• 수산해양기술연구
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• 제22권1호
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• pp.1-5
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• 1986

In order to improve the net-mouth height of dragged gears, the authors devised models of floatingcollars of nylon cloth instead of floats and experimented with 4 types-A type (length 65em, breadth 3em), B type (length 65em, breadth 4em), C type (length 65em, breadth 5em) and D type (length 65 em, breadth 6em) attached respectively to the front edge of square of a model net after preliminary experimentation. These various types of floating collars were experimented in a circulating water channel to evaluate the characteristics of net-mouth height and hydrodynamic resistance and the effect of the length of bridles were also examined. The results obtained were as follows: 1. In case of attaching floats, the model net-mouth height reduced from 80 em to 20 em when current velocity was increased from 0.25m/see to 1m/sec. 2. In case of attaching floating collars, the model net-mouth heights were maintained 70 em, 71 em, 80 em, 78 em in maximum and 55 em, 63 em, 69 em, 73 em in minimum respectively even the current volocity was increased from 0.25 m/see to 1 m/see. 3. The model net-mouth height was reduced to 10 em maximum according to the current velocity and types of floating collars when the bridles were shortened 3~4 mm in length. 4. Hydrodynamic resistance of D type only was increased to 700 g in maximum and those of A, B, C type were reduced to 460 g in maximum at current velocity beyond 0.5 m/ see when bridles were shortened 3-4 mm in length. 5. But the model net-mouth heights became higher in accordance with breadth of floating coliars, B type was the best for this model net in case that hydrodynamic resistance was taken into account.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권1호
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• pp.1-11
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• 2008

혼합정규분포로부터 얻은 자료의 크기가 크면 EM 알고리즘으로 모수를 추정하는 경우 추정에 많은 시간이 걸리며 이는 실시간 음성인식 분야등에서는 적용이 어렵게 되는 문제가 발생한다. 대용량 자료를 구간도수로 요약하여 구간도수 EM 알고리즘을 적용하면 표준 EM 알고리즘에 비해 실행속도가 획기적으로 개선되며 더욱이 구간도수 EM 알고리즘에서의 추정치의 효율성이 표준 EM 알고리즘에 근접함을 시뮬레이션 실험을 통하여 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.369-376
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• 2006

본 논문은 온라인 전자문서환경에서 전통적 베이지안 통계기반 문서분류시스템의 분류성능을 개선하기 위해 EM(Expectation Maximization) 가속 알고리즘을 접목한 방법을 제안한다. 기계학습 기반의 문서분류시스템의 중요한 문제 중의 하나는 양질의 학습문서를 확보하는 것이다. EM 알고리즘은 소량의 학습문서집합으로 베이지안 문서분류 알고리즘의 성능을 높이는데 활용된다. 그러나 EM 알고리즘은 최적화 과정에서 느린 수렴성과 성능 저하 현상을 나타내는데, EM 알고리즘의 기본 가정을 따르지 않는 온라인 전자문서환경에서 특히 그러하다. 제안 기법의 주요 아이디어는 전통적 EM 알고리즘을 개선하기 위해 불확정성도 기반 선택적 샘플링 기법을 활용한 것이다. 성능평가를 위해 Reuter-21578 문서집합을 사용하여, 제안 알고리즘의 빠른 수렴성을 보이고 전통적 베이지안 알고리즘의 분류 정확성을 향상시켰음을 보인다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제34권5호
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• pp.734-737
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• 2005

본 연구는 EM을 음수 및 사료내에 첨가하여 사양한 돼지의 육질개선 효과를 알아보기 위해 일반 돈육과 EM Pork의 이화학적 특성을 검토하고자 돼지 50두를 공시하여 일반성분, 육질 개선 및 육질 보존성에 관한 실험을 실시하였다. 콜레스테롤 함량 측정 결과, 일반 돈육은 평균적으로 $83{\pm}4mg/100\;g$ 이었는데 EM Pork는 $71{\pm}3\;mg/100\;g$을 나타내 유의적으로 낮은 함량을 보였다(p<0.05). 또한 TBA가는 저장기간 14일에 일반 돈육이 $0.184{\pm}0.003$ MDA mg/kg을 나타냈는데 EM Pork는 $0.165{\pm}0.004$ MDA mg/kg으로 처리구간 유의적인 차이를 나타내었다(p<0.05). VBN치는 일반 돈육을 5일간 냉동 저장한 것이 $3.72{\pm}0.05\;mg\%$이었고 EM Pork는 $3.2{\pm}0.05\;mg\%$를 나타냈으나 유의적인 차이는 보이지 않았다(p>0.05). 그러나 일반 돈육을 5일간 냉장 저장한 것은 $4.9{\pm}0.1\;mg\%$를 나타냈으나 EM Pork는 $3.19{\pm}0.04mg\%$를 나타내 일반 돈육보다 $35\%$ 정도 VBN치가 낮았으며 유의적인 차이를 나타냈다(p<0.05).

