The application of Connectionist expert system using neural network to fault diagnosis of power system is presented and compared with rule-based expert system. Also, the merits of Connectionist model using neural network is presented. In this paper, the neural network for fault diagnosis is hierarchically composed by 3 neural network classes. The whole power system is divided into subsystems, the neural networks (Class II) which take charge of each subsystem and the neural network (Class III) which connects subsystems are composed. Every section of power system is classified into one of the typical sections which can be applied with same diagnosis rules, as line-section, bus-section, transformer-section. For each typical section, only one neural network (Class I) is composed. As the proposed model has hierarchical structure, the great reduction of learning structure is achieved. With parallel distributed processing, we show the possibility of on-line fault diagnosis.
Sehrish Abrejo;Amber Baig;Adnan Asghar Ali;Mutee U Rahman;Aqsa Khoso
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.9-15
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2023
A common language for modeling software requirements and design in recent years is Unified Modeling Language (UML). Essential principles and rules are provided by UML to help visualize and comprehend complex software systems. It has therefore been incorporated into the curriculum for software engineering courses at several institutions all around the world. However, it is commonly recognized that UML is challenging for beginners to understand, mostly owing to its complexity and ill-defined nature. It is unavoidable that we need to comprehend their preferences and issues considerably better than we do presently to approach the problem of teaching UML to beginner students in an acceptable manner. This paper offers a hint-based approach that can be implemented along with an ordinary lab task. Some keywords are highlighted to indicate class diagram components and make students understand the textual descriptions. The experimental results indicate significant improvement in students' learning skills. Furthermore, the majority of students also positively responded to the survey conducted in the end experimental study.
Sehrish Abrejo;Amber Baig;Adnan Asghar Ali;Mutee U Rahman;Aqsa Khoso
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.180-186
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2024
A common language for modelling software requirements and design in recent years is Unified Modeling Language (UML). Essential principles and rules are provided by UML to help visualize and comprehend complex software systems. It has therefore been incorporated into the curriculum for software engineering courses at several institutions all around the world. However, it is commonly recognized that UML is challenging for beginners to understand, mostly owing to its complexity and ill-defined nature. It is unavoidable that we need to comprehend their preferences and issues considerably better than we do presently in order to approach the problem of teaching UML to beginner students in an acceptable manner. This paper offers a hint based approach that can be implemented along with an ordinary lab task. Some keywords are heighted to indicate class diagram component and make students to understand the textual descriptions. The experimental results indicate significant improvement in students learning skills. Furthermore, majority of students also positively responded to the survey conducted in the end experimental study.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.542-552
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2019
The strength assessment is the most important part at the design of ice-class propeller. Based on ice rules for ice-class propeller in IACS URI3 and FEM, the strength assessment method of ice-class propeller is established in this paper. To avoid the multifarious meshing process of propeller blade, an automatic meshing method has been developed by dividing the propeller geometry into a number of 8-node hexahedron elements along radial, chordwise and thickness directions, then the loaded areas in five cases can easily be calculated and identified. The static FEM is applied to calculate the stress and deformation of propeller blade. The fair agreements between the results of the present method and ANSYS/Workbench demonstrate its robust and the feasibility, and also the method is able to produce smooth gradient field. The blade stress and deformation distributions for five load cases are studied, and then the strength of the whole blade is checked.
유비쿼터스 환경에서 데이터는 빠르게 변하고 새로운 데이터는 시간이 경과함에 따라서 출현한다. 그리고 때로, 메모리 공간이 충분하지 않다면, 모든 과거의 데이터를 잃을 수 있다. 그러므로, 과거의 모든 데이터를 잃지 않도록 또는 데이터를 처리하기 위해서 룰을 만들고 새로운 데이터와 결합하는 문제를 해결할 필요가 있다. 이진트리를 만들고 룰을 추출할 때, 각 룰의 중요도는 일반적으로 리프의 클래스의 총 개수로 정해진다. 주어진 데이터에 맞는 최소한의 유한한 상태 억셉터를 찾기 위한 계산 문제는 NP 하드 문제이다. 추출된 룰은 정확하지 않고 정보의 유실이 있다고 가정된다. 이러한 전제조건 때문에, 본 논문은 룰을 개선하기 위한 새로운 접근을 제시한다. 이것은 이전 지식 또는 데이터로 된 룰의 중요도를 제어하는 것이다. 룰 개선을 할 때, 본 논문은 다수와 소수 특성을 이용하는 푸루닝 방법을 사용하여 다양한 룰을 만들고 룰의 각각의 중요도를 제어하고 성능의 변화를 관찰한다. 본 본문에서 고정된 중요도를 갖는 확장된 데이터 표현을 갖는 이진트리 분류기가 사용되었다. 시험 결과는 룰 개선을 위한 새로운 정책을 이용해서 수행한 성능이 더 좋을 수 있음을 보여준다.
IEEE 802.16 무선 MAN 표준안에서 best effort 서비스는 가장 낮은 우선 순위이며 예약 ALOHA 기반의 MAC 방식의 지원을 받는다. 이러한 MAC 방식에서 요청간의 충돌은 피할 수 없으므로 표준안은 충돌 중재를 위해 이진 지수형 back-off 규칙을 채택하였다. 본 논문에서는 throughput 성능의 향상을 위해 pristine 규칙과 metamorphosed 규칙으로 명명된 p-persistence 규칙에 기반한 두 가지 충돌 중재 규칙을 대안으로 제시한다. 또한 각 규칙에서 포화 throughput의 근사값을 계산하는 해석적 방법을 개발한다. 모의 실험 결과와의 비교를 통해 이러한 해석적 방법의 높은 정확성을 확인하고 이진 지수형 back-off 규칙과의 비교하여 pristine 규칙 및 metamorphosed 규칙은 높은 포화 throughput을 가져올 수 있음을 관찰한다.
