In wireless sensor networks, the transmission success ratio would be decreased when the scale of the WSNs increased. To defeat this problem, we propose a multipath routing based on opportunistic routing for improving end-to-end reliability in large-scale wireless sensor networks. The proposed scheme exploits the advantages of existing opportunistic routing and achieves high end-to-end success ratio by branching like a multipath routing through local decision without information of the whole network. As a result of the simulation result, the proposed scheme shows a similar or higher end-to-end transmission success ratio and less energy consumption rather than the existing scheme.
목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.
In this paper, we study a cross-layer and end-to-end optimization problem for the integrated wireless and wireline network that consists of one wireline core network and multiple wireless access networks. We consider joint end-to-end flow control/distribution at the transport and network layers and opportunistic scheduling at the data link and physical layers. We formulate a single stochastic optimization problem and solve it by using a dual approach and a stochastic sub-gradient algorithm. The developed algorithm can be implemented in a distributed way, vertically among communication layers and horizontally among all entities in the network, clearly showing what should be done at each layer and each entity and what parameters should be exchanged between layers and between entities. Numerical results show that our cross-layer and end-to-end optimization approach provides more efficient resource allocation than the conventional layered and separated optimization approach.
As a new approach to analyze shear behaviors in the shear plane and chip-tool friction behaviors in the chip-tool contact region during an end milling process, this paper introduces a method to transform an end milling process to an equivalent oblique cutting process. In this approach, varying undeformed chip thicknesses and cutting forces in the up-and down-end milling process are replaced with the equivalent ones of oblique cutting. Accordingly, in the current paper, the shear and friction characteristics of end milling operations, up- and down-end milling, have been analyzed based on the equivalent oblique cutting models. Two series of cutting tests, up- and down-end milling tests and the equivalent oblique cutting tests to that, have been carried out to verify the validity of the analyses. And using the results of cutting tests the cutting characteristics of the up- and down-end milling processes have been thoroughly investigated.
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델이 주로 연구되었으나, 512 토큰 이상의 긴 문서를 처리하기 위해서는 512 토큰 이하로 문서를 분할하여 처리하기 때문에 길이가 긴 문서에 대해서는 상호참조해결 성능이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 512 토큰 이상의 긴 문서를 위한 BERT 기반의 end-to-end 상호참조해결 모델을 제안한다. 본 모델은 긴 문서를 512 이하의 토큰으로 쪼개어 기존의 BERT에서 단어의 1차 문맥 표현을 얻은 후, 이들을 다시 연결하여 긴 문서의 Global Positional Encoding 또는 Embedding 값을 더한 후 Global BERT layer를 거쳐 단어의 최종 문맥 표현을 얻은 후, end-to-end 상호참조해결 모델을 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 모델과 유사한 성능을 보이면서(테스트 셋에서 0.16% 성능 향상), GPU 메모리 사용량은 1.4배 감소하고 속도는 2.1배 향상되었다.
전통적인 음성인식 모델은 주로 음향 모델과 언어 모델을 사용하여 구현된다. 이때 음향 모델을 학습시키기 위해서는 음성 데이터에 대한 정답 텍스트뿐만 아니라 음성인식에 사용되는 단어의 발음사전과 프레임 단위의 음소 정답 데이터가 필요하다. 이 때문에 모델을 훈련하기 위해서는 먼저 프레임 단위의 정답을 생성하는 등의 여러 과정이 필요하다. 그리고 음향 모델과 별도의 텍스트 데이터로 훈련한 언어 모델을 적용하여야 한다. 이러한 불편함을 해결하기 위하여 최근에는 하나의 통합 신경망 모델로 이루어진 종단간(end-to-end) 음성인식 모델이 연구되고 있다. 이 모델은 훈련에 여러 과정이 필요없고 모델의 구조를 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 하지만 인식이 내부적으로 어떤 과정을 거쳐 이루어지는지 알기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 어텐션 기반 종단간 모델을 시각화 분석하여 내부적인 작동 원리를 이해하고자 하였다. 이를 위하여 BLSTM-HMM 하이브리드 음성인식 모델의 음향 모델과 종단간 음성인식 모델의 인코더를 비교하고, 신경망 레이어 별로 어떠한 차이가 있는지 분석하기 위해 t-SNE를 사용하여 시각화하였다. 그 결과로 음향모델과 종단간 모델 인코더의 차이점을 알 수 있었다. 또한 종단간 음성인식 모델의 디코더의 역할을 언어모델 관점에서 분석하고, 종단간 모델 디코더의 개선이 성능 향상을 위해 필수적임을 알 수 있었다.
