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Recognition of Emotional State of Speaker Using Machine learning (SVM 을 이용한 화자의 감정상태 인식)

  • Lee, Na-Ra;Choi, Hoon-Ha;Kim, Hyun-jung;Won, Il-Young
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.11a
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    • pp.468-471
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    • 2012
  • 음성을 통한 자동화된 감정 인식은 편리하고 다양한 서비스를 제공할 수 있어 중요한 연구분야라고 할 수 있다. 기계학습의 다양한 알고리즘을 사용하여 감정을 인식하는 연구가 진행되어 왔지만 그 성능은 아직 초보적 단계를 벋어나지 못하고 있는 실정이다. 앞선 연구에서 우리는 비감독 학습 방법으로 감성을 그룹화 하고 이것을 이용하여 다시 감독 학습을 하는 시스템을 소개 하였다. 본 연구에서 우리는 감독 학습 방법에서 사용했던 오류 역전파 알고리즘을 support vector machine(SVM) 으로 변경하고 몇 가지 구조를 변경하여 기능을 개선하였다. 실험을 통하여 성능을 측정하였으며 어느 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다.

Fire Prevention Systems for Photovoltaic Connection Panel (태양광 접속반의 화재 방지 시스템)

  • Han, Man Soo
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.137-138
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    • 2019
  • The photovoltaic module connects the voltage generated by the solar cell to the inverter. In the photovoltaic module, a diode is used to block the reverse voltage from the inverter to the solar cell. The heat generation of this diode is the main cause of the solar connection fire. In this paper, we propose a method to monitor the heat generation of diodes and prevent fire by using IoT devices.

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생쥐 초기 배아에서 Aquaporin 8과 9의 발현에 관한 연구

  • 신현상;계명찬;강수만;이성은;이지원;강한승;김문규
    • Proceedings of the Korean Society of Developmental Biology Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.68-68
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    • 2003
  • Aquaporin은 막관통 통로 단백질(transmembrane channel protein)로서, 삼투압의 농도구배에 따라 세포막을 가로질러 물분자를 이동시키는 기능을 하고 있다. 포유류 초기배아에서 포배강 형성은 영양외배엽세포에서 $Na^+ / K^+$ATPase에 의한 이온 농도 구배가 형성되면 auqaporin에 의해 물이 포배강으로 유입되면서 이루어진다. 본 연구에서는 생쥐 초기배아에서 반정량적인 역전사 중합효소 연쇄반응 방법(semi-quantitative RT-PCR)과 실시간 역전사 중합효소 연쇄반응 방법(real-time RT-PCR)을 통하여 AQP8과 9의 mRNA발현을 조사하고 다중 면역형광현미경 방법(confocal immunofluorescence microscopy)을 통해 단백질 발현양상을 분석하였다. AQP8 mRNA는 상실기까지 발현되지 않다가 포배기에 이르러 발현되었고 AQP9 mRNA는 수정란에서부터 발현되어 포배기에는 유의할 정도로 증가하였다. 따라서 AQP8 mRNA는 배아유전자가 활성화되어 나타나는 것이고 AQP9 mRNA는 모계유전자 기원임을 알 수 있었다. AQP8 단백질은 상실배 단계까지 발현되지 않다가 포배시기에 영양외배엽세포사이의 접합면에 발현되었고 AQP9 단백질은 상실배 시기에 할구 사이의 인접 부위에서 강하게 발현되었다가 포배시기에는 세포간의 접합면에 약하게 발현하는 경향을 나타내었다. 실시간 역전사 중합효소 연쇄반응 방법으로 조사한 결과 포배에서 물과 글리세롤을 통과시키는 AQP9는 mRNA의 발현양이 AQP8보다 약 4배 정도 많았다. 또한 포배기에 이르러서야 물만을 통과시키는 AQP8의 발현이 나타나는 것을 보아 포배강 형성시 외부에서 영양외배엽을 통해 포배강으로 유입되는 물의 이동(trans- trophectodermal water movements)에 AQP9보다 AQP8이 더 중요하게 관여할 것으로 사료된다., K, Pb, Cd, Cr, Co, Cu, Ni)을 측정하였다. 실험 조건1의 결과로서 각 국의 유아용 일회용 기저귀의 중금속 함량은 거의 유사한 경향을 나타내었으며 Cr, Zn, Pb, Ni, Mn, Mg, Li, K는 detection limit(2 ppm) 이하였고, Cd, Fe, Co, Cu, Ca, Al, Sr는 검출되었지만 기준치 이하였다. 실험 조건2의 결과로서 측정 항목(Cr, Sb, Cd, Pb, Ni, Co, Cu)중 Cr, Cd, Ni, Cu는 detection limit(0.1 ppm) 이하였고, Sb, Pb, Co는 검출되었지만 기준치 이하였다.았다. 4%의 경우에는 8$0^{\circ}C$이하로 온도를 낮추는 것이 좋은 상태를 나타내었다. 이와 같은 결과는 일반적으로 화학적 레팅을 4%, 7%에서한 선행결과와 상당히 다른 결과이다.염 농도가 증가할수록 감소 현상을 보였다.X>, 75BG30은 8.6$\mu\textrm{m}$, 75BG40은 7.02$\mu\textrm{m}$로 나타났다. 따라서 경화제 양에 관계없이 10$\mu\textrm{m}$ 이하로 나타나, 경화제 10$m\ell$만으로 미세한 크기를 얻을 수 있음을 알 수 있다. 젤리 강도 변화에 따른 차이는 300BF는 78.09$\mu\textrm{m}$ 300BG는 56.32$\mu\textrm{m}$로, 75BF나 75BG에 비하여 현저히 증가하여, 젤라틴의 젤리 강도는 캡슐 제조 조건의 주요한 변수임을 알 수 있다.추출물 투여시 혈당강하 및 혈중콜레스테롤 강하가 나타났으며, 상엽복합추출물 투여와 운동을 병행시 이러한 감소 효과가 더 뚜렷하게 나타났다.교육의 적임자로 보는 시각이 비교적 높았고 약 1/2정도는 영양교육에 참여하겠다는 의지를 가지고 있을 뿐만 아니라 실제로 영양지도를

