CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.
The problems in back-propagation(BP) generally are learning speed and misclassification due to lacal minimum. In this paper, to solve these problems, the classical modified methods of BP are reviewed and an extension of the BP to compensate the sigmoide-prime function around the extremity where the actual output of a unit is close to zero or one is proposed. The proposed method is not onlu faster than the conventional methods in learning speed but has an advantage of setting variables easily because it shows good classification results over the vast and uncharted space about the variations of learning rate, etc.. And it is simple for hardware implementation.
본 논문에서는 제어대상의 사전정보가 미지인 경우의 동정 및 제어를 위하여 직교함수 신경회로망을 제안한다. 제안하는 직교함수 신경회로망은 은닉층 앞에 버퍼층을 사용하고 은닉층에는 시그모이드 함수와 시그모이드 함수의 도함수로 유도한 RBF를 이용한 직교함수를 사용하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 Narendra 모델의 동정 시뮬레이션에 의해 동정능력을 검토하였다. 또한, 제어 시스템을 구성하고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 유용성을 확인하였다.
Autonomous vehicles are divided into an upper controller that calculates control value through cognitive judgment and a lower controller that appropriately transmits its control value to an actuator. Here, the longitudinal control in a lower controller has a problem as the road slopes due to the property of the Acceleration sensor to output the acceleration as the slope of the device. Therefore, in this paper, a sigmoid function is proposed to determine the slope to compensate for this problem. Through the experiment, Checked performance by comparing the existing table model with the proposed model.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.818-827
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2008
In this paper, we propose a new noise estimation and reduction algorithm for stationary and nonstationary noisy environments. This approach uses an algorithm that classifies the speech and noise signal contributions in time-frequency bins. It relies on the ratio of the normalized standard deviation of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its average. If the ratio is greater than an adaptive estimator, speech is considered to be present. The propose method uses an auto control parameter for an adaptive estimator to work well in highly nonstationary noisy environments. The auto control parameter is controlled by a linear function using a posteriori signal to noise ratio(SNR) according to the increase or the decrease of the noise level. The estimated clean speech power spectrum is obtained by a modified gain function and the updated noisy power spectrum of the time-frequency bin. This new algorithm has the advantages of much more simplicity and light computational load for estimating the stationary and nonstationary noise environments. The proposed algorithm is superior to conventional methods. To evaluate the algorithm's performance, we test it using the NOIZEUS database, and use the segment signal-to-noise ratio(SNR) and ITU-T P.835 as evaluation criteria.
Purpose: The Oral-anal Transit Test (OTT) is a simple method of obtaining information about colonic transit. We aim to assess the correlation of OTT with the neuromuscular integrity of the colon determined by colonic manometry (CM). Methods: All patients who had OTT followed by CM were evaluated. Less than 6 of 24 markers remaining on OTT was considered normal. CM was performed per previously published guidelines. A normal CM was defined as at least one High Amplitude Propagating Contraction progressing from the most proximal sensor through the sigmoid colon. Results: A total of 34 patients underwent both OTT and CM (44% male, age 4-18 years, mean 11.5 years, 97% functional constipation +/- soiling, Hirschsprung's Disease). Of normal and abnormal OTT patients, 85.7% (6/7) and 18.5% (5/27) respectively had normal CM. When all markers progressed to at least the sigmoid colon, this was 100% predictive against colonic inertia. Greater than 50% of patients with manometric isolated sigmoid dysfunction had markers proximal to the recto-sigmoid. Conclusion: OTT and CM are both valuable studies that assess different aspects of colonic function. OTT can be used as a screening test to rule out colonic inertia. However, the most proximal extent of remaining markers does not predict the anatomical extent of the manometric abnormality, particularly in isolated sigmoid dysfunction.
