• 제목/요약/키워드: error estimates

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지반 이완구간 추정을 위한 지하투과레이더의 적용 (Application of Ground Penetrating Radar for Estimation of Loose Layer)

  • 홍원택;강성훈;이종섭
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제31권11호
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    • pp.41-48
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    • 2015
  • 대규모 지반침하 및 지반함몰로 인한 재산, 인명피해를 사전에 예방하기 위하여 지반의 공동 및 이완구간에 대한 조사는 필수적이다. 최근, 지하투과레이더를 이용한 지반침하 및 지반함몰 구간 예측과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있으나, 기존의 지하투과레이더 탐사에서는 전기적 임피던스가 서로 다른 층간 경계면 심도만을 산정하므로 조밀한 지반과 느슨한 지반을 서로 반대로 예측하는 오류를 범할 수 있었다. 본 연구에서는, 지하투과레이더로부터 획득된 전자기파의 반사파 특성을 이용하여 이완구간 심도를 추정하고자 하였다. 이완구간에 따른 신호획득을 위하여 과거 침하이력이 있었던 현장을 대상으로 지하투과레이더 탐사가 수행되었으며, 결과의 상호비교 및 검증을 위하여 동적 콘 관입시험이 수행되었다. 전자기파의 반사특성 분석 결과, 지하투과레이더 안테나에서 처음 측정된 신호와 조밀한 지반에서 반사되어 측정된 전자기파는 동일한 위상을 보이며, 느슨한 지반에서 반사되는 경우 안테나에서 처음 측정된 신호와 반대 위상을 보이는 것으로 나타났다. 획득된 지하투과레이더 신호로부터 대상지반의 이완구간 심도 산정 및 동적 콘 관입지수와 상호비교 결과, 지하투과레이더 신호 분석으로부터 산정된 이완구간 또는 조밀한 구간의 심도는 높은 신뢰도로 산정되었다. 본 연구에서 수행된 지하투과레이더 신호획득 및 분석과정은 지반 불연속층의 심도산정뿐만 아니라 이완구간 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

상호정보량 기법을 적용한 인공신경망 입력자료의 선정 (Input Variables Selection of Artificial Neural Network Using Mutual Information)

  • 한광희;류용준;김태순;허준행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제43권1호
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    • pp.81-94
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    • 2010
  • 본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다. 기존연구결과, 그리고 상관계수만을 이용해서 입력변수를 선정한 결과와 비교해볼 때, 상호정보량을 적용한 경우 입력변수는 주로 바람과 관련된 변수들이 선정되었으며, 평균제곱근오차, 평균제곱근상대오차, 그룹별로 구분한 경우의 절대오차, 그리고 구간별로 구분한 경우의 상대오차를 비교한 경과 상호정보량을 이용한 입력변수 선정방법의 정확도가 전반적으로 높은 것으로 나타났으며, 특히 강우량이 상대적으로 큰 경우의 오차를 많이 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

RGB-Depth 카메라를 이용한 현실-가상 융합 홀로그램 생성 시스템 (Real-Virtual Fusion Hologram Generation System using RGB-Depth Camera)

  • 송중석;박정식;박한훈;박종일
    • 방송공학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.866-876
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    • 2014
  • 컴퓨터 그래픽스(CG)가 포함된 영상 컨텐츠를 홀로그램으로 만들기 위해서는 가상 객체와 현실 공간의 자연스러운 3차원 정보 융합이 필요하다. 본 논문에서는 RGB-Depth 카메라를 이용하여 현실-가상 공간의 3차원 정보를 자연스럽게 융합하고, 융합된 결과를 다중 GPU 기반의 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH) 연산부를 사용하여 디지털 홀로그램을 고속 생성하는 시스템을 제안한다. RGB-Depth 카메라를 이용하여 카메라 투영 행렬을 계산하고, 이를 이용하여 가상 객체의 3차원 정보를 계산한다. 계산된 가상 객체의 깊이 정보와 RGB-Depth 카메라로 입력받은 현실 공간의 깊이 영상을 Z 버퍼에 입력하여 자연스럽게 융합한 후, 그 결과를 다중 GPU 기반의 CGH 연산부로 전송하여 고속으로 디지털 홀로그램을 생성한다. 실험 결과, 제안하는 시스템을 통해 만들어진 가상 객체의 3차원 정보는 현실 공간의 3차원 정보와 약 0.5138%의 평균 상대 오차를 나타내어, 약 99%의 정밀도를 갖고 있는 것을 확인할 수 있었고, 현실-가상 융합 깊이 영상을 생성함과 동시에 다중 GPU를 이용하여 고속으로 디지털 홀로그램을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.

