기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
This paper proposes an improved training procedure in speech recognition based on the continuous density of the Hidden Markov Model (CDHMM). Of the three parameters (initial state distribution probability, state transition probability, output probability density function (p.d.f.) of state) governing the CDHMM model, we focus on the third parameter and propose an efficient algorithm that determines the p.d.f. of each state. It is known that the resulting CDHMM model converges to a local maximum point of parameter estimation via the iterative Expectation Maximization procedure. Specifically, we propose two independent algorithms that can be embedded in the segmental K -means training procedure by replacing relevant key steps; the adaptation of the number of mixture Gaussian p.d.f. and the initialization using the CDHMM parameters previously estimated. The proposed adaptation algorithm searches for the optimal number of mixture Gaussian humps to ensure that the p.d.f. is consistently re-estimated, enabling the model to converge toward the global maximum point. By applying an appropriate threshold value, which measures the amount of collective changes of weighted variances, the optimized number of mixture Gaussian branch is determined. The initialization algorithm essentially exploits the CDHMM parameters previously estimated and uses them as the basis for the current initial segmentation subroutine. It captures the trend of previous training history whereas the uniform segmentation decimates it. The recognition performance of the proposed adaptation procedures along with the suggested initialization is verified to be always better than that of existing training procedure using fixed number of mixture Gaussian p.d.f.
A사이버교육시스템 성인학습자의 자기조절학습 관련 학습 추이를 분석하여 교육 성과를 높이기 위해 인공지능을 활용한 알고리즘 모델을 다양하게 설계하고, 그것을 실제 데이터에 적용함으로써 성능을 평가하였다. 이를 위해 A사이버교육시스템에서 115명의 성인학습자의 로그 데이터를 분석하였다. A사이버교육시스템 성인학습자들은 대부분 권장 학습 시간 이상을 학습하였으나, 학기 말에는 권장 학습 시간 대비 실제 학습 시간이 현저하게 감소하였다. VOD 참여율이나 형성평가 참여율, 학습 활동 참여율에서도 학습 후반부에 접어들수록 학습 참여율이 떨어졌다. 따라서 교육 성과를 높이려면 학습 시간이 후반에도 지속될 수 있도록 지원해야 한다 판단하여 후반부에 학습 시간이 떨어지는 학습자를 찾아내기 위해 Tensorflow를 활용한 인공지능 모델을 개발하여 수강 시작 날짜별 학습 시간을 예측하였다. 그 결과, CNN 모델을 활용하여 단일 출력 또는 다중 출력을 예측할 경우 다른 모델에 비해 평균 절대 오차가 가장 낮게 나타났다.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전에 따라 다양한 영상 매체들이 보급되고 있으며, 이러한 흐름에 따라 영상 및 데이터 통신에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 AWGN 제거 기법들은 잡음 제거 과정에서 블러링 현상을 일으키며 영상의 정보를 훼손시키는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 AWGN을 제거 과정에서 영상의 정보 손실을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 AWGN을 유추하여 잡음의 특성에 따라 가중치를 적용하며, 고주파 성분에 강한 필터와 저주파 성분에 강한 필터의 출력을 가감하여 출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상이 적었으며 잡음 제거 성능이 우수하였다.
이동 단말의 보급 및 데이터 통신의 발달로 WiFi의 사용은 점점 더 증가하고 있으며 모바일 인터넷 이용률은 2000년대부터 현재까지 꾸준히 증하고 있다. 2018년 기준 국내 거의 모든 가구에서 스마트 기기를 보유하고 있으며, 만 3세 이상 인구 중 90%가 모바일 인터넷을 사용한다. 이러한 추세로 현재 정부는 가계 통신비 절감을 위한 방안으로 도심 밀집지역에 공공 와이파이 지역을 구축하고 있으며 연도별 공공 WiFi 이용건수는 매년 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 공공 WiFi를 효율적으로 사용하기 위한 방법을 제안한다. 거리에서 사용할 수 있는 공공 WiFi로부터 단말기가 네트워크 정보를 수집한 후 Concave hull알고리즘을 사용하여 지도상에 공공 WiFi 지역을 표시하고, 공공WiFi 찾기 알고리즘을 사용하여 공공 WiFi 지역을 많이 지날 수 있는 경로를 제공한다. 그 결과 제안하는 방안을 사용한 경로의 경우 더 많은 WiFi 지역을 경유하여 이동 단말의 WiFi 사용량을 증가 시킨다.
