• Title/Summary/Keyword: 벡터모델

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내용기반 웹 서비스 검색 엔진의 개발

  • Son, Seung-Beom;Lee, Gyu-Cheol
    • Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.656-699
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    • 2006
  • 웹 서비스는 사용자가 다양한 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식을 가지는 서비스를 개발하는데 있어 보다 효과적이고 단일화된 방법을 제공한다. 웹 서비스에서 인터페이스 정의와 교환 메시지 형식은 WSDL 통해 정의되며, 이 WSDL 문서를 통해 이용할 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식을 파악하여 빠르게 해당 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 이러한 웹 서비스의 등록과 검색을 위해서는 레지스트리 방식을 이용한다. 개발된 서비스에 관한 설명 정보는 서비스 제공자에 의해 작성되어 레지스트리에 등록되며, 서비스 요청자는 레지스트리로부터 필요한 서비스를 검색하여 이용한다. UDDI는 웹 서비스를 위한 분산 레지스트리 표준으로 웹 서비스를 위한 등록과 검색 메커니즘을 제공한다. UDDI에서 지원하는 검색 메커니즘은 크게 키워드 검색과 비즈니스와 서비스에 대한 카테고리별 검색으로 구분된다. 키워드 기반 검색은 SQL LIKE 연산을 통해 비즈니스와 서비스의 이름에 대하여 부분 문자열이 일치하는지 검사하는 방식으로 이루어진다. 이러한 UDDI 의 키워드 기반 검색은 등록된 서비스의 이름 이외의 내용 정보에 대한 검색을 지원하지 못하므로 효과적인 검색을 지원하지 못하는 단점을 가진다. 또한 UDDI는 WSDL 문서의 내용에 대한 검색은 지원하지 못하는 단점을 가진다. 이에 따라 현대의 서비스 검색은 서비스의 이름에 대한 검색만을 지원한다. 이러한 현재의 웹 서비스 검색에서의 문제점을 해결하기 위해서는 UDDI 에 등록된 설명 정보와 WSDL 문서 모두에 대한 내용 기반의 검색을 지원하고 검색 결과를 순위화 (ranking)하여 제시할 수 있는 검색 엔진이 요구된다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결할 수 있도록 내용 기반 검색을 지원할 수 있는 웹 서비스를 위 한 검색 엔진을 제안한다. 제안한 검색 엔진은 UDDI 등록 정보에 대하여 내용 기반 검색을 수행할 수 있도록 벡터 공간 모델을 활용한 유사도 비교 방법을 이용한다. 또한 UDDI 등록 정보 외에 실질 적인 서비스의 인터페이스와 교환 메시지 형식에 대한 비교의 수행을 위하여 WSDL 문서에 대한 유사도 비교를 수행한다. 유사도 측정시 UDDI 등록 정보와 WSDL 문서와 같은 계층적인 문서 구조를 검색 결과에 반영할 수 있는 방법을 지원한다. 지원하는 검색 방법은 두 가지로 키워드 검색과 함께 텀플릿 검색을 지원한다. 템플릿 검색은 서비스의 등록 정보 외에 인터페이스 정의가 얼마나 일치하는지를 비교하기 위해 WSDL 문서에 대한 유사도를 비교할 수 있도록 한다. 이러한 검색의 지원을 통해 제안한 웹 서비스를 위한 검색 엔진은 기존의 레지스트리를 이용한 검 색 방법보다 정확한 검색 결과를 제공한다.

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Lip-reading System based on Bayesian Classifier (베이지안 분류를 이용한 립 리딩 시스템)

  • Kim, Seong-Woo;Cha, Kyung-Ae;Park, Se-Hyun
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.25 no.4
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    • pp.9-16
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    • 2020
  • Pronunciation recognition systems that use only video information and ignore voice information can be applied to various customized services. In this paper, we develop a system that applies a Bayesian classifier to distinguish Korean vowels via lip shapes in images. We extract feature vectors from the lip shapes of facial images and apply them to the designed machine learning model. Our experiments show that the system's recognition rate is 94% for the pronunciation of 'A', and the system's average recognition rate is approximately 84%, which is higher than that of the CNN tested for comparison. Our results show that our Bayesian classification method with feature values from lip region landmarks is efficient on a small training set. Therefore, it can be used for application development on limited hardware such as mobile devices.

Extracting Alternative Word Candidates for Patent Information Search (특허 정보 검색을 위한 대체어 후보 추출 방법)

  • Baik, Jong-Bum;Kim, Seong-Min;Lee, Soo-Won
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.4
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    • pp.299-303
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    • 2009
  • Patent information search is used for checking existence of earlier works. In patent information search, there are many reasons that fails to get appropriate information. This research proposes a method extracting alternative word candidates in order to minimize search failure due to keyword mismatch. Assuming that two words have similar meaning if they have similar co-occurrence words, the proposed method uses the concept of concentration, association word set, cosine similarity between association word sets and a ranking modification technique. Performance of the proposed method is evaluated using a manually extracted alternative word candidate list. Evaluation results show that the proposed method outperforms the document vector space model in recall.

