By optimizing the radiation protection the collective dose and individual dose could be reduced during YGN #4 $5^{th}$ outage in 2001. The collective doses for the two high radiation jobs decreased to 85% and 65% of expected doses. The proportion of workers with low dose (below 1mSv) exposure increased 4% while the proportion of workers with over 3mSv and 5mSv exposure are decreased to 2%, 1% respectively. But none is exposed over 8mSv for the annual dose. To aid decision of utilizing the robot, cost- benefit analysis was performed and reasonable point was proposed to use the robot. For the first time job, repeated ALARA meeting and mock up training were implemented to set up working procedure by identifying the trouble. To easily set up standard procedure, mockup process was videotaped and reviewed during ALARA meeting. Monitoring is a good approach to chase radiological working condition such as working time, dose rate. behavior of workers, especially for high radiation work. Those data were estimated and adjusted from the stage of work planning to mock up. At the stage of actual work the monitoring data were compared to the estimation and recorded to database. This database will not only be used as a powerful tool for dose optimization at the following outage but also as a guideline to dose constraint set up for optimization for each specific situation.
Predicting RNA secondary structure as accurately as possible is very important in functional analysis of RNA molecules. However, different prediction methods and related parameters including terminal GU pair of helices, minimum length of helices, and free energy systems often give different prediction results for the same RNA sequence. Then, which structure is more important than the others? i.e. which combinations of the methods and related parameters are the optimal? In order to investigate above problems, first, three prediction methods, namely, random stacking of helical regions (RS), helical regions distribution (HD), and Zuker's minimum free energy algorithm (ZMFE) were compared by taking 1139 tRNA sequences from Rfam database as the samples with different combinations of parameters. The optimal parameters are derived. Second, Zuker's dynamic programming method for prediction of RNA secondary structure was revised using the above optimal parameters and related software BJRNAFold was developed. Third, the effects of short-range interaction were studied. The results indicated that the prediction accuracy would be improved much if proper short-range factor were introduced. But the optimal short-range factor was difficult to determine. A user-adjustable parameter for short-range factor was introduced in BJRNAFold software.
Logistics optimization problems related with vehicle routing such as warehouse locating, track scheduling, customer order delivery, wastage pickup etc. are very interesting and important issues to date. Many Vehicle Routing and Scheduling Systems (VRSS) have been developed/proposed to optimize the logistics problems. But majority of them are dedicated to a particular problem and are unable to handle the real world spatial data directly. The system developed for one problem may not be suitable for others due to inter-problem constraint variations. The constraints may include geographical, environmental and road traffic nature of the working region along with other constraints related with the problem. So the developer always needs to modify the original routing algorithm in order to fulfill the purpose. In our study, we propose a general-purpose platform by combining GIS road map and Database Management System (DBMS), so that VRSS can interact with real world spatial data directly to solve different kinds of vehicle routing problems. Using the features of our developed system, the developer can frequently modify the existing algorithm or create a new one to serve the purpose.
본 논문에서는 비선형 해석을 이용한 강뼈대 구조물의 자동화설계를 수행한다. 기하학적 비선형은 안정함수를 사용하여 고려한다. 보-기둥 부재에 대하여 전단변형 효과를 고려한다. 자동화 설계 기법으로는 직접 탐색법을 사용한다. LRFD의 상관방정식으로 각각의 부재의 상관 계수 값을 계산하여 가장 큰 상관 계수 값을 가지는 부재의 크기를 데이터베이스에서 단계별로 증가시킨다. 목적함수는 강뼈대 구조물의 중량을 사용하며, 계약조건식은 하중-저항능력, 처짐, 층간 수평변위 및 연성도를 고려한다. 2차원과 3차원 2층 강뼈대구조물에 대한 예제 해석을 수행한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.275-280
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2009
While database(DB) and information retrieval(IR) have been developed independently, there have been emerging requirements that both data management and efficient text retrieval should be supported simultaneously in an information system such as health care, customer support, XML data management, and digital libraries. The great divide between DB and IR has caused different manners in index maintenance for newly arriving documents. While DB has extended its SQL layer to cope with text fields due to lack of intact mechanism to build IR-like index, IR usually treats a block of new documents as a logical unit of index maintenance since it has no concept of integrity constraint. However, In the DB-IR integrations, a transaction on adding or updating a document should include maintenance of the posting lists accompanied by the document. Although DB-IR integration has been budded in the research filed, the issue will remain difficult and rewarding areas for a while. One of the primary reasons is lack of efficient online transactional index maintenance. In this paper, performance of a few strategies for per-document basis transactional index maintenance - direct index update, pulsing auxiliary index and posting segmentation index - will be evaluated. The result shows that the pulsing auxiliary strategy and posting segmentation indexing scheme, can be a challenging candidates for text field indexing in DB-IR integration.
많은 기법들이 XML을 릴레이션으로 매핑(mopping) 하기 위해 제안되었다. 그러나 대부분의 기법들은 XML 데이터의 의미(semantic)들을 고려하지 않았다. 이러한 의미들은 스키마를 설계하는 과정에 저장, 질의 최적화, 변경 이상 등을 체크하는 데에 매우 중요하다. 특히 함수적 종속성은 데이터베이스 이론의 중요한 부분이고, BCNF에서 관계형 테이블을 정규화하기 위한 기초를 형성한다. 이 논문은 XML 스키마 기반의 XML을 매핑하여 릴레이션으로 저장하기 위하여 함수적 종속성을 반영한 기법을 제공한다. 내용, 구조와 함께 함수적 종속성에 의해 기술된 제약조건들은 동시에 유지되며, 저장 중복성을 줄일 수 있다.
