Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.793-795
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2020
본 논문에서는 스파이킹 뉴론(Spiking Neuron)들이 쿨롱에너지 포텐셜 (Coulomb Energy Potential)을 가지는 스파이킹 신경회로망에서의 학습알고리즘을 일반화하여 구간연산(Interval Arithmetic)의 학습이 가능한 학습알고리즘을 제안한다. 제안하는 학습알고리즘은 입력 데이터로서 구간(Interval) 데이터와 포인트(Point) 데이터를 모두 학습 할 수 있는 일반화된 학습알고리즘으로서 간단한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 범위(Lower bound & Upper bound)를 가지는 구간데이터와 포인트데이터의 통합적인 학습이 가능하고 전문가시스템(expert system)에서의 "don't care attributes"의 학습 등에도 활용이 가능함을 보인다.
Entani and Tanaka (2007) presented a new approach for obtaining interval evaluations suitable for handling uncertain data. Above all, their approach is characterized by the normalization of interval data and thus the elimination of redundant bounds. Further, interval global weights in AHP are derived by using such normalized interval data. In this paper, we present a heuristic method for finding extreme points of interval data, which basically extends the method by Entani and Tanaka (2007), and also helps to obtain normalized interval data. In the second part of this paper, we show that the solutions to the linear program for interval global weights can be obtained by a simple inspection. In the meantime, the absolute dominance proposed by the authors is extended to pairwise dominance which makes it possible to identify at least more dominated alternatives under the same information.
Electrical safety monitoring System (ESMS) is a critical component in modern power systems, which is characterized by large-scale access points, massive users and versatile requirements. For convenience of the information integration and analysis, the software development, maintenance, and application in the system, the cloud platform based ESMS is established and assessed in this paper. Firstly the framework of the system is proposed, and then the assessment scheme with a set of evaluation indices are presented, by which the appropriate cloud product can be chosen to meet the requirements of a specific application. Moreover, to calculate the weights of the evaluation indices under uncertainty, an improved interval AHP method is adopted to take into consideration of the fuzziness of expert scoring, the qualitative consistency test, and the two normalizations in the process of eigenvectors. Case studies have been made to verify the feasibility of the assessment approach for ESMS.
Power spectral analysis of spontaneous heart rate fluctuations were assessed by use of autooic blocking agents and changes in posture. The total power spectral range of interest is divided amongst the various experiments so that each respiratory pattern contributes a spectral ratio of interval to respiration only over a group of frequencies for which the specific respiratory pattern has substantial, and roughly constant, spectral magnitudes. System hardware is consisted ECG preamplifier, respiratory fluctuation detect, interval time generator and IBC 486PC. High frequency fluctuation, at the respiratiory frequency, are decreased by standing and are mediated solely by the parasympathetic system. Power spectral analysis is a powerful nonivsve tool for quantitying autonomic nervous system activity.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.3
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pp.401-409
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2023
Oscillating water column (OWC) type wave power generator system is a power generation system that uses wave energy, a sustainable and renewable energy source. Irregular cycles and wave heights act as factors that make it difficult to secure generation efficiency of the wave power generator system. Recently, research for improving power generation efficiency is being conducted by applying digital twin technology to OWC type wave energy converter system. However, digital twin using sensor data can predict erroneous performance due to uncertainty in the sensor data. Therefore, this study proposes an uncertainty analysis method for sensor data which is used in digital twin to secure the reliability of digital twin prediction results. Uncertainty quantification considering sensor data characteristics and future uncertainty information according to uncertainty propagation were derived mathematically, and confidence interval estimation was performed based on the proposed method.
Kim, Jae-In;Song, Myung-Jin;Han, Dae-Young;Kim, Dae-In;Hwang, Bu-Hyun
The KIPS Transactions:PartD
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v.16D
no.4
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pp.507-516
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2009
In stream data processing system, generally the interval queries are in advance registered in the system. When a data is input to the system continuously, for realtime processing, a query indexing method is used to quickly search queries. Thus, a main memory-based query index with a small storage cost and a fast search time is needed for searching queries. In this paper, we propose a LVC-based(Limited Virtual Construct-based) query index method using a hashing to meet the both needs. In LVC-based query index, we divide the range of a stream into limited virtual construct, or LVC. We map each interval query to its corresponding LVC and the query ID is stored on each LVC. We have compared with the CEI-based query indexing method through the simulation experiment. When the range of values of input stream is broad and there are many short interval queries, the LVC-based indexing method have shown the performance enhancement for the storage cost and search time.