최근 들어 딥러닝의 발달로 인해 Hidden Markov Model(HMM)을 사용하지 않고 음성 신화와 단어를 직접 매핑하여 학습하는 end-to-end 음성인식 방법이 각광을 받고 있으며 그 중에서도 conformer가 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 end-to-end 음성인식 방법은 현재 시점에서 어떤 자소 또는 단어가 나타날지에 대한 확률에 대해서만 초점을 두고 있다. 그 이후의 디코딩 과정은 현재 시점에서 가장 높은 확률을 가지는 자소를 출력하거나 빔 탐색을 사용하며 이러한 방식은 모델이 출력하는 확률 분포에 따라 최종 결과에 큰 영향을 받게 된다. 또한 end-to-end 음성인식방식은 전통적인 음성인식 방법과 비교 했을 때 구조적인 문제로 인해 외부 발음열 정보와 언어 모델의 정보를 사용하지 못한다. 따라서 학습 자료에 없는 발음열 변환 규칙에 대한 대응이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 발음열 정보를 담고 있는 Lexicon transducer(L transducer)를 이용한 conformer의 디코딩 방법을 제안한다. 한국어 데이터 셋 270 h에 대해 자소 기반 conformer의 빔 탐색 결과와 음소 기반 conformer에 L transducer를 적용한 결과를 비교 평가하였다. 학습자료에 등장하지 않는 단어가 포함된 테스트 셋에 대해 자소 기반 conformer는 3.8 %의 음절 오류율을 보였으며 음소 기반 conformer는 3.4 %의 음절 오류율을 보였다.
Introduction: The phenomenon related to sign & symptom management for end of life of the patients is of interest to researchers in nursing society today. This study was conducted to clarify and to conceptualize the factors of sign & symptom management in end of life care though nurses' perceptions on this phenomena. Methods: The qualitative study method was used to explore the experienced nurses' perceptions related to sign & symptom management in end of life care. It included a field study carried out in South Korea using in-depth interviews with 30 experienced nurses from three nursing home facilities. Results: This study identified the following categories related to end of life care with sub-categories for each category: (1) nurses' modes in identifying the signs related to patients' end of life, (2) nurses' perceived directions on patients' end of life care, (3) nurses' perceived strategies in end of life care and (4) nurses' perceived barriers in end of life care Conclusion: Through this study, characteristics of the way nurses' provide for patients' end of life care are identified, along with how nursing decisions are made to manage the sign & symptom indicating patients' end of life.
BGP는 인터넷에서 망사업자 및 대규모 네트워크에서 네트워크간에 라우팅 정보를 교환하는 라우팅 프로토콜이다. 라우터가 end-to-end 트래픽에 대해 트래픽 엔지니어링을 위한 정책을 설정할 때 neighbor AS 이외의 AS들에게는 원하는 정책이 영향을 미치지 않기 때문에 원하는 트래픽 엔지니어링을 할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 global 정책의 설정을 통해 원하는 트래픽 엔지니어링의 특성을 반영시킬 수 있도록 함으로써 BGP에서 End-to-End간 트래픽 엔지니어링을 위한 라우팅이 실현될 수 있도록 하는 확장된 BGP 라우팅 알고리즘을 제안한다. 새로운 BGP 라우팅 알고리즘은 전통적인 BGP 라우팅 테이블의 구조적인 변경을 하지 않고 새로운 메시지 형식을 추가하지 않으며 기존의 UPDATE message를 이용하여 global 정책 설정을 하게 한다. 또한 새로운 BGP 라우터가 전통적인 BGP 라우팅 알고리즘으로 동작하는 BGP 라우터들과 함께 망을 구성하고 있는 경우에도 확장성 문제를 야기하지 않는다. 새로운 BGP 알고리즘과 전통적인 BGP 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 패킷 loss와 평균 delay를 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 그 결과를 확인하였다.
Tracheostomy and endotracheal intubation are often performed in patients with acute and chronic respiratory failure. Recently, the incidence of iatrogenic tracheal stenosis has increased. Tracheal resection and end-to-end anastomosis would be one of the most physiologic treatment options for severe tracheal stenosis. Also, this treatment can be applied to the management of trachea invaded by thyroid cancer and tracheal neoplasm. The authors aimed to analyze the outcomes of end-to-end anastomosis of trachea following segmental resection in tracheal stenosis and tracheal invasion of cancer that we have recently experienced. Materials and methods Authors retrospectively studied 19 cases treated by tracheal resection with end-to-end anastomosis between Feburuary 1996 and January 2003. 12 patients had tracheal stenosis, 6 patients had tracheal invasion by thryroid cancer and 1 patient had tracheal cancer. We analyzed the direct causes of tracheal stenosis, preoperative vocal cord function, operation technique, early and delayed postoperative complications, and the outcome of end-to-end anastomois. Result Decannulation without significant aspiration was achieved in 16 cases($89.5\%$). A 27 year-old man could not be decannulated because of restenosis. A 62 year-old woman could not be decannulated because of bilateral vocal cord palsy. Conclusion End-to-end anastomosis is a safe and effective surgical method for tracheal stenosis. Case selection for end-to-end anastomosis and preservation of recurrent laryngeal nerve during operation is very important.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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