양자게이트 행렬은 치수가 r, 제어상태벡터 수가 n 및 표적상태벡터 수가 1인 경우에 $r^{n+1}{\times}r^{n+1}$ 차원 행렬이므로 n 증가에 따른 행렬 크기는 지수 함수적 증가 특성을 갖는다. 만약 제어상태벡터의 경우 수가 $2^n$이라면 $2^n-1$ 경우는 입력이 출력에 보전되는 단위행렬의 항등연산이고, 오직 한 개의 제어상태벡터 연산만이 표적상태벡터에 대한 유니터리 연산이다. 본 논문은 행렬차원 증가에 결정적 기여를 하는 $2^n-1$개의 단위행렬 연산을 한 동작의 산술멱승 연산으로 대체할 수 있는 새로운 함수 임베딩 방법을 제안한다. 제안한 함수 임베딩 방법은 다치 임계값을 갖는 2진 리터럴 스위치를 사용하므로 범용 하이브리드 MCU 게이트를 $r{\times}r$ 유니터리 행렬로 실현할 수 있다.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제3권2호
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pp.81-89
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1999
This study estimates the correlation dimensions of the land-sea breeze phenomenon, that has a clear diurnal cycle, in order to gain a more detailed understanding of this phenomenon. The data adopted include north-south wind velocity component(v) and temperature(T) time series that were observed at Kimhae Airport and Inje University over a period of 5 days, from the 4th to the 8th of August, 1994. The embedding phase space of the time series were reconstructed from 2 to 14 dimensions, and the correlation dimensions of the attractors were then estimated. The results show that the land-sea breeze phenomenon exhibits a deterministic chaos with non-integer correlation dimension values between 2 and 3. Accordingly, 3 is the minimum number of independent variables required to model the dynamics of the landsea breeze phenomenon in the Kimhae area. Since the saturated embedding dimension, when the correlation dimension remains unchanged, is larger for the wind velocity v-component than for temperature, this indicates that wind velocity is susceptible to topology.
The ultrasonic test is recognized for its significance as a non-destructive testing method to detect volume defects such as porosity and incomplete penetration which reduce strength in the weld zone. This paper illustrates the defect detection in the weld zone of ferritic carbon steel using ultrasonic wave and the evaluation of pattern recognition by chaotic feature extraction using time series signal of detected defects as data. Shown in the time series data were that the time delay was 4 and the embedding dimension was 6 which indicate the geometric dimension of the subject system and the extent of information correlation. Based on fractal dimension and lyapunov exponent in quantitative chaotic feature extraction, feature value of 2.15, 0.47 is presented for porosity and 2.24, 0.51 for incomplete penetration The precision rate of the pattern recognition is enhanced with these values on the total waveform of defect signal in the weld zone. Therefore, we think that the ultrasonic pattern recognition method of weld zone defects of ferritic carbon steel by ultrasonic-chaotic feature extraction proposed in this paper can boost precision rate further than the existing method applying only partial waveform.