Speaker verification system performance depends on the utterance of each speaker. To verify the speaker, important information has to be captured from the utterance. Nowadays under the constraints of limited data, speaker verification has become a challenging task. The testing and training data are in terms of few seconds in limited data. The feature vectors extracted from single frame size and rate (SFSR) analysis is not sufficient for training and testing speakers in speaker verification. This leads to poor speaker modeling during training and may not provide good decision during testing. The problem is to be resolved by increasing feature vectors of training and testing data to the same duration. For that we are using multiple frame size (MFS), multiple frame rate (MFR), and multiple frame size and rate (MFSR) analysis techniques for speaker verification under limited data condition. These analysis techniques relatively extract more feature vector during training and testing and develop improved modeling and testing for limited data. To demonstrate this we have used mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and linear prediction cepstral coefficients (LPCC) as feature. Gaussian mixture model (GMM) and GMM-universal background model (GMM-UBM) are used for modeling the speaker. The database used is NIST-2003. The experimental results indicate that, improved performance of MFS, MFR, and MFSR analysis radically better compared with SFSR analysis. The experimental results show that LPCC based MFSR analysis perform better compared to other analysis techniques and feature extraction techniques.
주기억장치 데이터베이스 시스템(MMDBMS)은 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로 사용하므로, 고성능이 요구되는 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 최근, 인터넷을 중심으로 고속 데이터 처리와 함께, 보다 향상된 데이터 표현력과 보다 엄격한 데이터 일관성 보장에 대한 요구가 증대되고 있다. MMDBMS에서는 모든 데이터가 주기억장치에 상주하기 때문에, 성능에 대한 오버헤드 없이 그러한 요구를 만족시킬 수 있는 방법을 제공할 수 있다. 이들은 구체적으로 데이터를 처리하기 위한 연산과 참조 무결성과 같은 제약들로 이루어진다. 이들로 구성된 데이터 모델은 MMDBMS에서 데이터베이스의 표현력을 측정하는 중요한 컴포넌트이다. 본 논문에서는 통신 서비스의 제공에 필요한 요구들과 이를 지원하는 데이터 모델에 대해 설명한다. 다루는 주요 이슈들은 1) 포인터를 사용한 테이블간의 관계성 정의, 2) 관계성에 의한 데이터들의 항해, 3) 포인터 연산에 대한 참조 무결성 지원, 4) 죠인시 균일한 처리 시간 보장, 5) 객체지향 특성 지원, 6) 다중 테이블간 인덱스의 공유 등이다. 본 논문에서는 복잡한 응용 환경에서 이러한 이슈들을 지원할 수 있도록 설계한 데이터 모델에 대해 설명한다.
패턴 탐사에 관한 기존의 연구들[1,2,3,4,5,6,11,12,13]은 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합에 대한 위치 일반화 접근법을 사용하지 않거나 사용해도 특정 공간상의 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하므로, 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 스케줄링 경로와 같은 시공간 제약을 갖는 빈발 패턴 탐사에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사의 수행에 있어 기존의 기법들은 데이터베이스에 대한 반복 접근을 줄이기 위해 메모리 상에 패턴 트리를 생성하여 사용하므로 보다 많은 메모리 공간을 소요하게 된다. 따라서 이러한 기존 탐사 기법들의 문제점들을 해결하기 위한 보다 효율적인 패턴 탐사 기법이 필요한 실정이다. 효율적 탐사 기법을 개발하기 위하여 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합에 대한 탐사 수행 시간 및 탐사에 필요한 메모리 공간을 최소화하기 위해서 상세 수준의 데이터들을 의미있는 공간영역 정보로 변환하는 새로운 위치 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 탐사의 전처리 과정에서 $R^*$-Tree와 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)을 기반으로 이동 객체의 위치 속성들을 2차원 공간영역으로 일반화하여 이동 시퀀스를 생성함으로써 효율적인 이동 객체의 공간 이동 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.
본 논문에서는 강아치교의 고등해석과 최적설계를 수행하였다. 고등해석은 해석시에 구조계와 그에 속한 부재의 강도와 안정을 직접 고려함으로서, 해석후 개별부재의 강도검토가 필요없는 설계방법을 지칭한다. 기하학적 비선형 효과를 고려하기 위하여 안정함수를 사용하였다. 잔류응력으로 인한 점진적인 소성화를 고려하기 위하여 CRC 접선 탄성계수를 사용하였다. 탄성강성에서 완전소성강성까지 점진적인 소성화를 나타내기 위하여 포물선 함수를 사용하였다. 최적화 기법으로는 수정된 단면점증법을 사용하였다. 수정된 단면점증법은 AASHTO-LRFD의 상관방정식으로 계산된 값중에서 최대값을 가지는 부재의 크기를 단계별로 증가시키는 방법이다. 목적함수는 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력 및 처짐 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 설계결과를 기존의 연구결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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