Virtual reality technology has been widely used in the field of nuclear and radiation safety, dose rate computing in virtual environment is essential for optimizing radiation protection and planning the work in radioactive-controlled area. Because the CPU-based gamma dose rate computing takes up a large amount of time and computing power for voxelization of volumetric radioactive source, it is inefficient and limited in its applied scope. This study is to develop an efficient gamma dose rate computing code and apply into fast virtual simulation. To improve the computing efficiency of the point kernel algorithm in the reference (Li et al., 2020), we design a GPU-based computing framework for taking full advantage of computing power of virtual engine, propose a novel voxelization algorithm of volumetric radioactive source. According to the framework, we develop the GPPK(GPU-based point kernel gamma dose rate computing) code using GPU programming, to realize the fast dose rate computing in virtual world. The test results show that the GPPK code is play and plug for different scenarios of virtual simulation, has a better performance than CPU-based gamma dose rate computing code, especially on the voxelization of three-dimensional (3D) model. The accuracy of dose rates from the proposed method is in the acceptable range.
Objectives This study was aimed to validate Sasang Constitution Questionnaire for Japanese (SSCQ-J). Methods Sasang Constitution Questionnaire for Patients (SSCQ-P) was developed by joint researches between the Society of Sasang Constitutional Medicine and Korea Institute of Oriental Medicine. We translated SSCQ-P into Japanese and modified some items of that for Japanese. By getting approval from the Institutional Review Board(IRB)of School of Medicine, Keio University, we conducted a questionnaire survey of patients who visited Oriental Medicine Center from early January until mid-February 2011. The total of 364 patients filled out that Questionnaire and gave an interview with a Sasang constitution specialist. Using this Questionnaire data, we made Sasang constitutional classification functions and calculated diagnostic accuracy rate of SSCQ-J using discrimination analysis. Results 1. Male group's diagnostic accuracy rate of SSCQ-J was 77.01% and female was 78.10%. 2. Diagnostic accuracy of SSCQ-J was a little higher than SSCQ-P Conclusions 1. SSCQ-J can be considered to have good discriminant power compared with SSCQ-P 2. Further research with SSCQ-J will be helpful in the comparison study on the usual symptoms between Korean and Japanese as well as development of good discriminant function.
본 논문은 중력모형의 예측 정확도 향상을 위해 개선 중력모형을 개발한 것으로 개선 중력모형은 잔차를 이용한 것이다. 기존 잔차를 이용한 연구에서는 잔차를 기준연도 실측 값에서 중력모형의 재현 값을 뺀 값으로 하였고, 이를 장래 중력모형 예측 결과 값에 더하여 장래 통행분포로 하였다. 이번 연구에서는 잔차를 중력모형 계수 추정과정에서 산출 하였는데, 산출결과, 이 잔차가 실측 통행분포량을 중력모형에서의 재현 값으로 나눈 값(재현 일치비율)임을 밝혔다. 재현 일치비율을 중력모형에서 산출된 장래 통행분포량에 적용하였는데, 사례분석 결과, 기본 중력모형, 잔차 부가 개선 중력모형 등에 비하여 상당히 높은 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
Atrial fibrillation (AF) and Congestive heart failure (CHF) are increasingly widespread, costly, deadly diseases and are associated with significant morbidity and mortality. In this study, we analyzed three statistical methods for automatic detection of AF and CHF based on the randomness, variability and complexity of the heart beat interval, which is RRI time series. Specifically, we used short RRI time series with 16 beats and employed the normalized root mean square of successive RR differences (RMSSD), the sample entropy and the Shannon entropy. The detection performance was analyzed using four large well documented databases, namely the MIT-BIH Atrial fibrillation (n=23), the MIT-BIH Normal Sinus Rhythm (n=18), the BIDMC Congestive Heart Failure (n=13) and the Congestive Heart Failure RRI databases (n=25). Using thresholds by Receiver Operating Characteristic (ROC) curves, we found that the normalized RMSSD provided the highest accuracy. The overall sensitivity, specificity and accuracy for AF and CHF were 0.8649, 0.9331 and 0.9104, respectively. Regarding CHF detection, the detection rate of CHF (NYHA III-IV) was 0.9113 while CHF (NYHA I-II) was 0.7312, which shows that the detection rate of CHF with higher severity is higher than that of CHF with lower severity. For the clinical 24 hour data (n=42), the overall sensitivity, specificity and accuracy for AF and CHF were 0.8809, 0.9406 and 0.9108, respectively, using normalized RMSSD.
본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.
