Although several methods have been used to assess the pain levels, few practical methods for classifying presence or absence of the pain using pattern classifiers have been suggested. The aim of this study is to design an pattern classifier that classifies the presence or absence of the pain using electrocardiogram (ECG). We measured the ECG signal from 10 subjects with the painless state and the pain state(Induced by mechanical stimulation). The 10 features of heart rate variability (HRV) were extracted from ECG - MeanRRI, SDNN, rMSSD, NN50, pNN50 in the time domain; VLF, LF, HF, Total Power, LF/HF in the frequency domain; and we used the features as input vector of the pattern classifier's artificial neural network (ANN) / support vector machine (SVM) for classifying the presence or absence of the pain. The study results showed that the classifiers using ANN / SVM could classify the presence or absence of the pain with accuracies of 81.58% / 81.84%. The proposed classifiers can be applied to the objective assessment of pain level.
본 논문은 퍼지제어기를 이용한 엘리베이터용 표면 부착형 영구자석 동기전동기의 벡터제어기법에 관하여 기술한다. PI제어기를 속도제어기로 사용하는 기존의 엘리베이터 시스템은 기계적 공진 때문에 게인값을 높은 값으로 선정하지 못하여 시스템의 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해 속도제어기에 가속도 피드백 루프를 추가하는 방법이 제안되었지만, 제어기의 구현을 위해 파라미터 정보가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 속도제어기에 기존의 PI제어기 대신 퍼지제어기를 적용하여 벡터제어기법을 구현하였다. 퍼지제어기의 성능을 검증하기 위해 무부하 및 부하조건에서 시뮬레이션과 실험을 실시하여 PI제어기와 비교하였다.
에드 혹 네트워크에 사용되는 라우팅 프로토콜인 AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector)는 ERS(Expanding Ring Search) 알고리즘으로 경로설정 과정에서의 라우팅 패킷 재전송을 제어한다. 그러나 기존의 ERS는 라우팅 패킷 재전송의 기준이 되는 NTT(Node Traversal Time) 계산에 이동성이 높은 네트워크 상황을 적절하게 반영하지 못한다. 본 논문은 NTT 계산에 RREP(Route Reply) 패킷을 사용하고 출발지 노드와의 인접도에 따라 각 노드의 NTT에 가중치를 달리 적용함으로써 라우팅 패킷의 재전송률을 낮추는 방법을 제안하고 ns2를 이용하여 기존의 ERS와 성능을 비교한다.
비디오 감시를 위한 움직이는 객체의 검출은 매우 중요하다. 많은 환경에서 움직임은 관심 있는 움직임과 관심없는 움직임으로 나눌 수 있다. 관심 있는 움직임을 갖는 연구는 이미 많은 논의가 있어 왔다. 이 논문에서, 우리는 최신의 MPEG-4 EPZS 알고리즘을 이용한 움직임 벡터로부터 많은 움직임을 갖는 블록 영상을 구한 뒤, 시간에 대한 가중치를 부여한 차 영상과의 결합에 의한 복합적인 환경에서의 현저한 움직임 검출 방법을 제안한다. 우리의 방법은 기존의 배경 차 방법과 비교하여 눈에 띄게 좋은 결과영상을 얻을 수 있었다. 제안된 검출 방법은 다른 움직임의 간섭이 있는 복잡한 환경에서의 객체검출에 매우 효과적이다.
Rahman, A. B. M. Salman;Lee, MyeongBae;Venkatesan, Saravanakumar;Lim, JongHyun;Shin, ChangSun
스마트미디어저널
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제11권5호
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pp.38-47
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2022
Honey is one of the most significant ingredients in conventional food production in different regions of the world. Honey is commonly used as an ingredient in ethnic food. Beekeeping is performed in various locations as part of the local food culture and an occupation related to pollinator production. It is important to conduct beekeeping so that it generates food culture and helps regulate the regional environment in an integrated manner in preserving and improving local food culture. This study analyzes different types of environmental factors of a smart bee farm. The major goal of this study is to determine the best prediction model between the linear regression model (LM) and the support vector regression model (SVR) based on the environmental factors of a smart bee farm. The performance of prediction models is measured by R2 value, root mean squared error (RMSE), and mean absolute error (MAE). From all analysis reports, the best prediction model is the support vector regression model (SVR) with a low coefficient of variation, and the R2 values for Farm inside temperature, bee box inside temperature, and Farm inside humidity are 0.97, 0.96, and 0.44.
In an early paper Skumanich suggested the existence of a scaling law relating the mean sunspot magnetic field with the square-root of the photospheric pressure. This was derived from an analysis of a variety of theoretical spot models including those by Yun (1968). These were based on the Schliiter-Temesvary (S- T) similarity assumption. To answer criticisms that such modeling may have unphysical (non-axial maxima) solutions, the S-T model was revisited, Moon et al. (1998), with an improved vector potential function. We consider here the consequences of this work for the scaling relation. We show that by dimensionalizing the lateral force balance equation for the S- T model one finds that a single parameter enters as a characteristic value of the solution. This parameter yields Skumanich's scaling directly. Using an observed universal flux-radius relation for dark solar magnetic features (spots and pores) for comparison, we find good to fair agreement with Yun's characteristic value, however the Moon et al. values deviate significantly.
Park, Jun-Seok;Kim, Young-Tae;Kim, Sun-Hyeong;Lim, Jae-Bong;Cho, Hong-Goo
Journal of electromagnetic engineering and science
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제3권2호
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pp.126-132
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2003
In this paper, a coupled-line type waveguide bandpass filter is newly proposed. The proposed bandpass filter configuration consists of magnetically coupled waveguide cavities. In order to show the background of the proposed waveguide bandpass filter, the general coupled line TEM bandpass filter theory, which means the coupled line filter with arbitrary coupled line length and impedance level, will be briefly introduced. Calculations for the even- and odd-mode wave impedance of a coupled line waveguide structure are achieved based on the normalized impedance concept for a broad-side coupled waveguides by using vector finite element method(VFEM) calculation. Measured result of an implemented coupled-line type waveguide filter is presented.
This paper formulates a yaw angle determination algorithm for earth-point satellite. The algorithm based on vector observation, is implemented with the limited vector measurements. The proposed algorithm doesn't require gyro measurement data but magnetic sensor measurement data. In order to confirm the usefulness of the proposed method, we investigate the simulated telemetry data of the KOMPSAT-2, a satellite that is scheduled to be launched into a 685km altitude sun synchronous circular orbit in 2005.
Genetic algorithm is well known as a stochastic searching method. In this paper, a modified genetic algorithm using 'Suppor Vector Machines (SVM)' is proposed. SVM is used to reduce the number of calling the objective function which in turn accelerate the searching speed compared to the conventional GA.
Genetic algorithm is well known for stochastic searching method in imitating natural phenomena. In recent times, studies have been conducted in improving conventional evolutionary computation speed and promoting precision. This paper presents an approach to optimize PID controller gains with the application of modified Genetic Algorithm using Support Vector Machine (SVMGA). That is, we aim to explore optimum parameters of PID controller using SVMGA. Simulation results are given to compare to those of tuning methods, based on Simple Genetic Algorithm and Ziegler-Nicholas tuning method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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