Evaluation of Dry Matter Intake and Average Daily Gain Predicted by the Cornell Net Carbohydrate and Protein System in Crossbred Growing Bulls Kept in a Traditionally Confined Feeding System in China

  • Du, Jinping;Liang, Yi;Xin, Hangshu;Xue, Feng;Zhao, Jinshi;Ren, Liping;Meng, Qingxiang
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제23권11호
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    • pp.1445-1454
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    • 2010
  • Two separate animal trials were conducted to evaluate the coincidence of dry matter intake (DMI) and average daily gain (ADG) predicted by the Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) and observed actually in crossbred growing bulls kept in a traditionally confined feeding system in China. In Trial 1, 45 growing Simmental${\times}$Mongolia crossbred F1 bulls were assigned to three treatments (T1-3) with 15 animals in each treatment. Trial 2 was conducted with 60 Limousin${\times}$Fuzhou crossbred F2 bulls allocated to 4 treatments (t1-4). All of the animals were confined in individual stalls. DMI and ADG for each bull were measured as a mean of each treatment. All of the data about animals, environment, management and feeds required by the CNCPS model were collected, and model predictions were generated for animals on each treatment. Subsequently, model-predicted DMI and ADG were compared with the actually recorded results. In the three treatments in Trial 1, 93.3, 80.0 and 73.3% of points fell within the range from -0.4 to 0.4 kg/d for DMI mean bias; similarly, in the four treatments in Trial 2, about 86.7, 73.3, 73.3 and 80.0% of points fell within the same range. These results indicate that the CNCPS model can accurately predict DMI of crossbred bulls in the traditionally confined feeding system in China. There were no significant differences between predicted and observed ADG for T1 (p = 0.06) and T2 (p = 0.09) in Trial 1, and for t1 (p = 0.07), t2 (p = 0.14) and t4 (p = 0.83) in Trial 2. However, significant differences between predicted and observed ADG values were observed for T3 in Trial 1 (p<0.01) and for t3 in Trial 2 (p = 0.04). By regression analysis, a statistically different value of intercept from zero for the regression equation of DMI (p<0.01) or an identical value of ADG (p = 0.06) were obtained, whereas the slopes were significantly different (p<0.01) from unity for both DMI and ADG. Additionally, small root mean square error (RMSE) values were obtained for the unbiased estimator of the two variances (DMI and ADG). Thus, the present results indicated that the CNCPS model can give acceptable estimates of DMI and ADG of crossbred growing bulls kept in a traditionally confined feeding system in China.

축약형 신경망과 휴리스틱 검색에 의한 소프트웨어 공수 예측모델 (Parsimonious Neural Network and Heuristic Search Method for Software Effort Estimation Model)

  • 전응섭
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제8D권2호
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    • pp.154-165
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    • 2001
  • 소프트웨어공수 예 에 관한 전공적인 모델링의 한계점을 극복하기 위해 사례기반과 신경망 그리고 퍼지이론 및 전문가 시스템 등 인공지능 기법을 이용한 연구들이 제시되고 있다. 특히 신경망을 이용한 공수예측 모델들이 예측력에 있어서 전통적인 모델들 보다 우수한 예측결과를 제시하고 있다. 그러나 이들 신경망 모델에 있어서도 고려되어야 할 점은 입력 데이터의 노이즈와 모델 설계 및 사용에 있어서 유연성 및 요율성 측면이 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 신경망모델의 효율성 향상을 위한 새로운 방안으로 최적의 축약형 모델구조와 이에 관련된 최적 사례들을 사용하기 위한 사례기반 휴리스틱 검색기법을 제시한다. 30여개의 실제로 수행된 프로젝트의예측결과를 통해 최적사례 기반 축약형 신경망 모델의 결과가 저통적인 COCOMO 모델 그리고 기존의 신경망 모델과 비교해서 예측력과 모델의 유연성이 좋아졌음은 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 새롭게 제시한 축약형 모델과 최적사례기반 접근 방법은 급변하는 정보시스템 패러다임하에서도 유용하게 사용될 수있을 것이다.있을 것이다.

