A dynamic explicit finite element code for simulating sheet forming processes has been developed The code utilises the discrete Kirchhoff shell element and contact force is treated by a conventional penalty method. In order to reduce the computational cost a new and robust contact searching algorithm has been developed and implemented into the code. in the method a hierarchical structure of tool segments called a tree structure is built for each tool at the initial stage of the analysis Tree is built in a way to divide a trunk to 8 sub-trunk 2 in each direction until the lowest level of the tree(leaf) contains exactly one segment of the tool. In order to have a well-balanced tree each box on each sub level contains one eighth of the segments. Then at each time step contact line from a node comes out of the surface of the tool. Simulation of various sheet forming processes were performed to verify the validity of the developed code with main focus on he usefulness of the developed contact searching algorithm.
The use of the classification and regression tree (CART) methodology was studied in a quantitative structure-activity relationship (QSAR) context on a data set consisting of the binding affinities of 39 imidazobenzodiazepines for the α1 benzodiazepine receptor. The 3-D structures of these compounds were optimized using HyperChem software with semiempirical AM1 optimization method. After optimization a set of 1481 zero-to three-dimentional descriptors was calculated for each molecule in the data set. The response (dependent variable) in the tree model consisted of the binding affinities of drugs. Three descriptors (two topological and one 3D-Morse descriptors) were applied in the final tree structure to describe the binding affinities. The mean relative error percent for the data set is 3.20%, compared with a previous model with mean relative error percent of 6.63%. To evaluate the predictive power of CART cross validation method was also performed.
This paper proposes an algorithm to speed up block structure partition of quad tree plus binary tree (QTBT) in Joint Exploration Test Model (JEM) encoder. The proposed fast encoding of QTBT block partition employs three spatially neighbor coded blocks, such as left, top-left, and top of current block, to early terminate QTBT block structure pruning. The propose algorithm is organized based on statistical similarity of those spatially neighboring blocks, such as block depths and coded block types, which are coded with overlapped block motion compensation (OBMC) and adaptive multi transform (AMT). The experimental results demonstrate about 30% encoding time reduction with 1.3% BD-rate loss on average compared to the anchor JEM-7.1 software under random access configuration.
고차원 데이터에 대한 다양한 색인 구조가 제안되어 왔음에도 불구하고, 인터넷 서비스로서 이미지 및 동영상의 내용 기반 검색을 지원하기 위해서는 고확장성 지원 및 k-최근접점 검색 성능 향상을 지원하는 새로운 고차원 데이터의 색인 구조가 절실히 요구된다. 이에 우리는 다중 컴퓨팅 노드를 바탕으로 구축되는 분산 색인 구조로 분산 벡터 근사 트리(Distributed Vector Approximation-tree)를 제안한다. 분산 벡터 근사 트리는 대용량의 고차원 데이터로부터 추출한 샘플 데이터를 바탕으로 hybrid spill-tree를 구축하고, hybrid spill-tree외 말단 노드 각각에 분산 컴퓨팅 노드를 매핑하여 VA-file용 구축하는 두 레벨의 분산 색인 구조이다. 우리는 다중 컴퓨팅 노드들 상에 구축된 분산 벡터 근사 트리를 바탕으로 병렬 k-최근접점 검색을 수행함으로써 검씩 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 서로 다른 분포의 데이터 집합을 바탕으로 한 성능 시험 결과를 통하여, 분산 벡터 근사 트리가 기존의 고확장성을 지원하는 색인 구조와 비교하여 검색 정확도에 대한 손실 없이 더 빠른 k-최근접점 검색을 수행함을 보인다.
이 논문에서는 정보영재 교육 중에서 프로그래밍을 위한 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형을 개발하고, Tic-tac-toe 문제를 실제적인 예로 보여 제안된 교육 프로그램의 타당성과 유효성을 검증하였다. 이 논문에서 제안된 모델에서는 자료구조로는 게임 트리를 사용하며 제어구조로는 게임 트리의 탐색에 기반한 사고력 신장 교육 프로그램으로 4단계로 구성되는 모형으로 구성된다. 이 모델을 통하여 학생들은 문제를 게임 트리로 표현하는 방법을 학습하게 되며, 게임 트리의 탐색 방법을 통하여 트리로 구성된 문제를 해결하는 방법을 배우게 된다. 이 교육 프로그램에서 목표로 하는 사고력 신장을 위한 정보영재의 내적 능력에는 유창성, 직관력, 독창성, 집중력, 상상력, 분석력, 도형력, 공간력, 종합력, 문제해결력 등이 포함된다.
