Monitoring fetal growth in utero is crucial to anomaly diagnosis. However, current computer-vision models struggle to accurately assess the key metrics (i.e., head circumference and occipitofrontal and biparietal diameters) from ultrasound images, largely owing to a lack of training data. Mitigation usually entails image augmentation (e.g., flipping, rotating, scaling, and translating). Nevertheless, the accuracy of our task remains insufficient. Hence, we offer a U-Net fetal head measurement tool that leverages a hybrid Dice and binary cross-entropy loss to compute the similarity between actual and predicted segmented regions. Ellipse-fitted two-dimensional ultrasound images acquired from the HC18 dataset are input, and their lower feature layers are reused for efficiency. During regression, a novel region of interest pooling layer extracts elliptical feature maps, and during segmentation, feature pyramids fuse field-layer data with a new scale attention method to reduce noise. Performance is measured by Dice similarity, mean pixel accuracy, and mean intersection-over-union, giving 97.90%, 99.18%, and 97.81% scores, respectively, which match or outperform the best U-Net models.
비용절감을 위해 제한된 서버 워크로드를 통합하는 것은 데이터센터의 효율성에 중요하다. 하지만 더 많은 워크로드가 하나의 서버에 통합되면서, 워크로드들의 성능이 제한된 공유 자원에 대한 경합으로 인해 감소될 수 있다. 이러한 성능감소를 줄이기 위해서 공유자원에 대한 경합을 줄이는 스케줄이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 공유자원, 특히 메모리 서브시스템에 대해서 경합을 줄일 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반의 메모리 인지 쓰레드 스케줄링 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 메모리 자원에 대한 경합을 줄이기 위해서, 메모리 자원에 대한 접근을 제한하는 방식으로 두 가지 방법을 사용한다. 메모리 인텐시브 쓰레드를 제한된 코어에서 수행하고, 메모리 인텐시브 쓰레드가 수행되는 코어의 주파수를 낮추어 경합을 완화한다. 제안한 알고리즘을 적용하여 쓰레드 스케줄링 시, 리눅스의 CFS(Completely Fair Scheduler) 대비 최대 43%의 성능향상을 이루고 파워소모를 38% 줄일 수 있었다.
최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다.
Background: This study aimed to identify the present level and needs of clinical dental hygienists and to present the Borich needs assessment and the locus for focus model as integrated priorities. Methods: The participants of this study were dental hygienists working in dental clinics (hospitals). The final data of the 194 participants were analyzed using frequency analysis and a paired sample t-test. To analyze the need for clinical dental hygienists to perform work, the Borich priority determination formula was used. The x-y plane consisting of four quadrants was used to analyze the need using the locus for focus model, which helps to determine the priority while showing visual effects. Results: "Scaling" was the highest required level for clinical dental hygienists, and "panorama taking" was the highest present level. The priorities of educational needs were systematically and visually derived from dental hygienists who were currently working through the Borich needs assessment and the locus for focus model for each task performed in the clinical field. Through the priorities of these two models, a total of 13 items appeared in the common high-level area; "oral health care (disability)," "oral health care (systemic disease)," "applying a rubber dam," "professional mechanical tooth cleaning," "root planing," "taking vital signs," "medication counseling," "wire cutting," "removing cement after removing band/bracket," "delivering bracket," "preparing mini-screw implantation," "dental insurance claim," and "patient reception." Conclusion: Based on the results, the department of dental hygiene should maintain and improve the standardized clinical practice curriculum and clinical dental hygienists' practical skills and contribute to the realization of the legal scope of dental hygienists, reflecting the requirements of clinical fields.
본 논문에서는 대화체 음성에 대한 음성 인식의 성능을 향상시키기 위한 방법으로, 고속 발화음에 대해 강인한 음성 인식 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 입력된 음성의 속도를 정량화하여 나타내기 위한 부가적인 음성 인식 과정이 필요치 않으며, 특정 대역내의 에너지 분포를 이용하여 모음 구간을 판정하고, 단위 시간당 모음의 개수를 구하여 음성의 속도를 측정하였다. 빠른 발성음에 대한 음성 인식의 성능을 향상시키기 위해, 기존의 방법은 표준 음소 길이와 측정된 음소 길이간의 비율을 이용하여 특징 벡터를 시간축으로 확장하였다. 제안된 방법에서는 발성 속도에 따라 음성을 분류하고, 분류된 음성에 대해 서로 다른 시간축 확장 비율을 정하도록 하였다. 여기서 분류에 필요한 문턱치들과 시간축 확장 비율들은 최대 우도 방법을 이용하여 구하였다. 10자리 이동 전화 번호에 대한 음성 인식의 실험 결과, 제안된 기법에 의해 전체적으로 $17.8\%$ 오류율이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
배터리 기반의 실시간 내장형 시스템에서는 실시간성을 만족시키기 위한 고속의 성능뿐만 아니라 배터리의 수명을 늘리기 위한 높은 에너지 효율이 요구된다. 실시간 동적전압조정(Real-Time Dynamic Voltage Scaling : RT-DVS)은 이러한 두 가지 요구사항을 만족시키기 위한 핵심기술이다. 본 논문에서는 ccEDF에 기반한 고 효율의 동적전압조정 알고리듬인 EccEDF를 제안한다. EccEDF는 ccEDF의 최대 장점중 하나인 구조적 단순성을 유지하면서 ccEDF 알고리듬의 보수성에 의해 간과된 소요시간(elapsed time)을 고려하여 태스크의 종료시 슬랙에 의해 절감될 수 있는 최대 이용률을 정확하게 계산할 수 있는 알고리듬이다. 절감될 수 있는 최대 이용률은 조기종료 시점에서 잔여수행시간($C_i-cc_i$)을 잔여시간($P_i-E_i$)으로 나누어 계산할 수 있으며, 플루이드 스케줄링 모델을 이용하여 이를 증명한다. 또한 인텔사의 동적전압조정 프로세서 중 초기 모델인 PXA250과 0.28V에서 1.2V까지 폭넓은 동적전압조정 능력을 가진 최신 IA-32 프로세서의 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 실제 응용에서도 EccEDF가 ccEDF 보다 우수함을 입증한다.