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Effect of errors in pedigree on the accuracy of estimated breeding value for carcass traits in Korean Hanwoo cattle

  • Nwogwugwu, Chiemela Peter;Kim, Yeongkuk;Chung, Yun Ji;Jang, Sung Bong;Roh, Seung Hee;Kim, Sidong;Lee, Jun Heon;Choi, Tae Jeong;Lee, Seung-Hwan
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제33권7호
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    • pp.1057-1067
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    • 2020
  • Objective: This study evaluated the effect of pedigree errors (PEs) on the accuracy of estimated breeding value (EBV) and genetic gain for carcass traits in Korean Hanwoo cattle. Methods: The raw data set was based on the pedigree records of Korean Hanwoo cattle. The animals' information was obtained using Hanwoo registration records from Korean animal improvement association database. The record comprised of 46,704 animals, where the number of the sires used was 1,298 and the dams were 38,366 animals. The traits considered were carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back fat thickness (BFT), and marbling score (MS). Errors were introduced in the pedigree dataset through randomly assigning sires to all progenies. The error rates substituted were 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, and 80%, respectively. A simulation was performed to produce a population of 1,650 animals from the pedigree data. A restricted maximum likelihood based animal model was applied to estimate the EBV, accuracy of the EBV, expected genetic gain, variance components, and heritability (h2) estimates for carcass traits. Correlation of the simulated data under PEs was also estimated using Pearson's method. Results: The results showed that the carcass traits per slaughter year were not consistent. The average CWT, EMA, BFT, and MS were 342.60 kg, 78.76 ㎠, 8.63 mm, and 3.31, respectively. When errors were introduced in the pedigree, the accuracy of EBV, genetic gain and h2 of carcass traits was reduced in this study. In addition, the correlation of the simulation was slightly affected under PEs. Conclusion: This study reveals the effect of PEs on the accuracy of EBV and genetic parameters for carcass traits, which provides valuable information for further study in Korean Hanwoo cattle.

벨로우즈 방식의 폐회로를 가진 공압식 심실 보조장치의 최적 작동을 위한 압력 조절 시스템 (Pressure Regulation System for Optimal Operation of the Pneumatic VAD with Bellows-Type Closed Pneumatic Circuit)

  • 김범수;이정주;남경원;정기석;안치범;선경
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.569-576
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    • 2007
  • Ventricular Assist Device(VAD) has switched its goal from a short-tenn use for bridge-to-transplantation to a long-tenn use for destination therapy, With this goal, the importance of long-tenn reliability gets more interests and importances, H-VAD is an portable extracorporeal biventricular assist device, and adopts an electro-pneumatic driving mechanism. The pneumatic pressure to pump out blood is generated with compression of bellows, and is transmitted in a closed pneumatic circuit through a pneumatic line. The existing pneumatic VAD adopts a air compressor which can generate stable pressures but has defects such as a noise and a size problem. Thus, it is not suitable for being used as a portable device, These problems are covered with adopting a closed pneumatic circuit mechanism with a bellows which has a small size and small noise generation, but it has defects that improper pneumatic setting causes a failure of adequate flow generation. In this study, the pneumatic pressure regulation system is developed to cover these defects of a bellows-type pneumatic VAD. The optimal pneumatic pressure conditions according to various afterload conditions for an optimal flow rate were investigated and the afterload estimation algorithm was developed, The final pneumatic regulation system estimates a current afterload and regulate the pneumatic pressure to the optimal point at a given afterload condition. The afterload estimation algorithm showed a sufficient performance that the standard deviation of error is 8.8 mmHg, The pneumatic pressure regulation system showed a sufficient performance that the flow rate was stably governed to various afterload conditions. In a further study, if a additional sensor such as ultrasonic sensor is developed to monitor the direct movement of diaphragm in a blood pump part, the reliability would be greatly increased. Moreover, if the afterload estimation algorithm gets more accuracy, it would be also helpful to monitor the hemodynamic condition of patients.

