Yun, Jong Pil;Kim, Min Su;Koo, Gyogwon;Shin, Crino
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.6
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pp.287-294
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2019
With the automation of production lines in the manufacturing industry, the importance of real-time fault diagnosis of facility is increasing. In this paper, we propose a fault diagnosis algorithm of LM (Linear Motion)-guide based on deep learning using vibration signals. Generally, in order to guarantee the performance of the deep learning, it is necessary to have a sufficient amount of data, but in a manufacturing industry, it is often difficult to obtain enough data due to physical and time constraints. To solve this problem, we propose a convolutional neural networks (CNN) model based on transfer learning. In addition, the spectrogram image is input to the CNN to reflect the frequency characteristic of the vibration signals with time. The performance of fault diagnosis according to various load condition and transfer learning method was compared and evaluated by experiments. The results showed that the proposed algorithm exhibited an excellent performance.
This paper introduces collective navigation through a narrow gap using a curriculum-based deep reinforcement learning algorithm for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs). Collective navigation in complex environments is essential for various applications such as search and rescue, environment monitoring and military tasks operations. Conventional methods, which are easily interpretable from an engineering perspective, divide the navigation tasks into mapping, planning, and control; however, they struggle with increased latency and unmodeled environmental factors. Recently, learning-based methods have addressed these problems by employing the end-to-end framework with neural networks. Nonetheless, most existing learning-based approaches face challenges in complex scenarios particularly for navigating through a narrow gap or when a leader or informed UAV is unavailable. Our approach uses the information of a certain number of nearest neighboring UAVs and incorporates a task-specific curriculum to reduce learning time and train a robust model. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through an ablation study and quantitative metrics. Simulation results demonstrate that our approach outperforms existing methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.9
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pp.37-44
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2020
AI technology has developed in the form of decision support technology in law, patent, finance and national defense and is applied to disease diagnosis and legal judgment. To search real-time information with Deep Learning, Big data Analysis and Deep Learning Algorithm are required. In this paper, we try to predict the entrance rate to high-ranking universities using a Deep Learning model, RNN(Recurrent Neural Network). First, we analyzed the current status of private academies in administrative districts and the number of students by age in administrative districts, and established a socially accepted hypothesis that students residing in areas with a high educational fever have a high rate of enrollment in high-ranking universities. This is to verify based on the data analyzed using the predicted hypothesis and the government's public data. The predictive model uses data from 2015 to 2017 to learn to predict the top enrollment rate, and the trained model predicts the top enrollment rate in 2018. A prediction experiment was performed using RNN, a Deep Learning model, for the high-ranking enrollment rate in the special education zone. In this paper, we define the correlation between the high-ranking enrollment rate by analyzing the household income and the participation rate of private education about the current status of private institutes in regions with high education fever and the effect on the number of students by age.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.55-65
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2023
In this paper, we apply KeyBERT(Keyword extraction with Bidirectional Encoder Representations of Transformers) algorithm-driven topic extraction and topic frequency analysis to deep learning and reinforcement learning research to discover the rapidly changing trends in them. First, we crawled abstracts of research papers on deep learning and reinforcement learning, and temporally divided them into two groups. After pre-processing the crawled data, we extracted topics using KeyBERT algorithm, and then analyzed the extracted topics in terms of topic occurrence frequency. This analysis reveals that there are distinct trends in research work of all analyzed algorithms and applications, and we can clearly tell which topics are gaining more interest. The analysis also proves the effectiveness of the utilized topic extraction and topic frequency analysis in research trend analysis, and this trend analysis scheme is expected to be used for research trend analysis in other research fields. In addition, the analysis can provide insight into how deep learning will evolve in the near future, and provide guidance for select research topics and methodologies by informing researchers of research topics and methodologies which are recently attracting attention.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.21
no.4
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pp.73-80
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2021
A mid-story isolation system was proposed for seismic response reduction of high-rise buildings and presented good control performance. Control performance of a mid-story isolation system was enhanced by introducing semi-active control devices into isolation systems. Seismic response reduction capacity of a semi-active mid-story isolation system mainly depends on effect of control algorithm. AI(Artificial Intelligence)-based control algorithm was developed for control of a semi-active mid-story isolation system in this study. For this research, an practical structure of Shiodome Sumitomo building in Japan which has a mid-story isolation system was used as an example structure. An MR (magnetorheological) damper was used to make a semi-active mid-story isolation system in example model. In numerical simulation, seismic response prediction model was generated by one of supervised learning model, i.e. an RNN (Recurrent Neural Network). Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm The numerical simulation results presented that the DQN algorithm can effectively control a semi-active mid-story isolation system resulting in successful reduction of seismic responses.
Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.421-422
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2015
Deep learning, a deepen neural network technology that demonstrates the enhanced performance of neural network analysis, has been getting the spotlight in recent years. The present study proposed a process to test the error rates of certain variables and predict big data by using R, a analysis visualization tool based on deep learning, applying the RBM(Restricted Boltzmann Machine) algorithm to deep learning. The weighted value of each dependent variable was also applied after the classification of dependent variables. The investigator tested input data with the RBM algorithm and designed a process to detect error rates with the application of R.
Park, Sangheon;Jeon, Taejae;Kim, Sanghyuk;Lee, Sangyoun;Kim, Juwan
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.3
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pp.249-256
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2016
Recently, a number of techniques to ensure the free walking for the visually impaired and transportation vulnerable have been studied. As a device for free walking, there are such as a smart cane and smart glasses to use the computer vision, ultrasonic sensor, acceleration sensor technology. In a typical technique, such as techniques for finds object and detect obstacles and walking area and recognizes the symbol information for notice environment information. In this paper, we studied recognization algorithm of the selected symbols that are required to visually impaired, with the deep learning algorithm. As a results, Use CNN(Convolutional Nueral Network) technique used in the field of deep-learning image processing, and analyzed by comparing through experimentation with various deep learning architectures.
As the number of IoT devices increases, power management of the cluster head, which acts as a gateway between the cluster and sink nodes in the IoT network, becomes crucial. Particularly when the cluster head is a mobile wireless terminal, the power consumption of the IoT network must be minimized over its lifetime. In addition, the delay of information transmission in the IoT network is one of the primary metrics for rapid information collecting in the IoT network. In this paper, we propose a low-power buffer management algorithm that takes into account the information transmission delay in an IoT network. By forwarding or skipping received packets utilizing deep Q learning employed in deep reinforcement learning methods, the suggested method is able to reduce power consumption while decreasing transmission delay level. The proposed approach is demonstrated to reduce power consumption and to improve delay relative to the existing buffer management technique used as a comparison in slotted ALOHA protocol.
This paper proposes a method for detecting malicious domains considering human habitual characteristics by building a Deep Learning model based on LSTM (Long Short-Term Memory). DGA (Domain Generation Algorithm) malicious domains exploit human habitual errors, resulting in severe security threats. The objective is to swiftly and accurately respond to changes in malicious domains and their evasion techniques through typosquatting to minimize security threats. The LSTM-based Deep Learning model automatically analyzes and categorizes generated domains as malicious or benign based on malware-specific features. As a result of evaluating the model's performance based on ROC curve and AUC accuracy, it demonstrated 99.21% superior detection accuracy. Not only can this model detect malicious domains in real-time, but it also holds potential applications across various cyber security domains. This paper proposes and explores a novel approach aimed at safeguarding users and fostering a secure cyber environment against cyber attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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