본 논문에서는 고차 상관 특정 정보와 주성분 분석을 결합하여 차원을 낮추면서도 객체 인식을 유지하고, 고유 공간 구성 시간을 현저하게 줄이는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적 정보를 이용하거나 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다는 것이 실험을 통하여 증명되었다. 또한 인식률을 향상시키기 위해 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 K-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상을 인식의 단위로 이용하여 인식 오차를 줄일 수 있었다.
Namsrai, Erdenetuya;Munkhdalai, Tsendsuren;Li, Meijing;Shin, Jung-Hoon;Namsrai, Oyun-Erdene;Ryu, Keun Ho
Journal of Information Processing Systems
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제9권1호
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pp.31-40
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2013
In this paper, a novel method is proposed to build an ensemble of classifiers by using a feature selection schema. The feature selection schema identifies the best feature sets that affect the arrhythmia classification. Firstly, a number of feature subsets are extracted by applying the feature selection schema to the original dataset. Then classification models are built by using the each feature subset. Finally, we combine the classification models by adopting a voting approach to form a classification ensemble. The voting approach in our method involves both classification error rate and feature selection rate to calculate the score of the each classifier in the ensemble. In our method, the feature selection rate depends on the extracting order of the feature subsets. In the experiment, we applied our method to arrhythmia dataset and generated three top disjointed feature sets. We then built three classifiers based on the top-three feature subsets and formed the classifier ensemble by using the voting approach. Our method can improve the classification accuracy in high dimensional dataset. The performance of each classifier and the performance of their ensemble were higher than the performance of the classifier that was based on whole feature space of the dataset. The classification performance was improved and a more stable classification model could be constructed with the proposed approach.
딥 러닝 네트워크에서 사용되는 특징 맵은 일반적으로 영상보다 데이터가 크며 특징 맵을 전송하기 위해서는 영상의 압축률보다 더 높은 압축률이 요구된다. 본 논문은 딥러닝 기반의 영상처리에서 객체의 크기에 대한 강인성을 가지는 FPN 구조의 네트워크에서 사용되는 피라미드 특징 맵을 높은 압축률로 전송하기 위해 제안한 복원-예측 네트워크를 통해 전송된 일부 계층의 피라미드 특징 맵으로 전송하지 않은 계층의 피라미드 특징 맵을 예측하며, 압축으로 인한 손상을 복원하는 구조를 제안한다. 제안한 방법의 COCO 데이터셋 2017 Train images에 대한 객체 탐지의 성능은 rate-precision 그래프에서 VTM12.0을 통해 특징 맵을 압축한 결과 대비 BD-rate 31.25%의 성능향상을 보였고, PCA와 DeepCABAC을 통한 압축을 수행한 방법 대비 BD-rate 57.79%의 성능향상을 보였다.
연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.
Houari, Mohammed Sid Ahmed;Tounsi, Abdelouahed;Bessaim, Aicha;Mahmoud, S.R.
Steel and Composite Structures
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제22권2호
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pp.257-276
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2016
In this paper, a new simple higher-order shear deformation theory for bending and free vibration analysis of functionally graded (FG) plates is developed. The significant feature of this formulation is that, in addition to including a sinusoidal variation of transverse shear strains through the thickness of the plate, it deals with only three unknowns as the classical plate theory (CPT), instead of five as in the well-known first shear deformation theory (FSDT) and higher-order shear deformation theory (HSDT). A shear correction factor is, therefore, not required. Equations of motion are derived from Hamilton's principle. Analytical solutions for the bending and free vibration analysis are obtained for simply supported plates. The accuracy of the present solutions is verified by comparing the obtained results with those predicted by classical theory, first-order shear deformation theory, and higher-order shear deformation theory. Verification studies show that the proposed theory is not only accurate and simple in solving the bending and free vibration behaviours of FG plates, but also comparable with the other higher-order shear deformation theories which contain more number of unknowns.
