이벤트 사이에 존재하는 연관 정보를 탐사함으로서 발생 가능한 이벤트를 예측할 수 있다. 그러나 기존의 시간 데이터마이닝 기법은 어느 정도 영향을 주고받았는지에 대한 영향력은 예측할 수 없다. 본 논문에서는 인터벌이벤트 사이에 존재하는 연관 정보를 탐사하고 탐사된 규칙에 대한 영향력을 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 지속성을 고려하여 인터벌이벤트를 구성하고 빈발 이벤트 사이에 존재하는 연관 정보에 대한 영향력 정도를 측정한다. 그리고 이벤트 발생에 대한 주요한 원인이벤트를 탐사함으로서 이벤트 인과관계에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있다.
시간 속성을 갖는 이벤트들의 집합에서 이벤트들 사이의 인과관계를 보다 정확히 파악할 수 있는 방법의 개발은 의료 분야 등의 응용에서 미리 발생할 이벤트에 발생 시점 예측을 위하여 필요하다. 본 논문은 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누고 각 서브 시퀀스를 인터벌을 갖는 이벤트로 요약하여 인터벌 이벤트들 사이의 관계를 표현한다. 그리고 인터벌 이벤트 관계에서 원인 인터벌 이벤트가 결과 이벤트에 미친 영향 정도의 측정 방법을 개발하고 실험을 통하여 사용한 척도의 의미와 정확성을 파악한다. 실험 결과는 제안 방법이 지지도 기반의 평가보다 보다 우수함을 입증한다.
음향 이벤트 검출(Sound Event Detection, SED)은 음향 신호에서 관심 있는 음향의 종류와 발생 구간을 검출하는 기술로, 음향 감시 시스템 및 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 음향 신호 분석에 관한 국제 경연 대회(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE) Task 4를 통해 다양한 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 다양한 영역에서 성능 향상을 이끌고 있는 Dense Convolutional Networks(DenseNet)을 음향 이벤트 검출에 적용하기 위해 설계 변수에 따른 성능 변화를 비교 및 분석한다. 실험에서는 DenseNet with Bottleneck and Compression(DenseNet-BC)와 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 양방향 게이트 순환 유닛(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)을 결합한 DenseRNN 모델을 설계하고, 평균 교사 모델(Mean Teacher Model)을 통해 모델을 학습한다. DCASE task4의 성능 평가 기준에 따라 이벤트 기반 f-score를 바탕으로 설계 변수에 따른 DenseRNN의 성능 변화를 분석한다. 실험 결과에서 DenseRNN의 복잡도가 높을수록 성능이 향상되지만 일정 수준에 도달하면 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 학습과정에서 중도탈락을 적용하지 않는 경우, 모델이 효과적으로 학습됨을 확인할 수 있다.
This study presents a novel monitoring technique for underwater high-voltage direct current (HVDC) cables based on the Distributed Acoustic Sensor (DAS). The proposed technique utilizes vibration and acoustic signals generated on HVDC cables to monitor their condition and detect events such as earthquakes, shipments, tidal currents, and construction activities. To implement the monitoring system, a DAS based on phase-sensitive optical time-domain reflectometry (Φ-OTDR) system was designed, fabricated, and validated for performance. For the HVDC cable monitoring experiments, a testbed was constructed on land, mimicking the cable burial method and protective equipment used underwater. Defined various scenarios that could cause cable damage and conducted experiments accordingly. The developed DAS system achieved a maximum measurement distance of 50 km, a distance measurement interval of 2 m, and a measurement repetition rate of 1 kHz. Extensive experiments conducted on HVDC cables and protective facilities demonstrated the practical potential of the DAS system for monitoring underwater and underground areas.
