At shipyards, to enable design cooperation with engineering companies or to meet ship owner's requirements, there is a need to translate ship models from one ship CAD system to another ship CAD system. In this paper, a method for translating pipe models from Aveva Marine to SmartMarine3D is introduced. Related data and architecture of translation system are addressed and specific details to be considered during translation are explained. The introduced method has been implemented and tested in a shipyard.
A stereoscopic particle tracking velocimetry (SPTV) technique based on the 2-frame hybrid particle tracking velocimetry (PTV) method was developed. The expansion of 2D PTV to SPTV is facilitated by the fact that the PTV method tracks individual particle centroids. To evaluate the performance and measurement accuracy of the present SPTV technique, it was applied to flow images of rigid body translation and synthetic standard images of jet shear flow and impinging jet flow. The data processing routine and measurement uncertainty of the SPTV technique are compared with those of conventional stereoscopic particle image velecimet.y (SPBV). In addition, the centroid translation effect of 2D particle image velocimetry (PIV) is defined and its effect on SPIV measurements is discussed. Compared to the SPIV method, the SPTV technique has inherited merits of concise and precise velocity evaluation procedures and provides better spatial resolution and measurement accuracy.
Many studies have been conducted to ensure that Visual Place Recognition is reliable in various environments, including edge cases. However, existing approaches use visible imaging sensors, RGB cameras, which are greatly influenced by illumination changes, as is widely known. Thus, in this paper, we use an invisible imaging sensor, a long wave length infrared camera (LWIR) instead of RGB, that is shown to be more reliable in low-light and highly noisy conditions. In addition, although the camera sensor used to solve this problem is an LWIR camera, but since the thermal image is converted into RGB image the proposed method is highly compatible with existing algorithms and databases. We demonstrate that the proposed method outperforms the baseline method by about 0.19 for recall performance.
기계 학습의 발전은 인간만이 할 수 있었던 섬세한 작업들을 기계가 할 수 있도록 이끌었고, 이에 따라 많은 기업체들은 기계 학습 기반의 번역기를 출시하였다. 현재 상용화된 번역기들은 우수한 성능을 보이지만 숫자 번역에서 문제가 발생하는 것을 발견했다. 번역기들은번역할문장에 큰숫자가 있을경우종종숫자를잘못번역하며, 같은문장에서숫자만바꿔번역할 때문장의구조를 완전히바꾸어 번역하기도 한다. 이러한 문제점은오번역의 가능성을 높이기 때문에해결해야 될 사안으로여겨진다. 본 논문에서는 Bidirectional RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short Term Memory networks), Attention mechanism을 적용한 Neural Machine Translation 모델을 사용하여 데이터 클렌징, 사전 크기 변경을 통한 모델 최적화를 진행 하였고, 최적화된 모델에 숫자 기호화 알고리즘을 적용하여 상기 문제점을 해결하는 번역 시스템을 구현하였다. 본논문은 데이터 클렌징 방법과 사전 크기 변경, 그리고 숫자 기호화 알고리즘에 대해 서술하였으며, BLEU score (Bilingual Evaluation Understudy score) 를 이용하여 각 모델의 성능을 비교하였다.
최근 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅에서 보다 지능적인 다양한 서비스를 제공하고자 하는 비즈니스 전략과 함께 온톨로지 기술이 큰 관심이 되고 있다. 온톨로지를 이용하는 응용 도메인에서의 본질적 문제점은 모든 영역 구성원, 에이전트, 응용 프로그램이 온톨로지에서 정의된 동일 개념을 공유해야 하는 것이다. 하지만, 다양한 제조업자에 의해서 만들어지는 다양한 모바일 디바이스, 센싱 디바이스, 네트워크 구성요소, 다양한 통신 사업자, 다양한 서비스 제공업자 들이 모여 이루어지는 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 서로 상이한 온톨로지가 공존할 가능성이 높다. 이러한 의미적 상호 운용성의 문제를 해결하고자 했던 다수의 연구가 있다. 이를 크게 분류하면, 맵핑, 합병, 변환에 의한 방법들이다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 OntoMorph와 같이 상이한 온톨로지 데이타들 간에 변환 규칙을 직접 작성하여 사용하는 방법에 초점을 맞춘다. 하지만 이러한 변환 규칙을 수작업으로 직접 작성하는 방법은, 그 자체도 어려울뿐더러 N개의 온톨로지가 존재할 경우 최악의 경우 $O(N^2)$의 변환 규칙 작성 복잡도를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 복잡도를 개선하기 위한, 웹의 개방성에 근거한 연쇄 조합 변환 규칙 생성의 개념을 소개한다. 연구 성과는 변환 규칙의 변환의 신속성, 변환의 적합성, 변환 규칙 작성의 용이성 등의 중요한 평가 요소를 도출할 수 있었으며, 몇 가지 실험 및 기존 연구와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법이 신속성과 정확성을 보장하면서 보다 높은 용이성을 가짐을 확인할 수 있었다.