Parameter Estimation of Chiu's Two Dimensional Velocity Distribution Equations (Chiu-2차원 유속분포식의 매개변수 추정)

  • Kim, Yongseok;Yang, Sungkee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.366-366
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    • 2017
  • 하천의 유량관측 자료는 지표수자원의 확보와 수공구조물의 설계를 위해 가장 기초적인 수문자료로써 정밀하고 지속적인 관측을 요구한다. 최근 유량 관측법은 접촉식 유속측정 방법의 단점을 보완한 전자파 표면유속계나 영상분석기법을 적용한 표면영상유속계(SIV)가 활용되고 있다. 이들 관측장비는 표면유속 관측법에 의해 유량을 측정하므로 보다 정밀한 유량자료를 확보하기 위해서는 측정 영역의 표면유속과 단면의 평균유속에 대한 해석이 필요하다. 이 연구에서는 제주도 남부지역에 위치한 강정천을 대상으로 2011년 7월부터 2015년 6월 까지 월 1~2회 현장관측한 ADCP 자료를 활용하여 Chiu(1987)가 제안한 2차원 유속분포식의 매개변수를 추정하여 정밀한 유량을 산정하였다. 또한 표면영상유속계(SIV)로 산정된 표면유속을 Chiu-2 차원 유속분포식에서 평균유속으로 환산하여 기존의 표면유속을 일률적으로 적용한 수심평균유속 환산계수인 0.85의 적용 값과 비교 분석하였다. 대상하천의 현장에서 72회 관측된 ADCP 자료를 활용하여 각각의 최대유속과 평균유속을 분석하고 엔트로피 계수(M)를 산정한 결과와 유속의 공간적 분포를 모델링하기 위해 제시되는 $_{urf}$를 산정하였으며, 산정된 계수 값을 이용하여 표면유속을 계산한 결과와 ADCP의 관측된 표면유속의 $^2$는 0.874로 나타났다. 이러한 결과는 Chiu-2차원 유속분포식을 연구대상하천에 적용하는 과정에서 추정되는 매개변수의 평균값 사용에 대한 타당성을 보여준다. 이 후 추정된 하천매개변수를 하천현장에 적용성 확인을 위해 강정천의 동일 관측지점에서 표면영상유속계(SIV)를 사용한 표면유속과 유량을 산정함과 동시에 ADCP에 의한 유속 및 유량과 비교 분석하였다. 표면영상유속계(SIV)로 분석된 유속 벡터를 Chiu-2차원 유속분포식에 적용하여 산정된 유량과 기존의 수심평균유속환산계수 0.85를 적용한 유량은 각각 $0.7171m^3/s$과 0$0.5758m^3/s$였다. ADCP 평균유량 $0.6664m^3/s$과의 오차율은 각각 7.63%, 13.64%로 나타나 Chiu-2차원 유속분포식을 적용한 유량이 수심평균유속환산계수 0.85를 적용한 유량에 비해 작은 오차율을 보였다.

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A study on Energy Conversion through Torque Control of IPMSM in EV Powertrain (EV 파워트레인에서 IPMSM의 토크 제어를 통한 에너지 변환에 관한 연구)

  • Baek, Soo-Whang
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.16 no.5
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    • pp.845-850
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    • 2021
  • In this study, the energy conversion characteristics and design of electric vehicle (EV: Electric Vehicle) powertrain were performed. An interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) was targeted as a power source for the EV powertrain, and control was performed. In order to drive the IPMSM, two regions are considered: a constant torque and a constant output (field-weakening) region. The design of the control system for IPMSM was constructed based on the d-q reference frame (vector control). To determine the static characteristics of motor torque appearing in two areas of IPMSM, a torque control system and a d axis current control system of IPMSM were implemented and proposed. Matlab-Simulink software was used for characteristic analysis. Finally, by applying IPMSM to the powertrain model under the actual EV vehicle level conditions, simulation results of the proposed control system were performed and characteristics were analyzed.

A Study of Automatic Recognition on Target and Flame Based Gradient Vector Field Using Infrared Image (적외선 영상을 이용한 Gradient Vector Field 기반의 표적 및 화염 자동인식 연구)

  • Kim, Chun-Ho;Lee, Ju-Young
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.49 no.1
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    • pp.63-73
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    • 2021
  • This paper presents a algorithm for automatic target recognition robust to the influence of the flame in order to track the target by EOTS(Electro-Optical Targeting System) equipped on UAV(Unmanned Aerial Vehicle) when there is aerial target or marine target with flame at the same time. The proposed method converts infrared images of targets and flames into a gradient vector field, and applies each gradient magnitude to a polynomial curve fitting technique to extract polynomial coefficients, and learns them in a shallow neural network model to automatically recognize targets and flames. The performance of the proposed technique was confirmed by utilizing the various infrared image database of the target and flame. Using this algorithm, it can be applied to areas where collision avoidance, forest fire detection, automatic detection and recognition of targets in the air and sea during automatic flight of unmanned aircraft.

