Taguchi's robust design methodology has focused only on a single performance characteristic or response, but the quality of most products is seldom defined by a characteristic, and is rather the composite of a family of characteristics which are often interrelated and nearly always measured in a variety of units. The multiple performance characteristics problem is how to compromise the conflicts among the selected levels of the design parameters for each individual performance characteristic. In this paper, the modified desirability function using SN ratio which can be optimized by univariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the best balance among several different response variables is developed We reanalyze two existing case studies by the proposed method and compare these results with ones by the sum of SN ratios and the expected weighted loss.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1692-1705
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2024
In this paper, we present a method that integrates a Grammar Transducer as an external language model to enhance the accuracy of the pre-trained Korean End-to-end (E2E) Automatic Speech Recognition (ASR) model. The E2E ASR model utilizes the Connectionist Temporal Classification (CTC) loss function to derive hypothesis sentences from input audio. However, this method reveals a limitation inherent in the CTC approach, as it fails to capture language information from transcript data directly. To overcome this limitation, we propose a fusion approach that combines a clause-level n-gram language model, transformed into a Weighted Finite-State Transducer (WFST), with the E2E ASR model. This approach enhances the model's accuracy and allows for domain adaptation using just additional text data, avoiding the need for further intensive training of the extensive pre-trained ASR model. This is particularly advantageous for Korean, characterized as a low-resource language, which confronts a significant challenge due to limited resources of speech data and available ASR models. Initially, we validate the efficacy of training the n-gram model at the clause-level by contrasting its inference accuracy with that of the E2E ASR model when merged with language models trained on smaller lexical units. We then demonstrate that our approach achieves enhanced domain adaptation accuracy compared to Shallow Fusion, a previously devised method for merging an external language model with an E2E ASR model without necessitating additional training.
Muscular dystrophy is a hereditary musculoskeletal disorder caused by a mutation in the dystrophin gene. Duchenne muscular dystrophy (DMD) is one of the most common, and progresses relatively faster than other muscular dystrophies. It is characterized by progressive myofiber degeneration, muscle weakness and ultimately ambulatory loss. Since it is an X-linked recessive inheritance, DMD is mostly expressed in males and rarely expressed or less severe in females. The most effective measurement tool for DMD is magnetic resonance imaging (MRI), which allows non-invasive examination of longitudinal measurement. It can detect progressive decline of skeletal muscle size by measuring a maximal cross-sectional area of skeletal muscle. Additionally, other techniques in MRI, like $T_2$-weighted imaging, assess muscle damage, including inflammation, by detecting changes in $T_2$ relaxation time. Current MRI techniques even allow quantification of metabolic differences between affected and non-affected muscles in DMD. There is no current cure, but physical therapist can improve their quality of life by maintaining muscle strength and function, especially if treatment (and other forms of medical intervention) begins in the early stages of the disease.
Taguchi's parameter design is to determine optimal settings of design parameters of a product or a process such that the characteristics of a product exhibit small variabilities around their target values. His analysis of the problem has focused only on a single characteristic or response, but the quality of most products is seldom defined by a characteristic, and is rather the composite of a great number of characteristics which are often interrelated and nearly always measured in a variety of units. The critical problem in dealing with multiple characteristics is how to compromise the conflicts among the selected levels of the design parameters for each individual characteristic. In this paper, the EXTOPSIS Model using SN ratio which can be optimized by univariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the optimal compromise among several different response variables is developed. Two existing case studies are solved by the proposed method and the results are compared with ones by the sum of SN ratios, the expected weighted loss, and the desirability function.
In this paper, we propose an urgency- and efficiency-based wireless packet scheduling (UEPS) algorithm that is able to schedule real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffics at the same time while supporting multiple users simultaneously at any given scheduling time instant. The UEPS algorithm is designed to support wireless downlink packet scheduling in an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) system, which is a strong candidate as a wireless access method for the next generation of wireless communications. The UEPS algorithm uses the time-utility function as a scheduling urgency factor and the relative status of the current channel to the average channel status as an efficiency indicator of radio resource usage. The design goal of the UEPS algorithm is to maximize throughput of NRT traffics while satisfying quality-of-service (QoS) requirements of RT traffics. The simulation study shows that the UEPS algorithm is able to give better throughput performance than existing wireless packet scheduling algorithms such as proportional fair (PF) and modified-largest weighted delay first (M-LWDF), while satisfying the QoS requirements of RT traffics such as average delay and packet loss rate under various traffic loads.
Predicting the cellular location of an unknown protein gives valuable information for inferring the possible function of the protein. For more accurate Prediction system, we need a good feature extraction method that transforms the raw sequence data into the numerical feature vector, minimizing information loss. In this paper we propose new methods of extracting underlying features only from the sequence data by computing pairwise sequence alignment scores. In addition, we use composition based features to improve prediction accuracy. To construct an SVM ensemble from separately trained SVM classifiers, we propose specificity based weighted majority voting . The overall prediction accuracy evaluated by the 5-fold cross-validation reached $88.53\%$ for the eukaryotic animal data set. By comparing the prediction accuracy of various feature extraction methods, we could get the biological insight on the location of targeting information. Our numerical experiments confirm that our new feature extraction methods are very useful forpredicting subcellular localization of proteins.
