One of the typical methods to design a codebook is K-means algorithm. This algorithm has the drawbacks that converges to a locally optimal codebook and its performance is mainly decided by an initial codebook. D. Lee's method is almost same as the K-means algorithm except for a modification of a distance value. Those methods have a fixed distance value during all iterations. After many iterations. because the distance between new codevectors and old codevectors is much shorter than the distance in the early stage of iterations, the new codevectors are not affected by distance value. But new codevectors decided in the early stage of learning iterations are much affected by distance value. Therefore it is not appropriate to fix the distance value during all iterations. In this paper, we propose a new algorithm using each different distance value between codevectors for a limited iterations in the early stage of learning iteration. In the experiment, the result show that the proposed method can design better codebooks than the conventional K-means algorithms.
CMMI를 적용하여 프로젝트 관리 시스템을 구성하고 산출물 관리를 위해 마르미-III의 산출물 제작에 관한 내용을 추가하여 소규모 기업에서 프로젝트 착수단계에서 완료단계까지 전체 Life Cycle공정을 관리할 수 있고 필수적인 수행활동과 생성되는 작업산출물들을 정의하고 관리하는 자동화 시스템을 제공하고자 한다. CMMI와 마르미-III에 대하여 알아보고 ML2-PMS에서 적용한 방법과 처리 등을 알아보고 모듈식 구성을 통하여 수정과 추가, 삭제등이 용이한 시스템의 구성을 알아보고자 한다.
본 논문에서는 강수 자료의 예측에 사용되는 3-모수 카파 분포(KD3)에서의 모수 추정 방법을 알아보고 시뮬레이션을 통하여 모수 추정 방법에 따른 성능을 비교해 보았다. 이 분포의 모수 $\alpha,\;\beta,\;\mu$를 추정하기 위하여 적률추정법(MME), L-적률 추정법(LME), 최우추정법(MLE)을 적용하였다. 소표본의 경우뿐만 아니라 대표본의 경우에도 시뮬레이션을 통하여 추정법들의 성능을 비교하였다. 적률 추정법과 L-적률 추정법에서는 제약조건 하에서의 1차원 Newton-Raphson방법을 수정하여 이용하였다. MSE를 기준으로 한 시뮬레이션 결과, KD3의 모수 추정에 있어서 표본의 크기가 100보다 작으면 LME의 적용을 추천하고 표본의 크기가 100이상이면 MLE를 추천한다.
This study deals with the TE(Transmission Error) of gear tooth profile by modifying a profile and lead of a surface of tooth. First, we experimentally confirmed that the TE is a synthesis of the sliding velocity between both gears. Since various types of TE appear in the experiments, we introduced definition of transmission error and the optimism design by modifying a surface parameters. The test stand's performance is then evaluated through a series of multiple torque transmission error tests. Comparisons are made between data recorded before and after the test stand's redesign, and subsequently repeatability studies are performed to verify the veracity of the measured data. Finally, the experimental results are compared to the analytical predictions of two different gear analysis programs.
기존의 방법보다 우수한 성능의 코드북을 설계할 수 있는 방법을 제시한다. 기존 방법에서는 학습 반복에 의하여 얻어지는 새로운 벡터가 분할된 영역의 중심벡터가 되지만, 제안된 방법에서는 학습 반복의 초기에는 새로운 벡터와 전 벡터간의 거리에 의하여 조절되는 벡터이다. 실험 결과는 제안된 방법에 의하여 얻어지는 코드벡터가 국부적으로 기존의 방법보다 더 최적인 코드북을 구성할 수 있음을 보인다.
