Hypertension is a severe health problem and increases the risk of other health issues, such as heart disease, heart attack, and stroke. In this research, we propose a machine learning-based prediction method for the risk of chronic hypertension. The proposed method consists of four main modules. In the first module, the linear interpolation method fills missing values of the integration of gas and meteorological datasets. In the second module, the OrdinalEncoder-based normalization is followed by the Decision tree algorithm to select important features. The prediction analysis module builds three models based on k-Nearest Neighbors, Decision Tree, and Random Forest to predict hypertension levels. Finally, the features used in the prediction model are explained by the DeepSHAP approach. The proposed method is evaluated by integrating the Korean meteorological agency dataset, natural gas leakage dataset, and Korean National Health and Nutrition Examination Survey dataset. The experimental results showed important global features for the hypertension of the entire population and local components for particular patients. Based on the local explanation results for a randomly selected 65-year-old male, the effect of hypertension increased from 0.694 to 1.249 when age increased by 0.37 and gas loss increased by 0.17. Therefore, it is concluded that gas loss is the cause of high blood pressure.
기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.
We developed a line standards measurement system using an optical microscope and measured two kinds of line standards. It consists of three main parts: an optical microscope module including a CCD camera, a stage system with a linear encoder, and a measurement program for a microscopic image processing. The magnification of microscope part was calibrated using one-dimensional gratings and the angular motion of stage was measured to estimate the Abbe error. The threshold level in line width measurement was determined by comparing with certified values of a line width reference specimen, and its validity was proved through the measurement of another line width specimen. The expanded uncertainty (k=2) was about 100 nm in the measurements of $1{\mu}m{\sim}10{\mu}m$ line width. In the comparison results of line spacing measurement, two kinds of values were coincide within the expanded uncertainty, which were obtained by the one-dimensional measuring machine in KRISS and the line standards measurement system. The expanded uncertainty (k=2) in the line spacing measurement was estimated as $\sqrt{(0.098{\mu}m)^2+(1.8{\times}10^{-4}{\times}L)^2}$. Therefore, it will be applied effectively to the calibration of line standards, such as line width and line spacing, with the expanded uncertainty of several hundreds nanometer.
본 논문에서는 TI사의 부동소수점 DSP인 TMS320C6701$^{TM}$을 이용한 2.4kbps EHSX(Enhanced Harmonic Stochastic Excitation) 음성부호화기의 실시간 구현 방법에 대해서 논한다. EHSX는 4khz의 대역폭을 갖는 음성신호를 2.4kbps의 비트율을 갖는 압축 패킷으로 변환하는 부호화 방법으로, 유/무성음에 따라 하모닉(Harmonic) 여기 부호화 방법과 CELP 부호화 방법을 선택적으로 사용하는 구조를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 EHSX의 실시간 구현을 위해 연산량의 큰 비중을 차지하는 CELP 분석의 코드북 검색부분과 일부 IIR 필터링 부분에 대한 고정소수점 변환 방법과, 부호화시 하모닉 검색 및 피치 검색방법에 대한 알고리즘 상 연산량 감소 방법, DSP의 구조를 고려한 코드를 배치방법 등 연산량을 감소시키기 위한 최적화 방법을 제시한다. 설계된 음성 부호화기는 PESQ(perceptual evaluation of speech quality) ITU-T Recommendation P.862를 이용한 음질 평가 결과로서 약MOS 3.28을 얻었으며, 실시간으로 압축 및 복원을 수행한다.
심층 신경망은 많은 노드의 층을 쌓아 만든 거대한 신경망이다. 심층 신경망으로 대표되는 딥 러닝은 오늘날 많은 응용 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 하지만 다년간의 연구를 통해 심층 신경망에 대한 다양한 문제점이 식별되고 있다. 이 중 일반화는 가장 널리 알려진 문제점들 중 하나이며, 최근 연구 결과인 드롭아웃은 이러한 문제를 어느 정도 성공적으로 해결하였다. 드롭아웃은 노이즈와 같은 역할을 하여 신경망이 노이즈에 강건한 데이터 표현형을 학습할 수 있도록 하는데, 오토인코더와 관련된 연구에서 이러한 효과가 입증되었다. 하지만 드롭아웃은 빈번한 난수 연산과 확률연산으로 인해 신경망의 학습 시간이 길어지고, 신경망 각 계층의 데이터 분포가 크게 변화하여 작은 학습율을 사용해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 돌연변이 연산을 사용하여 비교적 적은 횟수의 연산으로 드롭아웃과 동등 이상의 성능을 나타내는 모델을 제시하고, 실험을 통하여 논문에서 제시한 방법이 드롭아웃 방식과 동등한 성능을 보임과 동시에 학습 시간 문제를 개선함을 보인다.
