In order to predict the future needs of the aircraft repair parts, each military group develops and applies various techniques to their characteristics. However, the aircraft and the equipped weapon systems are becoming increasingly advanced, and there is a problem in improving the hit rate by applying the existing demand prediction technique due to the change of the aircraft condition according to the long term operation of the aircraft. In this study, we propose a new prediction model based on the conventional time-series analysis technique to improve the prediction accuracy of aircraft repair parts by using machine learning model. And we show the most effective predictive method by demonstrating the change of hit rate based on actual data.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제9권2호
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pp.190-197
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1998
본 연구에서는 소아 및 청소년 환자군(정신분열증 집단, 우울증 집단, 우울증적 품행장애 집단)을 대상으로 Rorschach검사 SCZI, DEPI, CDI의 진단적 유용성을 살펴보았다. 정신분열증 집단(18명), 우울증 집단(20명), 우울증적 품행장애 집단(19명)을 대상으로 Rorschach 검사를 실시하고 SCZI, DEPI, CDI 점수를 비교하였다. SCZI에서만 세집단간 유의미한 차이가 있었으며 정신분열증 집단이 우울증 집단과 우울증적 품행장애 집단에 비해서 유의미하게 큰 SCZI점수를 보였다. SCZI는 4점을 임계치로 했을 경우에 진단정확율이 96.5%였고, DEPI는 3점을 임계치로 했을 경우에 진단정확율이 57.9%로 저조하였으며, CDI는 4점을 임계치로 할 경우 66.6%의 진단정확율을 보였다.
걸프전 이후 항공력은 전쟁 승리의 핵심 역할을 수행하였다. 하지만 레이저 유도폭탄, 전자광학 장비 같은 첨단무기들은 기상 조건이 맞지 않으면 그 효과가 크게 떨어진다. 따라서 레이저 유도폭탄이 할당된 항공기는 기상 악화 시 무장교체가 이루어져야 한다. 하지만 현재까지 무장교체 시기에 대한 객관적인 기준은 없다. 따라서 본 논문에서는 구름 영상을 처리하여 레이저 유도폭탄의 명중률을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 정확도를 검증하기 위해 레이저 유도폭탄에 영향을 미칠 수 있는 기상 상황을 모의 비행장비에 적용하고 모의 무장투하를 실시하여 데이터를 수집 및 분석하였다. 모의 비행장비에 적용한 기상 조건과 유사한 구름 영상을 제작하여 알고리즘에 적용한 결과 대부분의 기상 조건에서 레이저 유도폭탄의 명중률을 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다.
멀티미디어 스트리밍 서비스의 증가는 인터넷 컨텐츠의 새로운 국면으로 나타나고 있다. 특히, 무선이동통신망에서 증가하는 멀티미디어 응용에 대한 QoS 제공은 무엇보다 중요하다. 멀티미디어 스트림은 일반적으로 인터넷과 무선망의 유실 특성, 지연, 프로토콜 오버헤드로 인해 높은 초기 지연시간을 가진다. 서비스 제공자는 클라이언트 가까이에 있는 프락시에서 자주 액세스 되어지는 멀티미디어 스트림의 초기 세그먼트를 캐슁함으로써 성능을 향상 시킬 수 있다. 프락시는 서버로부터 스트림의 나머지 부분을 요구함과 동시에 클라이언트에 전송을 시작할 수 있다. 본 논문에서는 캐슁 프락시의 성능을 향상시키기 위해 트래픽 기반 캐슁 기법(TSLRU)을 제안한다 TSLRU는 트래픽을 세 종류로 분류하여 캐슁하며, 교체 대상 결정 시 여러 요소(traffic types, recency, frequency, object size)를 반영함으로 써 캐슁 프락시의 성능을 향상 시킨다. 모의실험에서 캐슁 알고리즘은 byte hit rate과 startup latency에서 높은 성능을 보였다.
무선 홈 프록시에서 미디어 객체 세그먼트들에 대한 식별은 캐싱 지연에 중요한 영향을 미치게 되며, 캐싱 지연은 프록시의 성능을 떨어뜨리는 원인을 제공한다. 본 논문에서는 홈 네트워크의 프록시 성능을 향상시키고 미디어 객체 세그먼트들에 대한 캐싱 성능을 향상시키기 위하여 SFSC(Single Fetching Smart Caching)전략과 MFSC(Multi-Fetching Smart Caching)전략을 제안한다. SFSC전략은 홈 노드가 요청한 객체 세그먼트를 한 번에 하나씩 순차적으로 패칭하여 캐싱을 수행하는 기법으로서 보다 빠른 캐시 히트율을 보장해 주는 기법이며, MFSC전략은 홈 노드가 요청한 객체 세그먼트를 한 번에 여러 개씩 block화하여 캐시하는 기법으로서 처리율을 향상시키기 위한 기법이다. 시뮬레이션 결과 SFSC기법은 MFSC기법에 비해서 캐시 히트율과 캐싱 지연이 보다 효율적임을 알 수 있었으며, 반대로 객체 세그먼트에 대한 처리율은 MFSC기법이 SFSC기법에 비해서 보다 효율적임을 알 수 있었다.
