기존의 타이어를 사용한 중량충격음에 대한 차음성능 평가방법의 타당성을 살펴보기 위하여 청감실험에 의한 감성적 반응결과와 L등급 및 Leq에 의한 평가 결과를 비교 분석하였다. 동일한 바닥충격원에 대한 분석결과 L등급평가 보다 Leq에 의한 평가가 청감실험의 반응에 잘 대응하는 것으로 나타났다. 또한, Zwicker parameters 중 Loudness와 Unbiased Annoyance는 청감실험과 가장 유사한 경향을 보였다.
RP(Rapid Prototyping) has been used in the various industrial applications. This paper presents the optimization techniques fur fabricated 3D model design using RP machine for the medical field. Once the original brain model data are obtained from 2D slices of MRI/CT machine, the data can be modeled as an optimal ellipse. The objective of this study includes optimization of fabrication time and surface roughness using the adaptive slicing method. It can reduce fabrication time without losing surface roughness quality by accumulating the slices with variable thickness. According to the parameter tuning and synthesis of its effect, more suitable parameter values can be obtained by enhanced 3D brain model fabrication. Therefore, accurate 3D brain model fabricated by RP machine can enable a surgeon to perform pre-operation. to make a decision for the operation sequence and to perceive the 3D positions in prototype, before delicate operation of actual surgery.
When the input features are generated by factors in a classification problem, it is more meaningful to identify important factors, rather than individual features. The $F_{\infty}$-norm support vector machine(SVM) has been developed to perform automatic factor selection in classification. However, the $F_{\infty}$-norm SVM may suffer from estimation inefficiency and model selection inconsistency because it applies the same amount of shrinkage to each factor without assessing its relative importance. To overcome such a limitation, we propose the adaptive $F_{\infty}$-norm ($AF_{\infty}$-norm) SVM, which penalizes the empirical hinge loss by the sum of the adaptively weighted factor-wise $L_{\infty}$-norm penalty. The $AF_{\infty}$-norm SVM computes the weights by the 2-norm SVM estimator and can be formulated as a linear programming(LP) problem which is similar to the one of the $F_{\infty}$-norm SVM. The simulation studies show that the proposed $AF_{\infty}$-norm SVM improves upon the $F_{\infty}$-norm SVM in terms of classification accuracy and factor selection performance.
데이터 과학과 관련한 과제를 제시하고 참가자가 이를 해결하는 캐글(Kaggle)의 대표적인 대회인 'Tatanic - Machine Learning from Disaster' 문제를 기반으로 데이터 전처리 방식과 모델 구축이 예측 정확도와 점수에 어떤 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 중복된 모델을 사용하였거나 앙상블 기법을 사용한 경우를 제외하고 높은 점수를 획득하여 상위 순위에 위치한 7건의 해결 방식을 선정하여 특징들을 비교 분석한다. 전처리를 진행하는 데 있어 대부분 고유하고 차별적인 특징을 가진 것을 확인하였으며, 거의 동일할 정도의 전처리 과정을 거쳤으나 모델의 종류에 따라 점수 차이가 존재하기도 하였다. 본 논문의 비교 분석 연구는 상위 점수 참가자의 전처리 방식의 특징과 분석 흐름을 이해함으로써 캐글 대회 참가자들과 데이터 과학 입문자들에게 많은 도움이 될 것으로 생각한다.
Field measurement method of heavy/soft impact sound pressure level which is regulated in JIS and ISO has been using in Korea, Japan and Canada. It is reported that heavy/soft impact sound pressure level was varied by the sound field condition of receiving room such as sound absorption power and room volume. In this study, it is checked that heavy/soft impact sound pressure level was affected by the receiving sound field condition. Rubber ball and bang machine sound pressure level was measured in the vertically connected reverberation chamber. In oder to check the effect of receiving sound field on heavy/soft impact sound pressure, sound absorption power was changed with polyester sound absorption blankets with air space and glass wool. The reverberation time at 1 kHz band was changed from 10 s to 0.2 s by sound absorption material. Rubber ball sound pressure level measured without sound absorption material was 58 dB in $L_{i,Fmax,AW}$, but the level was 46 dB with sound absorption treatment. From this result, it is confirmed that sound field correction method is needed in the heavy/soft impact sound pressure level measurement method using bang machine and rubber ball.
