We propose a network traffic prediction model based on linear and nonlinear model combination. Network traffic is modeled by an autoregressive moving average model, and the error between the measured and predicted network traffic values is obtained. Then, an echo state network is used to fit the prediction error with nonlinear components. In addition, an improved slime mold algorithm is proposed for reservoir parameter optimization of the echo state network, further improving the regression performance. The predictions of the linear (autoregressive moving average) and nonlinear (echo state network) models are added to obtain the final prediction. Compared with other prediction models, test results on two network traffic datasets from mobile and fixed networks show that the proposed prediction model has a smaller error and difference measures. In addition, the coefficient of determination and index of agreement is close to 1, indicating a better data fitting performance. Although the proposed prediction model has a slight increase in time complexity for training and prediction compared with some models, it shows practical applicability.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06c
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pp.395-398
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1994
In this paper the word recognition using sub-model based Hidden Markov Model was studied. Phoneme models were composed of 61 phonemes in therms of Korean language pronunciation characteristic. Using this, word model was maded by serial concatenation. But, in case of this phoneme concatenation, the second and the third phoneme of syllable are overlapped in distribution at the same time. So considering this, the method that combines the second and the third phoneme to one model was proposed. And to prevent the increase in number of model, similar phonemes were combined to one, and finially, 57 models were created. In experiment proper model structure of sub-model was searched for, and recognition results were compared. So similar recognition results were maded, and overall recognition rates were increased in case of using parameter tying method.
A SCCRS (Speech and Character Combined Recognition System) is developed for working on mobile devices such as PDA (Personal Digital Assistants). In SCCRS, the feature extraction is separately carried out for speech and for hand-written character, but the recognition is performed in a common engine. The recognition engine employs essentially CHMM (Continuous Hidden Markov Model), which consists of variable parameter topology in order to minimize the number of model parameters and to reduce recognition time. For generating contort independent variable parameter model, we propose the SSMS(Successive State and Mixture Splitting), which gives appropriate numbers of mixture and of states through splitting in mixture domain and in time domain. The recognition results show that the proposed SSMS method can reduce the total number of GOPDD (Gaussian Output Probability Density Distribution) up to 40.0% compared to the conventional method with fixed parameter model, at the same recognition performance in speech recognition system.
The height and speed of the shock wave are critical data in flood-control operations or in the design of channel walls and bridges along rivers with high flow velocities. Therefore, a numerical model is needed for simulating flow discontinuity over a wide range of conditions. In this study, a governing equation. As a Riemann solver Roe(1981)'s one is used. The model employs the modified MUSCL for handling the unstructured grids in this research. this model that adopts the explicit tradditional twl dimmensional dam break problems, two hydraulic dam break model is simulations, and a steady state simulation in a curved channel. Conclusions of this research are as follows : 1) the finite volume method can be combined with the Godonov-type method that is useful for modeling shocks. Hence, the finite volume method is suitable for modeling shocks. 2) The finite volume model combined with the modified MUSCL is successful in modeling shock. Therefore, modified MUSCL is proved to be valid.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.4
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pp.221-228
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2023
Physical and mental changes caused by emotions can affect various behaviors, such as driving or learning behavior. Therefore, recognizing these emotions is a very important task because it can be used in various industries, such as recognizing and controlling dangerous emotions while driving. In this paper, we attempted to solve the emotion recognition task by implementing a multimodal model that recognizes emotions using both audio and video data from different domains. After extracting voice from video data using RAVDESS data, features of voice data are extracted through a model using 2D-CNN. In addition, the video data features are extracted using a slowfast feature extractor. And the information contained in the audio and video data, which have different domains, are combined into one feature that contains all the information. Afterwards, emotion recognition is performed using the combined features. Lastly, we evaluate the conventional methods that how to combine results from models and how to vote two model's results and a method of unifying the domain through feature extraction, then combining the features and performing classification using a classifier.
