• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권2호
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• pp.147-154
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• 2019

In this paper, we conducted a study that utilizes deep learning to calculate appropriate physical exercise information when basic human factors such as sex, age, height, and weight of users come in. To apply deep learning, a method was applied to calculate the amount of fat needed to calculate the amount of one repetition maximum by utilizing the structure of the basic Deep Neural Network. By applying Accuracy improvement methods such as Relu, Weight initialization, and Dropout to existing deep learning structures, we have improved Accuracy to derive a lean body weight that is closer to actual results. In addition, the results were derived by applying a formula for calculating the one repetition maximum load on upper and lower body movements for use in actual physical exercise. If studies continue, such as the way they are applied in this paper, they will be able to suggest effective physical exercise options for different conditions as well as conditions for users.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권1호
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• pp.22-28
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• 2021

Convolutional neural networks (CNNs) are one of the most frequently used artificial intelligence techniques. Among CNN-based applications, small and timing-sensitive applications have emerged, which must be reliable to prevent severe accidents. However, as the small and timing-sensitive systems do not have sufficient system resources, they do not possess proper error protection schemes. In this paper, we propose MATE, which is a low-cost CNN weight error correction technique. Based on the observation that all mantissa bits are not closely related to the accuracy, MATE replaces some mantissa bits in the weight with error correction codes. Therefore, MATE can provide high data protection without requiring additional memory space or modifying the memory architecture. The experimental results demonstrate that MATE retains nearly the same accuracy as the ideal error-free case on erroneous DRAM and has approximately 60% accuracy, even with extremely high bit error rates.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.73-84
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• 2020

인터넷이 대중화되기 시작하면서 해킹 및 시스템과 네트워크에 대한 공격이 있어 왔고, 날로 그 기법들이 진화되면서 기업 및 사회에 위험과 부담감을 주었다. 그러한 위험과 부담감을 덜기 위해서는 조기에 해킹 및 공격을 탐지하여 적절하게 대응해야 하는데, 그에 앞서 반드시 네트워크 침입탐지의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 정확도를 향상시키기 위해 가중치 초기화와 가중치 최적화를 KDD'99 데이터셋에 적용하는 연구를 하였다. 가중치 초기화는 Xavier와 He 방법처럼 가중치 학습 구조와 관련된 초기화 방법이 정확도에 영향을 준다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 또한 가중치 최적화는 현재 가중치를 학습률에 반영할 수 있도록 한 RMSProp와 이전 변화를 반영한 Momentum의 장점을 결합한 Adam 알고리즘이 정확도면에서 단연 돋보임을 네트워크 침입탐지 데이터셋의 실험을 통해 확인하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제11권10호
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• pp.1055-1060
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• 2002

A new method of automatic recording raingauge is developed to measure rainfall 1200mm full scale with high accuracy and resolution. The principle of new instrument is to detect a weight change of a buoyant weight according to a change in water level of raingauge measured by the use of a strain gauge load cell. This method has the advantage of increasing measurement accuracy, since no moving equipment is used. Laboratory test of the instrument was recorded 0.4% error of 190mm rainfall amount. The validity of new instrument was examined by comparing its measured values with values recorded by automatic weather station on June 24 to 25 2001 at Daegu Meteorological Station, when there is 148.3mm rainfall amount. In spite of much rainfall there is only 0.77mm difference of total rainfall amount. This instrument was accomplished high accuracy and resolution at field test in much rainy day.

• 한국환경과학회지
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• 제10권5호
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• pp.323-327
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• 2001

A new method is developed to estimate the evaporation of water from a surface with high accuracy and resolution. The principle of new method is to detect a weight change of buoyant weight according to a change in water level of Class A Pan mesured by the use of a strain-gauge load cell. Field test of evaporation recording new instrument was carried out at Suwon for 10 days July 1999. It is possible in field observation to measure hourly evaporation amount by newly developed evaporation recording instrument in Class A Pan against strong solar radiation. Present study provide a possibility of domestic high accuracy instrument development below than 0.1mm water level measurement accuracy. If there is low humidity and high wind speed conditions which is possible to evaporate from water surface during night time. And it needs continuous study to understand between meteorological elements and latent heat effect at ground level by field observation study using high accuracy evaporation recording instrument.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.28-35
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• 2023

