이 논문의 목적은 Target field approach방법을 사용하여 2차원적인 공간선택을 할 수 있는 고차 평면 경사 자계코일(High-Order SGC: High-Order Surface Gradient Coil)을 설계하는 것이다. 지금까지 쓰이던 원통형의 고차경사자제코일을 이용한 2차원적 원형 선택방법은 한 개의 RF Pulse로 2차원적인 공간 선택을 할 수 있는 장점이 있었으나 선택되어지는 체적의 지름이 6 ~ 8cm로 너무 크다는 단점이 있었다. 이 논문에서는 이와 같은 단점을 극복하기 위해 영상을 얻고자하는 부분에 코일을 좀 더 가까이 붙일 수 있어서 적은 전력으로 선택되어지는 체적의 지름을 1 ~ 4cm까지 줄일 수 있는 표면 고차자계코일을 Target field approach방법을 이용하여 설계하였으며 Phantom과 인체영상을 통해 제작된 코일의 성능을 확인해 보았다. 이전의 Field component 방법을 이용하여 설계한 코일에 의해서 선택되어지는 체적은 타원에 가까운 모양이 되었으나, Target field approach 방법을 이용하여 설계한 코일에 의해서 선택되어지는 체적은 이상적인 원에 가까운 모양이 되었다.
본 논문에서는 3GPP의 LTE시스템에서 자동화기술 중의 하나인 기지국 구성 자동 설정 (Self-Optimization)을 위한 하드 핸드오버 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 주변 셀로부터의 수신신호세기와 X2인터페이스를 통해 eNB(evolved Node-B)간의 정보 교환으로 수집된 후보 목표 셀들의 셀 부하 정보를 이용하여, 최적의 목표 셀을 선택하는 혼합형 목표 셀 선택방식과 핸드오버 성능에 영향을 주는 다양한 환경 요소들의 비용함수들에 의해서 최적의 핸드오버 히스테리시스(Hysteresis) 값을 선택하는 다중 요소 기반 능동 히스테리시스 방식으로 구성되어 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 핸드오버 성능에 영향을 주는 요소들에 대한 정보를 바탕으로 LTE시스템에서의 기지국 운용 자동 최적화을 위한 최적화된 목표 셀과 히스테리시스 값을 선택하는 동작을 수행함으로써 핸드오버의 가장 중요한 성능인 핸드오버 실패율과 부하균형 측면에서 우수한 성능을 얻게 한다.
Feature selection has been widely established as an efficient technique for microarray data analysis. Feature selection aims to search for the most important feature/gene subset of a given dataset according to its relevance to the current target. Unsupervised feature selection is considered to be challenging due to the lack of label information. In this paper, we propose a novel method for unsupervised feature selection, which incorporates embedded learning and $l_{2,1}-norm$ sparse regression into a framework to select genes in microarray data analysis. Local tangent space alignment is applied during embedded learning to preserve the local data structure. The $l_{2,1}-norm$ sparse regression acts as a constraint to aid in learning the gene weights correlatively, by which the proposed method optimizes for selecting the informative genes which better capture the interesting natural classes of samples. We provide an effective algorithm to solve the optimization problem in our method. Finally, to validate the efficacy of the proposed method, we evaluate the proposed method on real microarray gene expression datasets. The experimental results demonstrate that the proposed method obtains quite promising performance.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권3호
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pp.366-377
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2016
This paper presents a vision-based guidance method that allows a fixed-wing aircraft to orbit around a target at a given radius. The guidance method uses a simple formula that regulates a relative side-bearing angle estimated by a vision system. The global asymptotic stability of the associated guidance law is demonstrated, and a linear analysis is performed to facilitate the proper selection of the relevant control parameters. A flight experiment is presented to demonstrate the feasibility and performance of the proposed guidance method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권6호
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pp.1166-1191
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2011
This paper presents an adaptive active tracking system with sector based scanning for a single PTZ camera. Dividing sectors on an image reduces the search space to shorten selection time so that the system can cover many targets. Upon the selection of a target, the system estimates the target trajectory to predict the zooming location with a finite amount of time for camera movement. Advanced estimation techniques using probabilistic reason suffer from the unknown object dynamics and the inaccurate estimation compromises the zooming level to prevent tracking failure. The proposed system uses the simple piecewise estimation with a few frames to cope with fast moving objects and/or slow camera movements. The target is tracked in multiple steps and the zooming time for each step is determined by maximizing the zooming level within the expected variation of object velocity and detection. The number of zooming steps is adaptively determined according to target speed. In addition, the iterative estimation of a zooming location with camera movement time compensates for the target prediction error due to the difference between speeds of a target and a camera. The effectiveness of the proposed method is validated by simulations and real time experiments.
