In this investigation, a wavelet transform analysis was used to decompose beta-radiographic formation images into spectral and spatial components. Conventional formation analysis may use spectral analysis, based on Fourier transformation or variance vs. zone size, to describe the grammage distribution of features such as flocs, streaks and mean fiber orientation. However, these methods have limited utility for the analysis of statistically stationary data sets where variance is not uniform with position, e.g. paper machine CD profiles (especially those that contain streaks). A continuous wavelet transform was used to analyze formation data arrays obtained from radiographic imaging of handsheets and cross machine paper samples. The response of the analytical method to grammage, floc size distribution, mean fiber orientation an sensitivity to feature localization were assessed. From wavelet analysis, the change in scale of grammage variation as a function of position was used to demonstrate regular and isolated differences in the formed structure.
화자인식을 위한 음성특징을 카오스의 어트랙터와 신경망를 이용해서 추출하는 방법을 제시한다. 기존의 음성신호 표현방법과 특징 추출법은 음성인식 시스템에서 별 무리가 없이 사용되었으나 2차원 표현에서 오는 한계는 아직까지 극복해야할 과제로 남아있다. 본 연구에서는 최근 각광받고있는 새로운 시그날표현기법인 카오스이론이 스트레인저 어트랙터를 이용하여 음성특징을 추출하는 화자인식시스템에 적용하고자 한다. 입력된 음성신호는 3차원 공간안에서 어트랙터라 불리우는 기하학적인 형태로 표현되는데 이 3차원 어트랙터를 이용하면 기존의 2차원적인 표현으로부터 얻는 특징보다 더 많은 정보를 추출할 수 있을 것이다. 특징추출 기법은 3가지를 제안하였고 각 기법으로 추출된 특징벡터는 신경회로망을 통해 학습되어 인식률을 실험하였다. 제시한 기법들에 따라 다르나 인식률은 약 82%부터 96%까지 나타났다.
본 논문은 NP-완전으로 알려진 최대 클릭의 정확한 해를 선형시간으로 찾는 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 주어진 그래프 G=(V,E)에서 최대 차수 ${\Delta}(G)$ 정점 $v_i$를 클릭의 대표 정점으로 결정한다. $v_i$ 인접 정점 $N_G(v_i)$에서 ${\Delta}(G)$ 정점 $v_j$를 선택하여 $N_G(v_i){\cap}N_G(v_j)$를 후보 클릭 w와 $v_k$로 결정한다. $d_G(v_k)$ 내림차순으로 $w=w{\cap}N_G(v_k)$를 얻는다. 마지막으로, $G{\backslash}w$그래프에서 동일한 절차를 수행하여 얻은 클릭이 기존에 얻은 클릭과 동일하거나 크면 이 클릭을 선정하는 검증과정을 거쳤다. 이와 같은 방법으로 독립된 다수의 클릭도 얻을 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘을 다양한 정규와 비정규 그래프에 적용한 결과 모든 그래프에 대해 선형시간 O(n)으로 정확한 해를 구하였다.
To successively synthesize star-branched polymers, we developed a new iterative methodology which involves only two sets of the reactions in each iterative process: (a) an addition reaction of DPE or DPE-functionalized polymer to a living anionic polymer, and (b) an in-situ reaction of 1-(4-(4-bromobutyl)phenyl)-1-phenylethylene with the generated 1,1-diphenylalkyl anion to introduce one DPE functionality. With this methodology, 3-, 4-, and 5-arm, regular star-branched polystyrenes, as well as 3-arm ABC, 4-arm ABCD, and a new 5-arm ABCDE, asymmetric star-branched polymers, were successively synthesized. The A, B, C, D, and E arm segments were poly(4-trimethylsilylstyrene), poly(4-methoxystyrene), poly(4-methylstyrene), polystyrene, and poly(4-tert-butyldimethylsilyloxystyrene), respectively. All of the resulting star-branched polymers were well-defined in architecture and precisely controlled in chain length, as confirmed by SEC, $^1H$ NMR, VPO, and SLS analyses. Furthermore, we extended the iterative methodology by the use of a new functionalized DPE derivative, 1-(3-chloromethylphenyl)-1-((3-(1-phonyletheny1)phenyl) ethylene, capable of introducing two DPE functionalities via one DPE anion reaction site in the reaction (b). The number of arm segments of the star-branched polymer synthesized by the methodology could be dramatically increased to 2, 6, and up to 14 by repeating the iterative process.
