Standard acceptance sampling plans models the production pricess as a sequence of independent identically distributed Beruoulli random variables. However, the quality of items sampled sequentially from an ongoing production process of ten exhibits statistical dependency that is not accounted for in standard acceptance sampling plans. In this paper, a dependent production process is modelled as an ARMA process and as a two-state Markov chain. A simulation study of each is performed. A comparison of the probability of acceptance is done for the simulation method and for the approximation method.
객체지향 방법론에서 정적 및 동적 모델에 관한 구문(Syntax)과 의미론(Semantics)의 형식적 정의는 잘 이루어 졌으나 객체 상호작용의 행위에 대한 형식론은 아직까지 제시되지 않았다. 본 논문에서는 객체 상호작용을 묘사하는 UML의 순서(Sequence) 다이어그램을 토대로 프로세스 대수를 사용하여 객체 상호작용을 정의하고 객체 상호작용의 특성을 정규화 시킨다. 이러한 결과는 M. Snoeck과 G. Dedene[9]가 제시한 종속존재 관계의 개념을 상호작용 관계의 개념으로 대체하여 형식론을 전개할 수 있음을 보여준다.
이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원 지원을 받아 수행된 연구이다. 최근 시계열 및 텍스트 마이닝에서 활발히 사용되는 모델은 딥러닝(Deep Learning) 모델 구조를 활용한 LSTM(Long Short-Term Memory models) 모델이다. LSTM 모델은 RNN의 BPTT(Backpropagation Through Time) 과정에서 발생하는 Long-Term Dependency Problem을 해결하기 위해 등장한 모델이다. LSTM 모델은 가변적인 Sequence data를 활용하여 예측하는 문제를 굉장히 잘 해결했고, 지금도 널리 사용되고 있다. 본 논문 연구에서는 KT가 제공하는 CDR(Call Detailed Record) 데이터를 활용하여 바이러스와 밀접한 관계가 있을 것으로 예측되는 사람의 이동 경로를 파악하였다. 해당 사람의 경로를 활용하여 LSTM 모델을 학습시켜 이동 경로를 예측한 결과를 소개한다. 본 연구 결과를 활용하여 HPAI가 전파되는 경로를 예측하여 방역에 중점을 둘 경로 또는 지역을 선정해 HPAI 확산을 줄이는 데 이용될 수 있을 것이다.
Resistance Spot Welding (RSW) is the method for joining two overlapped base materials when high pressure and current is applied from electrodes. Due to the safety problem such high pressure and voltage, automation should be early adopted. In this paper, the spot welding is developed as a computational model of wheel house from GM Korea and the welding condition such as weld sequence is considered. The computational analysis is preceded as a static and elasto-plastic procedure and used thermal expansion coefficient represents a dependency of spot volume between two panels. In case of welding sequence, the efficiency which depends on the distance between current spot point and the other is calculated in several cases.
In this paper, we propose a hybrid acoustic and pronunciation model adaptation method based on context dependency for Korean-English speech recognition. The proposed method is performed as follows. First, in order to derive pronunciation variant rules, an n-best phoneme sequence is obtained by phone recognition. Second, we decompose each rule into a context independent (CI) or a context dependent (CD) one. To this end, it is assumed that a different phoneme structure between Korean and English makes CI pronunciation variabilities while coarticulation effects are related to CD pronunciation variabilities. Finally, we perform an acoustic model adaptation and a pronunciation model adaptation for CI and CD pronunciation variabilities, respectively. It is shown from the Korean-English speech recognition experiments that the average word error rate (WER) is decreased by 36.0% when compared to the baseline that does not include any adaptation. In addition, the proposed method has a lower average WER than either the acoustic model adaptation or the pronunciation model adaptation.
빅데이터 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위해서는 복잡한 원인들로부터 근본적인 위험의 원인을 분석하여 최적의 대응 방안을 수립할 수 있는 계량화된 기법이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 위험 요인과 관계를 측정하고, 이를 기반으로 위험에 대응할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 사전 연구에서 제시된 빅데이터 프로젝트의 위험 그룹 간 상관관계 분석 결과를 활용하여 종속성 네트워크(dependency network) matrix를 도출하고 이를 통해 SNA 분석을 수행한다. 종속성 네트워크 matrix를 도출하기 위하여 위험 노드 간의 상관관계로부터 부분 상관을 구하고, 상관 영향과 상관 종속성을 계산함으로써 노드별 활동 종속성을 도출하고 이를 통해 위험 요인 노드 간의 인과 관계와 연관관계에 있는 모든 노드간의 영향정도를 모두 산출한다. 위험 요인 간 SNA통해 도출된 위험 요인 간 네트워크로부터 위험에 대한 근본 원인을 인지함으로써 보다 최적화되고 효율저인 위험 관리가 가능하다. 본 연구는 위험관리 대응과 관련하여 SNA 분석 기법을 적용한 최초의 연구로 본 연구결과는 IT프로젝트의 위험관리와 관련하여 주요 위험에 대한 위험 관리 순서를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 위험 통제를 위한 새로운 위험분석 기법을 제시하였다는데 큰 의의가 있다.
