동맥혈의 맥동성분에 의한 파장별 광흡수도를 측정하여 비침습적으로 산소포화도 값을 알수 있는 펄스옥시미터 장치와 신호처리방법을 개발하고 예측 알고리즘을 적용하였다. 본 장치는 광원 및 검출기로 구성된 프로브와 광신호 처리부, LED 구동회로 PC 인터페이스부로 구성되었고 데이터의 수집을 위한 구동소프트웨어 및 데이터 처리 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 산소포화도 측정장치의 성능을 평가하는데에는 Bio-Tek 사의 펄스 옥시미터 시뮬레이터를 사용하여 다양한 알고리즘 및 데이터처리 방법들을 비교분석한 결과 맥동파형의 $In(I_p/I_v) 값을 I_{avr}$값으로 보정하는 계산 알고리즘의 방법과 진폭비보다 면적비를 이용한 계산방법이 산소포화도와의 상관관계가 우수한 것으로 나타났다. 정확한 신호 획득을 위해 개발된 맥동의 기저선 보상처리 프로그램을 inv-vivo 테스트의 데이터 처리방법에 적용하여 결과가 향상되는 것을 확인하였고 광원으로 660nm(Red)와 805nm(IR)파장을 이용한 경우보다 660nm(Red)와 940nm(IR) 파장을 이용했을 때 산소포화도와의 상관관계 및 정밀도에서 더 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
기선장에 따른 GPS 위치 정도 및 분포를 측정하기 위하여 2002년 5월 29일부터 6월 2일까지 2대의 GPS수신기 (L1, 12채널)를 이용하여 고정점에서 30분에서 24시간동안 관측하는 실험을 수행하였다. 기준국(PKNU)과 이동, 국립지리원의 GPS 상시관측소에서 수신한 GPS 데이터는 동적 및 정적 후처리방식으로 처리하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 2002년 5월 31일 차단각 (cut-off angle) $15^{\circ}$에서 6시간 이상 관측 가능한 위성은 16개였고, 위성은 주로 동서방향으로 배치되어 있었다. 10분마다 평균한위성 수와 GDOP는 각각 8개, 3.89이었다. 2. 후처리 전후의 GPS 평균위치는 모두 기준점에서 남서쪽으로 편위 (단독 측위 : 1.17m, 후처리 : 평균 0.43m)되었다. 확율원 오차는 단독 측위가 6.65m이었고 이를 동적 후처리하면 단독 측위의 약 33.8%(표준편차 0=17.2), 정적 후처리하면 단독 측위의 약 5.3% (0=2.2)로 감소시 킬 수 있었다. 3. 정적 후처리방식으로 구한 기선장 x(Km)와 확률원 오차 y(m) 의 관계식은 y = 0.0016x + 0006 $(R^2=0.87)$이었다. 본 연구에서 사용한 1주파용 GPS 수신기를 이용하여 정적 후처리방식으로 위치를 측정하는 경우, 기선장을 100Km 이내로 하고 GPS 수신시간을 30분 이상으로 하면 확율원 오차 20 Cm 이내의 측위가 가능함을 알 수 있었다.
목적 : 본 연구는 발달장애아동에게 아이트래커를 병행한 감각통합치료가 감각처리 및 시지각에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구의 설계는 단일대상연구의 대상자간 중다기초선 설계이며, 중재는 아이트래커를 병행한 감각통합치료를 적용하였다. 기초선 기간과 중재 기간의 매 회기 평가로 시각-운동 속도와 단속적 눈의 움직임을 평가하였으며, 사전·사후 평가로 감각프로파일, 한국판시지각발달검사, 선잇기검사를 실시하였다. 매 회기 평가와 사전·사후 평가는 시각적 분석 및 경향선 분석을 통해 중재의 효과를 연구하였다. 결과 : 회기별 평가 결과, 시각-운동속도와 단속적 눈의 움직임에서 모든 아동의 경향선 기울기가 기초선기간보다 중재기간에 급격하게 증가하였다. 사전·사후 평가결과, 감각처리에서는 움직임, 몸위치, 시각의 감각처리가 또래보다 많음에서 또래와 유사 수준으로 변화하였으며, 시지각에서는 모든 아동의 시각통합능력이 증가하였다. 또한, 아동의 시각추적 및 시각-운동 능력의 향상을 확인하기 위해 실시한 선잇기검사 결과, 모든 아동이 사전보다 사후에 수행시간이 감소하였다. 결론 : 발달장애아동의 아이트래커를 병행한 감각통합치료는 감각처리 및 시지각에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 최근 기술의 향상과 스마트기기의 보급과 맞추어 아동의 흥미와 동기를 부여할 수 있어 임상적으로 중요한 역할을 할 것으로 사료된다.
GPS 기술의 빠른 발전에 힘입어 정밀 측위 분야에도 GPS의 활용은 증가하고 있다. GPS로부터 정밀한 좌표를 획득하기 위해서 GPS 신호에서 모호 정수값을 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 이를 위해 기존에는 다중시점(multi-epoch) 데이터를 사용한 방법이 일반적이었으나 최근에 단일시점(single-epoch) 데이터를 이용한 방법이 개발되었다. 이에 본 연구는 각각의 방법이 구현된 세 가지 소프트웨어를 활용하여 GPS 기선해석과 관련된 다양한 실험을 수행하여 결과를 분석하였다. 이를 통해 실시간 정밀 측위에 대한 이용 가능성을 검증하였다.
