본 논문은 딥러닝 모델이 포함된 TinyML(Tiny Machine Learning)를 초저전력 시스템에 탑재하여, 층간소음 문제를 실시간으로 처리하는 방법을 제시한다. 이 방법이 가능한 이유는 딥러닝 모델 경량화 기술로 인해 컴퓨팅 리소스가 작은 시스템도 자체적으로 추론을 수행 할 수 있기 때문이다. 기존에 층간소음 문제를 해결하기 위해 제시됐던 방법은 센서에서 수집한 데이터를 서버로 보내어 데이터를 분석한 후에 처리하는 방법 이었다. 하지만 이러한 중앙 처리 방법은 구축 비용이 비싸고 복잡하며, 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. 이러한 한계점을 본 논문에서는 TinyML을 사용한 On-Sensor AI(Artificial Intelligent) 로 해결하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 시스템 설치가 간단하고 저비용 이면서 문제를 실시간적으로 처리할 수 있다.
Machine Learning has introduced many solutions in data science, but its application in IoT faces significant challenges, due to the limitations in memory size and processing capability of constrained devices. In this paper we design an automatic gamma radiation detection and identification embedded system that exploits the power of TinyML in a SiPM micro radiation sensor leveraging the Edge Impulse platform. The model is trained using real gamma source data enhanced by software augmentation algorithms. Tests show high accuracy in real time processing. This design has promising applications in general-purpose radiation detection and identification, nuclear safety, medical diagnosis and it is also amenable for deployment in small satellites.
The Internet of Things (IoT) is growing exponentially, with the number of IoT devices multiplying annually. Accordingly, the paradigm is changing from cloud computing to edge computing and even tiny edge computing because of the low latency and cost reduction. Machine learning is also shifting its role from the cloud to edge or tiny edge according to the paradigm shift. However, the fragmented and resource-constrained features of IoT devices have limited the development of artificial intelligence applications. Edge MLaaS (Machine Learning as-a-Service) has been studied to easily and quickly adopt machine learning to products and overcome the device limitations. This paper briefly summarizes what Edge MLaaS is and what element of research it requires.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.56-61
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2021
Neighbor path selection is to pre-select alternate routes in case geographically correlated failures occur simultaneously on the communication network. Conventional heuristic-based algorithms no longer improve solutions because they cannot sufficiently utilize historical failure information. We present a novel solution model for neighbor path selection by using machine learning technique. Our proposed machine learning neighbor path selection (ML-NPS) model is composed of five modules- random graph generation, data set creation, machine learning modeling, neighbor path prediction, and path information acquisition. It is implemented by Python with Keras on Tensorflow and executed on the tiny computer, Raspberry PI 4B. Performance evaluations via numerical simulation show that the neighbor path communication success probability of our model is better than that of the conventional heuristic by 26% on the average.
수용액 시료 중 흔적량 수은[Hg(II)]을 공침-부선기술에 의하여 분리-농축하는 방법에 관하여 연구하였다. 물시료 1000ml에 0.1M Ce$^{3+}$ 용액 3.0 ml를 가하고, 1.0M NaOH 용액으로 pH를 11.0으로 되게 조절하여 Hg(II)를 Ce(OH)$_3$와 함께 공침시켰다. 0.1${\%}$ sodium oleate 용액 2.0 ml를 가하여 만든 소수성 침전을 질소기체로 bubbling하여 용액 표면으로 띄웠다. 뜬 침전을 감압 플라스크에 모으고 2.0M HNO$_3$ 5.0 ml 로 녹였다. 탈이온수로 용액을 묽혀 25.00 ml로 정확히 만들었다. Hg(II)의 함량을 냉증기-원자흡수 분광법으로 정량하였다. 정량과정에서 Ag$^+$, Br$^-$, I$^- $ 등의 간섭은 관찰되지 않았다. 고려대학교 서창캠퍼스의 폐수에서 Hg(II)의 분석결과는 1.98 ng/ml 이었고, 이 값에 대한 상대표준편차는 3.6${\%}$이었다. 또 이 폐수에 1.0과 2.0ng/ml의 Hg(II)를 첨가하여 분석한 회수율은 각각 95와 91${\%}$이었다. 이런 결과로부터 본 분석법이 물시료 중 흔적량 Hg(II)의 정량에 꽤 정확하고 재현성이 있음을 확인할 수 있었다.
침전 부선기술에 의해 물시료 중 극미량 비소의 분리 농축 및 정량에 관하여 연구하였다. 부유물질을 걸러낸 물시료 1.0l를 삼각 플라스크에 취하고 비소를 pH 8.5${\pm}$0.1에서 La(OH)$_3$ 침전과 함께 공침시켰다. 몰비 1:8의 sodium oleate와 sodium dodecyl sulfate 혼합 계면활성제를 가하여 침전을 소수성으로 만든 다음, 부선용기에서 질소기체를 bubbling하여 용액 표면으로 띄웠다. 뜬 침전을 감압에 의하여 유리거르게에 정량적으로 걸러 모으고 작은 부피의 1.0M 황산으로 녹여서 탈이온수로 정확하게 25.00 ml의 표선까지 묽혔다. 농축된 비소를 아르신으로 발생시켜 silver diethyldithiocarbamate의 착물을 만든 다음 분광광도법으로 정량하였다. 검정곡선은 원래의 용액 중에서 20 ng/ml까지 직선성이 좋았다. 분석 결과는 캠퍼스 폐수와 강물 중에서 비소의 함량이 8.2 ng/ml 와 1.0 ng/ml임을 보여 주었고, 이들 시료에 일정량의 비소를 첨가하고 분석한 결과로부터의 회수율은 각각 93${\%}$와 90${\%}$이었다. 이로서 본 방법이 여러 가지 물시료 중의 극미량 비소 정량에 응용이 가능함을 결론지을 수 있었다.
