Most of the data sets to which the conventional discriminant rules have been applied contain only those which belong to one and only one class among the classes of interest. However the extension of the bivalence to multivlaence like Fuzzy concepts strongly influence the traditional view that an object must belong to only class. Thus the goal of this paper is to develop new discriminant rules which can handle the data each object of which may belong to moer than two classes with certain degrees of belongings. A calibration model is used for the relationship between the feature vector of an object and the degree of belongings and a Bayesian inference is made with the Metropolis algorithm on the degree of belongings when a feature vector of an object whose membership is unknown is given. An evalution criterion is suggested for the rules developed in this paper and comparision study is carried using two training data sets.
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.
The thrust vector control using a fluidic counterflow concept is achieved by applying a vacuum to a slot adjacent to a primary jet which is shrouded by a suction collar. The vacuum produces a secondary reverse flowing stream near the primary jet. The shear layers between the two counterflowing streams mix and entrain mass from the surrounding fluid. The presence of the collar inhibits mass entrainment and the flow near the collar accelerates causing a drop in pressure on the collar. For the vacuum asymmetrically applied to one side of the nozzle, the jet will vector toward the low-pressure region. The present study is performed to investigate the effectiveness of thrust vector control using the fluidic counterflow concept. A computational work is carried out using the two-dimensional, compressible Navier-Stokes equations, with several kinds of turbulence models. The computational results are compared with the previous experimental ones. It is found that the present fluidic counterflow concept is a viable method to vector the thrust of a propulsion system.
This qualitative research provides a situation model, which is designed for promoting learning of eigenvalue and eigenvector. This study also demonstrates the usefulness of the model through a small groups discussion. Particularly, participants of the discussion were asked to decide the numbers of milk cows in order to make constant amounts of cheese production. Through such discussions, subjects understood the notion of eigenvalue and eigenvector. This study has following implications. First of all, the present research finds significance of situation model. A situation model is useful to promote learning of mathematical notions. Subjects learn the notion of eigenvalue and eigenvector through the situation model without difficulty. In addition, this research demonstrates potentials of small groups discussion. Learners participate in discussion more actively under small group debates. Such active interaction is necessary for situation model. Moreover, this study emphasizes the role of teachers by showing that patience and encouragement of teachers promote students' feeling of achievement. The role of teachers are also important in conveying a meaning of eigenvalue and eigenvector. Therefore, this study concludes that experience of learning the notion of eigenvalue and eigenvector thorough situation model is important for teachers in future.
직접토크제어(DTC)가 빠른 포크 응답을 가지고있다는 것은 널리 알려진 사실이다. 이것은 기존의 벡터 제어와는 달리 공간 전압벡터에 의해 직접적으로 토크와 자속이 제어되기 때문이다. 이로 인해 직접토크제어 기법은 그것이 도입되어진 1980년대 중반 이래로 노크의 빠른 응답을 필요로 하는 분야에 점차적으로 적용되어져 왔다. 하지만 이런 장점에도 불구하고 직접토크제어는 히스테리시스 밴드, 속도 그리고 전동기 파라메타의 변화에 따른 스위칭 주파수의 변화와 토크 리플의 증가, 좋은 성능을 위한 높은 제어 주기 등의 몇 가지 단점을 가지고 있었다. 그래서 DTC의 단점들을 해결하기 위해 여러 연구들이 이루어져 왔다. 본 논문에서는 이들 단점들 중 하나인 토크리플을 개선하려한다. 다른 논문들에서도 일정 주파수를 가지는 여러 제어 기법을 사용하여 직접토크제어의 단점을 해결하려 했지만 너무 복잡하고 큰 성능을 나타내지 못했으며 몇몇 논문들은 오히려 직접토크제어의 장점인 빠른 응답성을 잃는 결과도 가져왔다. 그래서 본 논문은 간단한 개념을 가지고 토크리플을 줄이며 일정 스위칭 주파수를 가지므로 DSP를 사용하여 제어하기 용이한 직접토크제어기법을 제안하려 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.317-320
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2016
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.15
no.2
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pp.209-218
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2002
The Vector Random Decrement technique has been developed as an efficient method for transforming ambient responses into free decays of linear structures. It is shown that the VRD functions nay contain as much information about the modes as the really measured free decay responses. In this paper, the theory of the VRD technique is extended by applying the concept of the mode shape ratio into the Ibrahim Time Domain modal parameter identification algorithm. The VRD function is not shifted in the correction procedures for constant time shifts of the proposed VRD technique. Thus, a number of points equal to the largest of the time shifts used in the vector triggering condition are not deleted. In the VRD functions, any influence of the input to the system is averaged out. The proposed technique is compared with the traditional VRD technique by assessment of the modal parameters. The applicability of the VRD technique has been justified through a simulation study and a study of the response of a laboratory beam model subject to ambient loads.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.4
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pp.14-23
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2011
In this paper, a 7-bit 2GSPS folding/interpolation A/D Converter(ADC) with a Self-Calibrated Vector Generator is proposed. The ADC structure is based on a folding/interpolation architecture whose folding/interpolation rate is 4 and 8, respectively. A cascaded preprocessing block is not only used in order to drive the high input signal frequency, but the resistive interpolation is also used to reduce the power consumption. Based on a novel self-calibrated vector generator, further, offset errors due to device mismatch, parasitic resistors. and parasitic capacitance can be reduced. The chip has been fabricated with a 1.2V 0.13um 1-poly 7-metal CMOS technology. The effective chip area including the calibration circuit is 2.5$mm^2$. SNDR is about 39.49dB when the input frequency is 9MHz at 2GHz sampling frequency. The SNDR is improved by 3dB with the calibration circuit.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.9
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pp.965-970
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2014
In an effort to improve the convergence speed in k-means clustering, we introduce the notion of the birds' movement in a flock. Their motion is characterized by the observation that each bird runs after his nearest neighbor. We utilize this feature in clustering procedure. Once the class of a vector is determined, then a number of vectors in the vicinity of it are assigned to the same class. Experiments have shown that the required number of iterations for termination is significantly lower in the proposed method than in the conventional one. Furthermore, the time of calculation per iteration is more than 5% shorter in the proposed case. The quality of the clustering, as determined from the total accumulated distance between the vector and its centroid vector, was found to be practically the same. It might be phrased that we may acquire practically the same clustering result with shorter computational time.
In this paper, recently, it is described to the piezoelectric transformer technology develops, because it was have to favorable characteristics such as electromagnetic-noise free, compact size, higher efficiency, and superior power density, flux linkage, noiseless, etc. its resonance frequency was used to output waveform of a sine wave. A rotor speed identification method of induction motor based on the theory of flux model reference adaptive system(FMRAS). The estimator execute the rotor speed identification so that the vector control of the induction motor may be achieved. The improved auxiliary variable of the model are introduced to perform accurate rotor speed estimation. The control system is composed of the PI controller for speed control and the current controller using space voltage vector PWM techniuqe and DC-DC converter. High speed calculation and processing for vector control is carried out by digital signal one chip microprocessor. Validity of the proposed control method is verified through simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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