• 제목/요약/키워드: Dynamic Feature

검색결과 669건 처리시간 0.021초

태그수추정에 기반한 동적 프레임 크기 할당 기법 (Dynamic Frame Size Allocation Scheme based on Estimated Number of Tags)

  • 임인택
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제13권3호
    • /
    • pp.469-474
    • /
    • 2009
  • RFID 시스템은 식별되고자하는 사물에 부착된 태그들과 이를 인식하는 리더로 구성된다. 기존의 바코드 시스템과는 달리, 태그와 리더간에 접촉이 없이도 저장된 정보를 읽을 수 있는 특징이 있다. 이러한 비접촉 특성으로 인하여 RFID 기술은 다양한 응용 분야에서 바코드를 대신할 기술이 될 것이다. 13.56MHz 대역을 사용하는 대부분의 RFID 시스템은 리더 의 식별 영역에 있는 다중 태그를 식별하기 위하여 FSA 알고리즘을 사용한다. FSA 알고리즘인 경우, 식별 영역내에 있는 태그의 수와 프레임의 크기에 따라 태그식별 지연 시간과 시스템 효율이 크게 변화한다. 본 논문에서는 이러한 RFID 시스템에서 태그의 수를 추정하고, 추정한 태그의 수를 기반으로 프레임 크기를 동적으로 할당하는 기법을 제안한다.

MFCC-HMM-GMM을 이용한 근전도(EMG)신호 패턴인식의 성능 개선 (Performance Improvement of EMG-Pattern Recognition Using MFCC-HMM-GMM)

  • 최흥호;김정호;권장우
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
    • /
    • 제27권5호
    • /
    • pp.237-244
    • /
    • 2006
  • This study proposes an approach to the performance improvement of EMG(Electromyogram) pattern recognition. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)'s approach is molded after the characteristics of the human hearing organ. While it supplies the most typical feature in frequency domain, it should be reorganized to detect the features in EMG signal. And the dynamic aspects of EMG are important for a task, such as a continuous prosthetic control or various time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most approaches. Thus, this paper proposes reorganized MFCC and HMM-GMM, which is adaptable for the dynamic features of the signal. Moreover, it requires an analysis on the most suitable system setting fur EMG pattern recognition. To meet the requirement, this study balanced the recognition-rate against the error-rates produced by the various settings when loaming based on the EMG data for each motion.

Adaptive Reconstruction of Harmonic Time Series Using Point-Jacobian Iteration MAP Estimation and Dynamic Compositing: Simulation Study

  • Lee, Sang-Hoon
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제24권1호
    • /
    • pp.79-89
    • /
    • 2008
  • Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.

미세아교세포의 진동 거동의 연구 (Oscillatory behavior of microglial cells)

  • 박은영;조영빈;고웅현;박진성;신현정
    • 한국가시화정보학회지
    • /
    • 제19권1호
    • /
    • pp.74-80
    • /
    • 2021
  • Cells regulate their shapes and motility by sensing the cues from the internal and external microenvironment. Under different circumstances, microglia, the brain resident immune cells, undergo dynamic phenotypic changes, one of which is a remarkable periodic oscillatory migration in vitro. However, very little is known about the kinematic and dynamic perspectives of this oscillatory behavior. In this study, we tracked the changes in cell morphology and nuclear displacement, and visualized the forces using traction force microscopy (TFM). By correlation analyses, we confirmed that the lamellipodia formation preceded the nuclear translocation. Moreover, traction, developed following lamellipodia formation, was found to be localized and fluctuated at two ends of the oscillating cells. Taken together, our results imply that oscillatory microglial cells feature a viscoelastic migration, which will contribute to the field of cell mechanics.

NMR hydrogen exchange study of miR156:miR156* duplexes

  • Kim, Na-Hyun;Choi, Seo-Ree;Jin, Ho-Seong;Seo, Yeo-Jin;Lee, Joon-Hwa
    • 한국자기공명학회논문지
    • /
    • 제23권3호
    • /
    • pp.61-66
    • /
    • 2019
  • RNAs exhibit distinct structural and dynamic features required for proper function. The hydrogen-bonded imino protons of RNAs are a probe of the conformational transition and dynamic feature. MicroRNAs originate from primary transcripts containing hairpin structures. The levels of mature miR156 influence the flowering time of plants. To understand the molecular mechanism of biological function of $miR156:miR156^*$ duplex, we performed hydrogen exchange study on the model RNAs mimicking two phenotypes of $miR156:miR156^*$, $miR156:miR156^*$ (m-miR156a) and $miR156:miR156^*$ (m-miR156g) duplexes. This study found that the internal bulge of m-miR156a destabilized the neighboring base-pairs, whereas the bulge structure of m-miR156g did not affect the thermal stabilities of the neighboring base-pairs.

