• 제목/요약/키워드: cNN

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피에조콘을 이용한 선행압밀하중 결정 신경망 모델의 구조 최적화 및 초기 연결강도 의존성 개선 (Structural Optimization and Improvement of Initial Weight Dependency of the Neural Network Model for Determination of Preconsolidation Pressure from Piezocone Test Result)

  • 김영상;주노아;박현일;박솔지
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권3C호
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    • pp.115-125
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    • 2009
  • 지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.

바이올린과 첼로 연주 데이터를 이용한 분류 알고리즘의 성능 비교 (Performance Comparison of Classification Algorithms in Music Recognition using Violin and Cello Sound Files)

  • 김재천;곽경섭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권5C호
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    • pp.305-312
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    • 2005
  • 음악인식에 주로 사용되는 세 가지 알고리즘의 성능을 비교하였다. 다양한 분류알고리즘을 소개하고 그 중 베이지안법, 최근접이웃법과 k-최근접이웃법을 이용하여 악기를 분류하였다. 악기 샘플파일에서 영교차율, 평균, 분산, 평균피크레벨의 4가지 특성값을 추출하여 분류시스템의 데이터로 사용하였다. 사용된 악기 샘플은 바이올린, 바로크 바이올린, 바로크 첼로이다. 실험결과 최근접이웃 알고리즘이 악기 분류에 있어서 가장 좋은 성능을 보여 주었다. 최근접이웃 알고리즘은 단순하면서도 빠른 계산결과를 보여 악기 분류에 적절한 알고리즘으로 판단되었다.

RSSI 판독 라이브러리 함수 및 옥내 측위 모듈 구현 (Implementation of a Library Function of Scanning RSSI and Indoor Positioning Modules)

  • 임재걸;정승환;심규박
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권11호
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    • pp.1483-1495
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    • 2007
  • IEEE 802.11 기술 덕분에 학교와 대형 쇼핑몰을 비롯한 사무실, 병원, 역 등지에서도 무선 LAN을 통한 인터넷 접속이 가능하다. 본 논문은 무선 LAN에 현재 가장 많이 사용되는 2.4GHz 대역의 802.11b와 802.11g 프로토콜이 탑재된 액세스포인트(AP: Access Point)로부터 수신한 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 판독할 수 있는 C# 라이브러리 함수를 제안한다. 위치기반서비스는 사용자의 현재 위치를 실시간으로 측정하여 현재 위치를 기반으로 길을 안내하거나, 현재 위치와 관련한 콘텐츠를 제공하는 등의 유용한 서비스를 제공한다. 옥내에서 위치기반서비스를 제공하려면 옥내에 있는 사용자의 위치를 판정하는 옥내측위가 반드시 선결되어야 한다. 옥내측위 기술로 적외선, 초음파, UDP 패킷의 신호세기 등을 이용하는 방법들이 소개된 바 있다. 이러한 방법들은 측위를 위한 특수 장비를 설비해야만 한다는 단점이 있다. 본 논문은 RSSI를 판독하는 라이브러리 함수를 제공할 뿐만 아니라 제공하는 함수를 이용한 옥내 측위 구현 예도 소개한다. 구현에 적용된 방법들은 이미 널리 알려진 K-NN(K Nearest Neighbors), 베이시안 방법 그리고 삼각측량법이다. K-NN 방법과 베이시안 방법은 일종의 지문방식인데, 지문방식은 준비단계와 실시간단계로 구성되며, 실시간 단계의 처리 과정은 처리속도가 빨라야만 한다. 본 논문은 실시간 단계의 속도를 개선하는 방법으로 판단나무 방법(Decision Tree Method)을 제안하고, 이러한 방법들의 성능을 실험적으로 평가한 결과를 소개한다.

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Monitoring Continuous k-Nearest Neighbor Queries, using c-MBR

  • Jung Ha-Rim;Kang Sang-Won;Song Moon-Bae;Im Seok-Jin;Kim Jong-Wan;Hwang Chong-Sun
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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    • pp.46-48
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    • 2006
  • This paper addresses the problem of monitoring continuous k-nearest neighbor (k-NN) queries. Given a set of moving (or static) objects and a set of moving (or static) query points, monitoring continuous k-NN query retrieves and updates the closest k objects to a query point continually. In order to support location based services (LBSs) in highly dynamic environments, where objects and/or queries are frequently moving, monitoring continuous queries require real-time updated results when objects and/or queries change their locations. Thus, it is important to minimize time delay for maintaining up to date the results. In this paper, we present monitoring method to shorten time delay for updating continuous k-NN queries based on the notion of result region and the minimum bounding rectangle enclosing all objects in each cell, referred to as c-MBR, in the grid index structure. Simulations are conducted to show the efficiency of the proposed method.