실시간 운영체제 개발 환경에서 제공하는 도구 중에 하나인 RTOS 시뮬레이터는 타겟 H/W가 호스트에 연결되어 있지 않은 상태에서도 호스트에서 응용 프로그램의 개발과 디버깅을 가능하게 해주는 타겟 시뮬레이션 환경을 제공해 줌으로써, 하드웨어 개발이 완료되기 전에도 응용 프로그램의 개발이 가능하도록 해준다. 그러한 이유로 현재 대부분의 상용 RTOS 개발환경에서는 RTOS 시뮬레이터를 제공하고 있다. 그러나 그들의 대부분은 RTOS의 기능적인 부분들만 호스트에서 시뮬레이션 하도록 구현되어 있어서, RTOS 및 응용 프로그램이 실제 타겟 UW에서 실행될 때의 실질적인 시간 추정이 불가능하다. 실시간 시스템은 정해진 시간 내에 프로그램 실행을 종료해야 하기 때문에, 실행시간 추정 기능도 가지는 RTOS 시뮬레이터가 필요하다. 본 연구에서는 RTOS 및 응용 프로그램이 실제 타겟 H/W에서 처리될 때의 실행시간 추정이 가능하고 구현도 용이한 기계명령어-레벨(machine instruction-level)의 RTOS 시뮬레이터를 개발하고, 실제 프로그램을 실행하여 기능과 정확도를 검증하였다.
본 연구는 수집 파라미터 중 하나가 부족할 경우 다른 파라미터를 통해 부족한 파라미터를 예측하기 위한 기계학습 모델에 대한 연구로서, 실내 환경 데이터 수집 장치를 통해 시간에 따른 온도·습도·CO2농도·광량에 대한 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 Matlab내 기계학습 회귀분석 기능을 통해 시간·온도·습도·CO2·광량 데이터를 예측하는 회귀모델을 만들었다. 또한 각 파라미터별로 RMSE 값이 가장 적은 3가지 모델을 선정하였으며 이에 대한 검증을 진행했다. 검증을 위해 각 파라미터로 도출된 예측모델에 테스트 데이터를 적용하여 예측치를 구했으며, 실측치와 구해진 예측치 간의 상관계수와 오차 평균을 구한 후 이를 비교하였다.
일반적으로 support vector machine (SVM)은 높은 수준의 분류 정확도를 제공함으로써 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 SVM은 최적화 계산식이 이차계획법(quadratic programming)으로 공식화되어 많은 계산 비용이 필요하므로 대용량 자료의 분류분석에는 그 사용이 제한된다. 또한 불균형 자료(imbalanced data)의 분류분석에서는 다수집단에 편향된 분류함수를 추정함으로써 대부분의 자료를 다수집단으로 분류하여 소수집단의 분류 정확도를 현저히 감소시키게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다수집단을 분할(divide)하고, 소수집단을 과대추출(oversampling)하여 여러 분류함수들을 추정하고 이들을 통합(conquer)하는 DOC-SVM 분류기법을 제안한다. 제안한 DOC-SVM은 분할정복 알고리즘을 다수집단에 적용하여 SVM의 계산 효율을 향상시키고, 과대추출 알고리즘을 소수집단에 적용하여 SVM 분류함수의 편향을 줄이게 된다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DOC-SVM의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.
Kim, Jong-Kyoung;Raghava, G. P. S.;Kim, Kwang-S.;Bang, Sung-Yang;Choi, Seung-Jin
한국생물정보학회:학술대회논문집
/
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
/
pp.158-166
/
2004
Predicting the destination of a protein in a cell gives valuable information for annotating the function of the protein. Recent technological breakthroughs have led us to develop more accurate methods for predicting the subcellular localization of proteins. The most important factor in determining the accuracy of these methods, is a way of extracting useful features from protein sequences. We propose a new method for extracting appropriate features only from the sequence data by computing pairwise sequence alignment scores. As a classifier, support vector machine (SVM) is used. The overall prediction accuracy evaluated by the jackknife validation technique reach 94.70% for the eukaryotic non-plant data set and 92.10% for the eukaryotic plant data set, which show the highest prediction accuracy among methods reported so far with such data sets. Our numerical experimental results confirm that our feature extraction method based on pairwise sequence alignment, is useful for this classification problem.
This paper proposes a coordinated control for an independent multi-phase transverse flux linear synchronous motor (IM-TFLSM) based on magnetic levitation. The stator structures of the IM-TFLSM are composed of a two set, which has independent three-phase windings and a double-sided air-gap as opposed to the conventional Y-connected three-phase linear motors. A suitable control algorithm is necessary to operate the applied linear machine. This study proposes a coordinated control algorithm for adjusting the mover air-gap and thrust force of the IM-TFLSM in order to maintain air-gap and phase shifted current control of the independent 3-phase modules. In addition, the principle of operation and its special structures are described in detail and the validity and effectiveness of the control algorithm is verified through multiple experimental results.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.