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Peak Impact Force of Ship Bridge Collision Based on Neural Network Model (신경망 모델을 이용한 선박-교각 최대 충돌력 추정 연구)

  • Wang, Jian;Noh, Jackyou
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.28 no.1
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    • pp.175-183
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    • 2022
  • The collision between a ship and bridge across a waterway may result in extremely serious consequences that may endanger the safety of life and property. Therefore, factors affecting ship bridge collision must be investigated, and the impact force should be discussed based on various collision conditions. In this study, a finite element model of ship bridge collision is established, and the peak impact force of a ship bridge collision based on 50 operating conditions combined with three input parameters, i.e., ship loading condition, ship speed, and ship bridge collision angle, is calculated via numerical simulation. Using neural network models trained with the numerical simulation results, the prediction model of the peak impact force of ship bridge collision involving an extremely short calculation time on the order of milliseconds is established. The neural network models used in this study are the basic backpropagation neural network model and Elman neural network model, which can manage temporal information. The accuracy of the neural network models is verified using 10 test samples based on the operating conditions. Results of a verification test show that the Elman neural network model performs better than the backpropagation neural network model, with a mean relative error of 4.566% and relative errors of less than 5% in 8 among 10 test cases. The trained neural network can yield a reliable ship bridge collision force instantaneously only when the required parameters are specified and a nonlinear finite element solution process is not required. The proposed model can be used to predict whether a catastrophic collision will occur during ship navigation, and thus hence the safety of crew operating the ship.

Self-diagnostic system for smartphone addiction using multiclass SVM (다중 클래스 SVM을 이용한 스마트폰 중독 자가진단 시스템)

  • Pi, Su Young
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.24 no.1
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    • pp.13-22
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    • 2013
  • Smartphone addiction has become more serious than internet addiction since people can download and run numerous applications with smartphones even without internet connection. However, smartphone addiction is not sufficiently dealt with in current studies. The S-scale method developed by Korea National Information Society Agency involves so many questions that respondents are likely to avoid the diagnosis itself. Moreover, since S-scale is determined by the total score of responded items without taking into account of demographic variables, it is difficult to get an accurate result. Therefore, in this paper, we have extracted important factors from all data, which affect smartphone addiction, including demographic variables. Then we classified the selected items with a neural network. The result of a comparative analysis with backpropagation learning algorithm and multiclass support vector machine shows that learning rate is slightly higher in multiclass SVM. Since multiclass SVM suggested in this paper is highly adaptable to rapid changes of data, we expect that it will lead to a more accurate self-diagnosis of smartphone addiction.

Artificial Neural Networks for Forecasting of Short-term River Water Quality (단기 하천수질 예측을 위한 신경망모형)

  • Kim, Man-Sik;Han, Jae-Seok
    • Journal of the Korean GEO-environmental Society
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    • v.3 no.4
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    • pp.11-17
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    • 2002
  • The purpose of this study is the prediction of pollutant loads into Seomjin river watershed using neural networks model. The pollutant loads into river watershed depend upon the water quantity of inflow from the upstream as well as the water quality of the inflow into the river. For the estimation of pollutants into river, a neural networks model which has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections is used. The used water quality parameters are BOD, COD and SS into Seomjin river. The results of calibration are satisfactory, and proved the availability of a proposed neural networks model to estimate short-term water quality pollutants into river system.