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2596-2604
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• 1997

ACK는 가상 스택 기계에 기반을 둔 EM 중간 코드로부터 레지스터 구조에 기반을 둔 SPARC 기계에 대한 목적 코드를 생성하기 위해서는 코드 확장기(code expander)를 이용하고 있다. 따라서 EM 코드로부터 SPARC 목적 코드를 생성하기 위해 스택 지향 구조로부터 레지스터 지향 구조로 변환하여야 한다. 코드 확장기를 이용한 SPARC 코드 생성 기법은 각 EM 명령어에 대해 SPARC 코드로 확장하는 루틴들로 구성되며 코드 생성기에 비해 코드의 질을 개선하기 위해 푸쉬-팝 최적화 동작을 수행한다. 하지만 코드 확장시에 별도의 자원과 관리를 요구하는 혼합 스택(hybrid stack)을 이용하고 있으며 전단부의 정보 손실로 레지스터 윈도우를 이용한 효율적인 매개변수 전달을 고려하지 않는다. 본 논문에서는 ACK의 전체적인 구조의 변경 없이 목적 기계의 스택과 매개변수 전달을 고려하나 효율적인 SPARC 코드를 생성하기 위해 EM 트리를 이용한 SPARC 코드 확장기를 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 순차적인 EM 코드를 입력으로 받아 스택 속성을 반영한 트리로 구성하며 혼합 스택을 제거하기 위해 지역 변수 정보를 별도로 관리하였다. EM 트리의 순회 및 확장 과정에서 목적 코드를 생성할 수 있는 루틴을 통하여 목적 코드를 출력하며 추출된 정보와 노드의 성격에 출력 시기와 목적 코드를 결정한다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.3-6
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• 2006

There are three types of frequency-domain loop-loop EM induction method, depending on the loop separation and their location relative to the ground surface: horizontal-loop EM (HLEM), fixed small-loop EM, and helicopter-borne EM (HEM) methods. Multidimensional inversion provides tomographic images of the subsurface resistivity structure and thus enhances the interpretational accuracy of loop-loop EM data. HLEM method is shown to be effective for exploring groundwater resources in weathered and fractured crystalline basement terrains in semi-arid regions. Also, HEM method is useful for locating weak zones in landslide areas. The applicability of inversion to small-loop EM data depends solely on the S/N ratio. The quadrature response of small-loop EM data can only give the equivalent conductivity of a homogenous half-space model, and thus the in-phase component is essential in inverting EM data. However, the in-phase response is much lower and decreases more rapidly with decreasing frequency than the quadrature response. Further work is needed to obtain conductivity-depth images from small-loop EM data.

• 한국축산식품학회:학술대회논문집
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• 한국축산식품학회 2004년도 정기총회 및 제33차 춘계 학술대회
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• pp.131-134
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• 2004

