Training a very large deep neural network can be painfully slow and prone to overfitting. Many researches have done for overcoming the problem. In this paper, a combination of early stopping and ADAM based deep neural network was presented. This form of deep network is useful for handling the big data because it automatically stop the training before overfitting occurs. Also generalization ability is better than pure deep neural network model.
앞으로의 시대는 인공지능을 이용한 다양한 분야에 다양한 제품이2 생성될 것이다. 이러한 시대에 인공지능의 학습 방법의 동작 원리를 알고 이를 정확하게 활용하는 것은 상당히 중요한 문제이다. 이 논문은 지금까지 알려진 인공지능 학습 방법을 소개한다. 인공지능의 학습은 수학의 고정점 반복 방법(fixed point iteration method)을 기반으로 하고 있다. 이 방법을 기반으로 수렴 속도를 조절한 GD(Gradient Descent) 방법, 그리고 쌓여가는 양을 누적하는 Momentum 방법, 마지막으로 이러한 방법을 적절히 혼합한 Adam(Adaptive Moment Estimation) 방법 등이 있다. 이 논문에서는 각 방법의 장단점을 설명한다. 특히, Adam 방법은 조정 능력을 포함하고 있어 기계학습의 강도를 조정할 수 있다. 그리고 이러한 방법들이 디지털 신호에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석한다. 이러한 디지털 신호의 학습과정에서의 변화는 앞으로 인공지능을 이용한 작업 및 연구를 수행함에 있어 정확한 활용과 정확한 판단의 기준이 될 것이다.
This study investigated the prediction skill of the Asian dust seasonal forecasting model (GloSea5-ADAM) on the Asian dust and meteorological variables related to the dust generation for the period of 1991~2016. Additionally, we evaluated the prediction skill of those variables depending on the combination of the initial dates in the sub-seasonal scale for the dust source region affecting South Korea. The Asian dust and meteorological variables (10 m wind speed, 1.5 m relative humidity, and 1.5 m air temperature) from GloSea5-ADAM were compared to that from Synoptic observation and European Centre for medium range weather forecasts reanalysis v5, respectively, based on Mean Bias Error (MBE), Root Mean Square Error (RMSE), and Anomaly Correlation Coefficient (ACC) as evaluation criteria. In general, the Asian dust and meteorological variables in the source region showed high ACC in the prediction scale within one month. For all variables, the use of the initial dates closest to the prediction month led to the best performances based on MBE, RMSE, and ACC, and the performances could be improved by adjusting the number of ensembles considering the combination of the initial date. ACC was as high as 0.4 in Spring when using the closest two initial dates. In particular, the GloSea5-ADAM shows the best performance of Asian dust generation with an ACC of 0.60 in the occurrence frequency of Asian dust in March when using the closest initial dates for initial conditions.
본 논문은 다관절 붐의 선단이 구조물과 충돌할 때 발생하는 각 붐의 동응력에 대해서 논하고자 한다. CATIA를 이용하여 3D 모델을 작성하고, ADAMS와 ANSYS를 이용하여 메쉬작업을 수행 후 응력데이터를 포함한 다관절 붐의 MNF를 만든다. 이 두가지 모델을 가지고 ADAMS에서 FFT해석을 수행하여 각각 모델의 타당성을 알아본다. ADAMS에서 타당성이 검증된 모델을 이용하여 붐 선단의 충돌해석에 따른 동특성 해석을 수행한다. ADAMS Durability를 이용하여 다관절 붐과 구조물의 충돌시 각 붐에 응력이 크게 발생하는 지점을 알아보고자 한다.
Lee, Sang-Bin;Park, Ansun;Ma, Chi Thanh;Kim, Young Ho;Yang, Hyun Ok
Biomolecules & Therapeutics
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제29권3호
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pp.290-294
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2021
Extracellular beta amyloid (Aβ) plaques are the neuropathological hallmarks of Alzheimer's disease (AD). Accordingly, reducing Aβ levels is considered a promising strategy for AD prevention. 3'-O-acetyl-24-epi-7,8-didehydrocimigenol-3-O-β-D-xylopryranoside significantly decreased the Aβ production and this effect was accompanied with reduced sAPPβ production known as a soluble ectodomain APP fragment through β-secretases in HeLa cells overexpressing amyloid precursor proteins (APPs). This compound also increased the level of sAPPα, which is a proteolytic fragment of APP by α-secretases. In addition, 3'-O-acetyl-24-epi-7,8-didehydrocimigenol-3-O-β-D-xylopryranoside decreased the protein level of β-secretases, but the protein levels of A disintegrin and metalloproteinase (ADAM) family, especially ADAM10 and ADAM17, are increased. Thus, 3'-O-acetyl-24-epi-7,8-didehydrocimigenol-3-O-β-D-xylopryranoside could be useful in the development of AD treatment in the aspect of amyloid pathology.
This paper presents a method of improvement of color mixing in an RGB LED white lamp. The deviation from white light after RGB color mixing results mainly from the difference in the ray direction among LEDs. The authors propose a method using tilted lenses covered over each LED to deflect the overall direction of the ray generated from far-sited LEDs toward the center axis of the lamp. The degree of improvement is evaluated using a color discrimination method based on McAdam ellipse.
추진기관의 추력 방향을 조절하기 위해 널리 적용되고 있는 flexible seal 노즐에서, 노즐의 회전 중심인 유효 피봇의 위치 변화가 노즐의 구동성능에 미치는 영향을 컴퓨터를 이용한 수치실험으로 분석하였다. 실험 조건은 two-level factorial design ($2^3$-Design)의 실험계획으로 결정하고, 실험은 범용 동력학 해석 프로그램인 ADAMS를 적용하였다. 해석결과, 유효 피봇의 반경 방향 위치 변화가 축 방향 위치 변화보다 구동성능에 미치는 영향이 컸으며, 유효 피봇의 위치 변화가 구동 성능에 미치는 영향은 구동방식에 크게 영향을 받음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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