KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권9호
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pp.2464-2482
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2024
The semantic understanding of numbers requires association with context. However, powerful neural networks overfit spurious correlations between context and numbers in training corpus can lead to the occurrence of contextual bias, which may affect the network's accurate estimation of number magnitude when making inferences in real-world data. To investigate the resilience of current methodologies against contextual bias, we introduce a novel out-of-distribution (OOD) numerical question-answering (QA) dataset that features specific correlations between context and numbers in the training data, which are not present in the OOD test data. We evaluate the robustness of different numerical encoding and decoding methods when confronted with contextual bias on this dataset. Our findings indicate that encoding methods incorporating more detailed digit information exhibit greater resilience against contextual bias. Inspired by this finding, we propose a digit-aware position embedding strategy, and the experimental results demonstrate that this strategy is highly effective in improving the robustness of neural networks against contextual bias.
The b-value in the magnitude-frequency relationship logN(m) = $\alpha$ - bmwhere N(m) is the number of earthquakes exceeding magnitude m, is important seismicity parameter In hazard analysis. Estimation of the b-value for earthquake data observed on KSRS array network is done employing the maximum likelihood technique. Assuming the whole Korea Peninsula as a single seismic source area, the b-value is computed at 0.9. The estimation for KMA earthquake data is also similar to that. Since estimate is a function of minimum magnitude, we can inspect the completeness of earthquake catalog in the fitting process of b-value. KSRS and KMA data lists are probably incomplete for magnitudes less than 2.0 and 3.0, respectively. Examples from probabilistic seismic hazard assessment calculated for a range of b-value show that the small change of b-value has seriously effect on the prediction of ground motion.
In this article, 1 would like to explore the estimation method of time-varying voltage sags in large industrial systems considering the short circuit contributions of rotating machines. For the power distribution system of KEPCO(Korea Electric Power Corporation), the magnitude of initial symmetrical short circuit current is generally not changed. However, in industrial systems which contain a number of rotating machines, the magnitude of voltage sag is generally changed from the initial to the clearing time of a fault due to the decreasing contribution of rotating machines for a fault current. The time-varying characteristics of voltage sags can be calculated using a short circuit analysis that is considered the time-varying fault currents. For this, the prediction formulations of time-varying voltage sags are proposed using a foreign standard. The proposed method contains the consideration of generator and motor effects. For the test of proposed formulations, a simple system of industrial consumer is used for the comparison conventional and proposed estimation method of voltage sag characteristics.
In this paper, we propose a novel adaptive digital filter for tonal noise cancellation, with a frequency tracking capability. The proposed algorithm not only estimates the magnitude and phase of the tonal disturbance but also tracks its frequency, which changes in quasi-static manner. The algorithm uses the steepest descent method and the instantaneous frequency approach for the phase/magnitude estimation and frequency tracking, respectively. A number of computer simulations have been carried out in order to demonstrate the feasibility of the proposed ANC algorithm under various conditions.
Recombination events complicate the evolutionary history of populations and species and have a significant impact on the inference of isolation-with-migration (IM) models. However, several existing methods have been developed, assuming no recombination within a locus and free recombination between loci. In this study, we investigated the effect of recombination on the estimation of IM models using genomic data. We conducted a simulation study to evaluate the consistency of the parameter estimators with up to 1,000 loci and analyze true gene trees to examine the sources of errors in estimating the IM model parameters. The results showed that the presence of recombination led to biased estimates of the IM model parameters, with population sizes being more overestimated and migration rates being more underestimated as the number of loci increased. The magnitude of the biases tended to increase with the recombination rates when using 100 or more loci. On the other hand, the estimation of splitting times remained consistent as the number of loci increased. In the absence of recombination, the estimators of the IM model parameters remained consistent.
