• 제목/요약/키워드: robust optimal

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방사선 환경에 강인한 CMOS카메라에 관한 연구 (A Study on the CMOS Camera robust to radiation environments)

  • 백동현;김배훈
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.27-34
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    • 2020
  • 방사선원을 이용하는 곳에는 사람의 접근이 제한되나 관측장비는 노출됨으로 방사선에 강하여야 한다. 이에따라 카메라차폐 구조설계에 필요한 물질로 비중과 용융점이 가장 높은 텅스텐과 가장 낮은 납을 선정하여 코발트 60 방사선 소스에 대한 선량을 1/8까지 감소시킬 경우 Tu는 체적 432.6cm3, 두께 2.4cm이었고, Pb는 체적 961cm3, 두께 3.6cm이었다. 이를 적용하여 CMOS Image센서를 적용한 카메라모듈 및 내방사선 차폐구조의 하우징과 방사선에 강한 CMOS카메라를 제작하였다. 최적화된 차폐두께의 선정을 위한 실험에서 생존한 헤드분리형2M AHD형 카메라(①번)를 적용한 결과 카메라 및 아답터등 연관설비에 대한 차폐가 이루어지면 1.88×106rad 이상의 선량에서도 잘 동작함을 확인하였다. 따라서 고방사선에 적용할 수 있는 카메라 기술력확보와 사업성을 기대할 수 있다.

정사면체 마이크로폰 어레이 기반 최적 음원추적 시스템 (Optimal Acoustic Sound Localization System Based on a Tetrahedron-Shaped Microphone Array)

  • 오상헌;박규식
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권1호
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    • pp.13-26
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    • 2016
  • 본 연구에서는 임의 공간에서 정사면체 형태의 마이크로폰 어레이(microphone array)를 이용하여 음원(sound source)추적 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 음원추적 시스템은 마이크로폰 어레이의 각 마이크로폰에 도착하는 음원신호의 도착 지연시간(TDOA, Time Delay Of Arrival) 정보를 이용하여 음원의 방향성 정보를 추정한다. 임의 3차원 공간에서 음원추적을 위해서는 최소 3개 이상의 마이크로폰이 필요하다. 3개 마이크로폰으로 구성된 음원추적 시스템의 경우 만약 1개의 마이크로폰이라도 신호 오차가 발생한다면 정확한 음원 방향성 추정이 불가능하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 1개의 마이크로폰을 추가한 정사면체 형태(tetrahedron shaper)의 마이크로폰 어레이를 구성하고 좌표변환 기법을 이용하여 주변 잡음이나 오류에 강인한 새로운 음원추적 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 3개의 마이크로폰을 이용한 삼각형 기반 음원추적 시스템과 본 연구에서 제안한 정사면체 기반 음원추적 시스템에 대하여 실시간 비교 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 정사면체 기반의 시스템이 최대 약 16% 이상의 향상된 검출율을 보였다.

유전자 알고리즘 기반의 불완전 데이터 학습을 위한 속성값계층구조의 생성 (Genetic Algorithm Based Attribute Value Taxonomy Generation for Learning Classifiers with Missing Data)

  • 주진우;양지훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권2호
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    • pp.133-138
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    • 2006
  • 부부분불완전 데이터(Partially Missing Data) 또는 데이터의 속성 값이 표현되는 정도의 깊이가 서로 다른 데이터를 학습하는데 있어서 속성값계층구조(Attribute Value Taxonomy, AVT)를 기반으로 학습하면 기존의 학습 알고리즘을 통해 얻은 결과보다 정확하고 간결한 분류기를 얻을 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 하지만 이러한 속성값계층구조는 처음부터 전문가 또는 데이터 도메인에 대한 지식을 가지고 있는 사람에 의해 만들어져 제공되어야 한다. 이러한 수작업을 통한 속성값계층구조를 생성하기 위해서는 많은 시간이 걸리며 생성과정에서 오류가 발생할 수 있다. 또한 데이터 도메인에 따라서 속성값계층구조를 제공할 전문가가 부재한 경우가 있다. 이러한 배경 아래 본 논문은 유전자 알고리즘을 통해 자동으로 근 최적의 속성값계층구조를 생성하는 알고리즘(GA-AVT-Learner)을 제안한다. 본 논문의 실험은 다양한 실제 데이터를 가지고 GA-AVT-Learner로 생성한 속성값계층구조를 다른 속성값계층구조와 비교하였다. 따라서 GA-AVT-Learner에 의해 생성된 속성값계층구조가 정확하고 간결한 분류기를 제공함을 보이고, 불완전데이터 처리에 있어서도 높은 효율을 보임을 실험적으로 증명하였다.

