Support Vector Machines (SVMs) provide a powerful performance of the learning system. Generally, SVMs tend to make overfitting. For the purpose of overcoming this difficulty, the definition of soft margin has been introduced. In this case, it causes another difficulty to decide the weight for slack variables reflecting soft margin classifiers. Especially, the error of soft margin algorithm can be bounded by a target margin and some norms of the slack vector. In this paper, we formulate a new soft margin algorithm considering the bound of corruption by noise in data directly. Additionally, through a numerical example, we compare the proposed method with a conventional soft margin algorithm.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2000.11a
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pp.49-53
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2000
본 논문에서는 로그노말 분포된 전파음영 환경에서 통화의 신뢰도를 유지하기 위해 필요한 링크 마진을 경로손실과 전파음영의 감쇠를 포함하는 전파 손실 모델을 사용하여 분석하였다. CDMA 셀룰러 시스템에서 셀 반경이 커지게 되면 요구되는 링크 마진도 증가하게 되어 핸드오프이득은 요구되는 링크 마진만큼 감소하게 된다. 이러한 셀 영역과 링크 마진과의 관계를 하프 핸드오프와 소프트 핸드오프로 나누어 수치해석을 통해 살펴보았다. outage 확플이 0.1이고 셀 반경을 5-10% 증가시켰을 때 전력제어를 한 경우의 셀 영역비는 3.22 dB-3.99 dB, 전력제어를 하지 않은 경우의 셀 영역비는 2.55 dB-2.85 dB 만큼 증가하는 것을 알 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.224-227
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2022
객체 분류는 입력으로 주어진 이미지에 포함된 객체의 종류를 판단하는 기술이다. 대표적인 딥러닝 기반의 객체 분류 방법으로서 Faster R-CNN[2], YOLO[3] 등의 모델이 개발되었으나, 여전히 성능 향상의 여지가 있다. 본 연구에서는 각도 마진 손실 함수를 기존의 몇 가지 객채 분류 모델에 적용하여 성능 향상을 유도한다. 각도 마진 손실 함수는 얼굴 인식 모델인 SphereFace [4]에서 제안한 방법으로, 얼굴 인식과 같이 단일 도메인의 데이터셋을 분류하는 문제를 풀기 위해 제안되었다. 이는 기존 소프트맥스 함수에서 클래스 결정 경계선에 마진을 주는 방식으로 클래스 간의 구분 능력을 향상시킨다. 본 논문은 각도 마진 손실 함수를 CIFAR10, CIFAR100 데이터셋의 분류 문제에 적용하였으며 ResNet, EfficientNet, MobileNet 등의 백본 네트워크로 실험하여 평균적으로 mAP 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.12
no.6
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pp.871-881
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2001
In this paper, the effect of soft handoff technique on CDMA cell coverage is analyzed in a lognormally shadowed channel, which uses the Hata propagation model, Also, the rate of increase for the cell coverage is analyzed by calculating the hard and soft handoff margin. When the outage probability is 0.02 and the standard deviation of the received signal is 2.5 dB in a lognormally shadowed channel, the transmit power of the mobile station which is located in the cell boundary is increased by the hard handoff margin of 5.13 dB and by the soft handoff margin of 3.68 dB, respectively. So, the rate of increase for the cell coverage is 1.39 in case of using the soft handoff technique. It is shown that if the (E$\_$b//N$\_$0/)$\_$req/ value is 7 dB, the cell coverage of the CDMA cellular system with soft handoff technique in city area is 3.33 km in case of the 850 MHz frequency and 1.36 km in case of the 1900 MHz frequency. Also, the accurate cell coverage with soft handoff technique is supported that could be serviced by the base-station in CDMA cellular system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.1A
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pp.25-33
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2003
We derive the outage probabilities for the Erlang capacity and link margin based on handoffs in the reverse link of a CDMA system of 14.4 kbps/1.9 GHz band, calculate them with the same parameters, and then with the maximum realizable Erlang capacity analyze newly the cell coverage in different areas by the COST-231 model If it decreases from 5 % to 2 % in case of $E_b/N_0$=5 dB under a soft handoff, the result shows a very reliable link with additional increment of 0.88 dB in the margin and a high quality of service within the coverage decrease of 0.12 km, 0.25 km, and 1 km in a city, suburban, and open areas respectively on the decrease of 2 Erlang in the capacity. When the $E_b/N_0$ decreases from 7 dB to 5 dB within the outage probability of 5 %, it shows the increase of 9 Erlang and of 0.2 km in a city on the same margin of 2.8 dB. Then, comparing it with a single cell, it shows the decrease of more than 10 Erlang in the capacity, but the enlargement of 0.17 km, 0.3 km, and 1 km in them on the margin decrease of 1.31 dB, also, with a hard handoff, the soft handoff gain of the increase of 10 Erlang and of 0.22 km, 0.5 km, and 2 km on the decrease of 2.16 dB.
Support vector machine(SVM)은 입력 데이터를 두개의 다른 클래스로 구별하는 결정면을 학습과정을 통하여 구한다. 기존의 SVM은 단지 이차 클래스에 대하여 적용되어지나, 많은 응용분야에서 입력 데이터들은 몇 개의 다중 클래스로 분류해야 한다. 다중 클래스 분류 문제는 기존의 SVM을 사용할 수 있는 일반적으로 몇 개의 2차 문제로 분해하여 풀 수 있다. 실례로 one-against-all 방법을 적용하면, n 클래스 문제는 n 개의 두 클래스 문제로 변환 하여 풀 수 있다. 본 논문에서는 입력 패턴들을 다중 클래스로 분류 할 때 퍼지 소속도를 응용한 소프트 마진 알고리즘의 상한 경계값을 각 클래스에 따라 다르게 적용함으로써 기존의 SVM 보다 더 우수한 학습 능력을 가짐을 보였다.