볼런티어 컴퓨팅(Volunteer Computing)은 많은 노드들의 유휴자원을 이용하여 연산을 수행하는 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 볼런티어 컴퓨팅 수행을 위해 운영하는 클라이언트 어플리케이션은 사용자의 설정 정보에 의해 동작 방식이 결정된다. 이상적인 동작을 위해서는 시스템 특징과 다른 어플리케이션의 동작 방식에 최적화된 설정이 요구된다. 본 연구에서는 유휴 자원 정보를 주기적으로 CPU와 GPU의 사용 비율을 분석하고 최적화된 옵션을 정해 동적으로 적용하는 관리자를 개발하였다. 또한 CPU 자원의 높은 활용도를 위해 태스크 스케일링을 진행하고 CPU코어를 주기적으로 재 할당 하여 CPU자원이 균등하게 사용되게 하였다. 제시하는 기법을 통해 기존의 볼런티어 컴퓨팅보다 높은 태스크 연산 능력을 보였으며 성능간섭 또한 최소화 시켰다. 볼런티어 컴퓨팅을 진행하는데 있어 볼런티어들이 더 높은 컴퓨팅 자원을 제공할 수 있게 될 것으로 예상한다.
본 연구는 음성장애 청지각적 평가인 EAI(등간척도)와 VAS(시각적 아날로그 척도)의 차이점, 각 평가방법에 대한 평가자 자가-신뢰도(confidence rating)을 알아보았다. 30명의 언어병리전공 학생들이 음성장애로 진단받은 화자(N=25)의 발성과 읽기 샘플을 듣고 EAI는 7점 척도, VAS는 0-10cm의 직선에 음성장애 정도를 표시했고, 판단에 대한 자가 신뢰도 점수는 7점 척도로 실시했다. 음성장애 정도에 대한 판단의 준거가 제시되는 상황(조건 1)과 그렇지 않은 상황(조건 2)에서 모음 연장발성과 읽기 과제에 대해 각각 실시했다. 연구 결과, 발성이나 읽기과제에서 모두 동일하게 모두 VAS평가 점수가 높게 산출되었고, 통계적으로 유의하였다. 그 외 조건 1의 읽기과제와 조건 2의 발성과제에 대한 EAI와 VAS평가 점수 간에는 차이가 없었다. 이러한 결과는 음성장애 화자들의 발화 과제와 청지각적 평가유형이 청취자들의 지각적인 판단에 영향을 미칠 수 있으며, 이에 대한 보다 집중된 임상 연구가 계속되어야 할 것을 시사한다.
In mobile device's user interface, menu organization is very important as well as menu structure because small display of mobile device. Menu items should be organized based on user knowledge structure to design user-centered interface. Traditionally, MDS (Multidimensional Scaling) have been most often used to expose users' perceived organization of menu items. But, information that MDS reveals is just relative spatial location of concepts and not relevant to concepts connection. Unlike MDS, Trajectory Mapping explicitly finds users' cognitive links between perceived concepts. This study proposes a Trajectory Mapping technique for eliciting knowledge structure, especially a set of cognitive pathways linking menu items, from end user. With twelve participants, MDS and Trajectory Mapping were conducted using cellular phone's menu items. And user knowledge structure was analyzed through Visual Concept Map that combination of results of MDS and Trajectory Mapping. After then, menu items were organized according to users' perceived organization. Empirical usability test was also conducted. The results of usability test showed that usability, in terms of task performance time, number of errors, and satisfaction, for newly organized interface was significantly improved compare to original interface. The methodology of this study is expected to be applicable to design a user-centered interface. In other words, Trajectory Mapping technique can be used as a design tool of user interface for imposing user knowledge structure on the interface.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.50-58
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2013
Estimating a driver's head pose is an important task in driver-assistance systems because it can provide information about where a driver is looking, thereby giving useful cues about the status of the driver (i.e., paying proper attention, fatigued, etc.). This study proposes a system for estimating the head pose using monocular images, which includes a novel use of backprojection. The system can use a single image to estimate a driver's head pose at a particular time stamp, or an image sequence to support the analysis of a driver's status. Using our proposed system, we compared two previous pose estimation approaches. We introduced an approach for providing ground-truth reference data using a mannequin model. Our experimental results demonstrate that the proposed system provides relatively accurate estimations of the yaw, tilt, and roll angle. The results also show that one of the pose estimation approaches (perspective-n-point, PnP) provided a consistently better estimate compared to the other (pose from orthography and scaling with iterations, POSIT) using our proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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