• Journal of Preventive Veterinary Medicine
• /
• 제42권4호
• /
• pp.143-147
• /
• 2018

The present study aimed to develop growth prediction models of Listeria monocytogenes in processed meat products, such as mixed pressed hams, to perform accurate microbial risk assessments. Considering cold storage temperatures and the amount of time in the stages of consumption after opening, the growth of L. monocytogenes was determined as a function of temperature at 0, 5, 10, and $15^{\circ}C$, and time at 0, 1, 3, 6, 8, 10, 15, 20, 25, and 30 days. Based on the results of these measurements, a Baranyi model using the primary model was developed. The input parameters of the Baranyi equation in the variable temperature for polynomial regression as a secondary model were developed: $SGR=0.1715+0.0199T+0.0012T^2$, $LT=5.5730-0.3215T+0.0051T^2$ with $R^2$ values 0.9972 and 0.9772, respectively. The RMSE (Root mean squared error), $B_f$ (bias factor), and $A_f$ (accuracy factor) on the growth prediction model were determined to be 0.30, 0.72, and 1.50 in SGR (specific growth rate), and 0.10, 0.84, and 1.35 in LT (lag time), respectively. Therefore, the model developed in this study can be used to determine microorganism growth in the stages of consumption of mixed pressed hams and has potential in microbial risk assessments (MRAs).

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
• /
• 제13권1호
• /
• pp.321-339
• /
• 2021

Response Surface Method (RSM) has been widely used for flammable cloud size prediction as it can reduce computational intensity for further Explosion Risk Analysis (ERA) especially during the early design phase of offshore platforms. However, RSM encounters the overfitting problem under very limited simulations. In order to overcome the disadvantage of RSM, Bayesian Regularization Artificial Neural (BRANN)-based model has been recently developed and its robustness and efficiency have been widely verified. However, for ERA during the early design phase, there seems to be room to further reduce the computational intensity while ensuring the model's acceptable accuracy. This study aims to develop an integrated method, namely the combination of Center Composite Design (CCD) method with Bayesian Regularization Artificial Neural Network (BRANN), for flammable cloud size prediction. A case study with constant and transient leakages is conducted to illustrate the feasibility and advantage of this hybrid method. Additionally, the performance of CCD-BRANN is compared with that of RSM. It is concluded that the newly developed hybrid method is more robust and computational efficient for ERAs during early design phase.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권1호
• /
• pp.195-201
• /
• 2014

본 연구에서는 $(2D)^2PCA$ 알고리즘을 이용한 pRBFNNs 패턴분류기 기반 얼굴인식 시스템을 설계하였다. 기존의 1차원 PCA는 행과 열의 곱으로 표현한 이미지의 차원을 축소한다. 하지만 $(2D)^2PCA$(2-Directional 2-Dimensional Principal Components Analysis)는 이미지의 행과 열에서 각각 차원축소를 수행한다. 그 다음 제안된 지능형 패턴분류기로 축소된 이미지를 사용하여 성능을 평가한다. (pRBFNNs)로 성능 평가를 한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 RBFNNs의 연결가중치로 일차 선형식으로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다. 실험 평가를 위해 IC&CI 연구실 데이터를 추가하여 실험하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.236-245
• /
• 2007

무선 센서 네트워크는 그 크기가 작고 제한적인 계산 능력과 저장 공간을 가지고 있으며 저용량의 배터리로 이루어진 많은 수의 노드들로 이루어진다. 이러한 조건에 따라 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이는 것은 중요한 문제이다. 따라서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이기 위해 노드가 전송하는 메시지의 발생 빈도를 줄이는 것이 고려되어야 한다. 또 다른 과제인 네트워크의 보안은 네트워크의 다양한 응용을 고려할 때 중요한 부분을 차지한다. 이에 본 논문에 서는 동적 클러스터 모델에서의 키 분배 방법을 제안한다. 이 방법에서 사용한 동적 클러스터 모델은 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키는데 매우 효과적인 방법이며 또한 제안한 방법은 클러스터를 구성하는 노드들에게 그리드 기반 키 분배방법을 적용하여 기존의 키 분배 방법에 비해 향상된 보안을 제공한다. 또한 기존에 제안된 그리드 기반, 위치 기반 키 분배 방법 및 클러스터 기반 키 분배 방법들과 비교하여 제안 방법의 우수함을 보였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.167-177
• /
• 2024

본 논문은 isogeny 기반 전자 서명 알고리즘인 SeaSign의 최적화 방안을 제안한다. SeaSign은 CSIDH의 class group action에 Fiat-Shamir with abort를 결합한 전자서명 알고리즘이다. CSIDH 기반 암호는 SIDH 기반 암호가 다항시간안에 공격됨에 따라 다시 주목받고 있지만, 이를 기반한 전자서명인 SeaSign은 비효율적인 속도로 많은 최적화가 진행되지 않았다. 본 논문에서는 SeaSign에 대한 효율적인 서명 방법을 제안한다. 제안하는 서명 방법은 간단하지만 강력하며, 알고리즘 내에서 rejection sampling의 위치 변경을 통해 이루어진다. 추가로, 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 최적 성능을 제공할 수 있는 파라미터를 제시한다. 제시한 결과, 기존 SeaSign의 파라미터를 사용할 경우, 본 논문에서 제안한 서명방법은 기존 SeaSign 대비 3배 빠른 성능을 보인다. 추가로 신규 제시된 파라미터와 본 논문의 서명 방법을 결합한 경우, 기존 SeaSign 대비 290배 빠른 성능과 Decru 등이 제안한 방법 대비 7.47배 빠른 성능을 제공한다.

