Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.110-113
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2019
본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 MOF 소손시 비오차 발생으로 인한 전력사용량에 미치는 영향을 분석하기 위해 비오차를 측정하였다. 현재 MOF 고장건수는 전체파급고장의 약 10%이상 발생되고 있으며, 현장 순회시험을 통해 2009년 68건, 2010년 156건을 적출하였다. 이러한 MOF의 고장은 대부분 내부 CT 권선소손에 의해 발생되며, CT의 1차코일 또는 2차코일 단락시 유형별로 실험을 통해 비오차를 분석하였다. 특히 3상 수전고객은 ${\Delta}$-Y결선방식으로 MOF 정상시 불평형 전류는 중성선의 전류가 발생되지 않으나, MOF 이상시 중성선에 이상전류가 발생된다. 따라서 중성선의 이상전류를 측정하여 MOF 이상유무 판정 및 과부족 계량 오차 판정을 하기 위한 자료로 활용하였다.
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.7
no.1
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pp.45-53
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1995
목적 : 뇌정위 방사선수술은 AVM(ateriovenous malformation)이나 작은 크기의 종양에 1회에 고선량의 방사선을 조사하는 기술이다. 선형가속기를 이용한 방사선 수술을 하기 위하여 최근 본원에 설치한 Philips SL 75-5 선형가속기와 isocentric sub system(ISS)에 의한 뇌정위 방사선 수술에 있어서 표적의 위치선정과, gantry와 couch의 회전시 기하학적 오차가 중요시 되는데 isocentric sub system의 오차를 분석 하였다. 대상 및 방법 : 방사선원으로는 Philips SL 75-5 선형가속기의 5MV 광자선을 사용하였고, 원형의 작은 광자선속을 위하여 isocenter에서의 직경이 26mm인 secondary cone을 gimbal baaring에 삽입하여 사용하였다. 표적의 크기와 좌표를 정하기 위하여 CT나 angio localizer를 이용하고, 표적좌표 선정을 위하여 BRW phantom base와 target pointer를 이용하여 임의의 BRW-coordinator를 바꾸어 가면서 gantry angle와 ISS head 각도를 임의로 바꾸어 가면서 film에 방사선을 조사하였다. 흑화된 film을 view box 위에 놓고 광학판독기구로 film 가장자리의 오차를 scale 확대경으로 측정하여 오차를 분석하였다. 결과 : 표적좌표 선정의 정확도를 확인하기 위하여 임의의 표적좌표에 gantry의 10개각도 ISShead의 10개각도에서 각각 광자선을 조사시켜 film을 이용하여 오차를 측정한 결과 collimator cone의 직경이 26mm일때 전체 평균오차가 0.219+-0.03mm이었다. 결론 : Isocentric sub system은 gantry head와 ISS arm 사이에 gimbal bearing이 있어서 이 부위를 flexible하게 연결함으로 gantry의 회전에 무관하게 정확한 isocenter를 유지시켜 주고 ISS head는 couch와 독립되어 움직이므로 isocentric sub system isocenter의 오차를 최대한 줄일수 있음을 알았다.
The demand for accurate freeform apsheric surface is increasing to satisfy the optical performance. In this paper, we develop the algorithm for opto-mechatronics convergence, that reconstruct the surface 3D profiles from the curvarure data along two orthogonal directions. A synthetic freeform surface with 8.4 m diameter was simulated for the testing. The simulation results show that the reconstruction error is 0.065 nm PV(Peak-to-valley) and 0.013 nm RMS(Root mean square) residual difference. Finally the sensitivity to noise is diagnosed for probe position error, the simulation results proving that the suggested method is robust to position error.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.2
s.32
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pp.79-84
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2005
Recent researches about the accuracy assessment of the satellite sensor modeling usually focused on the quantitative analysis of errors. Quantitative error analysis contains its limitation that the distribution property of error can not be analyzed. The numerical evaluation of result of the satellite sensor modeling drop its confidence because of the absence of the distribution property of error. This study can be presented the distribution property of error to calculate RMSE and direction-coefficient of error. Moreover, Direction-coefficient which is closed to 1 s contains systematic errors. On the contrary, direction-coefficient which is closed to the zero contains random errors. To analyse the direction of errors, we will indicate that a formula is reduced the error.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.2
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pp.39-49
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2000
In this paper, we propose an optimizing feature extraction method for multiclass problems assuming normal distributions. Initially, We start with an arbitrary feature vector Assuming that the feature vector is used for classification, we compute the classification error Then we move the feature vector slightly in the direction so that classification error decreases most rapidly This can be done by taking gradient We propose two search methods, sequential search and global search In the sequential search, an additional feature vector is selected so that it provides the best accuracy along with the already chosen feature vectors In the global search, we are not constrained to use the chosen feature vectors Experimental results show that the proposed algorithm provides a favorable performance.
