무선센서 네트워크에서, 위치기반의 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 향상 시킬 수 있다. 따라서 많은 위치 추적 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만, 실제 상황의 무선센서 네트워크에서 각각의 노드가 자신의 위치를 인지할 시 오차가 수반된다. 특히 실내 환경은 콘크리트 벽이나 가구와 같은 NLOS환경을 만드는 장해물을 가지고 있기 때문에 위치 추적 시 심각한 오차가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 앵커노드로부터 얻어지는 위치정보로 구축한 토폴로지와 모바일 노드간의 연결을 가중치로 하는 MST 토폴로지 정보의 차이점을 이용해서 위치 오차를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 NLOS환경이 존재하는 네트워크에서, 위치 오차를 보정하여 위치기반 네트워크의 성능을 개선할 수 있다.
Hwang Arom;Seong Woojae;Choi Hang Soon;Lee Kyu Yuel
Journal of Ship and Ocean Technology
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제9권4호
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pp.23-34
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2005
Increased usage of AUVs has led to the development of alternative navigational methods that use the acoustic beacons and dead reckoning. This paper describes a concurrent mapping and localization (CML) scheme that uses range sonars mounted on SNUUVI, which is a small test AUV developed by Seoul National University. The CML is one of such alternative navigation methods for measuring the environment that the vehicle is passing through. In addition, it is intended to provide relative position of AUV by processing the data from sonar measurements. A technique for CML algorithm which uses several ranging sonars is presented. This technique utilizes an extended Kalman filter to estimate the location of the AUV. In order for the algorithm to work efficiently, the nearest neighbor standard filter is introduced as the algorithm of data association in the CML for associating the stored targets the sonar returns at each time step. The proposed CML algorithm is tested by simulations under various conditions. Experiments in a towing tank for one dimensional navigation are conducted and the results are presented. The results of the simulation and experiment show that the proposed CML algorithm is capable of estimating the position of the vehicle and the object and demonstrates that the algorithm will perform well in the real environment.
The presence of excavations or cavities beneath the foundations of a building can have a significant impact on their stability and cause extensive damage. Traditional methods for calculating the bearing capacity and subsidence of foundations over cavities can be complex and time-consuming, particularly when dealing with conditions that vary. In such situations, machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques provide effective alternatives. This study concentrates on constructing a prediction model based on the performance of ML and DL algorithms that can be applied in real-world settings. The efficacy of eight algorithms, including Regression Analysis, k-Nearest Neighbor, Decision Tree, Random Forest, Multivariate Regression Spline, Artificial Neural Network, and Deep Neural Network, was evaluated. Using a Python-assisted automation technique integrated with the PLAXIS 2D platform, a dataset containing 272 cases with eight input parameters and one target variable was generated. In general, the DL model performed better than the ML models, and all models, except the regression models, attained outstanding results with an R2 greater than 0.90. These models can also be used as surrogate models in reliability analysis to evaluate failure risks and probabilities.
탈냉전기에 발생한 해적행위를 설명하기 위해 진행되었던 기존의 연구들은 해적행위의 부상 현상을 효과적으로 설명하지 못하였다. 첫째, 소규모의 해상강도가 대규모의 해적집단으로 성장하는 과정이 연구되지 않았다. 둘째, 소말리아 및 나이지리아와 유사한 조건의 국가에서 해적행위가 저조한 경우가 설명되지 않았다. 본 연구에서는 취약국가에서 외세의 경제 해양주권 침해가 심하게 나타날수록 해적행위의 강도와 빈도가 높아진다고 주장한다. 소말리아와 나이지리아에서는 외세에 의한 경제 해양주권 침해행위가 심하게 나타났으며, 지역 경제의 침체와 외세에 대한 적개심을 바탕으로 외국 선박을 공격하는 해적행위가 발달하기에 유리한 조건이 조성되어 해적행위의 부상이 나타났다. 한편 소말리아의 북쪽에 위치한 예멘은 대표적인 취약국가이지만 해적행위가 거의 발생하지 않았으며 외세에 의한 경제 해양주권 침해행위도 나타나지 않았다.