Statement of problems: Stress analysis on implant components of the combined screw- and cement-retained implant prosthesis has not investigated yet. Purpose: The purpose of this study was to assess the load distribution characteristics of implant prostheses with the different prosthodontic retention types, such as cement-type, screw-type and combined type by using 3-dimensional finite element analysis. Material and methods: A 3-dimensional finite element model was created in which two SS II implants (Osstem Co. Ltd.) were placed in the areas of the first premolar and the first molar in the mandible, and three-unit fixed partial dentures with four different retention types were fabricated on the two SS II implants. Model 1 was a cement-retained implant restoration made on two cement-retained type abutments (Comocta abutment; Osstem Co. Ltd.), and Model 2 was a screw-retained implant restoration made on the screw-retained type abutments (Octa abutment; Osstem Co. Ltd.). Model 3 was a combined type implant restoration made on the cement-retained type abutment (Comocta abutment) for the first molar and the screw-retained type abutment (Octa abutment) for the first premolar. Lastly, Model 4 was a combined type implant restoration made on the screw-retained type abutment (Octa abutment) for the first molar and the cement-retained type abutment (Comocta abutment) for the first premolar. Average masticatory force was applied on the central fossa in a vertical direction, and on the buccal cusp in a vertical and oblique direction for each model. Von-Mises stress patterns on alveolar bone, implant body, abutment, abutment screw, and prosthetic screw around implant prostheses were evaluated through 3-dimensional finite element analysis. Results: Model 2 showed the lowest von Mises stress. In all models, the von Mises stress distribution of cortical bone, cancellous bone and implant body showed the similar pattern. Regardless of loading conditions and type of abutment system, the stress of bone was concentrated on the cortical bone. The von-Mises stress on abutment, abutment screw, and prosthetic screw showed the lower values for the screw-retained type abutment than for the cement-retained type abutment regardless of the model type. There was little reciprocal effect of the abutment system between the molar and the premolar position. For all models, buccal cusp oblique loading caused the largest stress, followed by buccal cusp vertical loading and center vertical loading. Conclusion: Within the limitation of the FEA study, the combined type implant prosthesis did not demonstrate more stress around implant components than the cement type implant prosthesis. Under the assumption of ideal passive fit, the screw-type implant prosthesis showed the east stress around implant components.
The deposition of sewer solids during dry weather in combined sewer systems results in a loss of flow capacity that may restrict flow and cause a local flooding and enhanced solids deposition. In order to solve these problems and to manage sewer systems efficiently, development of estimation equations for solid sediments In sewer systems is needed. However, estimation of solid sediments has performed using specific methods such as computer model before the development of estimation equations. In this study, solid sediments in sewer systems were estimated using MOUSE model for Gunja drainage basin in Korea and the estimated results were verified using estimation equations developed by the U.S. Environmental Protection Agency. As results, the estimated values using MOUSE model are smaller than that of equations developed in 1977 but greater than that of equations developed in 1984. Although the comparison between simulated and measured solid deposition is difficult due to the absent of measurement data, the estimated values using MOUSE model is reliable and can be used to develop estimation equations for solid sediment in Gunja drainage basin.
얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.
Seo, Kyo-Young;Heo, Sun-Kyung;Bae, Dong-Ho;Oh, Deog-Hwan;Ha, Sang-Do
Food Science and Biotechnology
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v.17
no.3
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pp.642-650
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2008
A mathematical model was developed for predicting the growth rate of Enterobacter sakazakii in tryptic soy broth medium as a function of the combined effects of temperature (5, 10, 20, 30, and $40^{\circ}C$), pH (4, 5, 6, 7, 8, 9, and 10), and the NaCl concentration (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, and 10%). With all experimental variables, the primary models showed a good fit ($R^2=0.8965$ to 0.9994) to a modified Gompertz equation to obtain growth rates. The secondary model was 'In specific growth $rate=-0.38116+(0.01281^*Temp)+(0.07993^*pH)+(0.00618^*NaCl)+(-0.00018^*Temp^2)+(-0.00551^*pH^2)+(-0.00093^*NaCl^2)+(0.00013^*Temp*pH)+(-0.00038^*Temp*NaCl)+(-0.00023^*pH^*NaCl)$'. This model is thought to be appropriate for predicting growth rates on the basis of a correlation coefficient (r) 0.9579, a coefficient of determination ($R^2$) 0.91, a mean square error 0.026, a bias factor 1.03, and an accuracy factor 1.13. Our secondary model provided reliable predictions of growth rates for E. sakazakii in broth with the combined effects of temperature, NaCl concentration, and pH.
This study attempts to show an example of developing and applying thermal hydraulic simulation model for Aircraft-EHA. The overview of research procedure is as in the following. First, The unit hydraulic simulation model, which reflects physical quantity answering engineer's purpose is developed. Second, The unit hydraulic simulation model is combined, and then branched out to EHA hydraulic model. Third, a simulation model including flow thermal is developed, and then oil temperature rise time according to 'initial temperature and load' is examined. Finally, the master graph that can be used for designing EHA combined with thermal hydraulic analysis results in several cases is compiled, and suggested. AMESim, commercial software, is used through whole procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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