연관규칙 탐사는 지지도와 신뢰도를 바탕으로 연관성 있는 강한 항목들을 탐사한다. 탐사된 연관규칙은 장바구니 분석 등과 같이 전자 상거래 및 대형 소매점 등의 판매 패턴에 대한 분석에 유용하게 적용될 수 있다. 이와 같은 연관규칙 탐사는 대규모로 축적되어 트랜잭션 데이터를 대상으로 하는 기법으로서 대규모 데이터에 대한 반복적 스캔연산을 수반한다. 그러므로 매우 높은 연산 부하를 안고 있으며 이로 인해 동적 환경에서 실시간 제한사항을 탐사에 대한 시도를 하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 연관규칙 탐사의 비 실시간적 제한사항을 위하여 트리거와 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제안하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제한하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 연산의 구현 모델을 제시하고 이의 구현 및 실험을 통해 성능 특성을 분석하였다.
This paper is concerned with the dynamic analysis of an underwater tracked vehicle, operating on extremely soft soil of the deep-seafloor. The vehicle is assumed as a rigid-body with 6-dof. The orientation of the vehicle is defined by four Euler parameters. To solve the motion equations of the vehicle, the Newmark numerical integrator is used in the incremental-iterative algorithm. The normalization constraint of Euler parameters is satisfied by using of a sequential updating method. The hydrodynamic force and moment are included in the tracked vehicle's dynamics. The hydrodynamic effects on the performance of tracked vehicles are investigated through numerical simulations.
A novel method for 3-dimensional dynamic analysis of marine slender structure gas been developed by using Euler parameters. The Euler parameter rotation, which is being widely used in aerospace vehicle dynamics and multi-body dynamics, has been applied to elastic structure analysis. Large deformation of flexible slender structures is described by means of Euler parameters. Euler parameter method is implemented effectively in incremental-iterative algorithm for 3D dynamic analysis. The normalization constraint of Euler parameters is efficiently satisfied by means of a sequential updating method.
본 논문에서는 동적으로 변화하는 대용량의 데이터베이스로부터 보다 현실적인 데이터 마이닝의 수행을 가능케 하기 위하여 기존의 직사각형분해 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 이진 행렬을 이분(bipartite) 그래프로 변환하고, 변환된 이분 그래프에서 이분클리크(biclique)를 찾음으로써 직사각형 분해를 수행한다 제안된 알고리즘은 새롭게 유도된 수학적 정리들을 바탕으로 출발하였으며, 복잡도 분석을 통하여 그 효율성을 보이고, 기존의 분류 방법론과의 비교를 통하여 제안된 방법론이 규칙의 수와 분류율면에서 우수함을 보인다.
This paper presents a new open-world object detection method emphasizing uncertainty representation in machine learning models. The focus is on adapting to real-world uncertainties, incrementally updating the model's knowledge repository for dynamic scenarios. Applications like autonomous vehicles benefit from improved multi-class classification accuracy. The paper reviews challenges in existing methodologies, stressing the need for universal detectors capable of handling unknown classes. Future directions propose collaboration, integration of language models, to improve the adaptability and applicability of open-world object detection.
최근 XML 데이타베이스 기반 웹 응용을 위한 XML 질의 캐쉬 기법이 활발히 연구되고 있다. 이와 같은 XML 질의 캐쉬의 실용적인 중요성에도 불구하고, 캐쉬된 질의 결과를 어떻게 저장하는 것이 효율적인지에 대해서는 아직 아무런 연구가 없는 실정이다. 본 논문에서는 XML 질의 캐쉬의 저장 기법을 다룬다. XML 질의 캐쉬의 효율적인 저장 구조 설계에 있어 근본적으로 고려해야 하는 점은 캐쉬된 질의 결과에 대한 대표적인 두 종류 연산 간에 성능 트레이드오프가 존재한다는 것이다. 이 두 종류의 연산은 (1) 캐쉬된 질의 결과를 반환하기 위하여 캐쉬 전체를 검색하는 것과 (2) 소스 데이타의 변경에 대하여 캐쉬를 점진적으로 갱신하기 위하여 캐쉬의 일부분을 변경하는 것이다. 본 논문에서는 모두 여덟 개의 XML 질의 캐쉬 저장 기법을 제시한다. 이들은 크게 세 개의 그룹으로 나누어지는데, (1) 일반적인 텍스트 화일을 기반으로 한 기법 (2) 영속성 있는 DOM(PDOM) 화일에 기반을 둔 기법 (3) RDBMS를 사용하는 기법이다. 이들 모두를 구현하여 성능을 비교하였고, 기존의 XML 저장 기술에 기반을 둔 질의 캐쉬 저장 기법과도 비교 평가하였다.
최 등/sup 1)/은 total lagrangian formulation에 근거한 증분 평형방정식을 적용하고, 강도행렬 산정시 회전각의 2차항을 포함시켜 기하학적 비선형 해석시 해의 수렴성을 향상시켰다. 또한 등매개 쉘 유한요소의 단점인 전단구속 현상과 제로 에너지 모드가 발생하는 문제를 극복하기 위하여 가정 변형률장을 적용하여 보강된 판 및 쉘 구조의 비선형 해석법을 개발하였다. 본 연구에서는 잔류응력을 고려한 쉘구조의 극한강도 해석을 수행하기 위하여, 대변형거동과 함께 소성붕괴거동을 추적할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 잔류응력을 고려한 증분평형방정식에 return mapping algorithm을 이용한 탄소성 해석법을 결합시켜서 보강된 판 및 쉘구조의 극한거동을 파악한다. 수치해석 예제를 통하여 본 연구에서 제시된 유한요소 및 비선형 해석 알고리즘에 대한 효율성 및 적용성을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간으로, 문서, 웹 페이지, 블로그, tweet 등 텍스트 정보와 센서, 머신데이터등 IoT의 데이터가 생성되는 상황에서 새로 추가되는 데이터들을 기존에 만들어진 VQ 코드북에 추가시키면서, 기존 VQ 코드북 모델을 실시간으로 갱신하기 위한 온라인 VQ 코드북 생성 방법을 제안한다. 기존에 일괄 작업으로 만들어진 VQ 코드북의 성능을 저하시키지 않으면서, 새로 추가된 데이터를 활용하여 VQ 코드북을 점진적으로 수정하는 방식으로 삼각 부등식을 활용하여 높은 정확도와 속도를 보일 수 있었다. 테스트 데이터에 적용한 결과 일괄 작업과 유사한 성능을 보이면서, 다른 온라인 K-Means 보다 빠른 속도를 보였다.
보강된 판 및 쉘구조의 기하학적 비선형해석을 수행하기 위하여, total lagrangian formulation에 근거한 증분 평형방정식을 적용하고, 강도행렬 산정시 회전각의 2차항을 포함시켜 기하학적 비선형 해석시 해의 수렴성을 향상시켰으며, 보강된 쉘 구조의 해석시 보강재를 쉘 요소로 모델링하고 주부재와 보강재의 연결점에서 일반적인 변환관계를 이용하였다. 등매개 쉘 유한요소의 단점인 locking 현상을 극복하기 위하여 가정 변형률장을 적용하여 감차적분 또는 선택적분시 나타날 수 있는 제로 에너지 모드를 제거하였다. 수치해석 예제를 통하여 가정 변형률장에 근거한 쉘유한요소에 대한 효율성 및 적용성을 확인하였다.
최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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