This study compares the three detection algorithms of East Asian summer atmospheric rivers (ARs). The algorithms developed by Guan and Waliser (GW15), Park et al. (P21), and Tian et al. (T23) are particularly compared in terms of the AR frequency, the number of AR events, and the AR duration for the period of 2016-2020. All three algorithms show similar spatio-temporal distributions of AR frequency, centered along the edge of the North Pacific high. The maximum AR frequency gradually shifts northward in early summer as the edge of the North Pacific High expands, and retreats in late summer. However, the detailed pattern and the maximum value differ among the algorithms. When the AR frequency is decomposed into the number of AR events and the AR duration, the AR frequencies detected by GW15 and P21 are equally explained by both factors. However, the number of AR events primarily determine the AR frequency in T23. This difference occurs as T23 utilizes the machine learning algorithm applied to moisture field while GW15 and P21 apply the threshold value to moisture transport field. When evaluating AR-related precipitation, the ARs detected by P21 show the closest relationship with total precipitation in East Asia by up to 60%. These results indicate that AR detection in the East Asian summer is sensitive to the choice of the detection algorithm and can be optimized for the target region.
본 연구팀이 개발한 신개념 강내형 치과 진단 장치에서 촬영한 X선 치아영상으로부터 치아 우식증을 조기 단계에서 판별하고 치과의사의 정확한 진단을 돕기 위해서 병변진단 보조시스템인 치아 와동 자동 검출 프로그램을 개발하고자 하였다. 치아 와동 자동 검출 시스템을 구성하고 있는 기본 알고리즘은 치아 와동과 정상 치아를 구분 할 수 있는 영상분별 알고리즘과 치아 영상의 고유 특성 정보를 분석하고 이를 병변 검출에 적용할 수 있는 알고리즘으로 나눌 수가 있는데, 본 연구에서는 먼저, DRLSE 방법을 적용하여 병변과 정상치아 사이의 윤곽선 분할 성능을 테스트 하였다. 개발된 알고리즘의 와식 판별 성능을 테스트하기 위해서 다양한 형태의 와식을 포함하는 전치, 견치, 소구치 등의 7개의 치아팬텀을 제작하고 치아 와식 분별을 실시하였다. 총 14 개의 와식 중에 와식의 경계를 부분적으로 식별한 2개를 제외하고는 12개 와식의 경계를 정확하게 구별하여 개발된 자동 치아 병변 알고리즘의 가능성을 입증하였다. 그러나 실제 치아 와식의 형태는 개개인마다 다르고 복잡하기 때문에 무작위로 선택된 실제 치아에 적용하기 위해서는 보강된 알고리즘이 필요하다. 향후에는 치아에 대한 사전정보를 처리하고 적용하는 패턴 인식 혹은 기계학습 알고리즘을 추가하여 보다 효과적이고 정확한 병변 알고리즘으로 개선할 예정이다.
Sulaiman, R. Aduni;Jawawi, Dayang N.A.;Halim, Shahliza Abdul
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.932-951
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2021
The effectiveness of testing in Model-based Testing (MBT) for Software Product Line (SPL) can be achieved by considering fault detection in test case. The lack of fault consideration caused test case in test suite to be listed randomly. Test Case Prioritization (TCP) is one of regression techniques that is adaptively capable to detect faults as early as possible by reordering test cases based on fault detection rate. However, there is a lack of studies that measured faults in MBT for SPL. This paper proposes a Test Case Prioritization (TCP) approach based on dissimilarity and string based distance called Last Minimal for Local Maximal Distance (LM-LMD) with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity. LM-LMD with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity adopts Local Maximum Distance as the prioritization algorithm and Dice-Jaro-Winkler similarity measure to evaluate distance among test cases. This work is based on the test case generated from statechart in Software Product Line (SPL) domain context. Our results are promising as LM-LMD with Dice-Jaro-Winkler Dissimilarity outperformed the original Local Maximum Distance, Global Maximum Distance and Enhanced All-yes Configuration algorithm in terms of Average Fault Detection Rate (APFD) and average prioritization time.
Random Early Detection (RED), one of the most well-known Active Queue Management (AQM), has been designed to substitute Tail Drop and is nowadays widely implemented in commercially available routers. RED algorithm provides high throughput and low delay as well as a solution of global synchronization. However RED is sensitive to parameters setting, so the performance of RED, significantly depends on the fixed parameters. To solve this problem, the Adaptive RED (ARED) algorithm is suggested by S. Floyd. But, ARED also uses fixed parameters like target-queue length; it is hard to respond to bursty traffic actively. In this paper, we proposed AQM algorithm based on the variation of current queue length in order to improve adaptability about burst traffic. We measured performance of proposed algorithm through a throughput, marking-drop rate and bias phenomenon. In experimentation, we raised a packet throughput as reduced packet drop rate, and we confirmed to reduce a bias phenomenon about bursty traffic.