본 논문은 문자 인식 등을 통한 문서 자동 처리 시스템을 위해서 스캔 과정에서 발생할 수 있는 문서의 기울기를 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 영상을 축소한 다음 형태학적 연산과 연결 성분 분석 방법으로 기울기 검출 대상 영역(ROI)을 먼저 설정한 후 설정된 영역 내에서 문서의 기울기 정보를 가지고 있는 기준선을 탐색하는 방법으로 정확하게 기울어진 각도를 검출할 수 있게 하였다. 기존의 형태학적 연산을 기반으로 한 기울기 검출 기법과 비교하고 다양한 종류의 대용량 문서 영상을 대상으로 한 실험 및 분석을 통해 제안한 기울기 검출 방법의 정확도 및 효율성을 증명하였다.
In the NLP field, the pre-training model BERT launched by the Google team in 2018 has shown amazing results in various tasks in the NLP field. Subsequently, many variant models have been derived based on the original BERT, such as RoBERTa, ERNIEBERT and so on. In this paper, the WWMBERT (Whole Word Masking BERT) model suitable for Chinese text tasks was used as the baseline model of our experiment. The experiment is mainly for "Text-level Chinese text classification tasks" are improved, which mainly combines Tapt (Task-Adaptive Pretraining) and "Multi-Sample Dropout method" to improve the model, and compare the experimental results, experimental data sets and model scoring standards Both are consistent with the official WWMBERT model using Accuracy as the scoring standard. The official WWMBERT model uses the maximum and average values of multiple experimental results as the experimental scores. The development set was 97.70% (97.50%) on the "text-level Chinese text classification task". and 97.70% (97.50%) of the test set. After comparing the results of the experiments in this paper, the development set increased by 0.35% (0.5%) and the test set increased by 0.31% (0.48%). The original baseline model has been significantly improved.
GPS를 이용한 상대측위에 있어서 기선의 길이가 길어질수록 측위지점 사이의 상관관계 저하로 인하여 전리층 지연 효과와 같은 오차가 관측치내에 존재하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 중기선 이상의 상대측위에서 가장 큰 오차요인으로 알려져 있는 전리층 지연 효과를 통계적 모델을 이용하여 모델링하고, 이론적 경험적으로 가장 좋다고 알려져 있는 LAMBDA방법을 이용하여 모호정수를 결정하였다. 상시관측소데이터를 이용하여 통계적 모델을 경험적으로 Gauss-Markov 1차를 결정하였으며, 모델 파라미터인 상관시간(correlation time) 및 모델의 분산을 산출하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘의 적용 및 정확도 분석을 위하여 상용소프트웨어 및 Bernese와 비교하였다.
In this study, we proposed a method for hyperparameter optimization in the building and training of a deep learning model designed to process point cloud data collected by a millimeter-wave radar system. The primary aim of this study is to facilitate the deployment of a baseline model in resource-constrained IoT devices. We evaluated a RadHAR baseline deep learning model trained on a public dataset composed of point clouds representing five distinct human activities. Additionally, we introduced a coarse-to-fine hyperparameter optimization procedure, showing substantial potential to enhance model efficiency without compromising predictive performance. Experimental results show the feasibility of significantly reducing model size without adversely impacting performance. Specifically, the optimized model demonstrated a 3.3% improvement in classification accuracy despite a 16.8% reduction in number of parameters compared th the baseline model. In conclusion, this research offers valuable insights for the development of deep learning models for resource-constrained IoT devices, underscoring the potential of hyperparameter optimization and model size reduction strategies. This work contributes to enhancing the practicality and usability of deep learning models in real-world environments, where high levels of accuracy and efficiency in data processing and classification tasks are required.
Ground subsidence in urban areas is mainly caused by anthropogenic factors such as excessive groundwater extraction and underground infrastructure development in the subsurface composed of soft materials. Global Navigation Satellite System data with high temporal resolution have been widely used to measure surface displacements accurately. However, these point-based terrestrial measurements with the low spatial resolution are somewhat limited in observing two-dimensional continuous surface displacements over large areas. The synthetic aperture radar interferometry (InSAR) technique can construct relatively high spatial resolution surface displacement information with accuracy ranging from millimeters to centimeters. Although constellation operations of SAR satellites have improved the revisit cycle, the temporal resolution of space-based observations is still low compared to in-situ observations. In this study, we evaluate the extraction of a time-series of surface displacement in Incheon Metropolitan City, South Korea, using the small baseline subset technique implemented using the commercial software, Gamma. For this purpose, 24 COSMO-SkyMed X-band SAR observations were collected from July 12, 2011, to August 27, 2012. The time-series surface displacement results were improved by reducing random phase noise, correcting residual phase due to satellite orbit errors, and mitigating nonlinear atmospheric phase artifacts. The perpendicular baseline of the collected COSMO-SkyMed SAR images was set to approximately 2-300 m. The surface displacement related to the ground subsidence was detected approximately 1 cm annually around a few Incheon Subway Line 2 route stations. The sufficient coherence indicates that the satellite orbit has been precisely managed for the interferometric processing.
The West African Power Pool is currently developing the regional electricity market for its member states. As the basic design for the cross-border power trading system for the West African Power Pool, the step-by-step evolution, the Baseline System and the Fullscale System, is estimated. Along with the interconnection project between member countries, the various functions from the data acquisition and processing by the Baseline System to the interchange trading by the Fullscale System will be implemented gradually.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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