본 연구에서는 도시유역에서의 실시간 홍수예경보 목적으로 shot noise process 기반의 강우-유출모형을 제안하였다. 제안된 모형은 각 소유역 별 첨두치, 감쇄상수 및 지체시간으로 결정되는 shot noise의 합으로 표현되며, 기존 강우-유출 모형과는 달리 각 소유역 별 유출량이 독립적으로 유역 출구에 도달하는 구조를 가지고 있다. 제안된 모형의 매개변수는 통상 경험식을 가지고 결정하는 소유역의 집중시간과 저류상수 및 관로에서의 도달시간과 저류상수를 이용하여 쉽게 결정될 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 중동 빗물펌프장 배수유역, 구로1 빗물펌프장 배수유역, 대림2 빗물펌프장 배수유역에서 관측된 총 3개의 호우사상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안된 shot noise process 기반 단위 응답함수는 기존 단위 응답함수와 달리 강우 지속기간에 관계없이 동일한 모양을 갖는다. (2) 제안된 모형의 특성상 강우의 시간간격이 짧을수록 수렴된 결과를 얻을 수 있다. 따라서 도시유역의 특성을 감안할 때 1분이 가장 적절한 것으로 판단된다. (3) Shot noise process 기반 1분 단위 응답함수를 실제 호우사상에 적용하여 유출해석을 수행한 결과, 모의된 유출 수문곡선과 관측 값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도시유역에서의 유출해석을 수행하는데 있어 제안된 유출모형이 충분한 적용성이 있다는 것을 보여준다.
시퀀스 데이타베이스로부터 원하는 질의 패턴과 일치하는 모든 서브 시퀀스를 검색하는 것은 데이타 마이닝이나 바이오 인포매틱스 등 응용 분야에서 필수적인 연산이다. 예를 들어, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템에서 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: 'CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 MLMStatusUP과 TCPConnectionClose가 각각 20초 이내와 40초 이내에 순차적으로 발생하는 모든 경우를 검색하라.' 본 논문에서는 대규모 이벤트 시퀀스 데이타베이스를 대상으로 하여 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱싱 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 비효율적인 순차적 검색이나 페이지화 하기 어려운 인덱스 구조에 의존하는데 반하여, 제안하는 방법은 저장 및 검색 효율이 입증된 다차원 공간 인덱스를 사용하여 질의를 만족하는 모든 서브 시퀀스를 착오 기각(false dismissal) 없이 신속하게 검색한다. 다차원 공간 인덱스의 입력은 이벤트 시퀀스 데이타베이스 상의 슬라이딩 윈도우 내에서 각 이벤트 유형이 최초로 발생한 시각을 기록한 n 차원 벡터가 된다. 여기서 n은 발생 가능한 이벤트 유형의 수이다. n이 큰 경우는 차원 저주(dimensionality curse) 문제가 발생할 수 있으므로 차원 선택이나 이벤트유형 그루핑을 이용하여 차원을 축소한다. 실험 결과에 의하면 제안된 방법은 순차적 검색이나 ISO-Depth 인덱스 기법에 비하여 몇 배에서 몇 십 배의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.예측치가 비교적 유사한 것으로 나타났으며, 평균 절도오차도 10% 수준이었다.HNP 처리구에서 가장 많았던 것으로 나타났다. 지상부 식생에 대한 총 양분함량은(N+P+K+Ca+Mg) 리기다소 나무가 703kg/ha 그리고 낙엽송이 869kg/ha였다.여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며,
일반적으로 사용자는 휴대폰에서 촬영한 개인용 사진 컬렉션에 대하여 이벤트 기준으로 관리 및 접근하는 것을 선호한다. 본 논문에서는 휴대폰상의 개인용 사진 컬렉션에 대하여 계산 량이 적고 정확도가 높으며 증감적인 클러스터링을 지원하는 이벤트 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 실제 샘플 사진들을 수집하여 이벤트 내의 사진들의 시간 경과 치에 대한 통계적 분석을 통하여 이벤트 경계 구간을 결정하였으며, 시간 정보만으로 분할이 모호한 구간에서는 위치 정보와 시각 정보를 사용하여 보완하였다. 본 논문에서는 제안한 방법에 대하여 실험 및 검증을 수행하였으며, 기존의 일반적인 클러스터링 방법에 비하여 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
