Two-level 형태소 분석 방법은 규칙 기반 방법 중 하나로 형태소의 변화 현상을 규칙으로 처리하고, 기본 어휘 사전을 기반으로 형태소 결합관계를 분석한다. 이는 언어에 독립적인 방법으로 한국어에 대해서도 일부 구축되어 적용됨이 증명되었다. 그러나 기존 한국어에 대한 Two-level 형태소 분석기는 사전을 수동으로 구축하여 규모가 매우 작고 실제 사용에 제한적이었으며, 과분석이 많아 효율성이 매우 떨어졌다. 본 논문은 세종 품사부착 말뭉치에서 대규모의 Two-level 어휘 사전을 자동으로 구축하여 형태소 분석기의 적용 범위를 넓히고, 형태소간의 결합관계를 어휘 정보와 어휘 형태에 따른 하위품사 정보를 이용하여 분석함으로써 형태소 분석기의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 형태소 분석기의 과분석을 68% 이상 줄여 f-measure를 25.5% point 이상 향상시킬 수 있었다.
Bubble rising phenomenon is widely founded in many industrial applications such as a stream generator in power plant. Many experimental and numerical researches have been already performed to predict dynamic behavior of the bubble rising process. Recently numerical approaches are getting popular since it can offer much detailed information which is almost impossible to obtain from the experiments. Rising bubble could penetrate through the top free surface which makes the problem much more complicate in addition to the phase changing effect even with latest numerical techniques. In this paper, the top free surface effect on rising bubble has been investigated. The gas-liquid interface was explicitly tracked using high-order Level Contour Reconstruction Method(LCRM) which is a hybridization of Front-Tracking and Level-Set method. Break-up behavior of rising bubble at free surface showed different characteristics with initial diameter of bubble.
A common task in assembly modeling is the determination of the position and orientation of a set of components by solving the spatial relationships between them. Assembly models could be constructed at various levels of abstraction. They could be classified into component or geometry-level assembly models. The geometry-level assembly design approach using mating constraints such as against and fits is widely used in the commercial modelers, but it may be very tedious in some cases fur designer. In this paper, we propose a new method to construct an assembly model at the component-level by extracting joint mating features from the kinematics constraints specified between components. The assembly model constructed using the proposed method includes hierarchical and relational assembly models, component/sub-assembly positions and degrees of freedom information. The proposed method is more intuitive and natural way of assembly design and it guarantees the topological robustness of assembly modification such as component replacement and modification.
상위수준합성에서 클록 선택은 시스템의 성능과 설계의 질에 큰 영향을 미친다. 대부분의 시스템에서 클럭은 사전에 설계자에 의해 미리 명시되어야하지만, 최상의 클록은 상이한 스케줄의 결과를 평가한 후에 탐색이 가능하다. 본 연구에서는 체이닝이 가능한 연산 집합으로부터 클록을 선택하면서 동시에 스케줄링 하는 방법을 제안한다. 제안 스케줄링 알고리즘은 선택된 클록 주기에 기초하여 비트 단위 지연시간을 고려한 체이닝을 수행하며 리스트 스케줄링 방법으로 진행한다. 실험 결과는 제안 방법이 18%의 성능 개선이 있음을 보인다.
In the 2D/1D method, a global adjoint CMFD based on the generalized equivalence theory is built to synthesize the 2D radial MOC adjoint and 1D axial NEM adjoint calculation and also to accelerate the iteration convergence of 3D whole-core adjoint transport calculation. Even more important, an advanced yet accurate two-level (TL) CMFD acceleration technique is proposed, in which an equivalent one-group adjoint CMFD is established to accelerate the multi-group adjoint CMFD and then to accelerate the 3D whole-core adjoint transport calculation efficiently. Based on these method, a new code is developed to perform 3D adjoint neutron flux calculation. Then a set of VERA and C5G7 benchmark problems are chosen to verify the capability of the 3D adjoint calculations and the effectiveness of TL CMFD acceleration. The numerical results demonstrate that acceptable accuracy of 2D/1D adjoint calculations and superior acceleration of TL CMFD are achievable.
Discrete space vector modulation (DSVM) is an effective method to improve the steady-state performance of the finite control set predictive control for permanent magnet synchronous motor drive systems. However, it requires complex computations due to the presence of numerous virtual voltage vectors. This paper proposes an improved finite control set model-free predictive control using DSVM to reduce the computational burden. First, model-free deadbeat current control is used to generate the reference voltage vector. Then, based on the principle that the voltage vector closest to the reference voltage vector minimizes the cost function, the optimal voltage vector is obtained in an effective way which avoids evaluation of the cost function. Additionally, in order to implement double-objective control, a two-level decisional cost function is designed to sequentially reduce the stator currents tracking error and the inverter switching frequency. The effectiveness of the proposed control is validated based on experimental tests.