도로지도 생성은 인공위성 촬영이나 현장실사를 기반으로 한다. 그리하여 도로지도를 생성하고 수정하는데 많은 시간과 비용이 든다. 이러한 이유로 차량 GPS 데이터를 이용해 도로지도를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 도로지도 생성 연구에서 가장 중요한 문제는 주도로와 같은 대표궤적을 추출하는 것이다. 대표궤적 추출을 수행할 때에는 시작과 끝이 비슷한 궤적데이터들의 집합을 전제로 하여 궤적을 추출한다. 따라서 대표궤적을 추출하기에 앞서 전처리 과정으로 궤적 클러스터링 작업이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 영역을 일정한 격자로 분할하고, Sweep Line 알고리즘을 응용해 유사궤적들을 탐색한다. 마지막으로 프레쉐거리를 이용하여 궤적 간 유사도를 계산하였다. 실제로 서울의 강남구 지역에 있는 500대의 차량 GPS 궤적을 가지고 클러스터링 작업을 수행하였다. 또한, 실험을 통하여 격자분할 접근방식의 빠른 수행시간과 안정성을 보였다.
사람들이 돈을 지불하지 않고 무료로 얻을 수 있는 공짜제품을 과다하게 선호하는 현상을 '공짜효과'라 한다. 기존 연구들에 의하면 공짜제품에 주어지는 특별한 가치 때문에 이와 같은 효과가 발생한다. 본 연구는 공짜효과가 항상 나타나는 것이 아니라 심리적 변수에 의하여 조절될 수 있다는 것을 보이기 위하여 자아조절자원과 해석수준의 조절효과를 살펴보았다. 자아조절자원이 고갈되면 통제의 힘이 약해져서 가격에 대한 민감도가 감소할 뿐만 아니라 직관적이고 노력을 별로 기울이지 않는 정보처리과정을 통해 의사결정을 수행한다. 또한, 주어진 정보를 어떤 해석수준에서 처리하는가에 따라 선택이 달라진다. 고차원 해석수준에서 중심기능을 바탕으로 대안의 바람직성에 따라서 선택하는 반면, 저차원 해석수준에서 부가기능을 바탕으로 대안의 실행가능성에 초점을 두어 선택한다. 이와 같은 특성이 공짜효과의 크기에 미치는 영향을 살펴보는 것이 본 연구의 가장 중요한 목적이다. 자아조절자원과 해석수준에 의해서 공짜효과의 크기가 조절될 수 있다는 사실을 검증하기 위해 2개의 실험설계를 채용하였다. 두 실험 모두에서 기존연구에서 사용한 실험재(키세스와 페레로로쉐 초콜릿)를 이용했다. 실험 1은 자아조절자원 고갈 여부가 공짜효과에 미치는 영향을 검증했다. 자아조절자원 고갈과 비고갈 집단으로 나누어 공짜대안이 있는 선택과업과 그렇지 않은 과업에 할당했다. 자아조절자원이 고갈되지 않은 집단에서 공짜효과가 확실하지만, 자아조절자원이 고갈된 집단에서 공짜효과가 약해진다는 것을 밝혔다. 실험 2는 해석수준이 공짜효과에 미치는 영향을 검증했다. 실험 2는 '왜(why)'와 '어떻게(how)'를 이용해 해석수준을 조작했으며, 실험 1과 유사하게 공짜대안이 존재하는 의사결정과업과 존재하지 않는 과업에 할당한 뒤 공짜대안 선택에 미치는 영향을 확인하였다. 고차원 해석수준의 집단은 저차원 해석수준의 집단에 비하여 공짜제품 선택비율이 낮았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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