• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.38-42
• /
• 1995

This paper presents a target scoring method using shock wave signals, which are generated from the supersonic speed of a projectile. The shock wave is detected from three acoustic sensors located in the target plane and the difference of the delay times are measured. The target coordinates are calculated from the effective propagation of velocity (EPV) and the delay times of the shock wave; and the EPV is from the projectile velocity and the delay time. With a comparison between the measurement result and the known coordinates, the accuracy and the usefulness of the proposed scheme is validated.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.629-634
• /
• 2009

실시간 시스템 적용에 있어서, 수동 소나 표적의 식별을 위한 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼으로부터 PSR(Propeller Shaft Rate) 및 BR(Blade rate) 등의 특징정보를 실시간으로 구별하는 것은 매우 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 특징정보 추출(extraction)법을 요구한다. 또한, 추출된 특징정보들로 구성된 식별 DB(DataBase)는 잡음 및 불완전한 구성을 갖기 때문에 강인하고 효과적인 특징정보 스코어링(scoring)법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 진화 전략(ES : Evolution Strategy) 및 퍼지(fuzzy) 이론을 이용하는 지능형 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 수동 소나 표적의 실시간 식별이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제66호
• /
• pp.41-59
• /
• 2008

Knowledge in linguistic rhythm of the target language plays a major role in foreign language proficiency. This study attempts to discover valid rhythm features that can be utilized in automatic assessment of non-native English pronunciation. Eight previously proposed and two novel rhythm metrics are investigated with 360 English read speech tokens obtained from 27 Korean learners and 9 native speakers. It is found that some of the speech-rate normalized interval measures and above-word level metrics are effective enough to be further applied for automatic scoring as they are significantly correlated with speakers' proficiency levels. It is also shown that metrics need to be dynamically selected depending upon the structure of target sentences. Results from a preliminary auto-scoring experiment through a Multi Regression analysis suggest that appropriate control of unexpected input utterances is also desirable for better performance.

• 통합자연과학논문집
• /
• 제3권1호
• /
• pp.49-53
• /
• 2010

Molecular docking is a critical event which mostly forms Van der waals complex in molecular recognition. Since the majority of developed drugs are small molecules, docking them into proteins has been a prime concern in drug discovery community. Since the binding pose space is too vast to cover completely, many search algorithms such as genetic algorithm, Monte Carlo, simulated annealing, distance geometry have been developed. Proper evaluation of the quality of binding is an essential problem. Scoring functions derived from force fields handle the ligand binding prediction with the use of potential energies and sometimes in combination with solvation and entropy contributions. Knowledge-based scoring functions are based on atom pair potentials derived from structural databases. Forces and potentials are collected from known protein-ligand complexes to get a score for their binding affinities (e.g. PME). Empirical scoring functions are derived from training sets of protein-ligand complexes with determined affinity data. Because non of any single scoring function performs generally better than others, some other approaches have been tried. Although numerous scoring functions have been developed to locate the correct binding poses, it still remains a major hurdle to derive an accurate scoring function for general targets. Recently, consensus scoring functions and target specific scoring functions have been studied to overcome the current limitations.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제24권1호
• /
• pp.85-94
• /
• 2013

금융시장의 규모가 점점 더 커짐에 따라 고객정보 관리 미숙 또는 부실한 의사결정, 즉 신용 리스크 관리 실패로 인한 손실이 막대하게 증가하고 있다. 따라서 신용 리스크 관리가 점차 더 중요해지고, 이런 신용 리스크를 최소화하는 기본적인 도구인 신용 평점 모형이 절실히 요구된다. 신용평점 모형은 주로 이항형 목표변수만 이용하여 개발 연구되었다. 본 논문에서는 순서형 다항 자료 또는 경시적 이항 자료 같은 다른 형태의 목표 변수를 고려한 신용평점 모형구축 방법을 제시한다. 그 개발된 모형을 실제 자료와 랜덤화한 자료에 적용하여 Kolmogorov-Smirnov 통계량으로 비교 분석한다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
• /
• 제13권1호
• /
• pp.99-105
• /
• 2012

Track-before-detect techniques based on dynamic programming have provided solutions for detecting targets from a sequence of images. In its application to airborne threat detection, dynamic programming solutions should take into account the distinguishable properties of objects in a collision course. This paper describes the development of a new track scoring function that accumulates scores for airborne targets in Bayesian framework. Numerical results show that the proposed scoring function has slightly better detection capabilities.

• 응용통계연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.1-16
• /
• 2009

최근 대부분 기업에서는 통합 데이터베이스 정보를 모델화하고 이를 전략적으로 활용하는 움직임이 가속화되고 있다. 이는 고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈 중 하나로 부각되고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이런 관점에서 CRM의 핵심 요소인 데이터 마이닝 기법을 이용하여 개발한 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layer)에 연결해주는 스코어링 캠페인 시스템을 개발 하고자 한다. 개발한 시스템은 고객 스코어링 결과 및 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI환경에서 제공해 줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.

• 통합자연과학논문집
• /
• 제5권4호
• /
• pp.216-219
• /
• 2012

Structure-based drug design possibly benefit from in silico methods that precisely predict the binding affinity of small molecules to target macromolecules. There are many limitations arise from the difficulty of predicting the binding affinity of a small molecule to a biological target with the current scoring functions. There is thus a strong interest in novel methodologies based on MD simulations that claim predictions of greater accuracy than current scoring functions, helpful for a regular use designed for drug discovery in the pharmaceutical industry. Herein, we report a short review on free energy calculations using MMPBSA method a useful method in structure based drug discovery.

• BMB Reports
• /
• 제43권5호
• /
• pp.319-324
• /
• 2010

Experimental bioinformatics data obtained from an E. coli cell-based eukaryotic protein purification experiment were analyzed in order to identify any bottleneck as well as the factors affecting the target purification. All targets were expressed as His-tagged maltose-binding protein (MBP) fusion constructs and were initially purified by immobilized metal affinity chromatography (IMAC). The targets were subsequently separated from the His-tagged MBP through TEV protease cleavage followed by a second IMAC isolation. Of the 743 total purification trials, 342 yielded more than 3 mg of target proteins for structural studies. The major reason for failure of target purification was poor TEV proteolysis. The overall success rate for target purification decreased linearly as cysteine content or isoelectric point (pI) of the target increased. This pattern of pI versus overall success rate strongly suggests that pI should be incorporated into target scoring criteria with a threshold value.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.690-699
• /
• 2014

제트엔진변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 반사 신호로부터 제트엔진의 종류를 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 JEM의 새로운 접근법으로서, 제트엔진의 특성을 추출하기 위한 자동화 알고리즘을 제안한다. 먼저 복소 신호의 경험적인 모드 분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)을 거친 JEM 신호의 자기상관도로부터 제트엔진의 회전 주기를 산출한다. 그 후 DM(Divisor-Multiplier) 규칙 및 'Scoring' 개념을 JEM 스펙트럼 해석에 도입하여 최종적인 날개개수를 추정한다. 시뮬레이션 및 측정 JEM 신호로의 적용 결과를 통해 제안된 알고리즘이 정확하고 자동적인 제트엔진 정보 추출에 효과적임을 입증하였다.