정규화된 파동장을 이용하는 탄성파 전파형 역산법은 기존의 전파형 역산법에서 필요로 하는 탄성파원 예측으로 인해 야기되는 잠재적인 역산오차를 피할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 전파형 역산법에 가중 평활화제약을 추가하여 분해능을 높였으며, 모든 주파수성분을 동시에 역산하지 않고 주파수 별로 순차적으로 역산하도록 수정하였다. 새로운 방법은 간단한 2 차원 단층모델에 적용하여 검증하였다. 가장 큰 개선점은 적분감도에 기초하여 결정한 가중계수를 모델변수에 도입한 점이다. 모델변수에 가중계수를 적용하면 평활화제약을 선택적으로 완화할 수 있기 때문에 영상화 재구성 시 잘못된 영상을 줄이는데 효과적이다. 다중 단일주파수 역산은 다중주파수 동시역산을 대치할 수 있으며, 특히 작은 주파수부터 먼저 사용하는 순차적인 단일주파수 역산은 계산효율면에서 유용하다.
본 논문에서는 셀 간 간섭과 셀 내 사용자 간 간섭이 공존하는 two-cell 다중 안테나 하향링크 간섭 채널에서 송수신기 설계 방법을 제안한다. 우선 셀 간 간섭과 셀 내 사용자 간 간섭을 다차원 subspace에 정렬하는 zero-forcing 간섭 정렬 방법을 일반화한다. 그리고 일반화한 zero-forcing 간섭 정렬 방법에서 구한 송수신기를 "regularizing" 하는 minimum weighted-mean-square-error 기반 regularized ZF-IA 방법을 제안한다. 기존 weighted-sum-rate-maximizing 송수신기 설계 방법에 비해 제안하는 방법은 weight 를 구하는 반복 연산 과정이 필요하지 않다. 그 결과 제안하는 방법은 비록 sum-rate 최대화하도록 설계되진 않았지만, 기존의 weighted-sum-rate maximizing 방법 보다 계산 복잡도 면에서 효율적이고 더 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 다양한 분석과 실험을 통해 제안하는 regularized ZF-IA 방법의 우수성을 확인하였다. 구체적으로 반복 연산 수가 작은 경우, 제안하는 regularized ZF-IA 방법의 sum-rate 성능이 기존의 weighted-sum-rate maximizing 방법보다 SNR = 20 [dB] 에서 약 49.8 % 이상 나음을 확인할 수 있다. 더불어 채널 정보에 오차가 있는 경우 상당한 robustness를 제공하는 robust 송수신기 설계 방법도 제시한다.
본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡에서 음악적으로 부족한 부분을 개선하기 위해 조성을 후처리하는 방법과 멜로디에 반복성을 주는 방법 그리고 다수의 곡을 학습하기 위한 평균 신경망 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하여 작곡된 곡의 멜로디는 인공신경망에 학습된 곡의 멜로디에 따라서 출력되는 것으로 음악적으로 특정한 조성에 맞는 곡이 출력되지 않으며 또한 반복적인 멜로디 구성이 나오기 어렵다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 인공신경망이 출력한 멜로디를 음악이론에 따라서 특정한 조성으로 후처리하는 방법과 마디구분을 반복적으로 구성하여 멜로디 진행에 반복을 주는 방법을 제안한다. 또한 기존 연구에서 사용한 다수의 곡을 학습하는 방법은 여러 가지 단점이 있었다. 이를 해결하기 위하여 다수의 곡을 학습하는 방법으로 각 곡을 학습한 인공신경망의 가중치를 평균하여 만든 평균 인공신경망을 사용하는 것을 제안한다. 제안한 방법을 적용하여 작곡한 결과 제안한 방법이 기존의 문제점을 해결하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 QS의 아시아대학 순위 평가가 활용하고 있는 평가지표들의 총점에 대한 영향력을 분석하고, 주요 아시아권 국가들의 평가결과를 비교하는 것을 연구목적으로 하였다. 이를 위해 QS 아시아대학 순위 평가의 2013~2015년도 결과를 이용하여 계층적 중회귀분석을 실시하였으며, 각 아시아권 국가들의 대학들이 획득한 평가지표와 총점의 평균을 계산하여 비교하였다. 분석 결과, QS 아시아대학 순위 평가에서 가장 영향력이 있었던 평가지표는 학계 평가였으며 평가지표들의 영향력 순서는 배정받은 가중치와 평가지표들의 표준편차 순서와 유사하였다. 국가별 비교 결과, 일본, 한국, 중국 등이 가장 많은 대학들을 상위권에 진입시켰고, 평균 점수가 가장 높은 국가는 싱가포르였다. 국가별로는 개선을 위해 집중해야 할 분야가 상이하였다. 국내 대학들이 취약한 영역은 학계평가, 교원당 논문 수, 외국인 교원 비율이었다. QS 아시아대학 순위 평가에서 상위권에 위치하기 위해서는 학계 평가를 개선시키기 위한 전략이 필요하다. 그리고 자국 내 대학들의 연구력을 향상시키고, 국제교류를 활성화시킬 수 있는 정책을 도입하는 것이 필요하다. 국내에서도 이러한 전략과 함께 대학 간 격차를 줄이는 것이 중요하다.