본 연구의 목적은 NOS 관련 주제를 대상으로 컴퓨터가 얼마나 효율적이고 타당하게 학습할 수 있는지에 대하여 정성적으로 탐색하고자 한 연구이다. 이를 위해 NOS와 관련되는 문헌(논문초록 920편)을 중심으로 말뭉치를 구성하였으며, 최적화된 Word2Vec (CBOW, Skip-gram)모델의 인자를 확인하였다. 그리고 NOS의 4가지 영역(Inquiry, Thinking, Knowledge, STS)에 따라 단어수준 워드임베딩 모델 비교평가를 수행하였다. 연구 결과, 선행연구와 사전 성능 평가에 따라 CBOW 모델은 차원 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 100, 맥락범위 1로 결정되었으며, Skip-gram 모델은 차원수 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 200, 맥락범위 3으로 결정되었다. NOS의 4가지 영역에 적용하여 확인한 모델별 유사도가 높은 단어의 종류는 Skip-gram 모델이 Inquiry 영역에서 성능이 좋았다. Thinking 및 Knowledge 영역에서는 두 모델별 임베딩 성능 차이는 나타나지 않았으나, 각 모델별 유사도가 높은 단어의 경우 상호 영역 명을 공유하고 있어 제대로 된 학습을 하기 위해 다른 모델의 추가 적용이 필요해 보였다. STS 영역에서도 지나치게 문제 해결과 관련된 단어를 나열하면서 포괄적인 STS 요소를 탐색하기에 부족한 임베딩 성능을 지닌 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 NOS 관련 주제를 컴퓨터에게 학습시켜 과학교육에 활용할 수 있는 모델과 인공지능 활용에 대한 전반적인 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 다양한 워드 임베딩 모델(word embedding model)들과 하이퍼 파라미터(hyper parameter)들을 조합하였을 때 특정 영역에 어떠한 성능을 보여주는지에 대한 연구이다. 3 가지의 워드 임베딩 모델인 Word2Vec, FastText, Glove의 차원(dimension)과 윈도우 사이즈(window size), 최소 횟수(min count)를 각기 달리하여 총 36개의 임베딩 벡터(embedding vector)를 만들었다. 각 임베딩 벡터를 Fast and Accurate Dependency Parser 모델에 적용하여 각 모들의 성능을 측정하였다. 모든 모델에서 차원이 높을수록 성능이 개선되었으며, FastText가 대부분의 경우에서 높은 성능을 내는 것을 알 수 있었다.
The correlation dimension can provide some intrinsic Information of an underlying dynamic system by reconstructing measured nonlinear time series. The vibration signals measured from a rotor with different clearance sizes between shaft and bushing were analyzed using the correlation dimension. The results showed that the correlation dimension can identify the size of the clearance of a rotor and the lubricating condition, which can not be analyzed by frequency spectrum or wavelet. The magnitude of the correlation dimension became smaller as the clearance larger and as the lubrication condition better.
The correlation dimension of a nonlinear method for the diagnosis on the clearance of rotating machinery is introduced in this paper. The correlation dimension can provide some intrinsic information of an underlying dynamic system by reconstructing measured scalar time series. Vibration signals measured from a rotor with different operating conditions are analyzed using the correlation dimension. The results show that the correlation dimension method can identify the magnitude of the clearance of a rotor and the lubricating condition.
This paper proposes an fill-factor algorithm that determines embedding parameters which are needed in optimal attractor reconstruction. For reliability test, using this algorithm, we reconstructs the attractor of numerical chaotic data such as Duffing equation, Lorenz equation and Rossler equation whose embedding parameters are known. Also we reconstructs the attractor of experimental data and evaluates correlation dimension. Experimental data used in this paper are 38 ECG data of AHA(American Heart Association) ECG database. For numerical chaotic data, correlation dimension and Lyapunov exponent of reconstructed attractor are very close to those of attractor using original coordinate system.
In this paper, a method for the daily maximum load forecasting which uses a chaotic time series in power system and artificial neural network. We find the characteristics of chaos in power load curve and then determine a optimal embedding dimension and delay time. For the load forecast of one day ahead daily maximum power, we use the time series load data obtained in previous year. By using of embedding dimension and delay time, we construct a strange attractor in pseudo phase plane and the artificial neural network model trained with the attractor mentioned above. The one day ahead forecast errors are about 1.4% for absolute percentage average error.
In this paper, a method for the daily maximum load forecasting which uses a chaotic time series in power system and artificial neural network. We find the characteristics of chaos in power load curve and then determine a optimal embedding dimension and delay time, For the load forecast of one day ahead daily maximum power, we use the time series load data obtained in previous year. By using of embedding dimension and delay time, we construct a strange attractor in pseudo phase plane and the artificial neural network model trained with the attractor font mentioned above. The one day ahead forecast errors are about 1.4% of absolute percentage average error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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