본 논문은 이자율 준칙에 근거하여 한국의 통화정책의 효율성을 인플레이션과 산출갭의 상대적 안정성을 중심으로 경험적으로 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 1991년 이후 한국의 주요 거시경제 변수를 설명할 수 있는 구조적 모형이 필요한데, 본고에서는 Ball(1999)의 모형과 유사한 소규모 개방경제모형을 도입한다. 모형의 추정결과, 한국 거시경제 변수를 비교적 잘 설명할 수 있음을 확인할 수 있었고 추정된 모형을 바탕으로 이자율준칙의 범위 내에서 최적 통화정책을 도출하였다. 따라서 최적 이자율 준칙하에서의 인플레이션과 산출갭의 변동성을 실제 데이터와 비교할 수 있다. 실증적 분석의 결과, 중앙은행은 산출갭의 변동성보다 인플레이션의 변동성을 낮추는 데 상대적으로 더 효율적이었음을 알 수 있다. 이는 외환위기 이후 인플레이션이 실제 중앙은행의 목표범위 내에서 하락 안정세를 유지하였고 변동성도 상대적으로 크지 않았음을 고려해 볼 때 타당한 결과라고 해석할 수 있다. 그러나 최적 이자율 준칙과 비교해 볼 때 실제 추정된 이자율 준칙은 인플레이션에 대한 반응 정도가 매우 낮아 인플레이션의 안정성이 이자율 준칙이 효과적이었기 때문은 아닌 것으로 나타났다. 또한 인플레이션을 유발할 수 있는 실질환율 상승의 경우 이자율을 오히려 하락시킨 것으로 나타났는데, 이는 이론 및 최적 이자율 준칙과는 배치되는 결과이다.
패턴 분류에 많이 사용되는 기법 중의 하나인 메모리 기반 추론 알고리즘은 단순히 메모리에 저장된 학습패턴 또는 초월평면과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 메모리 기반 학습 기법인 RPA를 기반으로 학습패턴들에 내재된 규칙성을 표현하는 IF-THEN 형태의 규칙을 생성하는 점진적 학습 알고리즘을 제안하였다. 하지만, RPA에 의해 생성된 규칙은 주어진 학습패턴 집합에만 충실히 학습되어 overfitting 현상을 보이게 되며, 또한 패턴 공간의 과도한 분할로 인하여 필요 이상으로 많은 개수의 규칙이 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 생성된 규칙으로부터 불필요한 조건을 제거함으로써 ovefitting 현상을 해결함과 동시에 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안하였으며, UCI Machine Learning Repository의 벤치마크 데이터를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 입증하였다.
본 연구는 학습자 특성(성별 및 학교 급)에 따른 온라인 수업 유형 선호도를 파악하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 전국 17개 지역의 초·중·고등학교 학생 4,803명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이후, 유효데이터인 4,524명 학생들의 성별 및 학교급을 기반한 온라인 수업 유형 선호도 패턴을 확인하기 위해 Apriori 알고리즘을 이용한 연관규칙 분석을 실시하였다. 연구결과 초등 7개, 중등 4개, 고등 5개 등 총 16개의 규칙을 도출하였으며, 학교급과 무관하게 여학생들은 메이커활동 중심 수업을, 초·중 남학생은 가상체험중심 수업을 공통적으로 선호하였다. 보다 구체적으로, 초등학교 남학생은 SW중심수업을, 여학생은 메이커활동 중심 수업을 선호하였으며, 중학생의 경우 남여 모두 가상체험중심 수업을 선호하였다. 반면 고등학생은 교과별 강의중심에 대한 선호도가 높았다. 이러한 연구결과는 학습의 주체자인 학생이 가진 온라인 수업의 요구를 설명하는 실증적 근거로서 제시될 수 있다. 또한, 본 연구는 향후 온라인 수업의 다각화를 위한 개선방향을 제시, 탐색하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 이상의 연구결과를 바탕으로 추후 연구에서는 다양한 온라인 수업 활동 및 모델 설계, 온라인 수업을 지원하는 플랫폼 개발, 여학생의 이공계 진로동기 형성과정에 대한 심층적 분석이 계속되어야 할 것이다.
현재 실용화된 국내 문법 검사기는 경험적으로 구축된 오류 결정 규칙을 이용해 주위의 문맥을 보고 문법 오류를 판단하는 문맥 의존 오류를 처리하고 있다. 그러나 기존 문법 검사기의 오류 결정 규칙은 어휘 수준으로 구축되어 있어 검사기의 재현율이 낮다. 따라서 어휘대신 어휘 범주 정보를 사용하여 오류 결정 규칙을 일반화할 필요가 있다. 본 논문에서는 검사단어가 용언일 때 선택 제약 명사의 의미 범주를 국내에서 개발된 어휘의미망 KorLex에서 TCM과 MDL을 이용해 추출하고 추출된 의미 범주를 이용해 용언의 오류 결정 규칙을 일반화하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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