In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.
개인형 이동수단의 이용이 활성화됨에 따라, 관련한 PM 사고도 급격하게 증가하였다. 이러한 사고 증가에 대응하기 위해, 2021년 5월 13일 정부에서는 관련 규정을 강화하였지만, PM 가해사고의 증가 추이는 피해사고의 증가 추이보다 크게 감소하지 않았다. 이러한 PM 가해사고의 대부분은 보행자와의 충돌 사고로, 보행자들의 안전이 위협받고 있는 것을 알 수 있었다. 이에 본 연구에서는 PM 대 보행자 충돌사고를 중점적으로 규제 및 기상환경, 도시건조환경 특성 등을 반영하여, PM 대 보행자 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 2020년부터 2021년 간 서울시에서 발생한 PM 대 보행자 교통사고를 수집하였으며, 이항 로지스틱 회귀분석을 활용하여 분석을 수행하였다. 주요 분석결과를 통해 정책적 시사점을 도출하였다.
The purpose of this study is to examine a potential association between community factors and the establishment of Local Healthy Family Support Centers (LHFSCs). Community factors were population size, community size, local finance independency, number of workplaces per 1,000 people, number of colleges, political party affiliation of mayor, and political party affiliation of congressman. Data of this study were collected from the census indicators of 222 communities from 2004 to 2014 and analyzed by frequency, mean, geographical information system mapping, and the binary logit analysis. The results of this study are as follows. First, LHFSCs are less likely to be established in communities in the provinces of Gangwon, Chungbuk, and Gyeongbuk. Second, the population size was positively related to the establishment of LHFSCs. Third, finance independency was positively associated with the establishment of LHFSCs. Forth, a mayor was more likely to establish LHFSCs if they were affiliated with the ruling conservative political party. However, the establishment of LHFSCs was not affected by other factors such as community scale, number of workplaces per 1,000 people, the number of colleges, and party affiliation of congressman. Thus, the conclusion suggests family policy implications to improve the geographical imbalance of LHFSCs based on the analysis results.
본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 숫자-자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 숫자-점자 변환 알고리즘은 카메라로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 팽창과 라벨링 연산을 수행하고 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 모의실험한 결과, A4 용지에 인쇄된 숫자(0-9)에 대하여 91.8% 변환 성공률을 보여 주었고, DSP 영상처리 보드에 구현한 시제품 시험을 통하여 90% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 숫자-자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.
데이터에 숨겨진 패턴을 탐색하는 데이터마이닝에서 가장 많은 연구가 이루어진 분야가 연관규칙 마이닝이다. 연관규칙 마이닝에서는 방대한 수의 트랜잭션 데이터를 다루게 되므로 고속처리 방식의 실현이 중요한 과제가 되고 있다. 그리고 연관규칙 탐사기법에서 규칙을 도출하는데 소요되는 시간은 데이터에 포함되어 있는 항목의 수에 비례하여 기하급수적으로 늘어나기 때문에 규칙의 수를 줄이는 과정이 필연적으로 요구된다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터 항목들을 이진형식으로 비교하여 연관성 규칙의 수를 효과적으로 감축할 수 있고 항목간의 지지도와 신뢰도를 함께 향상 시킬 수 있는 T-알고리즘을 제안하고 시뮬래이션을 통하여 확인하였다.