동적 무선 인체 통신망의 에너지 효율과 신뢰성을 위한 토폴로지 인식 기반 패킷 크기 및 포워딩 비율 결정 방법 (Topology-aware Packet Size and Forward Rate for Energy Efficiency and Reliability in Dynamic Wireless Body Area Networks)

  • 구엔 수언 삼;김동완;안순신
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.9-18
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    • 2014
  • 인체에 부착된 센서들의 위치는 인간의 신체적 활동에 따라 자주 이동된다. 이에 따른 노드 위치 이동과 비가시선상의 문제들은 무선 인체 통신망에서 핫 스팟과 에너지 효율, 그리고 신뢰적인 통신 성능에 영향을 미친다. 우리는 빈번히 변화하는 네트워크 토폴로지와 채널 조건을 고려한 포워딩을 결정하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 각 노드의 라우팅 레벨에서 입, 출력 링크들의 비율에 근거하여 포워딩 비율과 패킷들의 크기를 제어한다. 또한 패킷 크기와 포워딩 비율 제어를 지원하는 격자 기반의 연결을 확장함으로써 네트워크 토폴로지를 견고하게 한다. 본 논문의 시뮬레이션은 이러한 접근들이 네트워크 수명을 48.2% 증가시키는 것뿐 아니라 약 6.08%의 패킷 전달율의 증가가 있음을 증명한다. 또한 핫 스팟 문제도 본 제안을 통해 해결된다.

명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘 (Propositionalized Attribute Taxonomy Guided Naive Bayes Learning Algorithm)

  • 강대기;차경환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.2357-2364
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    • 2008
  • 본 논문에서는 명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하여 간결하고 강건한 분류기를 생성하는 문제를 고려한다. 이 문제를 해결하기 위해 명제화된 어트리뷰트 택소노미(Propositionalized Attribute Taxonomy)를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘(Naive Bayes Learner)인 PAT-NBL을 소개한다. PAT-NBL은 명제화된 어트리뷰트들의 택소노미를 선험 지식으로 이용하여 간결하고 정확한 분류기를 귀납적으로 학습하는 알고리즘이다. PAT-NBL은 주어진 택소노미에서 지역적으로 최적의 컷(cut)을 찾아내기 위해 하향식 탐색과 상향식 탐색을 사용한다. 찾아낸 최적의 컷은 명제화된 어트리뷰트 택소노미와 데이터로부터 그에 상응하는 인스턴스 공간(instance space)을 구성 할 수 있게 해준다. University of California-Irvine (UCI) 저장소의 기계학습 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘이 표준적인 나이브 베이스 학습 알고리즘에 의해 만들어진 분류기들과 비교해 볼 때, 가끔은 보다 간결하고 더 정확한 분류기를 생성해 낸다는 사실을 알 수 있었다.

Modified Pharmacokinetic/Pharmacodynamic model for electrically activated silver-titanium implant system

  • Tan, Zhuo;Orndorff, Paul E.;Shirwaiker, Rohan A.
    • Biomaterials and Biomechanics in Bioengineering
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    • 제2권3호
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    • pp.127-141
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    • 2015
  • Silver-based systems activated by low intensity direct current continue to be investigated as an alternative antimicrobial for infection prophylaxis and treatment. However there has been limited research on the quantitative characterization of the antimicrobial efficacy of such systems. The objective of this study was to develop a semi-mechanistic pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) model providing the quantitative relationship between the critical system parameters and the degree of antimicrobial efficacy. First, time-kill curves were experimentally established for a strain of Staphylococcus aureus in a nutrientrich fluid environment over 48 hours. Based on these curves, a modified PK/PD model was developed with two components: a growing silver-susceptible bacterial population and a depreciating bactericidal process. The test of goodness-of-fit showed that the model was robust and had good predictability ($R^2>0.7$). The model demonstrated that the current intensity was positively correlated to the initial killing rate and the bactericidal fatigue rate of the system while the anode surface area was negatively correlated to the fatigue rate. The model also allowed the determination of the effective range of these two parameters within which the system has significant antimicrobial efficacy. In conclusion, the modified PK/PD model successfully described bacterial growth and killing kinetics when the bacteria were exposed to the electrically activated silver-titanium implant system. This modeling approach as well as the model itself can also potentially contribute to the development of optimal design strategies for other similar antimicrobial systems.