Analysis and Application of Power Consumption Patterns for Changing the Power Consumption Behaviors (전력소비행위 변화를 위한 전력소비패턴 분석 및 적용)

  • Jang, MinSeok;Nam, KwangWoo;Lee, YonSik
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.25 no.4
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    • pp.603-610
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    • 2021
  • In this paper, we extract the user's power consumption patterns, and model the optimal consumption patterns by applying the user's environment and emotion. Based on the comparative analysis of these two patterns, we present an efficient power consumption method through changes in the user's power consumption behavior. To extract significant consumption patterns, vector standardization and binary data transformation methods are used, and learning about the ensemble's ensemble with k-means clustering is applied, and applying the support factor according to the value of k. The optimal power consumption pattern model is generated by applying forced and emotion-based control based on the learning results for ensemble aggregates with relatively low average consumption. Through experiments, we validate that it can be applied to a variety of windows through the number or size adjustment of clusters to enable forced and emotion-based control according to the user's intentions by identifying the correlation between the number of clusters and the consistency ratios.

A Study on Speed Variable Proportional Resonant Current Controller of Single-Phase PMSM (단상 영구자석 동기전동기의 속도 가변형 비례공진 전류제어에 관한 연구)

  • Lee, Won-Seok;Hwang, Seon-Hwan;Park, Jong-Won
    • Journal of IKEEE
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    • v.24 no.4
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    • pp.954-960
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    • 2020
  • This paper proposes a speed variable proportional resonant current control method for a single-phase permanent magnet synchronous motor(PMSM). Due to the electromagnetic characteristics of a single-phase PMSM, negative and zero torques are generated in the part corresponding to the phase difference between the stator current and the back electromotive force. In addition, overcurrent limitation is required because of the low stator resistance and inductance in sensorless operation. When using the vector control for current control of single-phase PMSM under these conditions, processes of coordinate transformation, inverse coordinate transformation, and generation of virtual dq-axis components are required. However, the proposed variable speed proportional resonant current control method does not need the coordinate transformation used for AC motors. In this paper, we have confirmed stable maneuverability by using variable proportional resonant current control algorithm, and proposed sensorless control based on a mathematical model of a single-phase PMSM without a position sensor when reaching a constant speed. The usefulness of the current control method was verified through several experiments.

Comparison of CT Exposure Dose Prediction Models Using Machine Learning-based Body Measurement Information (머신러닝 기반 신체 계측정보를 이용한 CT 피폭선량 예측모델 비교)

  • Hong, Dong-Hee
    • Journal of radiological science and technology
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    • v.43 no.6
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    • pp.503-509
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    • 2020
  • This study aims to develop a patient-specific radiation exposure dose prediction model based on anthropometric data that can be easily measurable during CT examination, and to be used as basic data for DRL setting and radiation dose management system in the future. In addition, among the machine learning algorithms, the most suitable model for predicting exposure doses is presented. The data used in this study were chest CT scan data, and a data set was constructed based on the data including the patient's anthropometric data. In the pre-processing and sample selection of the data, out of the total number of samples of 250 samples, only chest CT scans were performed without using a contrast agent, and 110 samples including height and weight variables were extracted. Of the 110 samples extracted, 66% was used as a training set, and the remaining 44% were used as a test set for verification. The exposure dose was predicted through random forest, linear regression analysis, and SVM algorithm using Orange version 3.26.0, an open software as a machine learning algorithm. Results Algorithm model prediction accuracy was R^2 0.840 for random forest, R^2 0.969 for linear regression analysis, and R^2 0.189 for SVM. As a result of verifying the prediction rate of the algorithm model, the random forest is the highest with R^2 0.986 of the random forest, R^2 0.973 of the linear regression analysis, and R^2 of 0.204 of the SVM, indicating that the model has the best predictive power.

Experimental Analysis for Core Losses Prediction in Electric Machines by Using Soft Magnetic Composite (복합 연자성 소재의 전동기 코어손실 예측을 위한 실험적 분석)

  • Park, Eui-Jong;Kim, Yong-Jae
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.16 no.3
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    • pp.471-476
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    • 2021
  • Soft magnetic composite (SMC) materials based on powder metallurgy have a number of advantages over the conventional electrical steel sheets commonly used in electric machines. Thus, technologies related to these materials have shown significant improvement in recent years. In general, SMCs are magnetically isotropic owing to the shape of the powder, which makes them suitable for the construction of electric machines with three-dimensional flux and complex structures. However, the materials with isotropic magnetic properties (such as SMCs) have complex vector hysteresis; thus, it is very difficult to predict accurate loss properties. Therefore, we manufactured ring-type specimens of electrical steel sheets and SMC, which analyzed their magnetic properties according to the specimen size, and performed the electromagnetic field analysis of a high-speed permanent magnet (PM) motor driven at 800 Hz or higher using the measured magnetic information to compare the core loss of the motor. The reliability of this paper has been verified by measuring the efficiency after manufacturing the motor.