In this paper, we propose a 3-D finite element (FE) analysis model with combined physical behavior and kinematical impact factors for evaluation of residual stress in multi-impact shot peening. The FE model considers both physical behavior of material and characteristics of kinematical impact. The physical parameters include elastic-plastic FE modeling of shot ball, material damping coefficient, dynamic friction coefficient. The kinematical parameters include impact velocity and diameter of shot ball. Multi-impact FE model consists of 3-D symmetry-cell. We can describe a certain repeated area of peened specimen under equibiaxial residual stress by the cell. With the cell model, we investigate the FE peening coverage, dependency on the impact sequence, effect of repeated cycle. The proposed FE model provides converged and unique solution of surface stress, maximum compressive residual stress and deformation depth at four impact positions. Further, in contrast to the rigid and elastic shots, plastically deformable shot produces residual stresses closer to experimental solutions by X-ray diffraction. Consequently, it is confirmed that the FE model with peening factors and plastic shot is valid for multi-shot peening analyses.
It is necessary to achieve high performance in the task of zero anaphora resolution (ZAR) for completely understanding the texts in Korean, Japanese, Chinese, and various other languages. Deep-learning-based models are being employed for building ZAR systems, owing to the success of deep learning in the recent years. However, the objective of building a high-quality ZAR system is far from being achieved even using these models. To enhance the current ZAR techniques, we fine-tuned a pretrained bidirectional encoder representations from transformers (BERT). Notably, BERT is a general language representation model that enables systems to utilize deep bidirectional contextual information in a natural language text. It extensively exploits the attention mechanism based upon the sequence-transduction model Transformer. In our model, classification is simultaneously performed for all the words in the input word sequence to decide whether each word can be an antecedent. We seek end-to-end learning by disallowing any use of hand-crafted or dependency-parsing features. Experimental results show that compared with other models, our approach can significantly improve the performance of ZAR.
자료의 수집과 저장이 수월해 지면서 대용량의 자료들이 존재하고 특히 개체 보다 변수가 더 많은 자료들이 생산되고 있다. 변수들이 증가하면서 다중공선성 같은 문제들이 발생하여 분석의 어려움에 봉착하게 된다. 이러한 문제를 해결하는 방법들이 많이 연구되었지만 다소간의 정보의 손실을 감내하고 연속형 자료를 범주형 자료로 변환하면 나름 유용한 분석이 가능하다고 본다. 대용량 범주형 자료의 대표적인 사례로 유전자 염기 서열 자료가 있고 이를 분석하기 위한 많은 기술들이 발달되어 있다. 본 논문에서는 국내 은행들이 생산해 낸 다양한 지표들을 분석하기 위해 유전자 염기 서열 분석 기법을 적용하여 분석하였고 나름 유용한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 본 논문에서 사용한 자료는 11개의 은행과 5개의 저축은행과 관련된 78개 재정 지표를 갖는 자료로서 심각한 다중 공선성이 존재하여 자료를 범주화하고 분석한 결과 몇 가지 유용한 결과를 도출하였다.
The lysozyme II gene of cabbage butterfly Artogeia rapae was cloned from fat body of the larvae injected with E. coli and its nucleotide sequence was determined by the RACE-PCR. It has an open reading frame of 414 bp nucleotides corresponding to 138 amino acids including a signal sequence of 18 amino acids. The estimated molecular weight and the isoelectric point of the lysozyme II without the signal peptide were 13,649.38 Da and 9.11, respectively. The A. rapae lysozyme II (ARL II) showed the highest identity (81%) in the amino acid sequence to Manduca sexta lysozyme among other lepidopteran species. The two catalytic residues ($Glu^{32}$ and $Asp^{50}$) and the eight Cys residue motifs, which are highly conserved among other c-type lysozymes in invertebrates and vertebrates, are also completely conserved. A phylogenetic analysis based on amino acid sequences indicated that the ARL II was more closely related to M. sexta, Hyphantria cunea, Heliothis virescens, and Trichoplusia ni lysozymes. The ARL II gene was expressed in Spodoptera frugiperda 21 insect cells and the recombinant ARL II (rARL II) was purified from cell-conditioned media by cation exchange column chromatography and reverse phase FPLC. The purified rARL II was able to form a clear zone in lysoplate assay against Micrococcus luteus. The lytic activity was estimated to be 511.41 U/mg, 1.53 times higher than that of the chicken lysozyme. The optimum temperature for the lytic activity of the rARL II was $50^{\circ}C$, the temperature dependency of the absolute lytic activity of rARL II was higher than that of the chicken lysozyme at low temperatures under $65^{\circ}C$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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