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ON Φ-FLAT MODULES AND Φ-PRÜFER RINGS

  • Zhao, Wei
    • 대한수학회지
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    • 제55권5호
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    • pp.1221-1233
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    • 2018
  • Let R be a commutative ring with non-zero identity and let NN(R) = {I | I is a nonnil ideal of R}. Let M be an R-module and let ${\phi}-tor(M)=\{x{\in}M{\mid}Ix=0\text{ for some }I{\in}NN(R)\}$. If ${\phi}or(M)=M$, then M is called a ${\phi}$-torsion module. An R-module M is said to be ${\phi}$-flat, if $0{\rightarrow}{A{\otimes}_R}\;{M{\rightarrow}B{\otimes}_R}\;{M{\rightarrow}C{\otimes}_R}\;M{\rightarrow}0$ is an exact R-sequence, for any exact sequence of R-modules $0{\rightarrow}A{\rightarrow}B{\rightarrow}C{\rightarrow}0$, where C is ${\phi}$-torsion. In this paper, the concepts of NRD-submodules and NP-submodules are introduced, and the ${\phi}$-flat modules over a ${\phi}-Pr{\ddot{u}}fer$ ring are investigated.

Prediction of Welding Parameters for Pipeline Welding Using an Intelligent System

  • Kim, I.S.;Jeong, Y.J.;Lee, C.W.;Yarlagadda, P.
    • International Journal of Korean Welding Society
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    • 제2권2호
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    • pp.32-35
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    • 2002
  • In this paper, an intelligent system to determine welding parameters for each pass and welding position in pipeline welding based on one database and FEM model, two BP neural network models and a C-NN model was developed and validated. The preliminary test of the system has indicated that the developed system could determine welding parameters fur pipeline welding quickly, from which good weldments can be produced without experienced welding personnel. Experiments using the predicted welding parameters from the developed system proved the feasibility of interface standards and intelligent control technology to increase productivity, improve quality, and reduce the cost of system integration.

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수면장애와 동반된 임상증상에 따른 심박변이도와 수면 관련 설문간의 상관성 연구 (The Relation of HRV, PSQI and IQ with Symptoms of Insomnia Patients)

  • 양동호;오경민;김보경
    • 동의신경정신과학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.143-169
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    • 2008
  • Objective: This study was to investigate the relation of what insomnia patients' symptoms with Heart Rate Variability(HRV), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and Insomnia Questionaire(IQ). Methods: For this study, we carried out HRV, PSQI and IQ of 43 patients with insomnia who have come to Donguei oriental hospital of Donguei university from September 2007 to May 2008. We studied the relationship HRV with PSQI and IQ. For every symptom, this study classified the patients as none-symptom, symptom groups and analyzed each group's HRV, PSQI and IQ. Result : 1. The rate of xerostomia in female group is significantly higher than male group. 2. P1 (hypnagogic time), P3(awakening time), LF has negative correlation with age. The score of PI (hypnagogic time), P3(awakening time), P4(time of recoverable sleep) in the group whose age is more than 50 are higher than the group whose age is lesser than 50. 3. The frequency of using hypnotics(P6) in the group whose duration of onset are over 1 year was significantly higher than the score in the group whose duration of onset were below 1 year. 4. The accompanied symptoms in the group who started sleep disorder after stressor are higher than the number in the group whose duration of onset were poor-defined. 5. The drinking group have lower rate of anorexia, higher score of P1 (hypnagogic time) and TP than non-drinking group. 6. The score of P-total(general quality of sleep) have negative correlation with NNSO, HF, TP and positive correlation with LF/HF. 7. The score of P1(hypnagogic time) have negative correlation with LF. 8. The score of P5a(frequency of delayed hypnagogue) have positive correlation with LF/HF. 9. The score of P5e(frequency of cough or snoring) have negative correlation with RMSSD. 10. The score of I1a(degree of onset insomnia), I1b(degree of maintenance insomnia) have negative correlation with NN50, pNN50, HF. 11. The score of I1c(degree of termination insomnia) have negative correlation with RMSSD, NN50, pNN50, HF, TP and positive correlation with MHR, LF/HF. 12.. The score of P5i(frequency of night pain), LF/HF in the group with headache are higher than the group without headache. 13. The score of P5a(frequency of delayed hypnagogue), P5c(frequency of awakening for urine of stool) in the group with xerostomia are higher than the group without xerostomia. 14. The score of P9(degree of unrecoverable sleep) and I5a(degree of onset insomnia) in the group with chest discomfort are lower than the group without chest discomfort. 15. The score of P7(frequency of drowsiness for daytime) in the group with palpitation are lower than the group without palpitation. 16. The score of P5c(frequency of awakening for urine of stool), P5f(frequency of burning sensation), P5h(frequency of nightmare), I1c(degree of termination insomnia) in the group with burning sensation of upper trunk are higher than the group without burning sensation. 17. The score of NN50, pNN50, LF, TP in the group with anorexia are lower than the group without anorexia. 18. The score of P-total(general quality of sleep), P2(duration for sleep start) in the group with constipation are higher than the group without constipation. 19. The score of P4(recoverable sleep time) in the group with depression are higher than the group without depression. 20. In the group with anxiety, the score of P1(time of hypnagogue), P5a(frequency of onset insomnia) are lower and the score of I1b(degree of maintenance insomnia), I4(objective degree of impairment by insomnia) are higher than the group without anxiety. 21. The score of NN50, pNN50, HF, TP in the group with inertia are lower than the group without inertia. 22. The accompanied symptoms haver posirive correlation with P5f(frequency of burning sensation), P5h(frequency of nightmare), P5i(frequency of night pain) and LF/HF. Conclusion: This study provides insights into the complicated relations of the pattern of sleep disorder with many symptoms such as headache, chest discomfort, depression and any others. And this study showed that autonomic nervous system have important function in the regulation of sleep.