Sacred groves are large areas of virgin or human-modified landscape with a diverse range of species that have been protected by local people for centuries due to cultural, religious beliefs, and taboo that the deities live in them and protect the villagers from various calamities. The present study was carried out for quantitative analysis of diversity, population structure, regeneration and conservation status of tree species in the four 36.86 ha sacred groves of Jhargram district in West Bengal. Tree species composition, population structure and regeneration status were analyzed by randomly establishing of 1 ha subplots within the sacred groves. Density, frequency, basal area, abundance, evenness, and other diversity indices were calculated for adult trees with girth at breast height (GBH) >31 cm. A total of 146 tree species belonging to 116 genera distributed in 44 families from 21 orders were recorded. Pterospermum suberifolium, family Malvaceae showed the highest Species Importance Value Index (SIVI, 21.33) and Fabaceae showed the highest Family Importance Value Index (FIVI, 35.59) values respectively. Individuals are categorised into three groups, seedling, sapling and adult based on girth classes. The majority of tree species exhibited good (52.74%) regeneration followed by fairly (24.66%), poor (15.75%) and no regeneration (6.85%) respectively. With the healthy existence of the sacred grove, the overall population structure of tree species showed a strong regeneration potential. The current data will be useful in determining the current status of tree species and will be used by the forest department, politicians, and conservationists to establish management plans for the conservation of priority species in the region. Since the study areas were sacred groves, tribal members were keen to preserve them due to their religious significance.
최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.293-301
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2012
Quantile regression proposed by Koenker and Bassett (1978) is a statistical technique that estimates conditional quantiles. The advantage of using quantile regression is the robustness in response to large outliers compared to ordinary least squares(OLS) regression. A regression tree approach has been applied to OLS problems to fit flexible models. Loh (2002) proposed the GUIDE algorithm that has a negligible selection bias and relatively low computational cost. Quantile regression can be regarded as an analogue of OLS, therefore it can also be applied to GUIDE regression tree method. Chaudhuri and Loh (2002) proposed a nonparametric quantile regression method that blends key features of piecewise polynomial quantile regression and tree-structured regression based on adaptive recursive partitioning. Lee and Lee (2006) investigated wage determinants in the Korean labor market using the Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). Following Lee and Lee, we fit three kinds of quantile regression tree models to KLIPS data with respect to the quantiles, 0.05, 0.2, 0.5, 0.8, and 0.95. Among the three models, multiple linear piecewise quantile regression model forms the shortest tree structure, while the piecewise constant quantile regression model has a deeper tree structure with more terminal nodes in general. Age, gender, marriage status, and education seem to be the determinants of the wage level throughout the quantiles; in addition, education experience appears as the important determinant of the wage level in the highly paid group.
Flow around a small white fir tree was investigated with varying the length of the bottom trunk (hereafter referred to as bottom gap). The velocity fields around the tree, which was placed in a closed-type wind tunnel test section, were quantitatively measured using particle image velocimetry (PIV) technique. Three different flow regions are observed behind the tree due to the bottom gap effect. Each flow region exhibits a different flow structure as a function of the bottom gap ratio. Depending on the gap ratio, the aerodynamic porosity of the tree changes and the different turbulence structure is induced. As the gap ratio increases, the maximum turbulence intensity is increased as well. However, the location of the local maximum turbulence intensity is nearly invariant. These changes in the flow and turbulence structures around a tree due to the bottom gap variation significantly affect the shelter effect of the tree. The wind-speed reduction is increased and the height of the maximum wind-speed reduction is decreased, as the gap ratio decreases.
전자 문서의 급속한 증가로 인하여 자동 문서 분류의 필요성도 증가하고 있다. 기존의 문서 분류 방법들은 대개 문서를 단어의 집합으로 간주하여 기계 학습의 방법을 그대로 적용하거나 악간의 변형을 가한 방법들이 대부분이다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 분야에서 사용되는 FP-Tree 구조를 이용하여 문서내의 문장들의 패턴을 저장하고 이를 사용하여 문서를 분류하는 방법(FPTC)을 제시한다. 또한 FP-Tree를 이용한 방법에 상호 정보량과 문장별 엔트로피를 적용하여 분류 정확도를 높이는 방법 그리고 각각의 실험 결과와 함께 다른 문서 분류 알고리즘과 비교 분석한 결과를 살펴보기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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