전역조명기법(global illumination)중에서 난반사(diffuse reflection) 객체들 사이의 관계를 효과적으로 표현하는 래디오시티(radiosity)방법은 객체들 사이의 에너지 교환에 에너지 평형 상태를 모델링 한다. 그러나 래디오시티는 많은 계산량으로 인해 실시간 활용에는 적합하지 않았다. 최근 장면생성에 걸리는 소요시간을 크게 단축시킬 수 있는 비용대비 고성능의 그래픽스 하드웨어(GPU)를 이용한 방법들이 제안되고 있다. 객체들 사이에서 교환되는 에너지는 래디언스(radiance)로 표현이 가능하며, 이러한 래디언스는 대상 장면에서 취득한 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 래디언스 맵을 구성해서 얻을 수 있다. 이를 기반으로 대상장면의 조명환경을 구성하면 대상장면의 복잡도와는 별개로 빠르고 사실적인 합성장면을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 G. Coombe 등이 제안한 점진적 세분(progressive refinement) 알고리즘을 수정하여 래디언스 맵을 이용할 수 있도록 하였으며, 각 텍셀(texel)설정 및 보간(interpolation) 적용 등에 따른 실험 결과를 얻고 분석하였다. 구현된 방법은 이후 영상기반 재조명과 그래픽스 하드웨어를 이용한 영상합성 기술로 영화, 애니메이션, 가상현실, 게임 등에 다양하게 활용될 예정이다.
지점 강우 과정을 물리적으로 모형화하였다. 모형의 입력 변수는 지상의 기상 변수이다. 모형의 성분은 관측치와 구름 물리학의 선행 연구를 토대로 매개 변수화되었다. 특별히 강조되는 것은 집적 효율을 평가하는 것이다. 수정 비대칭 모형의 수운적 크기 분포 함수를 적용한 결과 그 모형은 호우에 적합하였다. 모형에 포함된 주요 매개변수는 최적화 기법에 의하여 평가하였다. 강우 강도는 평가된 매개변수의 중앙값을 사용하여 예측하였다.
현재 인터넷 환경에서 크래킹은 보편화되어 있다. 이러한 크래킹을 탐지하거나 방어하기 위한 기법들은 대부분 기존의 불법 침입 유형을 분석하여 대응 알고리즘을 개발하는 것이 대부분이다. 현재 알려진 침입 탐지 기법은 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류할 수 있는데, 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 화률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 본 연구에서는 상태전이 기반의 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 의사결정지원시스템에서 많이 적용한 연관 마이닝 기법을 여러 가지 불법 침입과 연관된 상태 정보를 분석할 수 있는 수정된 상태전이 알고리즘을 제시한다.
최근 들어서 생물학, 건설, 토목, 의학, 화학, 항공 등 다양한 과학 분야에서 효율적인 공동 연구를 돕기 위해서 그리드 기반 데이터 통합을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 각 분야에서 사용하는 이질적인 형식의 데이터를 원활히 통합하는 것은 매우 어려운 문제이다. 이러한 측면에서, XML은 이질적인 시스템 간 데이터 공유의 수단으로서 광범위하게 사용되고 있으나, 데이터를 의미적으로 통합하는데 에는 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 그리드 환경에서 XML Schema 에 기반을 둔 이질적인 데이터 소스들을 의미적으로 통합하고 검색하는 방법으로서 RDF/RDFS 기반의 온톨리지 매핑을 통한 통합 검색 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 특히 데이터를 XML Schema를 이용해서 표현하기 때문에 원래 데이터소스에 대한 수정 없이도, XML Schema 기반의 구조적 검색뿐 아니라, 온톨로지 기반의 의미적인 데이터 통합 및 검색을 가능하게 한다. 우리는 이 방법을 토목 분야의 시스템에 적용하여 검증하였다.
This study deals with the Transmission Error of gear tooth profile by modifying a Profile and lead of a surface of Tooth. First, we experimentally confirmed that the Transmission Error is a synthesis of the sliding Velocity between both gears. Since various types of Transmission errors appear in the experiments, we introduced definition of Transmission Error and The Optimism Design by modifying a surface parameters The test stand's performance is then evaluated through a series of multiple torque transmission error tests. Comparisons are made between data recorded before and after the test stand's redesign, and subsequently repeatability studies are performed to verify the veracity of the measured data. Finally, the experimental results are compared to the analytical predictions of two different gear analysis programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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