According to the World Health Organization, the top 10 causes of death worldwide include heart disease. Heart diseases include coronary disease, which induces acute myocardial infarction. Ticagrelor drugs are being used to treat acute alliances, but it has become difficult to breathe due to the drugs. In a related study, Tobias predicted that uric acid causes acute respiratory distress independently of other factors, including BNP. And in the Ahmad study, serum uric acid numbers were related to the left ventricle depending on the level of uric acid. Experimental data are data used after 155 patients who received coronary intervention took ticagrelor. The research methods were leveraged by gradient decent algorithm and linear regression. In order to avoid overfitting in the experiment, training data and test data were separated into 70 and 30 percent respectively. The experimental results lacked the predictability of other attributes except DT in the correlation coefficient and crystal coefficient. However, all attributes related to dyspnea other than DT are determined to be related to causing relaxation of the heart in the left ventricle. Therefore, the attribute causing dyspnea is determined to be an attribute causing relaxation of the heart of the DT and left ventricle.
A novel equivalent flux sliding-mode observer (SMO) is proposed for dual three-phase interior permanent magnet synchronous motor (DT-IPMSM) drive system in this paper. The DT-IPMSM has two sets of Y-connected stator three-phase windings spatially shifted by 30 electrical degrees. In this method, the sensorless drive system employs a flux SMO with soft phase-locked loop method for rotor speed and position estimation, not only are low-pass filter and phase compensation module eliminated, but also estimation accuracy is improved. Meanwhile, to get the regulator parameters of current control, the inner current loop is realized using a decoupling and diagonal internal model control algorithm. Experiment results of 2MW-level DT-IPMSM drives system show that the proposed method has good dynamic and static performances.
Sinkhole subsidence and collapse is a common geohazard often formed in karst areas such as the state of Florida, United States of America. To predict the sinkhole occurrence, we need to understand the formation mechanism of sinkhole and its karst hydrogeology. For this purpose, investigating the factors affecting sinkholes is an essential and important step. The main objectives of the presenting study are (1) the development of a machine learning (ML)-based model, namely C5.0 decision tree (C5.0 DT), for the prediction of sinkhole susceptibility, which accounts for sinkhole/subsidence inventory and sinkhole contributing factors (e.g., geological/hydrogeological) and (2) the construction of a regional-scale sinkhole susceptibility map. The study area is east central Florida (ECF) where a cover-collapse type is commonly reported. The C5.0 DT algorithm was used to account for twelve (12) identified hydrogeological factors. In this study, a total of 1,113 sinkholes in ECF were identified and the dataset was then randomly divided into 70% and 30% subsets for training and testing, respectively. The performance of the sinkhole susceptibility model was evaluated using a receiver operating characteristic (ROC) curve, particularly the area under the curve (AUC). The C5.0 model showed a high prediction accuracy of 83.52%. It is concluded that a decision tree is a promising tool and classifier for spatial prediction of karst sinkholes and subsidence in the ECF area.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.05a
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pp.279-282
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2006
네트워크를 기반으로 한 컴퓨터 시스템이 현대 사회에 있어서 더욱 더 불가결한 역할을 하는 것에 따라, 네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 침입자의 침입 목표가 되고 있다. 이를 보호하기 위한 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 점차 중요한 기술이 되었다. 침입탐지시스템에서 패턴들을 분석한 후 정상/비정상을 판단 및 예측하기 위해서는 초기단계인 특징추출이나 선택이 매우 중요한 부분이 되고 있다. 본 논문에서는 IDS에서 중요한 부분인 feature selection을 Data Mining 기법인 Genetic Algorithm(GA)과 Decision Tree(DT)를 적용해서 구현했다.
A new scheduling algorithm called the Adaptive Weighted Round Robin with Delay Tolerance (AWRR/DT) is presented. The proposed scheme can reduce the average delay of non-real-time (NRT) class while maintaining the QoS of real-time (RT) classes. Our scheme can also reflect the traffic fluctuation of networks with a small processing burden.