객체 인식이란 하나의 특정 이미지를 입력했을 때, 주어진 이미지를 분석하여 특정한 객체(object)의 위치(location)와 종류(class)를 파악하는 것이다. 최근 객체 인식 기술이 적극적으로 접목되는 분야 중 하나는 자율주행 차량이라 할 수 있고, 본 논문에서는 자율주행 차량에서 영상 기반의 객체 인식 인공지능 기술에 대해 기술한다. 영상 기반 객체 검출 알고리즘은 최근 두 가지 방법(단일 단계 검출 방법 및 두 단계 검출 방법)으로 좁혀지고 있는데, 이를 중심으로 분석 정리하고자 한다. 두 가지 검출 방법의 장단점을 분석 제시하고, 단일 단계 검출 방법에 속하는 YOLO/SSD 알고리즘과 두 단계 검출 방법에 속하는 R-CNN/Faster R-CNN 알고리즘에 대해 분석 기술한다. 이를 통해 자율주행에 필요한 각 객체 인식 응용에 적합한 알고리즘이 선별적으로 선택되어 연구개발 되어질 수 있기를 기대한다.
Park, So-Yeon;Park, Jong Min;Choi, Chang Heon;Chun, Minsoo;Kim, Jung-in
한국의학물리학회지:의학물리
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제27권4호
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pp.180-188
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2016
Acuros XB advanced dose calculation algorithm (AXB, Varian Medical Systems, Palo Alto, CA) has been released recently and provided the advantages of speed and accuracy for dose calculation. For clinical use, it is important to investigate the dosimetric performance of AXB compared to the calculation algorithm of the previous version, Anisotropic Analytical Algorithm (AAA, Varian Medical Systems, Palo Alto, CA). Ten volumetric modulated arc therapy (VMAT) plans for each of the following cases were included: head and neck (H&N), prostate, spine, and lung. The spine and lung cases were treated with stereotactic body radiation therapy (SBRT) technique. For all cases, the dose distributions were calculated using AAA and two dose reporting modes in AXB (dose-to-water, $AXB_w$, and dose-to-medium, $AXB_m$) with same plan parameters. For dosimetric evaluation, the dose-volumetric parameters were calculated for each planning target volume (PTV) and interested normal organs. The differences between AAA and AXB were statistically calculated with paired t-test. As a general trend, $AXB_w$ and $AXB_m$ showed dose underestimation as compared with AAA, which did not exceed within -3.5% and -4.5%, respectively. The maximum dose of PTV calculated by $AXB_w$ and $AXB_m$ was tended to be overestimated with the relative dose difference ranged from 1.6% to 4.6% for all cases. The absolute mean values of the relative dose differences were $1.1{\pm}1.2%$ and $2.0{\pm}1.2%$ when comparing between AAA and $AXB_w$, and AAA and $AXB_m$, respectively. For almost dose-volumetric parameters of PTV, the relative dose differences are statistically significant while there are no statistical significance for normal tissues. Both $AXB_w$ and $AXB_m$ was tended to underestimate dose for PTV and normal tissues compared to AAA. For analyzing two dose reporting modes in AXB, the dose distribution calculated by $AXB_w$ was similar to those of AAA when comparing the dose distributions between AAA and $AXB_m$.
In optimization problems, computationally intensive or expensive simulations hinder the use of standard optimization techniques because the computational expense is too heavy to implement them at each iteration of the optimization algorithm. Therefore, those expensive simulations are often replaced with approximation models which can be evaluated nearly free. However, because of the limited accuracy of the approximation models, it is practically impossible to find an exact optimal point of the original problem. Significant efforts have been made to overcome this problem. The approximation models are sequentially updated during the iterative optimization process such that interesting design points are included. The interesting points have a strong influence on making the approximation model capture an overall trend of the original function or improving the accuracy of the approximation in the vicinity of a minimizer. They are successively determined at each iteration by utilizing the predictive ability of the approximation model. This paper will focuses on those approaches and introduces various approximation methods.
In this paper, the portable game machine called W"alking Beat" is designed and implemented not only to propose the new possibilities for the peripheral equipment market of portable acoustic machine but also to overcome the limitation of the acoustic simulation game machine such as the existing Beat Mania. The old game machine can be used only in a particular place, where it is installed. However, in order to get over the constraint on this space problem "Walking Beat Game Machine" is designed to facilitate the portability. In addition, the frequency analysis method using FFT algorithm is employed by regarding the music data for the portable digital acoustic machine as source so that the limitation that the existing game machine depends heavily on the previously registered game contents can be overcome. By making it possible to play games for all the music and putting an emphasis on multimedia trend only to listen to the music, it is speculated that it can contribute to the development of the new culture in the near future.
The most recent trend on digital hearing aid is to increase the ratio of signal to noise by directivity or to develop noise reduction algorithm inside DSP IC chip. This paper designed, fabricated and tested a digital hearing aid directivity testing device in which a micro-mouse-like the stepping motor with a speaker rotates around an examinant. Both ears of the examinant were fixed with ITE hearing aids in order to response to receiving sound. The diameter of the directivity testing device was 2 [m] and the micro-mouse was precisely controlled by PICBASIC micro processor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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