Kim, Jun-Su;Lee, Wang-Woo;Kim, Chang-Hwan;Ock, Cheol-young
한국언어정보학회:학술대회논문집
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한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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pp.166-176
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2002
A homonym could be disambiguated by another words in the context as nouns, predicates used with the homonym. This paper using semantic information (co-occurrence data) obtained from definitions of part of speech (POS) tagged UMRD-S$^1$), In this research, we have analyzed the result of an experiment on a homonym disambiguation system based on statistical model, to which Bayes'theorem is applied, and suggested a model established of the weight of sense rate and the weight of distance to the adjacent words to improve the accuracy. The result of applying the homonym disambiguation system using semantic information to disambiguating homonyms appearing on the dictionary definition sentences showed average accuracy of 98.32% with regard to the most frequent 200 homonyms. We selected 49 (31 substantives and 18 predicates) out of the 200 homonyms that were used in the experiment, and performed an experiment on 50,703 sentences extracted from Sejong Project tagged corpus (i.e. a corpus of morphologically analyzed words) of 3.5 million words that includes one of the 49 homonyms. The result of experimenting by assigning the weight of sense rate(prior probability) and the weight of distance concerning the 5 words at the front/behind the homonym to be disambiguated showed better accuracy than disambiguation systems based on existing statistical models by 2.93%,
Recent technological advances in sensor fabrication and bio-signal processing enabled non-constraint and non-intrusive measurement of human bio-signals. Especially, non-constraint measurement of ECG makes it available to estimate various human health parameters such as heart rate. Additionally, non-constraint ECG measurement of wheelchair user provides real-time health parameter information for emergency response. For accurate emergency response with low false alarm rate, it is necessary to discriminate quality levels of ECG measured using non-constraint approach. Health parameters acquired from low quality ECG results in inaccurate information. Thus, in this study, a machine learning based approach for three-class classification of ECG quality level is suggested. Three sensors are embedded in the back seat, chest belt, and handle of automatic wheelchair. For the two sensors embedded in back seat and chest belt, capacitively coupled electrodes were used. The accuracy of quality level classification was estimated using Monte Carlo cross validation. The proposed approach demonstrated accuracy of 94.01%, 95.57%, and 96.94% for each channel of three sensors. Furthermore, the implemented algorithm enables classification of user posture by detection of contacted electrodes. The accuracy for posture estimation was 94.57%. The proposed algorithm will contribute to non-constraint and robust estimation of health parameter of wheelchair users.
최근 멀티미디어 정보가 급증함에 따라 콘텐츠 관리에 대한 요구도 함께 증가되고 있다. 이에 오디오 분할 및 분류는 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리할 수 있는 대안이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서 취득한 오디오 신호를 분할하고, 분할된 오디오 신호를 음악, 음성, 배경 음악이 포함된 음성, 잡음이 포함된 음성, 묵음(silence)으로 분류하는 정확도가 높은 오디오 분할 및 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 오디오 분할을 위해 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용하였다. 오디오 신호의 분류를 위해서는 분할된 오디오 신호의 특징을 추출하고 이를 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy c-means, FCM)의 입력으로 사용하여 각 계층으로 오디오 신호를 분류하였다. 제안하는 알고리즘의 평가는 분할과 분류에 대해 각각 그 성능을 평가하였으며, 분할 성능 평가는 정확도율(precesion rate)과 오차율(recall rate)을 이용하였으며, 분류 성능 평가는 정확성(classification accuracy)을 사용하였다. 또한 오디오 분할의 경우는 이진 분류기와 퍼지 클러스터링을 이용한 기존의 알고리즘과 그 성능을 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안한 알고리즘의 분류 성능이 기존 알고리즘 보다 정확도율과 오차율 면에서 모두 우수하였다.
본 연구는 최소자유법를 기초로 각과 거이 관측요소를 조합시켜 동시 조정하는 결합조정방법의 해석이론을 정립하고 이를 삼각측량 삼변측량 독립 조정방법과 비교하여 그의 특성을 고찰하는데 목적이 있다. 각과 거이의 표준오차를 감소시킴에 따라, 오차분포의 비율은 삼각측량, 삼변측량 방법이 각각 39.8%, 33.9% 정도의 오차를 나타낸 반면, 조합조정(combination adjustment) 방법은 26.3%로, 낮은 비율로 나타나므로 조합기법이 보다 우월함을 알 수 있었다. 측정요소의 표준오차를 독립적으로 각각 고찰한 경우, 기하학적 표준오차의 감소율은 각 방법이 다양한 변화를 타나내었으나, 동시에 고찰한 경우는 삼각측량 75.5%, 삼변측량 74.1%, 종합기법 69.2%의 감소율을 나타내었다. Weight Factor를 증가시킴에 따라, 삼각측량 기법은 정도가 향상되었으나, 삼변측량 기법은 감소되므로, 균형 있는 Weight Factor의 결정은 중요한 의미를 가지며 이상적인 Weight Factor를 결정한다면, combination 해석기법은 보다 정확한 해석방법으로 그 활용이 기대된다.
최근 청소년들의 인터넷 및 스마트폰 과도한 사용이 사회적 이슈가 되어왔다. 작업에 대한 몰입 수준은 좋은 결과물을 만들 수 있는 긍정적 효과와 과 몰입 같은 부정적 효과를 모두 가지고 있다. 본 연구는 심혈관 반응 기반의 몰입 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 피험자들은 무 자극 상태, 그리고 몰입을 유발하기 위한 패턴 맞추기 게임을 수행하였고, 몰입 수준을 제공하기 위해 협력과 경쟁 태스크로 나누어 실험 디자인 하였다. 각 태스크에 따라 심박과 진폭의 상관성을 분석하고 다항식 회귀 분석을 통해 회귀식 및 정확도를 확인하였다. 결과는 게임 태스크일 때, 심박과 진폭은 양의 상관성을 보였으며 무자극일 때 음의 상관성을 보였다. 개발된 다차항 회귀식으로 게임 태스크와 무 자극을 구분하는 정확도는 평균 89%의 정확도를 보였다. 태스크간의 차이는 76.5% 정확도를 확인하였다. 본 연구는 실시간으로 몰입 수준을 정량적으로 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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