Quantitative association rules apply a binary association to the data which have the relatively strong quantitative attributions in a large database system. When a domain range of quantitative data which involve the significant meanings for the association is too broad, a domain requires to be divided into a proper interval which satisfies the minimum support for the generation of large interval items. The reliability of formulated rules is enormously influenced by the generation of large interval items. Therefore, this paper proposes a new method to efficiently generate the large interval items. The proposed method does not lose any meaningful intervals compared to other existing methods, provides the accurate large interval items which are close to the minimum support, and minimizes the loss of characteristics of data. In addition, since our method merges data where the frequency of data is high enough, it provides the fast run time compared with other methods for the broad quantitative domain. To verify the superiority of proposed method, the real national census data are used for the performance analysis and a Clunix HPC system is used for the parallel processing.
The toxic effect of azalea extract, expecially on cardiovascular system, is relatively unclear. The purpose of this study is to study the possible underlying mechanism and effect of toxic ingredient of azalea on cardiovascular system. The 71 healthy rabbits were divided into 10 groups : In group as preliminary study ; 4cc of normal saline was administered intravenously(N) ; 0.7gm/kg and 1.0gm/kg of azalea extract was administered respectively in the same route, volume(A1, A2) ; atropine was administered intravenously(A) ; after pretreatment with atropine(0.04mg/kg) to block parasympathetic system, azalea extract was injected like the above groups(AA1, AA2) ; normal saline, 0.7gm/kg and 1.0gm/kg of azalea extract were administered respectively with 0.2cc(1 : 1000) epinephrine(E0,E1,E2). We measured the following indices at I minute interval during first 10 minutes and then 10 minute interval during next 30 minutes : RR interval, QTc interval, maximal systolic and diastolic pressure drop with occuring time and presence of significant arrhythmia. The results were as follows : 1. The changes of RR interval, QTc interval were significantly increased in groups by Azalea extract. The blood pressure change was significantly decreased in groups by Azalea extract. There were no significant differences according to dosage of Azalea extract. 2. The changes of RR interval, blood pressure were significant differences between administration of atropine and Azalea extract after pretreatment with atropine, but not in the change of QTc interval. 3. There were no significant differences in the change of RR interval, ATc interval, blood pressure drop according to pretreatment with atropine. 4. The interaction between epineprine and Azalea extract was not noted by the effect of epineprine itself. 5. The ST change by 0.7gm/kg, 1.0gm/kg of Azalea extract was revealed in 1 case(14.0%), 7 case(100%), respectively. 6. Most of all cases with arrhthymia, ventricular tachycardia, ventricular fibrillation, were noted in the group by epineprine, except one case by Azalea extract(1.0gm/kg). It was idioventricular rhythm. In conclusion, azalea extract has negative inotropic and chronotropic effect with arrhythmogenic potential possibly through direct myocardial ischemia or injury but we cann't be absolutely exclusive of actions of autonmic nervous system, especially parasympathetic nervous system.
For accurate interpretation, ECG signal is measured by using 12 leads method. We look shape of Measured ECG signal and decide whether interpretation is accurate or not. In this paper, we propose new effective fuzzy decision system which uses fuzzy rules and membership functions for more accurate of ECG wave. We used PR interval, QRS interval and QRS axis as conditional variables for designing fuzzy rules. And decision rule of conclusion variable is determined by (sinus rhythm), (sinus rhythm+left deviation), (sinus rhythm+right deviation) and (sinus rhythm+negative axis). Experimental results showed our system made numerically easy decision possible and had advantage of simple design method.
In this paper, a new focusing method, to be called the pipelined sampled delay focusing (PSDF), is implemented. This method improves the lateral resolution in ultrasound imaging system. In PSDF, the analog belay lines are no longer necessary because sampling sum process can replace the conventional delay sum process. Also, the method offers continuous dynamic focusing on the resolution pixel basis, and eliminates the constraint that the maximum delay time is less than the sampling interval. Second order sampling is adopted in order to extend the sampling interval.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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