본 연구에서는 음성감정인식의 적용 가능성과 실용성 향상을 위해 적은 수의 파라미터를 가지는 새로운 경량화 모델 RoutingConvNet(Routing Convolutional Neural Network)을 제안한다. 제안모델은 학습 가능한 매개변수를 줄이기 위해 양방향 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 채널 단위로 연결해 장기간의 감정 의존성을 학습하고 상황 특징을 추출한다. 저수준 특징 추출을 위해 경량심층 CNN을 구성하고, 음성신호에서의 채널 및 공간 신호에 대한 정보 확보를 위해 셀프어텐션(Self-attention)을 사용한다. 또한, 정확도 향상을 위해 동적 라우팅을 적용해 특징의 변형에 강인한 모델을 구성하였다. 제안모델은 음성감정 데이터셋(EMO-DB, RAVDESS, IEMOCAP)의 전반적인 실험에서 매개변수 감소와 정확도 향상을 보여주며 약 156,000개의 매개변수로 각각 87.86%, 83.44%, 66.06%의 정확도를 달성하였다. 본 연구에서는 경량화 대비 성능 평가를 위한 매개변수의 수, 정확도간 trade-off를 계산하는 지표를 제안하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.9-19
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• 2019

경량 임베디드 디바이스가 저전력 네트워킹뿐만 아니라 고정밀 센서 데이터 획득과 같은 영역에서 널리 활용되면서 소프트웨어 타이머에 대한 높은 시간정확성이 요구된다. 이 논문은 경량 MCU(Micro controller unit)를 장착한 임베디드 디바이스 환경에서 소프트웨어 타이머의 정확성 문제를 다룬다. 먼저, 소프트웨어 타이머의 전형적 구현 모델을 구현할 때 오차를 발생시키는 주요 오버헤드의 유형을 면밀히 분석한 후에 실제 환경에서 오버헤드를 측정한다. 이 오버헤드를 타이머 설정주기에 반영하는 오버헤드 보정 기법을 통해 소프트웨어 타이머의 정확성을 향상시킬 수 있다는 점을 검증한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.283-288
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• 2019

Neural networks have been reborn as a Deep Learning thanks to big data, improved processor, and some modification of training methods. Neural networks used to initialize weights in a stupid way, and to choose wrong type activation functions of non-linearity. Weight initialization contributes as a significant factor on the final quality of a network as well as its convergence rate. This paper discusses different approaches to weight initialization. MNIST dataset is used for experiments for comparing their results to find out the best technique that can be employed to achieve higher accuracy in relatively lower duration.

• 한국측량학회지
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• 제6권1호
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• pp.3-12
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• 1988

본 연구는 최소자유법를 기초로 각과 거이 관측요소를 조합시켜 동시 조정하는 결합조정방법의 해석이론을 정립하고 이를 삼각측량 삼변측량 독립 조정방법과 비교하여 그의 특성을 고찰하는데 목적이 있다. 각과 거이의 표준오차를 감소시킴에 따라, 오차분포의 비율은 삼각측량, 삼변측량 방법이 각각 39.8%, 33.9% 정도의 오차를 나타낸 반면, 조합조정(combination adjustment) 방법은 26.3%로, 낮은 비율로 나타나므로 조합기법이 보다 우월함을 알 수 있었다. 측정요소의 표준오차를 독립적으로 각각 고찰한 경우, 기하학적 표준오차의 감소율은 각 방법이 다양한 변화를 타나내었으나, 동시에 고찰한 경우는 삼각측량 75.5%, 삼변측량 74.1%, 종합기법 69.2%의 감소율을 나타내었다. Weight Factor를 증가시킴에 따라, 삼각측량 기법은 정도가 향상되었으나, 삼변측량 기법은 감소되므로, 균형 있는 Weight Factor의 결정은 중요한 의미를 가지며 이상적인 Weight Factor를 결정한다면, combination 해석기법은 보다 정확한 해석방법으로 그 활용이 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.67-80
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• 2020

고속축중기는 통행 흐름의 통제나 속도의 감속 없이 주행 중인 화물차량의 중량을 실시간 무인 검측하는 시스템으로, 국내에서는 축 조작 행위방지 및 주행 중 과적행위 적발을 위해 주로 고속국도 및 일반국도 본선에 설치하여 이동단속반 검차를 위한 사전선별용으로 활용된다. 본 연구에서는 고속축중기의 중량 측정정확도를 법정 기준까지 향상시키고자 기존 적분형 및 첨두형 중량환산 알고리즘에 대한 분석을 통해 개선사항을 제시하고, 매트타입형 고속축중기에 적용할 수 있는 새로운 융합형 알고리즘을 고안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 현장 실차 주행시험을 통한 정확도 향상 효과를 분석한 결과, 최상급의 정확도 등급을 확인할 수 있었다.