Jeon, Inho;Kwon, Yejin;Ma, Jin;Lee, Sik;Cho, Kum Won;Seo, Jerry
Journal of Internet Computing and Services
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v.18
no.4
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pp.99-108
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2017
Open Science is evolving not only to share research results, but also to open the research process. We are developing the EDISON platform for the spread of open science in computational science and engineering. The EDISON platform provides online simulation services developed by computational science and engineering researchers. It also provides an environment for sharing source code, data, and related research publications. An effective simulation software registration management system is required for successful service on the EDISON platform. In this paper, we proposes a simulation software management system to provide online simulation service through EDISON platform. The proposed system allows the developer to register the simulation software on the EDISON platform without administrator intervention and effectively build a web-based simulation environment.
Sohn Jason W.;Mansur David B.;Monroe James I.;Drzymala Robert E.;Jin Ho-Sang;Suh Tae-Suk;Dempsey James F.;Klein Eric E.
Progress in Medical Physics
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v.17
no.1
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pp.24-31
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2006
Automated analysis software was developed to measure the magnitude of the intrafractional and interfractional errors during breast radiation treatments. Error analysis results are important for determining suitable planning target volumes (PTV) prior to Implementing breast-conserving 3-D conformal radiation treatment (CRT). The electrical portal imaging device (EPID) used for this study was a Portal Vision LC250 liquid-filled ionization detector (fast frame-averaging mode, 1.4 frames per second, 256X256 pixels). Twelve patients were imaged for a minimum of 7 treatment days. During each treatment day, an average of 8 to 9 images per field were acquired (dose rate of 400 MU/minute). We developed automated image analysis software to quantitatively analyze 2,931 images (encompassing 720 measurements). Standard deviations ($\sigma$) of intrafractional (breathing motion) and intefractional (setup uncertainty) errors were calculated. The PTV margin to include the clinical target volume (CTV) with 95% confidence level was calculated as $2\;(1.96\;{\sigma})$. To compensate for intra-fractional error (mainly due to breathing motion) the required PTV margin ranged from 2 mm to 4 mm. However, PTV margins compensating for intefractional error ranged from 7 mm to 31 mm. The total average error observed for 12 patients was 17 mm. The intefractional setup error ranged from 2 to 15 times larger than intrafractional errors associated with breathing motion. Prior to 3-D conformal radiation treatment or IMRT breast treatment, the magnitude of setup errors must be measured and properly incorporated into the PTV. To reduce large PTVs for breast IMRT or 3-D CRT, an image-guided system would be extremely valuable, if not required. EPID systems should incorporate automated analysis software as described in this report to process and take advantage of the large numbers of EPID images available for error analysis which will help Individual clinics arrive at an appropriate PTV for their practice. Such systems can also provide valuable patient monitoring information with minimal effort.
저궤도 위성이 발사체에서 분리된 후 탑재 소프트웨어에 의한 초기 동작이 수행되고 나면 초기 운용이 시작된다. 초기 운용 기간에 수행할 모든 절차와 대처 가능한 긴급 상황이 발생할 경우 수행할 절차는 발사 전에 미리 준비된다. 위성의 각 부분의 설계 마진은 최악 조건을 기준으로 반영되어 있기 때문에 발사 이후의 버스 시스템 관점에서의 위성 특성은 요구 사항을 만족하는 범위가 될 것으로 예상이 가능하다. 실제로 발사 후 위성 텔레메트리 분석을 통해 대부분의 항목에서 요구 조건을 만족하는 것으로 확인되었다. 또한 텔레메트리 분석을 통해 설계 단계에서 예상했던 것 보다 정확한 궤도 특성이 반영된 위성 특성을 파악하였다. 이러한 특성은 설계 시 고려했던 상황과 다르더라도 실제 궤도 특성이 반영된 특성이므로 초기 운용 및 정상 운용 시에 정상적인 상황인 것으로 고려해야 한다. 첫째, 지구 알베도 특성에 따라 태양센서 값이 궤도에 따라 변화한다. 위성의 자세가 정확히 태양을 지향하고 있더라도 태양센서에 지구에서 반사된 빛이 입사되어 자세 제어에 영향을 주게 된다. 알베도의 영향은 적도에서 극지방으로 갈수록 커지며, 계절에 따라 다른 특성을 보인다. 알베도의 영향을 최소화하기 위해 자세 제어 모델에 알베도 효과를 고려하거나 알베도 효과를 무시할 수 있을 정도로 자세 제어 오차 한계를 조정할 수 있다. 둘째, 위성의 지구 회피 회전에 의해 태양 전지판의 온도가 궤도에 따라 변화한다. 위성체는 위성체에 장착된 두 개의 별센서의 가시성 확보를 위해 태양 지향 자세에서 요축으로 일정 속도로 회전한다. 남극 부근에서는 두 태양 센서가 모두 지구의 반대편인 남쪽을 지향하도록 하며, 북극 부근에서는 북쪽을 지향하도록 한다. 이 때 두 태양 센서의 방향에 장착된 태양 전지판은 극지방에서 지구 반대편에 위치하므로 다른 태양 전지판에 비해 낮은 온도를 갖게 된다. 이 논문에서는 위성의 궤도 특성에 따른 고려 사항에 대해 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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