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A Study on Flood Inundation Analysis and Hydraulic Characteristics of Kwangyang Harbor Using HEC-GeoRAS and ArcView (HEC-GeoRAS 및 ArcView를 이용한 광양항 홍수범람 해석 및 수리 특성 연구)

  • Im Jang Hyuk;Kim Ji Ho;Park Young Jin;Song Jai Woo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.1164-1168
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    • 2005
  • 최근에 홍수범람도나 재해지도를 작성하는 등 하천에 대한 범람해석의 연구가 활발히 진행되고 있는 실정이다. 1차원 하천범람해석은 홍수위를 산정하고 지리정보시스템을 이용하여 범람구역을 작성하는 경우가 일반적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 ArcView를 이용하여 광양항 유역특성에 대해 조사하고 홍수범람을 예측하기 위해 HEC-GeoRAS 및 HEC-RAS를 이용하여 홍수범람지역 및 수리특성을 분석하였다. 광양항 지역특성인 조석 및 다수의 유입지류가 존재하는 조건을 고려하기 위해 HEC-RAS 부정류 모의을 이용하여 수위를 분석하였다. 또한 기존 수치지도와 현 상태를 재측량한 성과를 합성하여 지형자료를 추출하여 지형적 오차를 방지하였다. 본 연구에서 1차원 하천 부정류 모의 결과는 각 측점에 대해 시간대별로 수리특성을 계산하였으며 최대수위는 EL. 3.05m로 산정되었다. 또한 유속과 유량이 음(-)의 값을 갖는 경우에 흐름 방향이 역전되므로, 측점 4040.969에서 흐름이 분기되는 것으로 판단되었다. 또한 대상구간에 대한 홍수범람해석을 HEC-GeoRAS 후처리과정을 이용하여 각 측점에 따라 시간별대로 산정하였다. 일부 하천구간 및 저지대의 경우에 침수되는 것으로 표시되었으며, 이것은 1차원 범람해석상의 한계로 판단되었다.

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A Study on Development of Automatic Categorization System for Internet Documents (인터넷 문서 자동 분류 시스템 개발에 관한 연구)

  • Han, Kwang-Rok;Sun, B.K.;Han, Sang-Tae;Rim, Kee-Wook
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.7 no.9
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    • pp.2867-2875
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    • 2000
  • In this paper, we discuss the implementation of automatic internet text categorization system. A categorization algorithm is designed and the system is implemented by back propagation learning model. Internet documents are collected according to the established categories and tested by Chi-squre ($\chi^2$) for the document leaning, and the category features are extracted. The sets of learning and separating vector are productt>d by these features. As a result of experimental evaluation, we show that this system is more improved in the performance of automatic categorization than the nearest neigbor method.

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A Study on Performance Diagnostics of a Gas Turbine Engine Using Neural Network (신경회로망을 적용한 가스터빈 엔진의 성능진단 연구)

  • 공창덕;고성희;기자영;강명철
    • Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.267-270
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    • 2003
  • An intelligent performance diagnostic computer program of a gas turbine using the NN(Neural Network) was developed. Recently on-condition performance monitoring of major gas path components using the GPA(Gas Path Analysis) method has been performed in analyzing of engine faults. However because the types and severities of engine faults are various and complex, it is not easy that all fault conditions of the engine would be monitored only by the GPA approach. Therefore in order to solve this problem, application of using the NNs for learning and diagnosis would be required. Among then, a BPN (Back Propagation Neural Network) with one hidden layer, which can use an updating learning rate, was proposed for diagnostics of PT6A-62 turboprop engine in this work.

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Friction and It's Nonlinear Compensation for Rotor Position Control (회전축계 위치제어에 대한 마찰과 비선형 보상)

  • 장용훈;최연선
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1990.10a
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    • pp.157-162
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    • 1990
  • 기계의 정밀도 향상을 위하여는 기계에 대한 보다 정확한 해석을 요구한다. 그러나 실제 기계 시스템은 마찰, Backlash, Saturation등과 같은 비서형 특 성을 가지고 있어 시스템의 해석 및 제어가 어렵게 된다. 특히, 축, 링크, 기 어, 풀리, 베어링등의 기계요소에서는 마찰로 인해 정밀도가 크게 덜어지고 있어, 마찰에 의한 동특성 및 제어는 많은 연구자들에 의해 관심의 대상이 되어 왔다. 마찰력을 고려한 기계시스템의 운동은 정지상태 근처에서 마찰력 의 변화가 심한 비선형 동특성을 보이고 있어 그 해석에 어려움을 겪고 있 다. 실제 마찰이 저속에서 고급 비선형임에도 불구하고 가장 널리 사용되는 형태의 모델로서 쿨통 마찰을 고려한 운동방정식 조차 비선형성으로 인하여 해석에 어려움이 따르고 있다. 마찰은 오랜동안 연구되어 오면서 Fig.1, Fig2 와 같이 등가선형점성 감쇠, 쿨통마찰, 정적마찰로 모델화되거나 이들의 조 합으로 나타내었다[1-5]. 마찰력은 시간영역에서도 연구되어 Walrath[7]는 Fig.3-a의 속도가 역전되는 지점에서 마찰토오크가 .+-.Tf를 공유하는 문제 를 고려하기 위해, Fig.3-b와 같이 동적마찰모델을 사용하였다. 최근의 연구 로서 Armstrong[7]은 마찰의 위치의존성을 고려한 정확한 마찰모델을 설정 하여 개루프제어에 적용, 좋은 제어특성을 확인하였고, Canudas[8]는 저속영 역에서 overcompensation시 limit cycle과 gain의 관계를 해석하였다.

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