암의 이질성 분류를 위한 하이브리드 학습 기반 세포 형태 프로파일링 기법 (Hybrid Learning-Based Cell Morphology Profiling Framework for Classifying Cancer Heterogeneity)

  • 민찬홍;정현태;양세정;신현정
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
    • /
    • 제42권5호
    • /
    • pp.232-240
    • /
    • 2021
  • Heterogeneity in cancer is the major obstacle for precision medicine and has become a critical issue in the field of a cancer diagnosis. Many attempts were made to disentangle the complexity by molecular classification. However, multi-dimensional information from dynamic responses of cancer poses fundamental limitations on biomolecular marker-based conventional approaches. Cell morphology, which reflects the physiological state of the cell, can be used to track the temporal behavior of cancer cells conveniently. Here, we first present a hybrid learning-based platform that extracts cell morphology in a time-dependent manner using a deep convolutional neural network to incorporate multivariate data. Feature selection from more than 200 morphological features is conducted, which filters out less significant variables to enhance interpretation. Our platform then performs unsupervised clustering to unveil dynamic behavior patterns hidden from a high-dimensional dataset. As a result, we visualize morphology state-space by two-dimensional embedding as well as representative morphology clusters and trajectories. This cell morphology profiling strategy by hybrid learning enables simplification of the heterogeneous population of cancer.

부도예측을 위한 KNN 앙상블 모형의 동시 최적화 (Investigating Dynamic Mutation Process of Issues Using Unstructured Text Analysis)

  • 민성환
    • 지능정보연구
    • /
    • 제22권1호
    • /
    • pp.139-157
    • /
    • 2016
  • 앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

Recognition of damage pattern and evolution in CFRP cable with a novel bonding anchorage by acoustic emission

  • Wu, Jingyu;Lan, Chengming;Xian, Guijun;Li, Hui
    • Smart Structures and Systems
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.421-433
    • /
    • 2018
  • Carbon fiber reinforced polymer (CFRP) cable has good mechanical properties and corrosion resistance. However, the anchorage of CFRP cable is a big issue due to the anisotropic property of CFRP material. In this article, a high-efficient bonding anchorage with novel configuration is developed for CFRP cables. The acoustic emission (AE) technique is employed to evaluate the performance of anchorage in the fatigue test and post-fatigue ultimate bearing capacity test. The obtained AE signals are analyzed by using a combination of unsupervised K-means clustering and supervised K-nearest neighbor classification (K-NN) for quantifying the performance of the anchorage and damage evolutions. An AE feature vector (including both frequency and energy characteristics of AE signal) for clustering analysis is proposed and the under-sampling approaches are employed to regress the influence of the imbalanced classes distribution in AE dataset for improving clustering quality. The results indicate that four classes exist in AE dataset, which correspond to the shear deformation of potting compound, matrix cracking, fiber-matrix debonding and fiber fracture in CFRP bars. The AE intensity released by the deformation of potting compound is very slight during the whole loading process and no obvious premature damage observed in CFRP bars aroused by anchorage effect at relative low stress level, indicating the anchorage configuration in this study is reliable.

노출 시간이 다른 두 HDR 영상의 융합 기법 (An Image Merging Method for Two High Dynamic Range Images of Different Exposure)

  • 김진헌
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제13권4호
    • /
    • pp.526-534
    • /
    • 2010
  • 본 논문에서는 노출 시간을 달리해 촬영한 두 장의 HDR 사진을 LCD, CRT 같은 LDR 장치에 출력할 수 있도록 융합하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 제안된 기법은 레이디언스 맵을 만들지 않고 직접 입력 영상에 대해 계산된 가중치를 이용해 융합한다. 가중치는 처음에는 화소 단위로 만들어져 추후 가우시안 함수로 혼합된다. 이러한 작업은 급격한 가중치 변화로 발생할 수 있는 스파클 잡음을 방지하고 두 영상 정보의 연결 부분을 부드럽게 만드는데 기여한다. 색상 정보의 융합은 RGB와 이들의 평균값과의 차이를 이용해 두 영상의 색차 정보를 가중평균하여 이루어진다. 본 알고리즘은 두 원본 영상에서 포화되지 않은 부분을 잘 표현하고 포화, 불포화 영역간의 연결이 부드러운 특징이 있다. 제안된 기법은 2장의 사진만을 사용하고 영상에 따라 자동으로 내부 인자를 조절하기 때문에 향후 이중 노출이나 이중 센서 셀을 이용한 HDR 카메라에 내장하여 자동화 처리가 가능한 장점이 있다.

MPEG-21 및 H.264/AVC SVC 기반 동적 비디오 적응 방법 (Dynamic and Interoperable Adaptation of SVC for QoS-Enabled Streaming)

  • 최해철;김재곤
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제12권4호
    • /
    • pp.10-19
    • /
    • 2012
  • 근래의 이종 네트워크 환경에서 비디오를 안정되게 전송하기 위해서는 네트워크 특성, 단말기 성능, 사용자 선호도 등의 소비 환경을 고려한 비디오 적응 방법이 요구되며, 비디오 부호화에서의 스케일러빌러티는 그 요구조건을 만족시키기 위한 좋은 해결책이다. 본 논문에서는 H.264/AVC SVC 스트림을 MPEG-21 디지털 아이템 적응(Digital Item Adaptation, DIA) 도구를 이용하여 네트워크 환경, 단말의 성능, 사용자 선호도에 따라 동적(dynamic)으로 비디오 콘텐츠를 적응시키는 방법을 제안한다. 실험에서는 이종망 네트워크 환경을 모델링하여 대역폭이 최대 62%의 변화가 있는 경우에도 제안한 방법으로 지연이 거의 없이 실시간으로 비트율을 적응할 수 있음을 보인다.