Kubra Ertas;Ihsan Pence;Melike Siseci Cesmeli;Zuhal Yetkin Ay
Journal of Periodontal and Implant Science
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제53권1호
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pp.38-53
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2023
Purpose: The current Classification of Periodontal and Peri-Implant Diseases and Conditions, published and disseminated in 2018, involves some difficulties and causes diagnostic conflicts due to its criteria, especially for inexperienced clinicians. The aim of this study was to design a decision system based on machine learning algorithms by using clinical measurements and radiographic images in order to determine and facilitate the staging and grading of periodontitis. Methods: In the first part of this study, machine learning models were created using the Python programming language based on clinical data from 144 individuals who presented to the Department of Periodontology, Faculty of Dentistry, Süleyman Demirel University. In the second part, panoramic radiographic images were processed and classification was carried out with deep learning algorithms. Results: Using clinical data, the accuracy of staging with the tree algorithm reached 97.2%, while the random forest and k-nearest neighbor algorithms reached 98.6% accuracy. The best staging accuracy for processing panoramic radiographic images was provided by a hybrid network model algorithm combining the proposed ResNet50 architecture and the support vector machine algorithm. For this, the images were preprocessed, and high success was obtained, with a classification accuracy of 88.2% for staging. However, in general, it was observed that the radiographic images provided a low level of success, in terms of accuracy, for modeling the grading of periodontitis. Conclusions: The machine learning-based decision system presented herein can facilitate periodontal diagnoses despite its current limitations. Further studies are planned to optimize the algorithm and improve the results.
교통사고는 화재와 더불어 도시지역에서 발생하는 인위적 재해 중 가장 높은 비중을 차지하고 있어서 보다 과학적인 원인분석과 더불어 다양한 예방대책수립이 필요하다. 본 연구에서는 지방중소도시인 진주시를 대상으로 2013년 발생한 교통사고 데이터를 교통사고 발생 원인별 분석, 발생 시간 및 계절적 특성분석 등 위치정보와 연계하여 시공간적 분포특성을 분석하고 토지이용계획에 따른 도시공간개발 특성과 연계함으로서 교통사고와의 공간적 상관성을 분석하였다. 그 결과 사고유형별 사고 분포특성을 보면 측면직각추돌(차 대 차), 횡단중사고(차 대 사람)가 밀도분석과 최근린분석에서 가장 군집도가 높았으며, 중심상업지역과 고밀도 주거지역, 공업지역을 연결하는 도로상에서 가장 많이 발생하는 특성을 보였다. 또한 피해상황에서는 인적피해가, 기상상태에서는 맑은 날이, 노면상태는 건조할 때가, 도로형태는 삼지교차로 일 때가 가장 높은 군집도를 보여주었다.
본 연구는 성매매 경험여성들의 사회재적응을 살펴보고 이에 대한 실체이론 구성과 당사자들의 사회재적응을 도울 수 있는 실천적 프로그램을 제시하고자 수행되었다. 연구방법으로는 스트라우스와 코빈(1990)이 제안했던 근거이론방법을 선택했다. 원자료는 심층면담과 문서기록수집, 관찰을 수행하여 수집했다. 자료분석은 지속적 비교방법을 사용했다. 연구에는 성매매에 종사했던 9명의 여성들이 참여했다. 원자료를 분석한 결과 개방코딩 단계에서 116개의 개념과 29개의 하위범주, 12개의 범주가 도출되었다. 축코딩 결과는 다음과 같다. 인과적 조건은 적대적 환경과 스스로 찍은 낙인으로 했다. 현상은 익명의 존재로 살아가기로 했다. 맥락적 조건은 가족응집, 위축된정서, 떠밀림으로 했다. 중재적 조건은 사회적 존재로서의 자기회복욕망, 반동적 재구성으로 했다. 결과는 심리적 나그네와 더듬이 살이로 했다. 선택코딩에서는 핵심범주 고르기와 유형분석을 했다. 핵심범주는 생활세계로 부터의 떠남과 귀환의 반복으로 했다. 유형은 현실안주형과 자기엄폐형으로 분류했다. 위와 같은 연구결과에 근거하여 자역사회기반의 사례관리모델개발의 필요성을 제안했다.
