA) successfully, and extended to kernel PCA, which is used for many pattern recognition tasks such as face recognition. However, we cannot use kernel PCA for speaker identification directly because the storage required for the kernel matrix grows quadratically, and the computational cost grows linearly (computing eigenvector of $l{\times}l$ matrix) with the number of training vectors I. Therefore, we use greedy kernel PCA which can approximate kernel PCA with small representation error. In the experiments, we compare the accuracy of the greedy kernel PCA with the baseline Gaussian mixture models using MFCCs and PCA. As the results with limited enrollment data show, the greedy kernel PCA outperforms conventional methods.
Identification of vibration parameters from the analysis of the dynamic response of a structure plays a key role in current health monitoring systems. This study evaluates the capabilities of the recently developed Synchrosqueezed Wavelet Transform (SWT) to extract instant frequencies and damping values from the simulated noise-contaminated response of a structure. Two approaches to estimate the modal damping ratio from the results of the SWT are presented. The results obtained are compared to other signal processing methods based on Continuous Wavelet (CWT) and Hilbert-Huang (HHT) transforms. It was found that the time-frequency representation obtained via SWT is sharped than the obtained using just the CWT and it allows a more robust extraction of the individual modal responses than using the HHT. However, the identification of damping ratios is more stable when the CWT coefficients are employed.
The problem of identification of multi-component and (or) spatially varying earthquake support motions based on measured responses in instrumented structures is considered. The governing equations of motion are cast in the state space form and a time domain solution to the input identification problem is developed based on the Kalman and particle filtering methods. The method allows for noise in measured responses, imperfections in mathematical model for the structure, and possible nonlinear behavior of the structure. The unknown support motions are treated as hypothetical additional system states and a prior model for these motions are taken to be given in terms of white noise processes. For linear systems, the solution is developed within the Kalman filtering framework while, for nonlinear systems, the Monte Carlo simulation based particle filtering tools are employed. In the latter case, the question of controlling sampling variance based on the idea of Rao-Blackwellization is also explored. Illustrative examples include identification of multi-component and spatially varying support motions in linear/nonlinear structures.
Power grids are large complicated networks in use around. An absolute phase value for a particular unknown-phase line at a local site should be identified for the operation and management of a 3-phase distribution network. The phase shift for a specific point in the line, as compared with a phase reference point at a substation, must be within a range of ${\pm}60^{\circ}$ for correct identification. However, the phase shift at a particular point can fluctuate depending on the line constants, transformer wiring method, line length, and line amperage, etc. Conducted in this study is a theoretical formulation for the determination of phase at a specific point in the line, Simulink modeling, and analysis for a distribution network. In particular, through evaluating the effects of unbalanced current loads, the limitations of the present phase identification methods are described.
Since whole-genome duplication (WGD) of diploid Chrysanthemum nankingense and de novo assembly whole-genome of C. seticuspe have been obtained, they have afforded to perceive the diversity evolution and gene discovery in the improved investigation of chrysanthemum breeding. The robust tools of high-throughput identification and analysis of gene function and expression produce their vast importance in chrysanthemum genomics. However, the gigantic genome size and heterozygosity are also mentioned as the major obstacles preventing the chrysanthemum breeding practices and functional genomics analysis. Nonetheless, some of technological contemporaries provide scientific efficient and promising solutions to diminish the drawbacks and investigate the high proficient methods for generous phenotyping data obtaining and system progress in future perspectives. This review provides valuable strategies for a broad overview about the high-throughput identification, and molecular analysis of gene function and expression in chrysanthemum. We also contribute the efficient proposition about specific protocols for considering chrysanthemum genes. In further perspective, the proper high-throughput identification will continue to advance rapidly and advertise the next generation in chrysanthemum breeding.
Objective: The purpose of this study was to develop a standard tool for pattern identification of radiation pneumonitis. Methods: Textbooks, published studies, and references with comments about patterns were reviewed. Through the Delphi method, we determined pattern identifications based on advice from a committee of experts composed of 13 Korean respiratory internal medicine professors. Results: Using the Delphi method, four pattern identifications were chosen: Qi Deficiency (氣虛), Yin Deficiency (陰虛), Heat Toxin (熱毒), and Phlegm Dampness (痰濕). The tool was developed in a question-and-answer format with 35 questions. Conclusions: A pattern identification tool that can discriminate the patterns of radiation pneumonitis for standardized diagnosis was developed through expert consultation. Further study of its validity and reliability is necessary.
웹을 통해 제공되는 뉴스 페이지의 경우 필요한 정보 뿐 아니라 많은 불필요한 정보를 담고 있다. 이러한 불필요한 정보는 뉴스를 처리하는 시스템의 성능 저하와 비효율성을 가져온다. 이 연구에서는 웹 페이지로부터 뉴스 콘텐츠를 추출하기 위해 문장과 블록에 기반한 뉴스 기사 추출 방법을 제시하였다. 또한 이들을 결합하여 최적의 성능을 가져올 수 있는 방안을 모색하였다. 실험 결과, 웹 페이지에 대해 하이퍼링크 텍스트를 제거한 후 문장을 이용한 추출 방법을 적용하였을 때 효과적이었으며, 여기에 블록을 이용한 추출 방법과 결합하였을 때 더 좋은 결과를 가져왔다. 문장을 이용한 추출 방법은 추출 재현율을 높여주는 효과가 있는 것으로 나타났다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1145-1150
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1993
In this paper, two methods of fuzzy modeling are prsented to describe the input-output relationship effectively based on relation characteristics utilizing simplified reasoning and neuro-fuzzy reasoning. The methods of modeling by the simplified reasoning and the neuro-fuzzy reasoning are used when the input-output relation of a system is 'crisp' and 'fuzzy', respectively. The structure and the parameter identification in the modeling method by the simplified reasoning are carried out by means of FCM clustering and the proposed GA hybrid scheme, respectively. The structure and the parameter identification in the modeling method by the neuro-fuzzy reasoning are carried out by means of GA and BP algorithm, respectively. The feasibility of the proposed methods are evaluated through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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