This paper proposes an embedded system that detects mask and face recognition based on a microprocessor instead of Nvidia Jetson Board what is popular development kit. We use a class of efficient models called Mobilenets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architechture that uses depthwise separable convolutions to build light weight deep neural networks. The device used a Maix development board with CNN hardware acceleration function, and the training model used MobileNet_V2 based SSD(Single Shot Multibox Detector) optimized for mobile devices. To make training model, 7553 face data from Kaggle are used. As a result of test dataset, the AUC (Area Under The Curve) value is as high as 0.98.
Objectives : Vocal fold augmentation using injectable material is an easy and simple operation. This study is to evaluate the histology of minced and injected autologous auricular cartilage and fat graft in the augmentation of unilateral vocal fold paralysis using a canine model for two years. Study Design : A prospective study with the contralateral side of the larynx used as the control Methods : Twelve dogs were operated. At first, a piece of auricular cartilage was harvested from ear and minced into tiny chips with a scalpel and scissors. And also, a piece of fat tissue was harvested from inguinal area and minced into tiny chips with a scalpel and scissors. The minced cartilage and fat-paste (0.2ml) was injected using a pressure syringe into the paralyzed thyroarytenoid muscle under direct laryngoscopy. Two animals were sacrificed at 3 days, three at 3 weeks. two at 3 months. one at 6 months, one at 12 months, three at 24 months. Each dog underwent laryngectomy and serial coronal sections of paraffin blocks from the posterior part of the vocal fold were made. Result : There was no significant complication perioperatively and during follow-up. There was acute inflammatory findings in the graft at 3 days and 3 weeks. Only a very small proportion of the injected cartilage was absorbed due to the degenerative change and the overall volume was preserved even when the cells died out. The injected cartilage remained in the larynx until 24 months. Conclusion : The autologous cartilage implant using auricular cartilage was the ideal vocal cord augmentative material for the treatment of glottic incompetence.
Objectives : Vocal fold augmentation by injectable material under direct visual control is an easy and simple operation. However, when autologous fat or bovine collagen is used, resorption creates a problem. And autologous fascia is debating about absorption now days. This study is to evaluate the histology of minced and injected autologous auricular cartilage and fat graft in the augmentation of unilateral vocal fold paralysis using a canine model. Methods : Nine dogs were operated. At first, a piece of auricular cartilage was harvested from ear and minced into tiny chips with a scalpel. And also, a piece of fat tissue was harvested from inguinal area and minced into tiny chips with a scalpel. Cutting off a section of the recurrent nerve paralyzed the right vocal fold. The minced cartilage and fat-paste (0.2ml) was injected using a pressure syringe into the paralyzed thyroarytenoid muscle under direct laryngoscopy. Two animals were sacrificed at 3 days, three at 3 weeks, two at 3 months, one at 6 months, one at 12 months. Each dog underwent laryngectomy and serial coronal sections of paraffin blocks from the posterior part of the vocal fold were made. Results : There was no significant complication perioperatively and during follow-up. There was acute inflammatory findings in the graft at 3 days and 3 weeks. The injected cartilage remained in the larynx until 12 months. Conclusion : The autologous auricular cartilage graft is well tolerated and may be very effective material for volumetric augmentation on paralyzed vocal cord.
1. Brachionus calyciflorus의 실외 시비 배양에서 $16m^2$의 콘크리이트 못에서 1ml당 약 100개체의 고밀도 배양이 가능하였으며, 발생 시작 후 $2\~3$일 째에 dipterex를 $0.16\~0.2ppm$유효 성분 농도로 살포하여 Daphnia등 다른 갑각류의 발생을 억제함으로써 약 2주일 동안 그 발생 상태를 유지할 수 있었다. 이 때 사용된 비료는 닭똥이 약 8kg이며, 수심은 30cm 전후로 하였다. 2. 수온 $20^{\circ}C$ 이하로 내려가면 그 발생이 극도로 저하한다. 3. Filinia longiseta등 소형 rotifer는 1ml당 약 1000개체의 고 밀도로 발생이 가능하나 dipterex에 대하여 대단히 약하며 앞으로 상세한 실험이 요청된다. 4. 실내에서 Brachionus calyciflorus를 배양할 때는 그 먹이인 녹조류를 실외의 못에서 배양하거나 또는 태양광선을 이용할 수 있는 장치를 실내에 하는 것이 좋다고 인정된다. 5. marble gourami의 어린 자어에 Brachionus calyciflorus를 먹이니 그 성장이 잘 되었다. 이 때 dipterex를 사용하여 다른 갑각류를 억제하면서 발생시킨 것을 바로 먹여서 자어에게 아무런 지장을 초래하지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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