수렴다중촬영기법을 응용하여 개발된 가이드포인트법(GP법)의 측정 시스템을 개발하였다. GP법은 사진측량기법의 하나로 본 연구에서는 암반 사면에 노출된 절리의 방향성을 측정하기 위하여 개발된 시스템을 적용하였다. 개발된 기법의 현장 적용에 앞서 오차 수준과 촬영영향요소 분석을 위해 실내검증시험 및 최적촬영배열 설계가 이루어졌다. 실내 검증 결과 적정 수렴각은 $25^{\circ}{\sim}150^{\circ}$로 나타났으며, 2M 화소의 디지털 사진기를 사용할 경우 측정 오차 한계를 만족하는 최적 촬영거리는 약 5.5 m이었다. 현장 석용에서는 GP법의 효용성을 극대화하기 위하여 본 연구에서 개발된 확장해석 기법이 적용되었다. 확장해석기법은 넓은 지역에 대한사진측량 조사를 실시할 경우 적용할 수 있는 것으로 최초 촬영면에서 측정된 특정 점들의 좌표를 인접한 다음 촬영면에서 조절점으로 사용함으로써 현장에서의 촬영 시간을 단축시킬 수 있는 방법이다.
The increased use of unmanned underwater vehicles (UUV) has led to the development of alternative navigational methods that do not employ acoustic beacons and dead reckoning sensors. This paper describes a simultaneous localization and mapping (SLAM) scheme that uses range sonars mounted on a small UUV. A SLAM scheme is an alternative navigation method for measuring the environment through which the vehicle is passing and providing the relative position of the UUV. A technique for a SLAM algorithm that uses several ranging sonars is presented. This technique utilizes an unscented Kalman filter to estimate the locations of the UUV and surrounding objects. In order to work efficiently, the nearest neighbor standard filter is introduced as the data association algorithm in the SLAM for associating the stored targets returned by the sonar at each time step. The proposed SLAM algorithm was tested by experiments under various three degrees of freedom motion conditions. The results of these experiments showed that the proposed SLAM algorithm was capable of estimating the position of the UUV and the surrounding objects and demonstrated that the algorithm will perform well in various environments.
We propose a new distributed QoS routing scheme called pre-computation based selective probing (PCSP). The PCSP scheme is designed to provide an exact solution to the constrained optimization problem with moderate overhead, considering the practical environment where the state information available for the routing decision is not exact. It does not limit the number of probe messages, instead, employs a qualitative (or conditional) selective probing approach. It considers both the cost and QoS metrics of the least-cost and the best-QoS paths to calculate the end-to-end cost of the found feasible paths and find QoS-satisfying least-cost paths. It defines strict probing condition that excludes not only the non-feasible paths but also the non-optimal paths. It additionally pre-computes the QoS variation taking into account the impreciseness of the state information and applies two modified QoS-satisfying conditions to the selection rules. This strict probing condition and carefully designed probing approaches enable to strictly limit the set of neighbor nodes involved in the probing process, thereby reducing the message overhead without sacrificing the optimal properties. However, the PCSP scheme may suffer from high message overhead due to its conservative search process in the worst case. In order to bound such message overhead, we extend the PCSP algorithm by applying additional quantitative heuristics. Computer simulations reveal that the PCSP scheme reduces message overhead and possesses ideal success ratio with guaranteed optimal search. In addition, the quantitative extensions of the PCSP scheme turn out to bound the worst-case message overhead with slight performance degradation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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