This paper introduces a method of determining the maximum real power transfer limit of interface lines, which connect two areas of a power system, using locally parameterized continuation algorithm. This method traces the path of power flow solutions as interface flow is gradually increased under a certain load demand condition and finds the steady state voltage stability limit, the interface flow limit. Voltage stability index is used to indicate how close the maximum limit is reached. Also, this study presents a procedure to determine the security-constrained interface flow limit using the above method. Contingency ranking index is proposed to identify the severity of contingencies. The case study is performed according to the suggested procedure.
주어진 값에 존재하는 불확실성을 표현하기 위하여 타입-1 퍼지값을 사용하듯이, 타입-1 퍼지값의 소속함수를 명확히 정의하기 어려운 경우에 타입-2 퍼지값을 사용할 수 있다. 타입-2 퍼지값은 타입-1 퍼지값에 비해 표현범위가 넓다는 장점이 있지만 타입-2 퍼지값의 사용을 위해서는 기존에 타입-1 퍼지값에서 정의되었던 연산들에 대한 확장된 재정의가 필요하다. 본 논문에서는 타입-2 퍼지값에 대한 비교 및 순위결정에 대한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 타입-2 퍼지값의 실제값과 그 실제값에 대한 가능성을 고려하여 비교결과를 산출하는 만족함수에 기반하고 있으며, 각각의 비교 및 순위결정 결과에 대한 가능성 혹은 신뢰도를 계산한다. 본 논문에서는 제안된 방법이 갖는 몇몇 특성에 대하여도 분석하였다.
In times of the civil uses of commercialized high-resolution satellite imagery, applications of remote sensing have been widely extended to the new fields or the problem solving beyond traditional application domains. Transportation application of this sensor data, related to the automatic or semiautomatic road extraction, is regarded as one of the important issues in uses of remote sensing imagery. Related to these trends, this study focuses on automatic road extraction using Gradient Direction Profile Algorithm (GDPA) scheme, with IKONOS panchromatic imagery having 1 meter resolution. For this, the GDPA scheme and its main modules were reviewed with processing steps and implemented as a prototype software. Using the extracted bi-level image and ground truth coming from actual GIS layer, overall accuracy evaluation and ranking error-assessment were performed. As the processed results, road information can be automatically extracted; by the way, it is pointed out that some user-defined variables should be carefully determined in using high-resolution satellite imagery in the dense or low contrast areas. While, the GDPA method needs additional processing, because direct results using this method do not produce high overall accuracy or ranking value. The main advantage of the GDPA scheme on road features extraction can be noted as its performance and further applicability. This experiment study can be extended into practical application fields related to remote sensing.
인터넷 사용이 대중화되면서 개인이 정보의 또는 검색할 주제에 따라 원하는 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 이때 다양한 구조를 갖는 자료들의 속성을 잘 나타내는 메타데이터를 이용하면 검색의도에 보다 정확하게 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있어 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 연구는 소그룹의 사용자들이 공동으로 관심 있는 웹 콘텐츠의 즐겨 찾기를 공동으로 유지 관리하는 용도로 다차원 벡터형 태그를 제안한다. 제안하는 벡터형 태그는 정보 유용성을 나타내는 색인을 벡터방식으로 기술하고 이것을 활용해 정보의 분류 관리 재활용의 효율을 높이는 표현법이다. 벡터방식 태깅은 대상 키워드에 사용자들이 두 개 이상의 요소에 대한 우선순위를 부여하고 벡터 방식으로 표현한다. 이 때 벡터의 기본이 되는 벡터공간은 정보생성시간, 선호순위 등으로 구성한다. 벡터성분으로 산출할 수 있는 벡터크기가 정보의 유용성을 나타내며 순위측정의 기준이 된다. 제안방식에 의한 순위측정은 단순한 링크구조에 의해 측정된 순위와 비교하였을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 순위 정보를 제공하고 있다.