대규모의 데이터를 다루는 여러 시스템에서 데이터를 다수의 병렬 디스크에 분산시켜 저장한 후 질의 처리시 동시에 여러 개의 디스크를 접근함으로써 입출력 성능의 향상을 위한 많은 노력들이 행해져 왔다. 대부분 이전 연구들은 데이터 공간을 이루는 각 차원이 겹치지 않는 여러개의 구간으로 나누어져 전체 데이터 공간이 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정하에 각 차원의 구간 번호로 결정되는 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 개발에 집중되었다. 하지만, 그들은 데이터 공간을 그리드 형태로 분할하는 방법이 전체 디클러스터링 알고리즘 성능에 미치는 영향을 간과하였다. 본 논문에서 우리는 효과적인 그리드 분할을 통하여 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 향상 시켰다. 이를 위하여 영역 질의 크기가 주어졌을 때 겹치는 그리드 셀의 수를 예측하는 모델을 제시하였으며 이를 이용하여 가능한 그리드 분할 방법들 중에서 질의 크기를 감소시키는 분할 방법을 선택하였다. 일반적으로, 다차원 데이터에 대해서는 이진 분할을 하지만 본 논문에서는 더 작은 수의 차원을 선택해서 여러 번 분할함으로써 질의를 만족하는 그리드 셀의 수를 감소시켰다. 다양한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 예측 모델은 질의 크기와 차원에 관계없이 0.5% 이내의 에러율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 효과적인 그리드 분할을 통하여 다차원 데이터에 대해서 가장 성능이 좋은 것으로 소개되고 있는 Kronecker sequence 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 23배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
Saberyan, Kamal;Maragheh, Mohammad Ghannadi;Ganjali, Mohammad Reza
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제25권4호
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pp.460-465
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2004
Hydrofluoric acid has been used as a novel stripping agent for molybdenum(VI) after its extraction with Cyanex 301. In the extraction step, the effects of parameters such as type and initial concentration of acid, type of diluent, extractant concentration, metal concentration and temperature have been studied. In the stripping step, the effects of various stripping agents on stripping efficiency have been investigated. Hydrofluoric acid has been chosen as an effective stripping agent, and the effects of concentration of hydrofluoric acid, stripping time, volume of hydrofluoric acid and the number of stages of stripping have been studied. Molybdenum(VI) has been effectively separated from a large number of elements in binary mixtures, with a very high tolerance limit. Finally, the optimized method has been extended for the analysis of Mo(VI) in spent molybdenum catalysts.
The Classification of defected oil-seals using a vision system with the artificial neural network is presented. The artificial neural network fur classification consists of 27 input nodes, 10 hidden nodes, and one output node. The selection of the number of the input nodes is based on an observation that the difference among the defected, non-defected, and smeared oil-seals is greatly pronounced in the 26 step gray-scale level thresholding. The number of the hidden nodes is chosen as a result of a trade-off between accuracy and computing time. The back-propagation algorithm is used for teaching the network. The proposed network is capable of successfully classifying the defected from the smeared oil-seals which tend to be classified as the defected ones using the binary thresholding. It is envisaged that the proposed method improves the reliability and productivity of the automotive vision inspection system.
The clipping value, defined as the log-likelihood ratio (LLR) in the case wherein all the list of candidates have the same binary value, is investigated, and an effective method to estimate it is presented for iterative tree search detection. The basic principle behind the method is that the clipping value of a channel bit is equal to the LLR of the maximum probability of correct decision of the bit to the corresponding probability of erroneous decision. In conjunction with multilevel bit mappings, the clipping value can be calculated with the parameters of the number of transmit antennas, $N_t$; number of bits per constellation point, $M_c$; and variance of the channel noise, $\sigma^2$, per real dimension in the Rayleigh fading channel. Analyses and simulations show that the bit error performance of the proposed method is better than that of the conventional fixed-value method.
Residue Number System is used for the purpose of increasing the speed of processing in the many application parts of Image Processing, Computer Graphic, Neural Computing, Digital Signal Processing etc, since it has the characteristic of parallelism and no carry propagation at each moduli. DRNS has the twice RNS Conversion, it is used to decreases the size of the operator in RNS. But it has a week point on the Second Residue to First Residue Conversion time. So, in this paper SRTFR(Second Residue to First Residue) Converter using MRC(Mixed Radix Conversion) is designed to decrease the size of RTB(Residue to Binary) Converter. Since the proposed SRTFR Converter using MRC(Mixed Rdix Convertion) has a pipeline processing. Also, modular operation is applied to at each partitioned SAM(Subtraction and Addition) and MA(Multiplication and addition). In the following study, the more effective design on MA is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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