In this paper, a new algorithm for sensorless speed control of switched reluctance motor (SRM) is proposed. It is based on the measurement of initial rate of change of phase current. The initial rate of rise of phase current mainly depends up on the phase inductance at the time instant when the phase is excited. Therefore, the measurement of initial di/dt permits rotor position estimation, which is used to trigger the next phase. In the proposed technique, there is no need to generate additional current pulses when a phase is not excited. Therefore, this scheme does not introduce the unwanted braking torque. Also, only one current measurement is made every time a phase is excited. This reduces the computational load on the micro-controller and enhances the speed range of the sensorless drive. By using this scheme it is possible to implement the sensorless control of SRM using low cost micro-controller.
Although researchers have proposed numerous techniques for speech emotion recognition, its performance remains unsatisfactory in many application scenarios. In this study, we propose a speech emotion recognition model based on a genetic algorithm (GA)-decision tree (DT) fusion of deep and acoustic features. To more comprehensively express speech emotional information, first, frame-level deep and acoustic features are extracted from a speech signal. Next, five kinds of statistic variables of these features are calculated to obtain utterance-level features. The Fisher feature selection criterion is employed to select high-performance features, removing redundant information. In the feature fusion stage, the GA is is used to adaptively search for the best feature fusion weight. Finally, using the fused feature, the proposed speech emotion recognition model based on a DT support vector machine model is realized. Experimental results on the Berlin speech emotion database and the Chinese emotion speech database indicate that the proposed model outperforms an average weight fusion method.
This paper proposes a path planning method of a mobile robot in two-dimensional work space. The path planning method is based on a cell decomposition approach. To create a path which consists of a number of line segments, the Delaunay Triangulation algorithm is used. Using the cells produced by the Delaunay Triangulation algorithm, a mesh generation algorithm connects the starting position to the goal position. Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance path. Greedy algorithm optimizes the path by deleting the path segments which detours without collision with obstacles.
In this paper, we develop a speech interface that has acoustic echo cancelling and barge-in functionalities in the car environment. In the echo canceller, DT (Double-Talk) detection algorithm using the correlation coefficients between reference and desired signals can make DT detection errors often in the background noise. We reduce the DT detection errors by using the average power of noise and echo estimated from the input signal. In addition, to make it possible for drivers to give speech command to the system by interrupting the speaker output, barge-in functionality is implemented with the combination of DT detection and appropriate gain control of the speaker output. Through the computer simulation with the assumed car environment and experiment in the real laboratory environment, implemented speech interface has shown good performance in removing acoustic echo signals in the noisy environment with proper operation of barge-in functionality.
Lee, Dae-Geun;Choi, Young-Jean;Kim, Kyu Rang;Byon, Jae-Young;Kalkstein, Laurence S.;Sheridan, Scott C.
Journal of Climate Change Research
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v.1
no.2
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pp.109-120
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2010
Heat wave is a disaster, which increases morbidity and mortality in temperate regions. Climate model results indicate that both intensity and frequency of heat wave in the future will be increased. This study shows the result about relationship between excess mortality and offensive airmass in 7 metropolitan cities, and an operational Heat-Health Warning System (HHWS) in Korea. Using meteorological observations, the Spatial Synoptic Classification (SSC) has been used to classify each summer day from 1982 to 2007 into specific airmass categories for each city. Through the comparative study analysis of the daily airmass type and the corresponding daily mortality rate, Dry Tropical (DT), and Moist Tropical plus (MT+) were identified as the most offensive airmasses with the highest rates of mortality. Therefore, using the multiple linear regression, forecast algorithm was produced to predict the number of the excess deaths that will occur with each occurrence of the DT and MT+ days. Moreover, each excess death forecast algorithm was implemented for the system warning criteria based on the regional acclimatization differences. HHWS will give warnings to the city's residents under offensive weather situations which can lead to deterioration in public health, under the climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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