본 논문에서는 ATM 네트워크에서 인터넷 트래픽 성능 향상을 위한 퍼지를 응용한 버퍼 관리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 퍼지 제어기를 이용해서 새로 도착하는 패킷을 버퍼의 상태와 VC의 부하에 따라 동적으로 폐기를 결정하여 버퍼 이용 효율과 GFR의 요구사항을 충족할 수 있도록 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 버퍼 관리 알고리즘과 성능을 비교한 결과, 공평성과 TCP 수율 면에서 성능이 향상됨을 보였다.
방송 통신의 융합에 따라 차세대 멀티미디어 서비스인 IPTV 서비스가 각광받고 있다. IPTV 서비스는 무한한 채널수용과 미디어의 확장, 품질이 보장되는 서비스의 형태로 발전되면서 기존 네트워크의 트래픽 증가와 서비스 특성에 맞는 품질제어 기술들이 요구되고 이에 따라 플로우별 서비스 품질 제어 기술이 필요하게 되었다. 이를 위해 IETF (Internet Engineering Task Force)에서도 인터넷 상에서 IP QoS를 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는데 그 중 버퍼 관리 메커니즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘 및 RED를 변형한 여러 가지 방법들이 제시되고 있으나 다양한 멀티미디어 서비스의 QoS 요구 사항을 충족시키는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 QoS를 요구하는 인터넷 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 각 서비스가 요구하는 목표 패킷 손실률을 유지시킬 수 있는 QoS적응형 플로우 기반 AQM (Active Queue Management) 알고리즘을 제안하고 ns-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 제시하였다.
본 논문은 뇌의 축상면에 대하여 촬영된 양성자 밀도영상과 T2 강조 영상을 대상으로 이루어진다. 이러한 영상 중 뇌 위축을 보이지 않는 정상인과 뇌 위축을 보이는 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 자동으로 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 바탕으로 계산된 각 조직의 체적 값과 디지털화된 영상의 헤더 분석을 통해 얻어진 각종 정보를 바탕으로 환자의 성별, 연령별로 결과 값을 세분화하여 데이터베이스로 구성하게 되며 수집된 각종 데이터를 분석 및 통계 처리하여 정상인과 비정상인을 판단 할 수 있는 조기진단 알고리즘을 최종적으로 완성하게 된다. 이 결과는 알츠하이머 환자를 쉽게 구별 할 수 가 있으며, 알츠하이머등 뇌질환의 조기 진단에 대한 정확한 보조진단 기반을 마련하는데 목적이 있다.
There is greater significance in identifying the incipient damages in structures at the time of their initiation as timely rectification of these minor incipient cracks can save huge maintenance cost. However, the change in the global dynamic characteristics of a structure due to these subtle damages are insignificant enough to detect using the majority of the current damage diagnostic techniques. Keeping this in view, we propose a hybrid damage diagnostic technique for detection of minor incipient damages in the structures. In the proposed automated hybrid algorithm, the raw dynamic signatures obtained from the structure are decomposed to uni-modal signals and the dynamic signature are reconstructed by identifying and combining only the uni-modal signals altered by the minor incipient damage. We use these reconstructed signals for damage diagnostics using ARMAX model. Numerical simulation studies are carried out to investigate and evaluate the proposed hybrid damage diagnostic algorithm and their capability in identifying minor/incipient damage with noisy measurements. Finally, experimental studies on a beam are also presented to compliment the numerical simulations in order to demonstrate the practical application of the proposed algorithm.
본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 시스템에서 획득된 영상으로부터 웨이브릿 변환과 자동적인 임계치 설정기법을 이용하여 미세 석회화 영역을 추출하였다. 디지털 X선 영상 장비는 임상 진단 분야에서는 필수적인 진단 장비이며, 흉부 촬영, 골절상 및 치아 교정 등의 다양한 분야에 사용되고 있다. 특히 디지털 X선 유방 촬영술은 유방암 진단의 가장 좋은 방법으로 알려져 있으며 최근 국내에서 디지털 X선 기기를 개발하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 X선 유방 촬영 영상으로부터 초기 단계의 유방암 진단을 위해 필수적인 미세 석회화를 검출하는 알고리즘을 제안하여 이를 효과적으로 검출하였으며 진단 방사선학적 진단에 도움을 줄 수 있음을 보였다.
In this paper, we introduce about a new class to analysis of partial discharge signal based on Fuzzy model. We can early diagnose life of power cable through detection of partial discharge signal. However, partial discharge signal detector is difficult because of partial discharge signal is very non-linear. Also, it is very difficult work that separate partial discharge signal from noise. We constructed partial discharge accumulation detection system that use Labview for detection of non-linear partial discharge signal. And analyzed partial discharge signal that is detected by Labview system utilizing Fuzzy model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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