구조물에 작용하는 토압의 방향과 장기변위상태변화를 직관적으로 파악하기 위해 수평, 수직방향의 변위 데이터를 시그모이드 함수를 이용하여 가공하고 각각 좌표계의 한 축으로 하여 변위좌표계 시스템을 설정하였다. 이러한 변위좌표계에 변위상태(압축 또는 팽창) 구분영역과 관리단계 구분영역 설정하여 각 계측지점의 변위상태와 관리단계를 직관적으로 확인할 수 있었다. 관측점을 연속적으로 나타내어 변위경로를 나타내었으며, 변위경로를 통해 변위이력, 변위추세, 지반에 작용하는 응력방향 등을 알 수 있었다. 흙막이 가시설의 실계측데이터 분석 결과 모든 계측지점에서 응력해방 방향으로 변위가 일어났으며, 정상관리상태에 위치하였다. 또한 공간적 상관성이 높은 계측지점 간 거동은 비슷한 거동추세를 보였으며, 공간적 상관성이 낮은 계측지점 간에는 상이한 거동 추세를 보였다. 공간적으로 연속되어 분포하는 지표침하데이터를 변위좌표계를 이용하여 전조현상과 거동영역에 대한 상관성 분석을 수행하면 파괴시간, 영역 예측이 가능 할 것으로 판단된다.
Objective : To explore and analyze the influencing factors of facial nerve function retainment after microsurgery resection of acoustic neurinoma. Methods : Retrospective analysis of our hospital 105 acoustic neuroma cases from October, 2006 to January 2012, in the group all patients were treated with suboccipital sigmoid sinus approach to acoustic neuroma microsurgery resection. We adopted researching individual patient data, outpatient review and telephone followed up and the House-Brackmann grading system to evaluate and analyze the facial nerve function. Results : Among 105 patients in this study group, complete surgical resection rate was 80.9% (85/105), subtotal resection rate was 14.3% (15/105), and partial resection rate 4.8% (5/105). The rate of facial nerve retainment on neuroanatomy was 95.3% (100/105) and the mortality rate was 2.1% (2/105). Facial nerve function when the patient is discharged from the hospital, also known as immediate facial nerve function which was graded in House-Brackmann : excellent facial nerve function (House-Brackmann I-II level) cases accounted for 75.2% (79/105), facial nerve function III-IV level cases accounted for 22.9% (24/105), and V-VI cases accounted for 1.9% (2/105). Patients were followed up for more than one year, with excellent facial nerve function retention rate (H-B I-II level) was 74.4% (58/78). Conclusion : Acoustic neuroma patients after surgery, the long-term (${\geq}1year$) facial nerve function excellent retaining rate was closely related with surgical proficiency, post-operative immediate facial nerve function, diameter of tumor and whether to use electrophysiological monitoring techniques; while there was no significant correlation with the patient's age, surgical approach, whether to stripping the internal auditory canal, whether there was cystic degeneration, tumor recurrence, whether to merge with obstructive hydrocephalus and the length of the duration of symptoms.
본 논문에서는 시그모이드 함수와 방사형 기저 함수 모두를 생성시킬 수 있는 특별한 은닉층 노드를 갖는 투영신경회로망에 대하여 알아롭고 그것을 훈련시키기 위한 진화 학습 기법을 제시한다. 제시된 기법은 신경회로망의 매개변수와 연결 가충치뿐만 아니라, 어떤 목적함수를 나타내기 위한 최적의 은닉층 노드개수 또한 구조 최적화를 위한 진화연산자를 통해 찾아낸다. 각각의 은닉층 노드의 역할은 진화를 거듭하면서 방사형 기저 함수를 나타낼지 시그모이드 함수를 나타낼지 결정된다. 알고리즘을 구현하기 위해서 투영신경회로망은 연결 고리 리스트 자료구조로 나타내었다. 모의 실험에서 기존으 오차역전파에 의한 학습과 구조 성장 방식보다 적은 노드로 투영신경회로망을 훈련시킬 수 있음을 볼수 있다.
Iris recognition system is the one of the most reliable biometries recognition system. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transformed into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using a sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compared pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the server by the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the database. The process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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