• 전기학회논문지
• /
• 제66권2호
• /
• pp.416-424
• /
• 2017

In this study, we propose a design of digits recognition system based on RBFNNs through a comparative study of pre-processing algorithms in order to recognize digits in handwritten. Histogram of Oriented Gradient(HOG) is used to get the features of digits in the proposed digits recognition system. In the pre-processing part, a dimensional reduction is executed by using Principal Component Analysis(PCA) and (2D)2PCA which are widely adopted methods in order to minimize a loss of the information during the reduction process of feature space. Also, The architecture of radial basis function neural networks consists of three functional modules such as condition, conclusion, and inference part. In the condition part, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means algorithm. Also, it is used instead of gaussian function to consider the characteristic of input data. In the conclusion part, the connection weights are used as the extended type of polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. By using MNIST handwritten digit benchmarking database, experimental results show the effectiveness and efficiency of proposed digit recognition system when compared with other studies.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제20권3호
• /
• pp.765-774
• /
• 1996

Computer Integrated Manufacturing(CIM) requires models of manufacturing processes to be implemented on the computer. These models are typically used for determining optimal process control parameters or designing adaptive control systems. In spite of the progress made in the mechanistic modeling, however, empirical models derived from experimental data play a maior role in manufacturing process modeling. This paper describes the development of a meural metwork medel for injection molding. This paper describes the development of a nueral network model for injection molding process. The model uses the CAE analysis data based on Taguchi method. The developed model is, then, compared with the traditional polynomial regression model to assess the applicabilit in practice.

• 전산구조공학
• /
• 제6권4호
• /
• pp.57-66
• /
• 1993

적분형 르장드르 다항식과 가상균열확장법을 사용한 p-version균열모델이 선형 탄성파괴력학에서 응력확대계수를 산정할 수 있도록 제안되었다. 이 모델의 큰 장점은 소수의 요소를 사용하기 때문에 입력재료를 최소화 할 수 있고 균열선단 부근에서 높은 정확도와 빠른 수검율을 얻을 수 있다는 것이다. 이 연구를 통해 얻어진 두 가지 결론은 다음과 같다. 첫째, 변형에너지의 정해인 극한치가 수검구간에 있는 연속된 3개의 p-version 유한요소 결과로 부터 확정 할 수 있다는 것이다. 둘째, 인장력을 받는 균열판 해석에서 p-version의 수검율은 균등 또는 유사균등 요소분할에 근거를 둔 h-version모델에 비해 거의 2배 가량 빠름을 알 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권9호
• /
• pp.840-845
• /
• 2010

This paper proposes the method indirectly measuring the operating force of the end-effect tip of surgical robot instrument which conducts the surgical operation in the body on behalf of the surgeon's hand. Due to the size and safety obligation to the surgical robot instrument, it is difficult to measure the operation force of its tip like grasping force. However the instrument is driven by cable-pulley torque transmission mechanism and when some force is occurred at the tip, then the reaction force appears on the cable as additional tension. Based on this phenomenon, this paper proposes a method to estimate the operating force from measuring reaction force against the driving motor by using a loadcell. And it induces mathematical equation to calculate the force from loadcell by approaching the modulus of elasticity to high order polynomial. And this paper proves the validity of proposed mechanism by experimental test.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
• /
• pp.608-612
• /
• 2006

센서네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심으로 자리 잡아가고 있다. 이러한 센서네트워크는 네트워크가 갖는 특성으로 인하여 일반 네트워크보다 보안에 취약하므로 안전한 통신을 위하여 센서 노드 간 키를 설정하는 것은 보안을 위한 기본적인 요구사항이 되고 있다. 센서네트워크를 클러스터링하여 각 클러스터별로 유일한 다항식을 할당하는 클러스터기반 키 분배에서 클러스터 헤더가 할당하는 다항식 부분정보(polynomial share)인 일변수 다항식 정보는 키 분배시 도청에 의하여 클러스터 헤더의 키인 이변수 다항식을 계산할 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 클러스터헤더가 동일한 클러스터내의 센서노드들에게 다항식 부분정보를 배분할 때 다항식을 계산한 상수값을 분배함으로써 클러스터에 도청으로부터 다항식을 알아낼 수 없게 하여 센서노드 간 안전한 통신을 할 수 있게 하였다.