Purpose :To develop a method for verifying a treatment setup in stereotactic radiotherapy by ma- tching portal images to DRRs. Materials and Methods : Four pairs of orthogonal portal images of one patient immobilized by a thermoplastic mask frame for fractionated stereotactic radiotherapy were compared with DRRs. Portal images are obtained in AP (anteriorfposterior) and lateral directions with a target localizer box containing fiducial markers attached to a stereotactic frame. DRRs superimposed over a planned iso-center and fiducial markers are printed out on transparent films. And then, they were overlaid over onhogonal penal images by matching anatomical structures. From three different kind of objects (isgcenter, fiducial markers, anatomical structure) on DRRs and portal images, the displacement error between anatomical structure and isocenters (overall setup error), the displacement error between anatomical structure and fiducial markers (irnrnobiliBation error), and the displacement error between fiducial markers and isocenters (localization error) were measured. Results : Localization error were 1.5$\pm$0.3 mm (AP), 0.9$\pm$0.3 mm (lateral), and immobilization errors were 1.9$\pm$0.5 mm (AP), 1.9$\pm$0.4 mm (lateral). In addition, overall setup errors were 1.0$\pm$0.9 mm (AP), 1.3$\pm$0.4 mm (lateral). From these orthogonal displacement errors, maximum 3D displacement errors($\sqrt{(\DeltaAP)^{2}+(\DeltaLat)^{2}$)) were found to be 1.7$\pm$0.4 mm for localization, 2.0$\pm$0.6 mm for immobilization, and 2.3$\pm$0.7 mm for overall treatment setup. Conclusion : By comparing orthogonal portal images with DRRs, we find out that it is possible to verify treatment setup directly in stereotactic radiotherapy.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1991.04a
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pp.59-67
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1991
공작기계의 정밀도는 가공물의 최종 치수 정밀도와 직접적으로 연계되는 공작기계의 전체적 성능 평가를 위한 주요인자 중의 하나이다. 공작기계 위치 결정 정밀도에가장 큰 영항을 주는 인자로서는 이송계의강성, Back lash, 안내면의 습동저항 그리고 이송 계의 자세변화등이 해당된다. 본 연구에서는 이송나사로구동되는 CNC 원통 연삭기의 숫돌대(Wheel Head)축 이송 구동계의 오차발생 요인에 대해 실험적인 검토를 수행하였다. 이를 위하여 이송 구동계의 정강성에따른 영향과 이송 안내면의 각운동에 의한 위치정밀도 영향 및 위치 검출 장치의 종류에 따른 위치오차의 재현성(Repeatatility)의 유무를 레이 저 간섭계를 이용한 정밀 측정을 통하여 비교 검토함에 의해 이송 오차를 최소화 시킬 수 있는 CNC 공작기계이송 구동축 설계의 기본 방향을 마련하는데 역점을 두고 연구를 수행하게 되었다.
신경망은 선형 시스템 뿐 만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.
본 논문은 그루빙(grooving), 타이닝(tining), 텍스쳐(texture) 등의 포장도로의 표면 상태를 차량에 장착된 고성능의 레이저 변위센서를 사용하여 주행 중에 정밀하게 측정하는 도로 표면 측정 장비 개발에 관한 논문이다. 본 논문에서는 전체 시스템을 설계 및 시험제작 하였으며, 차량 주행을 모사한 실험 모형을 이용한 실내 실험 및 시험도로에서의 실제 도로 표면 측정 실험을 실시하였다. 실내 포장도면 모사장비를 이용한 실험 결과 타이닝 폭 오차 2%, 깊이 오차 4%(60km/h)를 얻었으며, 실외에서 차량에 레이저센서를 장착 후 측정한 실험에서는 폭 오차 3.24%, 깊이 오차 5% (50km/h)가 측정되었다. 이러한 실험 결과를 토대로 시험도로 상의 실제 도로 표면 측정 실험에서는 25mm, 18mm, 26mm, 그리고 임의의 간격의 횡 방향 및 종 방향 타이닝을 측정하였고 이를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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