이 논문에서는 M-FSK(frequency shift keying) 변조신호를 자동으로 분류하는데 필요한 효율적인 첨두 검출 방법을 제안하였다. 다른 디지털 변조신호와 FSK 신호는 진폭 스펙트럼의 특성을 이용하여 분류할 수 있다. FSK 신호의 진폭 스펙트럼은 다른 디지털 변조신호와 다르게 변조차수와 동일한 수의 첨두를 나타낸다. 일반적으로 신호의 첨두를 검출하기 위해서는 임계치가 필요한데, 변조인식과 같이 사전에 신호에 대한 정보가 없는 경우 임계치를 정하기 어려운 점이 있다. 이 논문에서는 진폭 스펙트럼의 히스토그램을 이용하여 자동으로 간단하게 임계치를 결정하는 방법을 제시하였다. 모의실험 결과 적은 수의 표본과 잡음이 많은 환경에서도 매우 우수한 분류확률을 나타내었다.
Electro-Rheological(ER) fluids undergo a phase-change when subjected to an external electric field, and this phase-change typically manifests itself as a many-order-of magnitude change in the rheological behavior. This paper presents experimental results on material properties for an ER fluids of arabic gum components subjected to electrical fatigues. As a first step, ER fluids are made of arabic gum 25% of particle weight-concentration. Following the construction of test mechanism for estimated durability of ER fluid, the dynamic yield stress, shear stress and current density of the ER fluids are experimentally distilled as a function of DC electric field. The durability estimation of operated ER fluids are distilled and compared with those of unused ER fluids. In addition, the surface roughness of the employed electrode for copper and aluminum are evaluated as a function of the number of the electric-field cycles.
The blast vibration can generate occupants dissatisfy as well as damage of physics nearby building. Then blast vibration estimation issue important problems. But, now blast vibration prediction inside-outside country not established objective method according to blast number to express magnitude of vibration. In this study, Our propoes show our country problem of blast vibration about blast vibration measurement and this problems be able to find improve method. (omitted)
Essential ideas, successes, and difficulties of Areal Density Analysis (ADA) for color-magnitude diagrams (CMD's) of resolved stellar populations are examined, with explanation of various algorithms and strategies for optimal performance. A CMD-generation program computes theoretical datasets with simulated observational error and a solution program inverts the problem by the method of Differential Corrections (DC) so as to compute parameter values from observed magnitudes and colors, with standard error estimates and correlation coefficients. ADA promises not only impersonal results, but also significant saving of labor, especially where a given dataset is analyzed with several evolution models. Observational errors and multiple star systems, along with various single star characteristics and phenomena, are modeled directly via the Functional Statistics Algorithm (FSA). Unlike Monte Carlo, FSA is not dependent on a random number generator. Discussions include difficulties and overall requirements, such as need for fast evolutionary computation and realization of goals within machine memory limits. Degradation of results due to influence of pixelization on derivatives, Initial Mass Function (IMF) quantization, IMF steepness, low Areal Densities ($\mathcal{A}$), and large variation in $\mathcal{A}$ are reduced or eliminated through a variety of schemes that are explained sufficiently for general application. The Levenberg-Marquardt and MMS algorithms for improvement of solution convergence are contained within the DC program. An example of convergence, which typically is very good, is shown in tabular form. A number of theoretical and practical solution issues are discussed, as are prospects for further development.
The present study explained the phenomenon that low frequency oscillation is synchronized with discrete data obtained from a wide area system, and a sync search method. When a disturbance occurs in an power system, various controllers operate in order to maintain synchronization. If the system's damping is poor, low frequency oscillations continue for a long time and the oscillations are synchronized with one another at specific frequency. The present study estimated dominant modes, magnitude and phase of signals by applying parameter estimation methods to discrete signals obtained from an power system, and performed sync search among wide area signals by comparing the estimated data. Sync search was performed by selecting those with the same frequency and damping constant from dominant oscillation modes included in a large number of signals, and comparing their magnitude and phase. In addition, we defined sync indexes in order to indicate the degree of sync between areas in a wide area system. Furthermore, we proposed a wide area sync search method by normalizing mode magnitude in discrete data obtained from critical generator of the wide area. By applying the sync search method and sync indexes proposed in this study to two area systems, we demonstrated that sync scanning can be performed for discrete signals obtained from power systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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