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PCR-RFLP 기법을 이용한 Porcine Stress Syndrome의 진단 (Detection of the Ryanodine Receptor Gene Mutation Associated with Porcine Stress Syndrome from Pig Hair Roots by PCR-RFLP)

  • 황의경;김연수
    • 대한수의학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.65-71
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    • 2002
  • We have utilized the PCR-RFLP method to detect the ryanodine receptor(RYR1) gene mutation and to estimate the genotype frequencies of the RYR1 gene in commercial crossbred pig population. The exon region(659bp) including point mutation(C ${\rightarrow}$T; Arg ${\rightarrow}$Cys) in the porcine ryanodine receptor gene, which is a causal mutation for PSS, was amplified by PCR and digested with Cfo I restriction enzyme. The RYR1 gene was classified into three genotypes by agarose gel electrophoresis. The normal homozygous(NN) individuals showed two DNA fragments consisted of 493 and 166bp. The mutant homozygous(nn) individuals showed only one DNA fragment of 659bp. Also, all three fragments(659, 493 and 166bp) were showed in heterozygous(Nn) carrier animals. The proportions of normal, carrier and PSS pigs within crossbred population of pigs were 81%, 15% and 4%, respectively. According to the results of analysis of variance for the association of genotypes of RYR1 of pigs at 30kg, day age at 90kg and average daily gains, the RYR1 nn genotype was very higher than RYR1 NN genotype for day age at 30kg with 5% level of significant difference, but no significant difference for association of any other genotypes with day age at 90kg and average daily gain in crossbred pigs. Therefore, DNA diagnosis by using PCR-RFLP analysis for the PSS gene was useful for large-scale screening of commercial pigs in the swine industry.

스마트 시설환경 환경변수 분석을 위한 Open source 기반 인공지능 활용법 분석 (A Benchmark of AI Application based on Open Source for Data Mining Environmental Variables in Smart Farm)

  • 민재기;이동훈
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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    • pp.159-159
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    • 2017
  • 스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.

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PREDICTION OF WELDING PARAMETERS FOR PIPELINE WELDING USING AN INTELLIGENT SYSTEM

  • Kim, Ill-Soo;Jeong, Young-Jae;Lee, Chang-Woo;Yarlagadda, Prasad K.D.V.
    • 대한용접접합학회:학술대회논문집
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    • 대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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    • pp.295-300
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    • 2002
  • In this paper, an intelligent system to determine welding parameters for each pass and welding position in pipeline welding based on one database and FEM model, two BP neural network models and a C-NN model was developed and validated. The preliminary test of the system has indicated that the developed system could determine welding parameters for pipeline welding quickly, from which good weldments can be produced without experienced welding personnel. Experiments using the predicted welding parameters from the developed system proved the feasibility of interface standards and intelligent control technology to increase productivity, improve quality, and reduce the cost of system integration.

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