온칩(on-chip) 캐쉬는 외부 메모리로의 접근을 감소시키며 빈번하게 접근되기 때문에 내장형 시스템의 성능과 에너지 소비 측면에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 내장형 시스템에 맞추어 설계된 2-레벨 데이터 캐쉬 메모리 구조를 제안하고자 한다. 레벨1(L1) 캐쉬의 구성으로 작은 크기, 직접시장(direct-mapped) 그리고 바로쓰기(write-through)를 채용한다. 대조적으로 레벨2(L2) 캐쉬는 보통의 캐쉬 크기와 집합연관(set-associativity) 그리고 나중쓰기(write-back) 정책을 채용한다. 결과적으로 L1 캐쉬는 빠른 접근 시간을 가지며 (한 사이클 이내) L2 캐쉬는 전체 캐쉬의 미스율(global miss rate)을 낮추는데 효과적이다. 작은 크기의 L1 데이터 캐쉬로 인한 증가된 캐쉬 미스율(miss rate)을 줄이기 위해 ECP(Early Cache hit Predictor)기법을 제안하였다. 제안된 ECP기법은 L1 캐쉬 히트 예측을 통해서 요청된 데이터가 L1 캐쉬에 있는지 예측할 수 있으며 추가적으로, ALU를 필요로 하지 않고 빠르게 유효주소(effective address)계산을 할 수 있다. 또한, 두 캐쉬 계층간 바로쓰기(write-through) 정책에서 오는 빈번한 L2 캐쉬 접근으로 인한 에너지 소비를 줄이기 위해 지정웨이 쓰기(one-way write) 기법을 제안하였다. 제안된 지정웨이 쓰기 기법을 이용하면 바로쓰기 정책으로 인한 L1 캐쉬에서 L2 캐쉬로의 쓰기 접근시 태그(tag) 비교 과정을 거치지 않고 하나의 지정된 웨이를 바로 접근할 수 있다. 사이클 단위 정확도의 시뮬레이터와 내장형 벤치마크를 이용한 실험 결과 본 논문에서 제안한 2-레벨 데이터 캐쉬 메모리 구조는 평균적으로 3.6%의 성능향상과 50%의 데이터 캐쉬 에너지 소비를 감소 시켰다.
이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며, 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하여 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트의 적응적 이주 경로를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술한다. 그리고 제안 이주 기법을 실험 및 분석을 통해 성능을 평가한 결과 메타데이터를 적용한 경우는 13개 노드만을 순회하면 될 뿐 아니라, 수집된 문건에 대한 적중률(72%) 또한 높기 때문에 높은 유효정보 확보율을 얻을 수 있다. 하지만 메타데이터를 적용하지 않은 경우는 26개의 노드를 순회하여 수집된 문건에 대한 적중률이 46%이며 사용자가 원하는 유효정보를 포함하고 있을 유효정보 확보율은 36.8% 이다.
In this paper we suggest a development of surface defect inspection algorithms for cold mill strip. The defects which exist in a surface of cold mill strip have a scattering or singular distribution. This paper consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. By preprocessing, the binarized defect image is achieved. In this procedure, Top-hit transform, adaptive thresholding, thinning and noise rejection are used. Especially, Top-hit transform using local min/max operation diminishes the effect of bad lighting. In feature extraction, geometric, moment and co-occurrence matrix features are calculated. For the defect classification, multilayer neural network is used. The proposed algorithm showed 15% error rate.
치아의 와동에 수복된 치과용 복합레진을 광(LED) 조사를 통해 경화 수축시키면서 음향방출(acoustic emission, AE)법을 이용하여 와동 벽면과 복합레진 사이의 계면상태를 실시간 해석하였다. 복합레진의 중합 수축에 의해 AE 신호들이 검출되었는데 계면 접착 상태가 나쁜 경우, 경화 수축률이 큰 초기 1분 동안 많은 AE 사상들이 관측되었으며, 이들 AE는 주파수범위가 주로 100-200kHz인 돌발형이었다. 인간치아 재질의 시편에서 발생된 AE 사상수는 스테인리스 스틸 시편보다 적었으나, PMMA 시편보다는 많았고 접착제의 도포 상태가 양호할수록 검출되는 AE 사상수는 적었다. AE 파라미터의 특성은 복합레진과 링재 사이의 접착부에서 발생하는 인장형 균열전파 및 복합레진의 수축에 따른 링재의 압축거동과 관련되었으며, 음향방출법이 치아 수복물의 접착성에 대한 비파괴 검사법으로써 유효함을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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