NOMA (Non-orthogonal multiple Access) 시스템은 스펙트럼의 효율이 높아서 차세대 이동통신 방식으로 주목을 받고 있지만, 여러 사용자가 동시에 채널을 엑세스 하는 다중 사용자 시스템이므로 사용자 스케쥴링이 필요하다. 대표적인 스케쥴링 방식으로 PF (Proportional fairness) 스케쥴링 방식과 CDF (Cumulative distribution function) 스케쥴링 방식이 있는데, PF 스케쥴링 방식은 셀 가장자리에 위치한 사용자는 전송기회를 갖기가 매우 어렵다. 그러므로 최근에는 사용자들의 위치와 무관하게 동일한 전송기회를 갖는 CDF 스케쥴링이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 상향 NOMA 시스템에 CDF 스케쥴링을 적용하였을 때 사용자의 채널 획득확률, 사용자 수에 따른 오수신율, 그리고 송신 가중치에 따른 시스템의 오수신율을 시뮬레이션을 통하여 구하였다. 시뮬레이션 결과 각각의 사용자들의 채널 획득 확률이 동일함을 확인하였고, 사용자의 수가 증가할수록 오수신율은 감소하였다. 그리고 셀 가장 자리에 있는 사용자의 송신 가중치를 증가하여도 시스템의 오수신율에 미치는 영향은 미미함을 알 수 있었다.
병원 응급실의 환자 과밀 현상이 점점 더 심해지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 응급실의 치료 서비스 수준 및 시스템 효율을 개선하는 방안의 일환으로 간호사에게 치료 테스크를 할당하는 규칙을 개발하고자 한다. 제시하는 규칙에서는 매 치료 테스크 할당 시에 4개 속성 즉 1)태스크의 수행시간, 2)치료 요청 후의 흐른 시간, 3)모든 치료가 다 끝날 때까지의 총 남은 시간, 4)남은 치료단계의 개수를 동시에 고려한다. 각 치료 치료태스크의 기준별 긴급도를 계산하고, 기준별 중요도를 반영한 전체긴급도 값을 계산한 후 이 값이 가장 큰 태스크에 간호사를 할당한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 M 병원 응급실의 간략화 모형을 대상으로 기존규칙과 비교실험을 수행하였다. 환자가 응급실에 머문 평균시간 및 단위시간 동안 처리한 환자 수를 평가기준으로 실험한 결과 제시한 규칙이 두 기준 모두에서 우수한 성능을 보였다.
많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인 연산을 수행하기 때문에 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)기반의 GPGPU에서 스레드 할당과 활용 방법에 따라 연산 속도가 많이 달라진다. 스레드로 Convolution 연산과 Pooling 연산을 수행할 때 쉬어야 하는 스레드가 발생하는 데 이러한 문제를 해결하기 위해 남은 스레드가 다음 피쳐맵과 커널 계산에 활용되는 방법을 사용함으로써 연산 속도를 증가시켰다.
