• 제목/요약/키워드: Threshold model

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임베디드 제어에 의한 무인 영상 감시시스템 구현 (Implementation of An Unmanned Visual Surveillance System with Embedded Control)

  • 김동진;정용배;박영석;김태효
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.13-19
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    • 2011
  • 본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.

증발산 원리를 이용한 매립장 최종 복토공법의 복토재로서 석탄재와 인산석고의 환경적 영향 평가 (The Evaluation on the Environmental Effect of Coal-Ash and Phosphogypsum as the Evapotranspiration Final Cover Material)

  • 유찬;양기석
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제6권1호
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    • pp.15-21
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    • 2005
  • 본 연구에서는 증발산 원리를 이용한 최종복토층 공법의 재료로서 석탄회와 인산석고의 활용성에 대해서 고려하였다. 복토재료는 일반 화강암질 풍화토에 석탄회와 인산석고를 혼합하는 것으로 하고 이에 따른 환경적 영향을 예측하기 위해서 실내용출시험, 컬럼실험, 현장 모형실험을 순서적으로 실시하였다. 용출실험 결과에서 각 혼합물의 중금속 함유량은 규정값 이하로 나타났으며, 관계규정과 컬럼실험의 결과를 컴토하여 재료간 최적 배합비율은 토양(4):석탄재(1):인산석회(1)로 결정하여 현장모형실험에 적용하였다. 환경적 평가를 위한 현장모형실험은 2004년 2월에서 6월까지 진행하였는데, 실험기간 중 혼합 복토재와 우수에 의해 발생되는 침출수의 관찰결과에서는 본 연구에서 고려한 혼합재료가 환경적으로 안전하게 사용될 수 있는 것으로 나타났다.

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Stream flow estimation in small to large size streams using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data in Han River Basin, Korea

  • Ahmad, Waqas;Kim, Dongkyun
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.152-152
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    • 2019
  • This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.

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Antiepileptic and anti-neuroinflammatory effects of red ginseng in an intrahippocampal kainic acid model of temporal lobe epilepsy demonstrated by electroencephalography

  • Kim, Ju Young;Kim, Jin Hyeon;Lee, Hee Jin;Kim, Sang Hoon;Jung, Young Jin;Lee, Hee-Young;Kim, Hee Jaung;Kim, Sae Yoon
    • Journal of Yeungnam Medical Science
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    • 제35권2호
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    • pp.192-198
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    • 2018
  • Background: Chronic inflammation can lower the seizure threshold and have influence on epileptogenesis. The components of red ginseng (RG) have anti-inflammatory effects. The abundance of peripherally derived immune cells in resected epileptic tissue suggests that the immune system is a potential target for anti-epileptogenic therapies. The present study used continuous electroencephalography (EEG) to evaluate the therapeutic efficacy of RG in intrahippocampal kainic acid (IHKA) animal model of temporal lobe epilepsy. Methods: Prolonged status epilepticus (SE) was induced in 7-week-old C57BL/6J mice via stereotaxic injection of kainic acid (KA, 150 nL; 1 mg/mL) into the right CA3/dorsal hippocampus. The animals were implanted electrodes and monitored for spontaneous seizures. Following the IHKA injections, one group received treatments of RG (250 mg/kg/day) for 4 weeks (RG group, n=7) while another group received valproic acid (VPA, 30 mg/kg/day) (VPA group, n=7). Laboratory findings and pathological results were assessed at D29 and continuous (24 h/week) EEG monitoring was used to evaluate high-voltage sharp waves on D7, D14, D21, and D28. Results: At D29, there were no differences between the groups in liver function test but RG group had higher blood urea nitrogen levels. Immunohistochemistry analyses revealed that RG reduced the infiltration of immune cells into the brain and EEG analyses showed that it had anticonvulsant effects. Conclusion: Repeated treatments with RG after IHKA-induced SE decreased immune cell infiltration into the brain and resulted in a marked decrease in electrographic seizures. RG had anticonvulsant effects that were similar to those of VPA without serious side effects.

Genetic association between sow longevity and social genetic effects on growth in pigs

  • Hong, Joon Ki;Kim, Yong Min;Cho, Kyu Ho;Cho, Eun Seok;Lee, Deuk Hwan;Choi, Tae Jeong
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제32권8호
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    • pp.1077-1083
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    • 2019
  • Objective: Sow longevity is important for efficient and profitable pig farming. Recently, there has been an increasing interest in social genetic effect (SGE) of pigs on stress-tolerance and behavior. The present study aimed to estimate genetic correlations among average daily gain (ADG), stayability (STAY), and number of piglets born alive at the first parity (NBA1) in Korean Yorkshire pigs, using a model including SGE. Methods: The phenotypic records of ADG and reproductive traits of 33,120 and 11,654 pigs, respectively, were evaluated. The variances and (co) variances of the studied traits were estimated by a multi-trait animal model applying the Bayesian with linear-threshold models using Gibbs sampling. Results: The direct and SGEs on ADG had a significantly negative (-0.30) and neutral (0.04) genetic relationship with STAY, respectively. In addition, the genetic correlation between the social effects on ADG and NBA1 tended to be positive (0.27), unlike the direct effects (-0.04). The genetic correlation of the total effect on ADG with that of STAY was negative (-0.23) but non-significant, owing to the social effect. Conclusion: These results suggested that total genetic effect on growth in the SGE model might reduce the negative effect on sow longevity because of the growth potential of pigs. We recommend including social effects as selection criteria in breeding programs to obtain satisfactory genetic changes in both growth and longevity.

