국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.
Kim, Seung-Eock;Vu, Quang-Viet;Papazafeiropoulos, George;Kong, Zhengyi;Truong, Viet-Hung
Steel and Composite Structures
/
제37권2호
/
pp.193-209
/
2020
In this paper, the efficiency of five Machine Learning (ML) methods consisting of Deep Learning (DL), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), and Gradient Tree Booting (GTB) for regression and classification of the Ultimate Load Factor (ULF) of nonlinear inelastic steel frames is compared. For this purpose, a two-story, a six-story, and a twenty-story space frame are considered. An advanced nonlinear inelastic analysis is carried out for the steel frames to generate datasets for the training of the considered ML methods. In each dataset, the input variables are the geometric features of W-sections and the output variable is the ULF of the frame. The comparison between the five ML methods is made in terms of the mean-squared-error (MSE) for the regression models and the accuracy for the classification models, respectively. Moreover, the ULF distribution curve is calculated for each frame and the strength failure probability is estimated. It is found that the GTB method has the best efficiency in both regression and classification of ULF regardless of the number of training samples and the space frames considered.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제16권11호
/
pp.3507-3522
/
2022
Model pruning methods have attracted huge attention owing to the increasing demand of deploying models on low-resource devices recently. Most existing methods use the weight norm of filters to represent their importance, and discard the ones with small value directly to achieve the pruning target, which ignores the contribution of the small norm filters. This is not only results in filter contribution waste, but also gives comparable performance to training with the random initialized weights [1]. In this paper, we point out that the small norm filters can harm the performance of the pruned model greatly, if they are discarded directly. Therefore, we propose a novel filter contribution recycle (FCR) method for structured model pruning to resolve the fore-mentioned problem. FCR collects and reassembles contribution from the small norm filters to obtain a mixed contribution collector, and then assigns the reassembled contribution to other filters with higher probability to be preserved. To achieve the target FLOPs, FCR also adopts a weight decay strategy for the small norm filters. To explore the effectiveness of our approach, extensive experiments are conducted on ImageNet2012 and CIFAR-10 datasets, and superior results are reported when comparing with other methods under the same or even more FLOPs reduction. In addition, our method is flexible to be combined with other different pruning criterions.
The purpose of this study is to diagnose the lifelong education promotion system in Busan and to establish a desirable promotion system. In the study, we search for the optimal alternative to manage lifelong education exclusive organization(Busan Institute for lifelong Education) and seek ways to vitalize the lifelong education promotion system in Busan. The focus is also placed on completing a network-type governance system by strengthening the connection and cooperation among the parties. In order to make the promotion system function efficiently, the vitalizing methods of lifelong education promotion system can be roughly categorized into some kind as follows : strengthening the network between the interested parties and establishing their roles, restructuring legal as well as administrative and financial support system; enhancing education and public relations; intensifying local infrastructure of lifelong education; and boosting accessibility and expanding exchange and cooperation.
In this paper, we introduce an improved adaptive boosting (AdaBoost) classifier and its application, a disguised-face discriminator that discriminates between bare and disguised faces. The proposed classifier is based on an AdaBoost learning algorithm and regression technique. In the process, the lookup table of AdaBoost learning is utilized. The proposed method is verified on the captured images under several real environments. Experimental results and analysis show the proposed method has a higher and faster performance than other well-known methods.
Recently, renewable energy sources are under the spotlight. due to the depletion of fossil fuels and environmental problem for the carbon dioxide. Among them, research on the Photovoltaic System using solar energy systems has been actively conducted. In this paper, we propose boosting the insulated DC/DC converter topologies Applied to soft-switching methods used in photovoltaic PCS. The proposed topology is of a type that combines a series of full-bridge converter and a boost converter, a full bridge converter and applying the insulation and soft switching system, the output voltage boost stage is carried out for the boost control. The proposed circuit validity was verified through the PSIM simulation and 5kW PV PCS Prototype and experiments.
Face detection using AdaBoost algorithm is capable of processing images rapidly while having high detection rates. It seemed to be the fastest and the most robust and it is still today. Many improvements or extensions of this method have been proposed. However, previous approaches only deal with upright faces. They suffer from limited discriminant capability for rotated faces as these methods apply the same features for both upright and rotated faces. To solve this problem, it is necessary that we rotate input images or make independently trained detectors. However, this can be slow and can require a lot of training data, since each classifier requires the computation of many different image features. This paper proposes a robust algorithm for finding rotated faces within an image. It reduces the computational and sample complexity, by finding common features that can be shared across the classes. And it will be able to apply with multi-class object detection.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제13권1호
/
pp.151-165
/
2006
It is important to estimate the true misclassification rate of a given classifier when an independent set of test data is not available. Cross-validation and bootstrap are two possible approaches in this case. In related literature bootstrap estimators of the true misclassification rate were asserted to have better performance for small samples than cross-validation estimators. We compare the two estimators empirically when the classification rule is so adaptive to training data that its apparent misclassification rate is close to zero. We confirm that bootstrap estimators have better performance for small samples because of small variance, and we have found a new fact that their bias tends to be significant even for moderate to large samples, in which case cross-validation estimators have better performance with less computation.
'KRS 6330-3256라' standard regulates performance test of insulating transformer for protecting the electronic interlock linkage equipment which is being done by test procedures and methods according to the standard. The balance/unbalance test evaluating the performance of transformer are applied by impulse voltage($l2/200{\mu}s$) but affected by many other factors. Therefore, the review about these is necessary to have the reliability and reappearance of test results. In this paper, we have simulated about several phenomenon appearing in real balance/unbalance test and compared simulated results with real ones. With the basis of these results, the influence to test result of inner and outer factors are investigated and analyzed and established the plan boosting the reliability and reappearance of test results.
Ensemble classification is to utilize multiple classifiers instead of using a single classifier. Recently ensemble classifiers have attracted much attention in data mining community. Ensemble learning techniques has been proved to be very useful for improving the prediction accuracy. Bagging, boosting and random subspace are the most popular ensemble methods. In random subspace, each base classifier is trained on a randomly chosen feature subspace of the original feature space. The outputs of different base classifiers are aggregated together usually by a simple majority vote. In this study, we applied the random subspace method to the bankruptcy problem. Moreover, we proposed a method for optimizing the random subspace ensemble. The genetic algorithm was used to optimize classifier subset of random subspace ensemble for bankruptcy prediction. This paper applied the proposed genetic algorithm based random subspace ensemble model to the bankruptcy prediction problem using a real data set and compared it with other models. Experimental results showed the proposed model outperformed the other models.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.