In this paper, we consider the higher-order HartreeFock equations. The higher-order linear Schrödinger equation was introduced in [5] as the formal finite Taylor expansion of the pseudorelativistic linear Schrödinger equation. In [13], the authors established global-in-time Strichartz estimates for the linear higher-order equations which hold uniformly in the speed of light c ≥ 1 and as their applications they proved the convergence of higher-order Hartree-Fock equations to the corresponding pseudo-relativistic equation on arbitrary time interval as c goes to infinity when the Taylor expansion order is odd. To achieve this, they not only showed the existence of solutions in L2 space but also proved that the solutions stay bounded uniformly in c. We address the remaining question on the convergence of higherorder Hartree-Fock equations when the Taylor expansion order is even. The distinguished feature from the odd case is that the group velocity of phase function would be vanishing when the size of frequency is comparable to c. Owing to this property, the kinetic energy of solutions is not coercive and only weaker Strichartz estimates compared to the odd case were obtained in [13]. Thus, we only manage to establish the existence of local solutions in Hs space for s > $\frac{1}{3}$ on a finite time interval [-T, T], however, the time interval does not depend on c and the solutions are bounded uniformly in c. In addition, we provide the convergence result of higher-order Hartree-Fock equations to the pseudo-relativistic equation with the same convergence rate as the odd case, which holds on [-T, T].
This study aims to provide the research for dental technician's stress prevention and management with basic materials by understanding dental technician's psychosocial stress level and examining relevant factors. The subject of this study is 255 dental technologists who work mainly in Seoul Gyeonggi district for a month of April of 2009 and I conducted cross-sectional study through self administered survey. The contents of survey include general feature, occupational feature, health behavior feature. I used Karasek's Job Content Questionnaire, JCQ and Psychosocial well-being index, PWI-SF as means of measurement. To compare the level of dental technician's psychosocial stress, I conducted t-test and ANOVA and I measured the factors that are related with psychosocial stress symptom with step by step multiple regressive analysis. According to the result of Cronbach's a value which is yielded to verify the reliability of means of measurement, the reliability of concept is sufficient. The detailed result of this study is as follows. 1. According to the result of analyzing the stress symptom in accordance with general feature and occupational feature, those dental technologists who are older and not married, graduate from junior college, have lower position, work at university hospital or general hospital show lower stress(p<0.05). There is no difference in the level of psychosocial stress with regard to duty related feature, period of service, daily average working hours, monthly average pay. 2. With regard to health behavior feature, those dental technologists who control weight better and have meal more regularly show lower stress(p<0.05). Those dental technicians who smoke, drink liquid and take a suitable sleep show low stress but the difference does not have significance statistically. 3. With regard to the factors of stress in the workplace, those dental technicians who have lower duty related requirement, have higher duty related control ability, have higher social support, have less instability of employment and have less workload and physical burden show lower stress(p<0.05). 4. According to the result of analyzing the factors that influence dental technologist's stress symptom, social support has the most enormous influence on stress symptom. Unstable employment, regular exercise, regular eating, daily average sleeping hours and technological capacity are also important in this order. According to the result of this study, those dental technicians who have higher social support, less instability of employment, do exercise more regularly, take enough sleep more soundly and have higher technological capacity show lower psychosocial stress symptom. Therefore, to adjust appropriately the dental technician's stress and properly maintain and improve the dental technician's mental health, effective management plan that enables dental technicians to maintain smooth human relationships for dental technicians should be sought. In addition, heath education and health management for dental technicians should be given more thoroughly so that they can establish desirable health behavior in daily life.
This paper presents a translation, rotation and scale invariant methodology for the recognition of closed planar shape images using the bispectrum of a contour sequence and the learning vector quantization(LVQ) neural classifier. The contour sequences obtained from the closed planar images represent the Euclidean distance between the centroid and all boundary pixels of the shape, and are related to the overall shape of the images. The higher order spectra based on third order cumulants is applied to tihs contour sample to extract fifteen bispectral feature vectors for each planar image. There feature vector, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two0dimensional planar images and are fed into a neural network classifier. The LVQ architecture is chosen as a neural classifier because the network is easy and fast to train, the structure is relatively simple. The experimental recognition processes with eight different hapes of aircraft images are presented to illustrate the high performance of this proposed method even the target images are significantly corrupted by noise.
In the present study, a fifth-order shear and normal deformation theory using a polynomial function in the displacement field is developed and employed for the static analysis of laminated composite and sandwich simply supported spherical shells subjected to sinusoidal load. The significant feature of the present theory is that it considers the effect of transverse normal strain in the displacement field which is eliminated in classical, first-order and many higher-order shell theories, while predicting the bending behavior of the shell. The present theory satisfies the zero transverse shear stress conditions at the top and bottom surfaces of the shell. The governing equations and boundary conditions are derived using the principle of virtual work. To solve the governing equations, the Navier solution procedure is employed. The obtained results are compared with Reddy's and Mindlin's theory for the validation of the present theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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