Therapeutic effects of paeoniflorin on irritable bowel syndrome in rats

  • Lei Wang;Jinyan Lei;Zeyu Zhao;Jianwei Jia;Li Wang
    • Journal of Veterinary Science
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    • 제24권3호
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    • pp.23.1-23.16
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    • 2023
  • Background: Irritable bowel syndrome (IBS) is a functional bowel disorder (FBD). Objectives: To assess the therapeutic effects of paeoniflorin (PF) on IBS in rats. Method: Sixty male Sprague-Dawley rats were randomly divided into normal, model, positive drug, low-dose PF, medium-dose PF and high-dose PF groups (n = 10). After gavage for 2 consecutive weeks, the effect of PF on abdominal pain symptoms was assessed based on the abdominal withdrawal reflex (AWR) score, fecal water content and pathological changes in colon tissues. D-lactate, interleukin-1β (IL-1β), transforming growth factor-β (TGF-β) and tumor necrosis factor-α (TNF-α) were detected by enzyme-linked immunosorbent assay, and phosphorylated nuclear factor kappa B (p-NF-κB) p65 was detected by Western blotting. The abundance and diversity changes of intestinal flora were explored using 16S ribosomal RNA sequencing. Result: In PF groups, the mucosal morphology of colon tissues was intact, and the glands were arranged neatly and structured clearly, without obvious inflammatory cell infiltration. Compared with the model group, PF groups had significantly elevated pain threshold, and mRNA and protein levels of zonula occludens-1 (ZO-1) and occludin, decreased AWR score at 20 mmHg pressure, fecal water content, mRNA levels of IL-1β, TGF-β, and TNF-α, protein level of p-NF-κB p65 and level of serum D-lactate, and reduced levels of serum IL-1β, TGF-β, and TNF-α (p < 0.05, p < 0.01). PF groups had higher abundance of Lactobacillus, Akkermansia, Alistipes, and Bacteroides, but lower abundance of Desulfovibrio, Parasutterella, and Enterococcus than those of the model group. Conclusions: PF exerts therapeutic effects on IBS in rats probably by regulating the intestinal flora, and then up-regulating the expressions of ZO-1 and occludin in colon tissue while down-regulating the levels of IL-1β, TGF-β, TNF-α, D-lactate and p-NF-κB p65.

합성데이터를 이용한 비지도학습 기반 실시간 와류진동 탐지모델 (Unsupervised Vortex-induced Vibration Detection Using Data Synthesis)

  • 이선호;김선중
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제36권5호
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    • pp.315-321
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    • 2023
  • 장대교량은 낮은 고유진동수와 감쇠비를 가지는 초유연구조물로 진동사용성 문제에 취약하다. 하지만 현재 국내 설계지침에서는 풍속이나 진폭에 대한 임계값을 기반으로 유해진동 발생 여부를 평가하고 있다. 본 연구에서는 장대교량에서 발생하는 유해진동을 보다 정교하게 식별하기 위하여 딥러닝 기반 신호분할 모델을 활용한 데이터 포인트 단위의 와류진동 식별 방법론을 제안한다. 특별히 포락선을 가지는 사인파를 활용하여 와류진동에 해당하는 데이터를 합성함으로써 모델 구축에 필수적인 와류진동 데이터 획득 및 라벨링 과정을 대체하였다. 이후 푸리에 싱크로스퀴즈드 변환를 적용하여 시간-주파수 특징을 추출하여 신경망의 인풋 데이터로 사용하였다. 합성데이터만을 이용하여 양방향 장단기 기억신경망(Bidirectional Long-Short-Term-Memory) 모델을 훈련하였고 이를 라벨 정보를 포함한 실제 사장교의 계측데이터를 이용하여 학습한 모델과 비교하여 모델의 실시간 와류진동 식별 성능을 검증하였다.

가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용한 오토인코더 기반 차량용 침입 탐지 시스템 (Autoencoder-Based Automotive Intrusion Detection System Using Gaussian Kernel Density Estimation Function)

  • 김동현;임형철;이성수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.6-13
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    • 2024
  • 본 논문에서는 비지도학습 모델인 오토인코더와 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 차량용 CAN 네트워크에서 비정상적인 데이터를 탐지하는 방안을 제안한다. 제안하는 오토인코더 모델은 정상 데이터에서 CAN 프레임의 ID만으로 학습시킨다. 이후 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 구한 최적의 프레임 개수와 손실 임계값을 가지는 모델을 사용하여 비정상 데이터를 효과적으로 탐지한다. DoS 공격, Gear 스푸핑 공격, RPM 스푸핑 공격, Fuzzy 공격 등 4가지 공격 데이터로 오토인코더 기반 IDS를 검증하였으며 성능을 평가하였다. 기존 비지도학습 기반 모델들과 비교했을 때 우수한 성능을 나타냈으며 모든 평가 지표에서 99% 이상의 성능을 나타냈다.

비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측 모델 (A Recidivism Prediction Model Based on XGBoost Considering Asymmetric Error Costs)

  • 원하람;심재승;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.127-137
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    • 2019
  • 재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

하천수위표지점에서 신경망기법을 이용한 홍수위의 예측 (The Flood Water Stage Prediction based on Neural Networks Method in Stream Gauge Station)

  • 김성원;호세살라스
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제33권2호
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    • pp.247-262
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    • 2000
  • 본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.

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