Quantization in video coding plays an important role in controlling the bit-rate of compressed video bit-streams. It has been used as an important control means to adjust the amount of bit-streams to at]owed bandwidth of delivery networks and storage. Due to the dependent nature of video coding, dependent quantization has been proposed and applied for MPEG-2 video coding to better maintain the quality of reconstructed frame for given constraints of target bit-rate. Since Scalable Video Coding (SVC) being currently standardized exhibits highly dependent coding nature not only between frames but also lower and higher scalability layers where the dependent quantization can be effectively applied, in this paper, we propose a dependent quantization scheme for SVC and compare its performance in visual qualities and bit-rates with the current JSVM reference software for SVC. The proposed technique exploits the frame dependences within each GOP of SVC scalability layers to formulate dependent quantization. We utilize Lagrange optimization, which is widely accepted in R-D (rate-distortion) based optimization, and construct trellis graph to find the optimal cost path in the trellis by minimizing the R-D cost. The optimal cost path in the trellis graph is the optimal set of quantization parameters (QP) for frames within a GOP. In order to reduce the complexity, we employ pruning procedure using monotonicity property in the trellis optimization and cut the frame dependency into one GOP to decrease dependency depth. The optimal Lagrange multiplier that is used for SVC is equal to H.264/AVC which is also used in the mode prediction of the JSVM reference software. The experimental result shows that the dependent quantization outperforms the current JSVM reference software encoder which actually takes a linear increasing QP in temporal scalability layers. The superiority of the dependent quantization is achieved up to 1.25 dB increment in PSNR values and 20% bits saving for the enhancement layer of SVC.
본 논문에서는 4개의 송신 안테나를 사용하는 새로운 폐루프 직교 시공간 블록 부호 (Closed Loop Orthogonal Space-Time Block Code) 기법을 제안하고 기존의 폐루프 기법들과 비트오율 (Bit Error Rate; BER) 성능을 비교한다. 제안된 기법은 송신기에서 폐루프 기법을 통하여 채널 정보를 귀환받고 심벌 결합기를 통해 변조 심벌들을 결합한 후 시공간 블록 부호화하여 송신 안테나로 전송한다. 그 결과, 제안된 기법은 기존의 폐루프 시공간 블록 부호 기법에 비해 귀환된 채널 정보를 보다 효율적으로 이용함으로써 최대의 채널 이득을 획득하는 동시에 full-rate을 만족한다. 또한 채널 행렬이 직교하므로 수신 심벌에 대한 선형적인 복호가 가능하며 수신기는 낮은 복호 복잡도를 갖게 된다. 모의실험 결과, 제안된 기법은 기존의 폐루프 기법들과 비교하여 성능 향상을 보임을 알 수 있다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제8권2호
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pp.26-31
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2007
A novel scanning probe measurement system was developed to enable precise profile measurements of microaspheric surfaces. An air-bearing stylus with a microprobe was used to perform the surface profile scanning. The new system worked in a contact mode and had the capability of measuring micro-aspheric surfaces with large tilt angles and complex profiles. Due to limitations resulting from the contact mode, such as possible damage caused by the contact force and lateral resolution restrictions from the curvature of the probe tip, several system improvements were implemented. An air bearing was used to suspend the shaft of the probe to reduce the contact force, enabling fine adjustments of the contact force by changing the air pressure. The movement of the shaft was measured by a linear encoder with a scale attached to the actual shaft to avoid Abbe errors. A $50-{\mu}m-diameter$ glass sphere was bonded to the tip of the probe to improve the lateral resolution of the system. The maximum contact force of the probe was 10 mN. The shaft was capable of holding the probe continuously if the contact force was less than 40 mN, and the resolution of the probe could be as high as 10 nm, The performance of the new scanning probe measurement system was verified by experimental data.
본 논문에서는 표준 비디오 부호화기를 위한 블럭 정합 방식을 제안하였다. 일반적으로 기존 방식에 사용되는 광역-협역 방식이 아닌 \"슬라이스 경쟁\`이라는 새로운 개념이 도입되었다. 기존의 SAD의 누적 방식인 순차 방식에서 확산 방식으로 변경함으로써 SAD증가 추이의 선형성이 확보되므로, 누적 초기에 움직임 벡터로서 가능성이 낮은 후보들을 미리 제거하여 불필요한 계산량을 줄이는 방식이다. 그리고 움직임 벡터 예측방식과 적응적 탐색 영역개념을 도입하여 블럭 정합 방식을 효율적으로 지원하였다. 이 두 방식의 도입으로 약 13%의 계산량 감소가 발생하였으며, 최종적으로 기존의 고속 블럭 정합 방식들과 비교하면 39%~77%의 SAD 누적 횟수가 감소되었다. 그리고 다양한 테스트 영상에 대하여, 평균 MAD는 항상 낮으며, 전역 탐색 블럭 정합 방식에 가장 근접한 결과를 얻었다. 얻었다.
SRM(Switched Reluctance Motor)의 토크는 인덕턴스의 기울기에 비례하여 발생하기 때문에 비선형 토크 특성을 가지며 토크 맥동이 크고 소음이 심한 단점을 가지고 있다. 특히 SRM의 상용화에 가장 큰 장해 요인으로 작용하고 있는 것은 회전축에서 발생하는 맥동 토크로 이에 의해 기기자체는 물론이고 주변장치에까지 여러 가지 악영향을 미친다. 따라서 맥동 토크를 저감시키는 방법으로 다양한 방안이 국내외 연구자들에 의하여 발표되었고 히스테리시스 제어기의 경우 초핑 제어에 비해 평활한 전류를 흘려줄 수 있다는 장점이 있다는 연구결과가 있다. 그러나 히스테리시스 밴드를 결정함에 있어서 밴드가 너무 작을 경우 많은 스위칭으로 인한 스위칭 손실과 엔코더의 사용 시 불안정한 초기 기동을 야기할 수 있는 둥의 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 속도오차에 따른 히스테리시스 밴드의 변화를 통하여 보다 안정적이고 빠른 속도응답을 가지면서 정상상태에서 토크 리플을 줄일 수 있는 가변 히스테리시스 제어기에 대하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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