Youhao Ni;Jianxiao Mao;Hao Wang;Yuguang Fu;Zhuo Xi
Smart Structures and Systems
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제32권1호
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pp.23-35
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2023
Steel bolted joint is an important part of steel structure, and its damage directly affects the bearing capacity and durability of steel structure. Currently, the existing research mainly focuses on the identification of corroded bolts and corroded bolts respectively, and there are few studies on multiple states. A detection framework of corroded and loosened bolts is proposed in this study, and the innovations can be summarized as follows: (i) Vision Transformer (ViT) is introduced to replace the third and fourth C3 module of you-only-look-once version 5s (YOLOv5s) algorithm, which increases the attention weights of feature channels and the feature extraction capability. (ii) Three states of the steel bolts are considered, including corroded bolt, bolt missing and clean bolt. (iii) Line segment detector (LSD) is introduced for bolt rotation angle calculation, which realizes bolt looseness detection. The improved YOLOv5s model was validated on the dataset, and the mean average precision (mAP) was increased from 0.902 to 0.952. In terms of a lab-scale joint, the performance of the LSD algorithm and the Hough transform was compared from different perspective angles. The error value of bolt loosening angle of the LSD algorithm is controlled within 1.09%, less than 8.91% of the Hough transform. Furthermore, the proposed framework was applied to fullscale joints of a steel bridge in China. Synthetic images of loosened bolts were successfully identified and the multiple states were well detected. Therefore, the proposed framework can be alternative of monitoring steel bolted joints for management department.
본 논문에서는 규칙의 수를 줄여 간결한 지식 기반을 보장할 수 있는 합 기반의 전건부를 가지는 뉴로-퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 모든 입력 변수의 AND 조합을 전건부로 하는 구조의 퍼지 규칙보다 더 큰 입력 영역을 커버하기 위해 전건부에 입력 퍼지 집합의 합집합 연산을 허용하였다. 이러한 뉴로-퍼지 제어기를 구성하기 위해 본 논문에서는 OR 및 AND 퍼지 뉴런으로 구성된 multiple-term unified logic processor (MULP)를 고려하였다. 이러한 OR 및 AND 퍼지 뉴런은 조정 가능한 연결 강도 집합을 가지므로 학습을 통하여 최적의 연결 강도 집합을 찾을 수 있다. 초기 최적화 단계에서 유전 알고리즘은 제안된 뉴로 퍼지 제어기의 최적화된 이진 구조를 구성하고, 이후 확률에 기반한 강화 학습은 성능 지수를 더욱 향상시켜서 유전 알고리즘에 의해 최적화된 제어기의 이진 연결을 개선하였다. 역진자 시스템을 제어하기 위한 모의실험 및 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
This study was conducted to investigate the effects of dietary supplementation with multiple enzymes composed of phytase plus carbohydrolases (ROVABIO$^{(R)}$ Max, RM) on growth performance, nutritional availability and intestinal viscosity in broiler chicks. A total of one thousand, one-day-old male broiler chicks were randomly allotted into treatment groups that received one of five experimental diets for 32 days. Each group consisted of 40 birds and all experiments included five replicates. The dietary treatments included PC (a positive control diet), NC1 (65 kcal/kg, 0.15% and 0.10% less ME, available phosphorus and calcium levels, respectively, than the PC diet), NC2 (85 kcal/kg, 0.20% and 0.10% less ME, available phosphorus and calcium levels, respectively, than the PC diet), NC1+RM (NC1 plus ROVABIO$^{(R)}$ Max) and NC2+RM (NC2 plus ROVABIO$^{(R)}$ Max). The average body weights, daily body weight gains and feed conversion rates of the chicks fed a diet containing RM improved significantly or tended to improve. The treatments also had no effect on the carcass characteristics or blood parameters, but the viscosity of the intestinal contents of the chicks fed the diet containing RM was significantly lower than that of chicks in the NC without RM groups. Additionally, chicks fed the dietary RM showed increased breaking strength and ash content of the tibia when compared to chicks that received the non-RM diets. Taken together, the results of the present study indicated that the addition of multiple enzymes consisting of phytase plus NSP enzymes improved the growth performance and mineral status of the tibia in broiler chickens fed corn-wheat-soybean meal-based diets with reduced levels of nutrients. Further, these findings suggest that the improved animal performance is associated with reduced intestinal viscosity by the dietary enzyme complex.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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