SPICE(Software Process Improvement and Capability dEtermination) 평가 모형에 기반한 중소기업형 프로세스 개선 모형으로 SPIRE (Software Process Improvement in Regions of Europe)가 개발되어 제공되고 있다. 그러나 SPIRE에서는 조직의 경영 목적에 맞는 프로세스 선택을 위한 구체적인 지침이나 매핑을 제시하고 있지 못하다. 이 연구에서는 프로세스 선택시 활용할 수 있는 객관적인 경영 목표-프로세스간 매핑 참조 테이블을 작성하고, 이를 활용한 프로세스 선정 방안을 제시한다. 매핑 참조 테이블은 델파이 기법을 활용하여 국내 소프트웨어 프로세스 전문가들의 의견 수렴을 통해 작성되었다. 본 연구에서 제시된 프로세스 선정 기법은 매핑 참조 테이블과 해당 업체 관련자의 주관적인 매핑 정보를 종합적으로 활용하여 최종적으로 개선 대상 프로세스를 선정되도록 한다. 이 연구에서 제시된 선정 방법을 2개의 중소 소프트웨어 조직에 실제 적용하여 활용 가능성을 검토하였다. 매핑 참조 테이블을 사용하여 업체 관련자가 간과하고 있던 주요 프로세스를 평가 대상 프로세스로 선정할 수 있었다.
This parer presents a method of ranking translation word selection for Korean verbs based on lexical knowledge contained in a bilingual Korean-English dictionary and WordNet that are easily obtainable knowledge resources. We focus on deciding which translation of the target word is the most appropriate using the measure of semantic relatedness through the 45 extended relations between possible translations of target word and some indicative clue words that play a role of predicate-arguments in source language text. In order to reduce the weight of application of possibly unwanted senses, we rank the possible word senses for each translation word by measuring semantic similarity between the translation word and its near synonyms. We report an average accuracy of $51\%$ with ten Korean ambiguous verbs. The evaluation suggests that our approach outperforms the default baseline performance and previous works.
초분광 영상을 이용한 표적 탐지를 수행할 때에는 인접한 분광 밴드의 중복성의 문제 및 고차원 데이터로 인해 발생하는 방대한 계산량의 문제점을 해결하기 위한 특징 추출 과정이 필수적이다. 본 연구는 기계 학습 분야의 특징 선택 기법을 초분광 밴드 선택에 적용하기 위해 $L_{2,1}$-norm regression 모델을 이용한 새로운 밴드 선택 기법을 제안하였으며, 제안한 밴드 선택 기법의 성능 분석을 위해 표적이 존재하는 초분광영상을 직접 촬영하고 이를 바탕으로 표적 탐지를 수행한 결과를 분석하였다. 350 nm~2500 nm 파장 대역에서 밴드 수를 164개에서 약 30~40개로 감소시켰을 때 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 탐지 성능이 유지되거나 향상되는 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 밴드 선택 기법이 초분광 영상에서 탐지에 효율적인 밴드를 추출해 내며, 이를 통해 성능의 감소 없이 데이터의 차원 감소를 수행할 수 있어 향후 실시간 표적 탐지 시스템의 처리 속도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.
Purpose: This study examines the market segmentation and strategy of PT INKA, a rolling stock manufacturer in Indonesia. Research design, data and methodology: The study used the MCDM (Multiple Criteria Decision Making) method specifically the AHP (Analytical Hierarchy Process). The AHP method was applied to identify the target market. This method or approach considers the market attractiveness and competitive strength criteria with quantified parameters. Results: a) Australia, Kenya, Tanzania, New Zealand, and India emerge as the top five target markets; b) There is justification for rolling stock manufacturers to allocate their resources in winning the market share. Conclusion: The main challenge confronting the rolling stock manufacturer is limited resources to acquire a particular market share despite abundant opportunities in this sector. Despite the mastery of technology and long experience in the industry, selecting a target market with multiple criteria could be difficult for an emerging rolling stock manufacturer in South East Asia.
본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different
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[게시일 2004년 10월 1일]
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