In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.
단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이 대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나 그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접 비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과 이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교 평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이 준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 커널 모델과 장단기 기억(Long-Short Term Memory, LSTM) 신경망을 결합한 보컬 및 비보컬 분리 방식을 제안한다. 기존의 음원 분리 방식은 비보컬 음원만 있는 구간에서 음원을 오추정하여 불필요한 비보컬 음원을 출력하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 커널 모델 기반의 보컬음 분리 방식에 LSTM 신경망 기반의 보컬 구간 분류 방식을 결합하여 보컬 음원의 오추정 문제를 개선하고 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 또한 본 논문에서는 방식간의 결합 구조에 따라 병렬 결합형 분리 알고리즘과 직렬 결합형 분리 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통해 제안하는 방식들이 기존의 방식에 비해 더욱 향상된 분리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
Forearm electromyography (EMG) generated by wrist movements has been widely used to develop an electrical prosthetic hand, but EMG generated by finger movements has been rarely used even though 20% of amputees lose fingers. The goal of this study is to improve the classification performance of different finger movements using a deep learning algorithm, and thereby contributing to the development of a high-performance finger-based prosthetic hand. Ten participants took part in this study, and they performed seven different finger movements forty times each (thumb, index, middle, ring, little, fist and rest) during which EMG was measured from the back of the right hand using four bipolar electrodes. We extracted mean absolute value (MAV), root mean square (RMS), and mean (MEAN) from the measured EMGs for each trial as features, and a 5x5-fold cross-validation was performed to estimate the classification performance of seven different finger movements. A long short-term memory (LSTM) model was used as a classifier, and linear discriminant analysis (LDA) that is a widely used classifier in previous studies was also used for comparison. The best performance of the LSTM model (sensitivity: 91.46 ± 6.72%; specificity: 91.27 ± 4.18%; accuracy: 91.26 ± 4.09%) significantly outperformed that of LDA (sensitivity: 84.55 ± 9.61%; specificity: 84.02 ± 6.00%; accuracy: 84.00 ± 5.87%). Our result demonstrates the feasibility of a deep learning algorithm (LSTM) to improve the performance of classifying different finger movements using EMG.
수도분야에서는 정수장 및 관말 관로 상의 전 공정에서 유량, 압력, 수질, 수위 등 다양한 데이터를 수집하고 있다. 수집되는 데이터는 각 정수장 DB에 저장되며, 권역별 DB에서 합쳐져 수자원공사 본사의 DB 서버에 최종 저장된다. 측정기기가 데이터를 측정하거나 여러 과정에 걸쳐 데이터가 통신될 때 다양한 이상 데이터가 발생할 수 있으며 크게 결측 데이터와 오측 데이터로 분류할 수 있다. 각각의 이상 데이터의 발생원인은 상이하다. 따라서 오측 및 결측 데이터를 검출하는 방식에는 차이가 있으나 실제 이를 정제하는 방식은 동일하다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘의 일종인 LSTM(Long Short Term Memory) 방식을 적용하여 오 결측 데이터를 자동으로 정제할 수 있는 프로그램에 대하여 고찰한다.
본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 GAN 모델을 기반으로 초미세먼지(PM2.5) 인공지능 예측시스템을 개발한다. 실험 데이터는 시계열 축으로 생성된 온도, 습도, 풍속, 기압의 기상변화와 SO2, CO, O3, NO2, PM10와 같은 대기오염물질 농도와 밀접한 관련이 있다. 데이터 특성상, 현재시간 농도가 이전시간 농도에 영향을 받기 때문에 반복지도학습(Recursive Supervised Learning) 예측 모델을 적용하였다. 기존 모델인 CNN, LSTM의 정확도(Accuracy)를 비교분석을 위해 관측값(Observation Value)과 예측값(Prediction Value)간의 차이를 분석하고 시각화했다. 성능분석 결과 제안하는 GAN이 LSTM 대비 평가항목 RMSE, MAPE, IOA에서 각각 15.8%, 10.9%, 5.5%로 향상된 것을 확인하였다.
문자 인코딩은 문자나 기호를 컴퓨터로 표현하기 위해 사용되는 방법이며 문자 인코딩 판별 소프트웨어들이 존재한다. 기존의 널리 쓰이는 인코딩 판별 소프트웨어인"uchardet"의 경우 변조되지 않은 일반 문서의 인코딩 판별 정확도는 91.39% 이지만 언어 판별 정확도는 32.09%에 불과하다. 또한 문서가 치환 암호에 의해 암호화 된 경우 인코딩 판별 정확도는 3.55%, 언어 판별 정확도는 0.06%로 매우 낮은 정확도를 보였다. 따라서 본 논문에서는 Deep learning 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용한 문서의 인코딩 및 언어 판별 방법을 제안하며, 기존의 인코딩 판별 소프트웨어"uchardet"보다 뛰어난 결과를 보였다. 제안하는 방법을 이용한 일반 문서의 인코딩 판별 정확도는 99.89%이며, 언어 판별 정확도는 99.92%이다. 또한 문서가 치환 암호에 의해 암호화된 경우에는 제안하는 방법의 인코딩 판별 정확도는 99.26%이며, 언어 판별 정확도는 99.77%로 매우 뛰어나다.
주관적 판단을 적용하여 예보되는 미세먼지 예보의 문제를 해결하기 위해 딥러닝 알고리즘을 이용하여 미세먼지 예측 모델을 설계하였다. 딥러닝 알고리즘 중 RNN과 LSTM을 이용하였으며, 하이퍼 파라미터 탐색을 통해 최적의 파라미터를 적용하여 설계하였다. RMSE와 예측 정확도를 통해 두 모델의 예측 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과, RMSE와 전체 정확도에서 큰 차이는 없었으나 세부 예측 정확도의 차이가 있음을 확인하였다.
This study proposes an image-based Pose Intention Network (PIN) algorithm for rehabilitation via patients' intentions. The purpose of the PIN algorithm is for enabling an active rehabilitation exercise, which is implemented by estimating the patient's motion and classifying the intention. Existing rehabilitation involves the inconvenience of attaching a sensor directly to the patient's skin. In addition, the rehabilitation device moves the patient, which is a passive rehabilitation method. Our algorithm consists of two steps. First, we estimate the user's joint position through the OpenPose algorithm, which is efficient in estimating 2D human pose in an image. Second, an intention classifier is constructed for classifying the motions into three categories, and a sequence of images including joint information is used as input. The intention network also learns correlations between joints and changes in joints over a short period of time, which can be easily used to determine the intention of the motion. To implement the proposed algorithm and conduct real-world experiments, we collected our own dataset, which is composed of videos of three classes. The network is trained using short segment clips of the video. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is effective for classifying intentions based on a short video clip.
A reinforcement learning framework is proposed for the control problem of outlet steam pressure of the once-through steam generator(OTSG) in this paper. The double-layer controller using Proximal Policy Optimization(PPO) algorithm is applied in the control structure of the OTSG. The PPO algorithm can train the neural networks continuously according to the process of interaction with the environment and then the trained controller can realize better control for the OTSG. Meanwhile, reinforcement learning has the characteristic of difficult application in real-world objects, this paper proposes an innovative pretraining method to solve this problem. The difficulty in the application of reinforcement learning lies in training. The optimal strategy of each step is summed up through trial and error, and the training cost is very high. In this paper, the LSTM model is adopted as the training environment for pretraining, which saves training time and improves efficiency. The experimental results show that this method can realize the self-adjustment of control parameters under various working conditions, and the control effect has the advantages of small overshoot, fast stabilization speed, and strong adaptive ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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