초음파 영상을 위한 계층적 특징점 기반 블록 움직임 추출 (Hierarchical Feature Based Block Motion Estimation for Ultrasound Image Sequences)

  • 김백섭;신성철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권4호
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    • pp.402-410
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    • 2006
  • 연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.

C 프로그램의 버퍼 오버런(buffer overrun) 오류를 찾아 주는 정적 분석기의 설계와 구현 (Design and Implementation of Static Program Analyzer Finding All Buffer Overrun Errors in C Programs)

  • 이광근;김재황;정영범
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권5호
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    • pp.508-524
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    • 2006
  • 이 논문에서는 정적 프로그램 분석(static program analysis)과 통계적 분석(statistical analysis)의 조합을 가지고 실제적인 C 프로그램을 검증한 경험을 보고한다. 정적 분석과 통계적 분석의 조합은 입력 프로그램에 제한을 두지 않는 정적 분석기에서 발생하는 불가피한 허위 경보를 줄이기 위한 것이다. 우리는 ANSI C 프로그램이 실행 중에 겪을 수 있는 모든 배열 참조 오류(buffer overrun)를 찾아주는 정적 프로그램 분석기 아이락(Airac, Array Index Range Analyzer for C)을 고안하고 구현하였다. 분석의 안전성(soundness)을 유지하면서 프로그램 분석 분야에서 오랫동안 축적된 기술들을 활용하여 분석 비용 절감 및 정확도 향상을 달성했다. 대상 프로그램에 제한을 두지 않는 안전한 분석은 정확도에 한계가 있으므로 불가피한 허위 경보가 존재할 수 있다. 이러한 허위 경보(예를 들어 530만 줄짜리 상용 C 프로그램에 대한 분석 결과 아이락은 970개의 배열 참조 오류 경보를 발생시켰으나 그 중 737개는 허위 경보였다.)에 대처하기 위해 우리는 통계적 사후 분석을 시도하였다. 통계적 사후 분석은 주어진 경보가 실제 오류를 가리킬 확률을 계산한다. 이렇게 계산된 확률은 두 가지 방법으로 사용된다. 1) 경보를 걸러내거나, 2) 실제 오류에 대한 경보일 가능성이 높은 것들을 우선적으로 사용자에게 보여준다. 우리는 리눅스 커널 프로그램과 알고리즘 교과서의 프로그램들을 대상으로 실험을 수행했다. 우리 실험에서 실제 오류를 놓칠 위험이 허위 경보의 위험의 3배라고 설정한 경우 74.83%의 허위 경보를 걸러낼 수 있었고, 참일 확률이 높은 경보부터 검증하는 경우 15.17%의 허위 경보만이 실제 오류 50%와 섞여 있었다.

거리변환과 1차원 배열을 이용한 적응적 스테레오 정합 (Stereo Matching Using Distance Trasnform and 1D Array Kernel)

  • 장용준;호요성
    • 한국통신학회논문지
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    • 제41권4호
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    • pp.387-394
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    • 2016
  • 스테레오 정합 방법은 2차원 영상으로부터 깊이정보를 얻는 여러 가지 방법들 중 하나다. 이 방법은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상을 이용해 영상 속 객체 및 배경의 깊이를 예측한다. 이때 물체의 깊이 값은 한 시점의 영상 속 화소들과 다른 시점 영상에 있는 대응점들 사이의 거리 차이인 변위값에 의해 결정된다. 본 논문은 평탄한 영역 속 각 화소의 대응점을 잘 찾기 위해 거리변환을 이용한 새로운 정합비용 함수를 제안한다. 거리변환은 영상 속 각 화소가 경계 영역으로부터 얼만큼 떨어져있는지 계산해준다. 따라서 평탄한 영역에 있는 화소에 거리변환을 적용하면 특정값을 갖는 화소로 변환할 수 있기 때문에 이 영역에서의 대응점 탐색 정확도를 높일 수 있다. 또한, 정합비용을 계산하는 과정에서 1차원 배열을 이용해 영상의 영역별 특성에 따라 정합 방법이 적응적으로 적용되도록 한다. 최적의 대응점을 찾기 위한 정합비용들의 종합 과정에는 교차 계층 구조를 이용한 종합 방법이 사용된다. 그 결과, 평탄한 영역을 포함한 모든 영역에서 기존의 방법보다 더 정확한 변위값을 얻었다.