Gene set enrichment analysis (GSEA)는 두 개의 클래스를 가지는 마이크로어레이 실험 데이터 분석을 위해 생물학적 특징을 기반으로 구성된 다양한 유전자-집합 중에서 두 클래스의 발현값들이 통계적으로 중요한 차이를 나타내는 유의한 유전자-집합을 추출하기 위한 분석 방법이다. 특히, 유전자에 대한 다양한 생물학적인 정보를 지닌 유전자 주석 데이터베이스(Cytogenetic Band, KEGG pathway, Gene Ontology 등)를 이용하여 마이크로어레이 실험에 사용된 전체 유전자 중 특정 기능을 가지는 유전자들을 그룹화하여 다양한 유전자-집합을 발굴하고, 각 유전자-집합 내에서 두 클래스간에 발현값의 차이를 참조하여 유의한 유전자들을 결정하여, 이를 기반으로 통계적으로 유의한 유전자-집합들을 최종 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 GSEA 분석 과정에서 현재 주로 사용되고 있는 signal-to-noise ratio 기반 유전자 서열화(gene ranking) 방법 대신에, Fisher criterion을 이용한 유전자 서열화 방법을 적용함으로써 기존의 GSEA 방법에서 추출하지 못한 생물학적으로 의미 있는 새로운 유의 유전자-집합을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 제안한 방법의 성능을 고찰하기 위하여 공개된 Leukemia 관련 마이크로어레이 실험 데이터 분석에 적용하였으며, 기존의 알려진 결과와 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하고자 하였다.
컴퓨터와 레이싱 게임을 하다보면 플레이어 자동차가 처음부터 끝까지 순위를 앞서가거나 퍼지카(Fuzzycar)가 매일 이기게 되면 대부분의 플레이어들은 몇 번만으로 그 게임에 대하여 금방 관심을 멀리 할 것이다. 이것을 해결하고 레이싱 게임에서 많은 재미를 위해서 무엇보다 중요한 것은 순위를 결정하는 일이다. 본 논문에서는 레이싱 게임에 재미를 주기 위해서 퍼지카를 만들어 플레이어와 대결하게 하였다. 선행 퍼지카는 플레이어 자동차보다 앞서 달리고 있기 때문에 뒤에 오는 플레이어 자동차의 속도와 거리의 변화로 인하여 플레이어 자동차와의 대상 행동을 식별하여 퍼지카가 기억하고 있는 기억 내용을 변경하지만 실제의 행동은 실행하지 않는다. 퍼지카가 의사결정을 하려면 타이머가 부여된 상태에서 기억한 내용을 가지고 순위 경쟁을 위한 행동을 한다. 또한 후행 퍼지카도 기억 내용은 다르지만 앞 내용과 같은 방법으로 작동한다. 실험에서는 실제의 값을 테스트 프로그램에 적응하여 순위 경쟁을 위한 결과를 도출하였다. 단순한 if-then 보다는 fuzzy logic을 이용한 방법이 퍼지카의 다양한 행동을 모델링한다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 먼저 Anchor Text의 단어들이 키워드로 적합한지 TFIDF를 이용하여 테스트하였다. 그 결과는 가중치가 높아서 키워드로 적합한 단어가 있었는가 하면. 아예 문서에 나오지도 않는 단어가 있어 키워드로 적합하지 않은 단어도 있었다. 이를 해결하기 위하여 새로운 키워드 추출 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 적합하지 않은 키워드를 제거함으로써 새로운 키워드를 만들어 내고 TFIDF값을 각 키워드의 가중치로 이용하여 Ranking이 가능하게 하였다. 이렇게 추출된 키워드는 기존의 방법보다 정확도가 높아졌음 증명했다.
In this paper we develop a method for finding optimal ordering of K statistical models. This is based on a dependent paired comparison experimental arrangement whose results can naturally be represented by a completely oriented graph (also so called tournament graph). Introducing preference probabilities, strong transitivity conditions, and an optimal criterion to the graph, we show that a Hamiltonian path obtained from row sum ranking is the optimal ordering. Necessary theories involved in the method and computation are provided. As an application of the method, generalized variances of K multivariate normal populations are compared by a Bayesian approach.
Nowadays as video services grow rapidly, it is important for the service providers to provide customized services. Video ranking plays a key role for the service providers to attract the subscribers. In this paper we propose a weekly video ranking mechanism based on the quantified user engagement. The traditional QoE ranking mechanism is relatively subjective and usually is accomplished by grading, while QoS is relatively objective and is accomplished by analyzing the quality metrics. The goal of this paper is to establish a ranking mechanism which combines the both advantages of QoS and QoE according to the third-party data collection platform. We use data mining method to classify and analyze the collected data. In order to apply into the actual situation, we first group the videos and then use the regression tree and the decision tree (CART) to narrow down the number of them to a reasonable scale. After that we introduce the analytic hierarchy process (AHP) model and use Elo rating system to improve the fairness of our system. Questionnaire results verify that the proposed solution not only simplifies the computation but also increases the credibility of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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