교차언어 정보검색은 다국어 정보검색의 일부분으로 질의어에서 사용하는 언어와 검색대상인 문서의 언어가 서로 다른 경우의 정보검색을 의미한다. 교차언어 정보검색의 성능 향상을 위해서는 양질의 언어자원이 대량으로 필요한 경우가 많기 때문에 이를 해결하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 사전에 기반한 대역어 후보 선정 시, 가중치를 부여해 질의어를 변환하는 방식을 제안한다. 가중치 계산에 이용되는 의미거리는 영어 명사와 한국어 명사를 같은 벡터 공간에 표현하고, 두 벡터간의 관계를 이용해 거리를 계산한다. 서로 다른 두 언어의 명사를 한 공간에 표현하기 위해 "공통 기반축"의 개념을 제시하고, 구축 방법을 제안한다. 고급 자원인 온톨로지를 확보하지 않고, 제안하는 방법으로 우수한 정보검색 결과를 얻을 수 있다는 것을 실험을 통해 보여준다.을 통해 보여준다.
Objectives: This study proposes a new form of English translation in comparison with that shown in English books related to Sasang Constitutional medicine formulae which have been published up to now. Methods: This study formulated a new form of English translation guidelines by making a comparative analysis of the English translation cases listed in "Korean-English Dictionary of Oriental Medicine", "Longevity and Life Preservation in Eastern Medicine", and "Introduction to Sasang Constitutional Medicine". Results: This study as a common rules suggested that names of preparation form should be placed at the very end of the formula name and the first letters of the major words of the formula name should be capitalized. In addition, for the sake of accuracy in English translation of the formula name, this study divided the formula names into 8 types. The 8 sorts of types include: (a) Materia Medica + Preparation Form, (b) Materia Medica + Indication + Preparation Form, (c) Materia Medica Numbers + Preparation Form, (d) Indication + Preparation Form, (e) Concept + Preparation Form, (f) Concept + Materia Medica + Preparation Form, (g) Concept + Indication + Preparation Form, (h) Etcetera. In these types, medicinal herbs should be written in scientific name, and translation of indication can follow Noun+~ing participle form. In case of the terms having a Korean-medicine-based meaning, this study aimed for source-oriented translation. Conclusions: This study provides a general English translation method and examples of the formula names for Sasang constitutional medicine.
코드변환 기법은 특정 명령어 집합 구조에서 작성된 프로그램 코드를 다른 구조에서 실행할 수 있도록 변환하는 일종의 에뮬레이션 기법이다. 이 기법은 주로 구형 시스템에서 동작하는 응용프로그램을 새로운 시스템에서 동작시키기 위해 사용되었다. 코드를 변환하는 과정에서 동적으로 코드를 삽입하는 것이 가능하기 때문에 소스코드의 수정 없이 기존 응용프로그램을 계측할 수 있다. 이미 응용프로그램 분야에서는 동적코드분석과 가상머신에서 이러한 기법이 널리 활용되고 있다. 반면에 운영체제의 커널은 일반적인 유저 수준의 응용프로그램과는 다른 특성을 지니기 때문에 커널 수준에서 이러한 코드변환 기법을 사용하려면 시스템 성능, 메모리 관리, 특권 명령어 처리 및 동기화와 관련된 문제가 다루어져야 한다. 본 논문에서는 커널 수준의 동적코드변환 기법을 설계하고 코드삽입을 통한 소프트웨어 계측을 제안한다. 제안기법을 리눅스 커널에 적용하여 실험을 수행하고 그 결과를 통해 본 제안기법이 커널수준에서 소프트웨어 계측에 적은 성능 부하만을 야기함을 확인하였다.
이 논문에서는 호텔예약을 위한 음성번역시스템(KT-STS:Korea Telecom Speech Translation System)에 대해 기술한다. KT-STS는 한국손님이 일본의 호텔을 예약하고자 할 때 사용할 수 있는 시스템으로 한국어 음성을 인식하여 일본어로 번역을 해주는 시스템이다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 그리고 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 HMM(Hidden Markov Model)에 근거한 화자독립, 300 단어급 연속음성인식시스템이다. 언어모델은 바이그램(bigram)을 전향 언어모델로, 의존문법을 후향 언어모델로 사용한다. 기계번역부에서는 의존문법과 직적 번역 방식을 사용하였다. 음성합성부에서 합성단위로 반음소를 사용하며 합성방식은 주기파형분해 및 재배치 방식을 이용한다. KT-STS는 TMS320C30 DSP 보드를 장착한 SPARC20 위크스테이션 상에서 거의 실시간으로 동작한다. 음성인식 실험결과 94.68%의 단어인식률과 82.42%의 문장인식률을 얻었으며, 한일 번역기만의 번역 성공률은 100%였다. 우리는 이 시스템과 일본 KDD에서 개발한 시스템을 전용선으로 연결하여 한일간 자동통역 국제시연을 가진 바 있다.
A stereoscopic PIV (SPIV) measurement system based on the translation configuration was developed and applied to the flow behind a forward-swept axial-fan. Measurement of three orthogonal velocity components is essential for flow analysis of three-dimensional flows such as flow around a fan or propeller. In this study, the translation configuration was adopted to calculate the out-of-plane velocity component from 2-D PIV data obtained from two CCD cameras. The error caused by the out-of-plane motion was estimated by direct comparison of the 2-D PIV and 3-D SPIV results that measured from the particle images captured simultaneously. The comparison shows that the error ratio is relatively high in the region of higher out-of-plane motion near the axial fan blade. The turbulence intensity measured by the 2-D PIV method is bigger by about 5.8% in maximum compared with that of the 3-D SPIV method. The phase-averaged velocity field results show that the wake behind an axial fan has a periodic flow structure with respect to the blade phase and the characteristic flow structure is shifted downstream in the next phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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