It was required to evaluate ecological restorations in a comprehensive way in order to systematically manage conservation areas such as DMZ and national parks in South Korea. In this research we developed a new approach to evaluating ecological restorations with more various indexes than vegetation covering-related indexes. By analyzing damaged areas in the vicinity of DMZ, major damaged types were identified as six classes: landform modification, surface loss, soil pollution, soil physio-chemical modification, vegetation decline and vegetation damaged. From literature review, 39 indexes were selected and were grouped into four divisions: soil property, vegetation growth & structure, habitat property and landscape structure & functions. By conducting a survey with the selected indexes targeting relevant experts, data on relative importance among the divisions and indexes by damaged type were collected. As a result, it was found that the orders and values of weighted values of the divisions were different by damaged type: for example, soil property (0.402), vegetation growth & structure (0.209), habitat property (0.225), landscape structure & function (0.163) for "landform modification"; but soil property (0.171), vegetation growth & structure (0.401), habitat property (0.270), landscape structure & function (0.158) for "vegetation decline". Similarly, evaluation indexes showed different orders and values of relative importance, easiness in field measurement and representativeness for the division by damaged type, and the values were used for calculating importance factor for each index. In the evaluation table, score1 and score2 were made by the importance factors of indexes multiplied by distribution values which present grades and by the weighted values of divisions. In conclusion, while dealing with the damaged type was considered significant for evaluating and managing restorations, further tests on this table with a range of cases were needed to improve its quality.
In this paper, we propose an urgency and efficiency based wireless packet scheduling (UEPS) algorithm that is able to schedule real time (RT) and non-real time (NRT) traffics at the same time. The proposed UEPS algorithm is designed to support wireless downlink packet scheduling in the OFDMA system which is a strong candidate wireless system for the next generation mobile communications. The UEPS algorithm uses the time-utility function as a scheduling urgency factor and the relative status of the current channel to the average one as an efficiency indicator of radio resource usage. The design goal of the UEPS algorithm is to maximize throughput of NRT traffics with satisfying QoS requirements of RT traffics. The simulation study shows that the proposed UEPS algorithm is able to give better throughput performance than existing wireless packet scheduling algorithms such as proportional fair (PF) and modified-largest weighted delay first (M-LWDF) while satisfying QoS requirements of RT traffics such as the average delay and the packet loss rate under various traffic loads.
낮은 형상요소를 갖는 표면탄성파 대역통과 필터의 주파수 특성을 구현하기 위하여 35° Y-cut Quartz 표면에 빗살무늬 변환기를 형성시켜 모의실험을 수행하였으며, 전극재료로는 Al을 이용하였다. 이 모의실험에서 얻은 조건들로부터 필터를 설계하였으며, 필터의 입력단에는 apodization weighted형 빗살무늬 변환기를 이용하고, 출력단에는 withdrawal weighted형 빗살무늬 변환기로 필터를 구성하였다. 또한, 입·출력 빗살무늬 변환기의 전극 수는 리플의 영향을 최소화하기 위해 Kaiser-Bessel 창함수를 이용하였으며, 각각 2200쌍과 1000쌍으로 하였다. 그리고, 빗살무늬 변환기 전극의 폭은 6㎛, 간격은 5.75㎛ 및 두께는 표면탄성파 파장과의 비를 고려해 6000Å으로 할 때 최적의 결과를 얻을 수 있었으며, 구경은 임피던스 정합을 위해 2mm로 하였다. 제작한 표면탄성파 대역통과 필터의 중심주파수는 70MHz, 형상요소는 1.3이하, 1.5dB에서의 통과 대역은 1.3MHz, 저지대역은 -45dB, 삽입손실은 19dB, 통과 대역폭 내의 리플은 1dB정도로 측정되었다. 따라서, 제작한 필터의 주파수 응답과 특성은 설계조건과 잘 일치하였다.
선형 캘리브레이션 실험계획 문제에 대하여, 베이지안 의사결정론을 이용하여 평균제곱오차손실을 최소화한 Kim(1988, 1993)의 실험계획과 관련 문헌의 결과인 몇 가지 최적계획을 비교한다. 비교대상 실험계획으로서 고전적 추정량의 점근분산을 최소화하는 Buonaccorsi(1986)의 최적계획, 회귀분석 모형에서 $ M(x) = \sum x_i x_i '$의 함수를 최대화 또는 최소화하는 D-optimal 또는 A-optimal 계획, Hunter and Lamboy(1981)가 베이지안 추정량의 특성을 설명하기 위하여 그 논문에서 예로 들었던 실험계획을 고려한다. 서로 다른 기준에 의한 최적계획을 비교하기 위해서 우선 기대사후분산을 계산하여 비교하고 몇가지 사전분포에 대하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 평균분산과 HPD 구간의 크기를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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