There are hundreds of thousands call center workers wearing acoustic device. However, researches and noise exposure measurements on the noise transmitted from acoustic devices have seldom been performed due to the difficulty of measurement and to the absence of the measuring method in Korea. The aim of this study is to set up management measures to protect hearing loss on the call operator by acquiring measurement data of noise transmitted from the headset Noise exposure measurements of 17 operators were performed in 7 call centers and Head and Torso Simulator method in compliance with the ISO Standard 11904-2 was used for the measurement of noise transmitted from the headset Sound pressure levels(SPL) transmitted from the headset were 73.2~86 dB(A). The operator exposed to the highest SPL set up his volume control at 9 which was the highest volume level. The volume control level, adjustable from 1 to 9, could be identified 12 out of 17 operators and the range of volume levels was 4.5~9. As a result of Pearson Correlation Analysis, the correlation between volume level and SPL transmitted from the headset showed high relation as significance at the 0.672 level(p<0.05). To protect hearing loss of call center operators, it is more practical and effective measure to limit the volume level below the noise exposure level, i.e. 85 dB(A), rather than to carry out noise monitoring considering cost-effective aspect.
본 연구에서는 대상물질을 선점한 후 그에 따른 세 가지 기준 즉 독성, 화재폭발, 환경기준과 각각의 피해예측기법을 설정하고 이 기준들을 알고리즘을 통한 통합한 종합위해등급으로서 선정된 대상물질에 적용하였다. 특히, 환경기준은 포괄적인 개념으로서 USCG 및 MSDS의 환경기준 분류와 NFPA의 건강위해성(Nh) 중 환경관련 부분을 조합하여 환경지수 모델화를 하였다. 또한 각 기준에 따른 피해예측 기법을 선택하여 지역별 인의에 위치한 화학물질 관련업체에 사용 또는 저장 중인 유해화학물질에 대해 적용하여 사용물질에 대한 종합위해등급 설정(단일물질에 대한 가연성, 독성, 반응성, 환경성에 대한 Hazard level 및 표시 모델화) 및 그에 따른 사고시 피해예측 강도산정 (CPQRA, IAEA, VZ eq), Risk contour를 구할 수 있었다. 이 결과 모든 화학공정 및 저장 등에서 발생할 수 있는 독성 누출, 화재폭발의 잠재적 위험성산정을 통한 안전성 평가의 Tool로 활용이 가능하다.
There are hundreds of thousands call center workers wearing acoustic device. However, researches and noise exposure measurements on the noise transmitted from acoustic devices have seldom been performed due to the difficulty of measurement and to the absence of the measuring method in Korea. The aim of this study is to set up management measures to protect hearing loss on the call operator by acquiring measurement data of noise transmitted from the headset. Noise exposure measurements of 17 operators were performed in 7 call centers and head and Torso simulator method in compliance with the ISO standard 11904-2 was used for the measurement of noise transmitted from the headset. Sound pressure levels(SPL) transmitted from the headset were 73.2~86 dB(A). The operator exposed to the highest SPL set up his volume control at 9 which was the highest volume level. The volume control level, adjustable from 1 to 9, could be identified 12 out of 17 operators and the range of volume levels was 4.5~9. As a result of pearson correlation analysis, the correlation between volume level and SPL transmitted from the headset showed high relation as significance at the 0.672 level(p<0.05). To protect hearing loss of call center operators, it is more practical and effective measure to limit the volume level below the noise exposure level, i.e. 85 dB(A), rather than to carry out noise monitoring considering cost-effective aspect.
For the analysis of textured image, it requires large storage space and computation time to calculate the matrix features such as SGLDM(Spatial Gray Level Dependence Matrix). NGLDM(Neighboring Gray Level Dependence Matrix). NSGLDM(Neighboring Spatial Gray Level Dependence Matrix) and GLRLM(Gray Level Run Length Matrix). In spite of a large amount of information that each matrix contains, a set of several correlated scalar features calculated from the matrix is not sufficient to approximate it. In this paper, we propose a new classifier for textured images based on these matrices in which the projected vectors of each matrix on the meaningful directions are used as features. In the proposed method, an unknown image is classified to the class of a known image that gives the maximum similarity between the projected model vector from the known image and the vector from the unknown image. In the experiment to classify images of agricultural products, the proposed method shows good performance as much as 85-95% of correct classification ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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