Zernike 모멘트 기반의 회전 불변 홍채 인식 (Rotation-Invariant Iris Recognition Method Based on Zernike Moments)

  • 최창수;서정만;전병민
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.31-40
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    • 2012
  • 홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.

A Novel RGB Image Steganography Using Simulated Annealing and LCG via LSB

  • Bawaneh, Mohammed J.;Al-Shalabi, Emad Fawzi;Al-Hazaimeh, Obaida M.
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권1호
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    • pp.143-151
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    • 2021
  • The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).

An improved regularized particle filter for remaining useful life prediction in nuclear plant electric gate valves

  • Xu, Ren-yi;Wang, Hang;Peng, Min-jun;Liu, Yong-kuo
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제54권6호
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    • pp.2107-2119
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    • 2022
  • Accurate remaining useful life (RUL) prediction for critical components of nuclear power equipment is an important way to realize aging management of nuclear power equipment. The electric gate valve is one of the most safety-critical and widely distributed mechanical equipment in nuclear power installations. However, the electric gate valve's extended service in nuclear installations causes aging and degradation induced by crack propagation and leakages. Hence, it is necessary to develop a robust RUL prediction method to evaluate its operating state. Although the particle filter(PF) algorithm and its variants can deal with this nonlinear problem effectively, they suffer from severe particle degeneracy and depletion, which leads to its sub-optimal performance. In this study, we combined the whale algorithm with regularized particle filtering(RPF) to rationalize the particle distribution before resampling, so as to solve the problem of particle degradation, and for valve RUL prediction. The valve's crack propagation is studied using the RPF approach, which takes the Paris Law as a condition function. The crack growth is observed and updated using the root-mean-square (RMS) signal collected from the acoustic emission sensor. At the same time, the proposed method is compared with other optimization algorithms, such as particle swarm optimization algorithm, and verified by the realistic valve aging experimental data. The conclusion shows that the proposed method can effectively predict and analyze the typical valve degradation patterns.

An R package UnifiedDoseFinding for continuous and ordinal outcomes in Phase I dose-finding trials

  • Pan, Haitao;Mu, Rongji;Hsu, Chia-Wei;Zhou, Shouhao
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제29권4호
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    • pp.421-439
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    • 2022
  • Phase I dose-finding trials are essential in drug development. By finding the maximum tolerated dose (MTD) of a new drug or treatment, a Phase I trial establishes the recommended doses for later-phase testing. The primary toxicity endpoint of interest is often a binary variable, which describes an event of a patient who experiences dose-limiting toxicity. However, there is a growing interest in dose-finding studies regarding non-binary outcomes, defined by either the weighted sum of rates of various toxicity grades or a continuous outcome. Although several novel methods have been proposed in the literature, accessible software is still lacking to implement these methods. This study introduces a newly developed R package, UnifiedDoseFinding, which implements three phase I dose-finding methods with non-binary outcomes (Quasi- and Robust Quasi-CRM designs by Yuan et al. (2007) and Pan et al. (2014), gBOIN design by Mu et al. (2019), and by a method by Ivanova and Kim (2009)). For each of the methods, UnifiedDoseFinding provides corresponding functions that begin with next that determines the dose for the next cohort of patients, select, which selects the MTD defined by the non-binary toxicity endpoint when the trial is completed, and get oc, which obtains the operating characteristics. Three real examples are provided to help practitioners use these methods. The R package UnifiedDoseFinding, which is accessible in R CRAN, provides a user-friendly tool to facilitate the implementation of innovative dose-finding studies with nonbinary outcomes.