Recently in-memory data stream processing has been actively applied to various subjects such as query processing, OLAP, data mining, i.e., frequent item sets, association rules, clustering. However, finding regular periodic patterns of events in an infinite data stream gets less attention. Most researches about finding periods use autocorrelation functions to find certain changes in periodic patterns, not period itself. And they usually find periodic patterns in time-series databases, not in data streams. Literally a period means the length or era of time that some phenomenon recur in a certain time interval. However in real applications a data set indeed evolves with tiny differences as time elapses. This kind of a period is called as a pseudo-period. This paper proposes a new scheme called FPMH (Finding Periods using Multiple Hash functions) algorithm to find such a set of pseudo-periods over a data stream based on multiple hash functions. According to the type of pseudo period, this paper categorizes FPMH into three, FPMH-E, FPMH-PC, FPMH-PP. To maximize the performance of the algorithm in the data stream environment and to keep most recent periodic patterns in memory, we applied decay mechanism to FPMH algorithms. FPMH algorithm minimizes the usage of memory as well as processing time with acceptable accuracy.
IPTV의 채널을 변경할 경우 채널 변경 시 소요되는 시간을 피하기 위해, 시스템은 사용자가 원하는 채널을 사전 미리 예측해 해당 데이터를 수신하고 있어야 한다. 사용자가 이용할 채널들에 대해 예측하는 정확도는 전체 IPTV 시스템의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소로, 기존의 연구들은 여러 데이터를 활용하여 사용자가 변경할 채널들에 대해 예측하는 방법을 제시했다. 이런 예측에 근거한 방법들은 사용자의 채널이동 성향이나 다양한 채널 변경 패턴에 따라 일정한 성능을 보장하지 못한다. 본 논문에서는 리모컨의 채널 번호 정보를 활용하여 채널 변경 시 지연을 줄이거나 회피하기 위해 일정한 성능을 보장하는 방법을 제시한다.
목적: 당뇨황반부종 환자에서 항혈관성장인자의 유리체내주입술의 유효성과 안전성을 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 연구목적에 부합하는 최근의 고품질의 체계적인 검토를 선정하였고, 선정된 문헌 고찰에 7건의 최근 수행된 무작위 임상시험을 추가하여 메타분석 및 네트워크 메타분석을 시행하였다. 유효성 결과 지표로는 1) 시력의 평균 향상, 2) 15글자 이상의 최대교정시력 개선을 경험한 환자의 비율, 3) 15글자 이상의 최대교정시력 저하를 경험한 환자의 비율을 파악하였고, 안전성 결과에는 전신이상 반응 및 안구 관련 이상 반응을 분석하였다. 결과: 라니비주맙과 베바시주맙의 교정시력의 평균 차이는 0.16 (95% confidence interval [CI]: -0.02, 0.345)이었고, 라니비주맙 대 애플리버셉트의 평균시력 차이는 -0.08 (95% CI: -0.26, 0.10)이었다. 치료 전후의 시력변화를 약제 간의 비교한 최대교정시력 변화지표에서 라니비주맙(-0.20; 95% CI: -0.40, -0.01)과 베바시주맙(-0.34; 95% CI: -0.53, -0.14)이 각각 애플리버셉트에 비해 효과가 낮은 것으로 나타났다. 전신 및 안구 부작용에서 약제 간에 유의한 차이가 없었다. 결론: 당뇨황반부종에서 애플리버셉트는 라니비주맙 또는 베바시주맙에 비하여 최대교정시력의 변화에 있어서 보다 효과적인 것으로 나타났다. 그러나 15글자 이상의 시력향상이나 시력저하에 있어서는 세 가지 약제에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 항혈관성장인자의 안전성은 약제 간에 유의한 차이를 보이지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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