EM이 돼지 사양에서 육질개선에 미치는 효과를 알아보기 위해 사양실험을 하였다. 일반적으로 사양한 돼지와 EM 축산사료첨가제와 EM 활성액을 정기적으로 급이하여 사양한 EM Pork를 도축한 후 각각의 돈육을 $4^{\circ}C$ 냉장온도와 $-18^{\circ}C$ 냉동온도에서 저장하였다. 그후 일반 돈육과 EM Pork의 일반성분 및 육질의 보존성에 관한 실험을 실시하였다. 단백질 변성에 관한 실험결과 일반 돈육을 5일간 냉동저장한 것은 3.72 mg%를 보였고 EM Pork는 3.2 mg%를 나타내 일반 돈육보다 15% 정도 단백질 변성을 지연시켰다. 또한, 일반 돈육을 5일간 냉장저장한 것은 4.9 mg%를 나타냈으나 EM Pork는 3.19 mg%를 나타내 일반 돈육보다 35% 단백질 변성 억제 효과를 보였다. 또한, 냉동 및 냉장 처리한 일반 돈육의 조단백질 함량은 각각 21.41%와 19.73%인데 비해 냉동 및 냉장 처리한 EM Pork는 각각 22.21%와 21.41%를 나타냈다. 이러한 결과는 단백질 변성과 관련된 것이라 볼 수 있다. 결론적으로 EM Pork육은 일반 돈육에 비해 단백질 변성 억제 효과가 15${\sim}$35% 정도 우수한 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4C호
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• pp.397-402
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• 2009

대용량의 데이터 전송을 위해 최근에 많이 사용되고 있는 OFDM 시스템은 다중경로페이딩에는 유리하지만 시간 선택성 페이딩에서는 자유롭지 못하고 이를 위해 채널추정이 필요하게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 EM 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 LPC 알고리즘을 접목시킨 EM-LPC 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘은 기존의 EM 알고리즘의 M-Step 다음에 LPC 알고리즘을 사용하여 미리 다음 pilot 데이터를 추정할 수 있게된다. 또한 interpolation을 통한 데이터 수정도 가능하게 된다. 살펴본 결과 EM-LPC 알고리즘이 기존의 LS 알고리즘과 EM 알고리즘보다 좋은 성능을 내는 것을 볼 수 있었다. 또한 EM 루프의 반복도 역시 줄어드는 것을 볼 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.523-528
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• 2015

본 논문은 효율적인 영상 분할을 수행하기 위한 다중해상도와 동적인 성질을 가지고 있는 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. EM 알고리즘은 가장 많이 사용되고 성능이 우수한 클러스터링 방법이다. 그러나, 기존의 EM 알고리즘은 다중해상도 데이터 처리에 대한 문제점과 클러스터 개수에 대한 사전 지식 요구라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 E-단계에 다중해상도 kd-트리를 적용함으로써 다중해상도 데이터 처리 문제를 해결하였고, 순차적 데이터에 따라 클러스터를 할당할 수 있데 하였다. 클러스터의 유효성을 검사하기 위해서, 클러스터 병합 원칙을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘을 텍스쳐 영상 분할에 적용하였고, 우수한 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.105-115
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• 2007

최근 들어 유비퀴터스 컴퓨팅에 대한 많은 연구들이 활발히 시작되고 있는데, 특히 모바일을 활용한 실시간 추천 모델에 대한 요구는 점차 커지고 있다. 본 연구에서는 기존 대용량 데이터베이스에서 실시간 추천을 위하여 Up-To-Moment 연관규칙 탐색 알고리즘이 있는데, 보다 더 정교하게 과거의 거래 세부정보까지 고려할 수 있도록 UP-To-Moment 데이터 셋의 과거 데이터 셋 부분을 (k-1)개로 분할-조합규칙을 적용하는 연관규칙 선호모델을 제안하였다. 제안된 모델은 전자상점 뿐만 아니라 유비퀴터스 컴퓨팅에 적용 가능한 레스토랑 음식 추천 데이터에 대하여, 전통적인 Up-To-Moment 연관규칙 탐색모델 $EM_{past'}$ 데이터 셋 크기값을 가중 조합한 $EM^w_{past'}$ 그리고 시간에 따른 지수평활법 분할-조합규칙을 적용한 $EM^{ES}_{past}$을 비교하여 보았다. 특히 $EM^{ES}_{past}$의 지수평활 상수 a 값의 변화에 따른 세 알고리즘의 연관규칙 계산에 대한 민감도도 비교함으로써, 실제 데이터 적용 시에 보수적 또는 진보적 실시간 추천의 선택이 가능하도록 하였다. 세 알고리즘의 비교 시뮬레이션 결과를 보면, 데이터 셋 크기 값을 가중 조합한 $EM^w_{past}$이 가장 효율이 떨어지는 것으로 나타났으며, 누적된 과거 데이터 셋의 크기가 클수록 $EM^{ES}_{past}$의 정확성이 높은 추천을 하는 것으로 나타났다.