Earticle

오디오 산업은 프리미엄 산업으로써 나날이 발전 하고 있다. 입체 음향 시스템에 관한 연구는 많이 진행 되고 있다. 하지만 Audio database, algorithm, evaluation, metadata scheme 이 모두 각각 이루어지고 있다. 하나의 시스템에서 만들어진 audio 알고리즘을 평가 하고, 저장 할 수 있다면 입체 음향 오디오 연구 발전에 도움이 될 것이다. 그래서 이 논문 에서는 실감형 3D 오디오의 알고리 즘을 시스템 적으로 평가 할 수 있는 Database Architecture 제안 하고, 이 Database system 구현 을 위하여 XML metadata scheme를 정의 하였다. 본 논문에서는 새로운 오디오 평가 DB를 제시하 고, 이를 체계적으로 구현하기 위한 설계를 제시하고자 한다.

In this paper an architecture for 3D audio core algorithm evaluation database system. Due to increase of 3D audio system through multimedia device, an evaluation system is required for evaluating the 3D core algorithms for developing 3D audio system. Conventional evaluation systems have some problems. Researchers have to learn usage of evaluation system, in addition it is inefficient to use and search audio sources because audio sources are not indexed in general. To solve these problems, we design the architecture of 3D audio core algorithm evaluation database system enabling to automatically evaluate core algorithms using database management system. Also we define XML metadata scheme for information of saved audio source in database. This approach allows improving efficiency of search audio source and use of audio database.

In this letter a new detection scheme combining the conventional Sphere decoders and best detection algorithm is proposed. This algorithm leverages the Sphere decoder (SD) results to use smaller values of in best algorithm to achieve better performance. Post best detection algorithm Darlington pairs of SD- SD, SD- SD, and -1 SD are used to get the final detection results. The proposed best detection algorithm finds out smallest paths by counting and sorting the bits of every candidate, which is much simpler as used in conventional sphere decoders. The computational complexity has been calculated in terms of time taken to visit the average number of K paths taken by Conventional SDs -SDs and Darlington pair of SDs. Extensive Monte Carlo simulations are used to demonstrate that the proposed approach exhibits significant performance gain over conventional SD schemes in terms of bit error rate and computational time. Besides, a complete analytical approach is provided to validate the simulation results.

본 연구에서는 인터벤션 시술 시 사용하는 DSA에서 발생하는 높은 선량으로 시술자와 환자의 의료 피폭이 발생됨을 인지하고 3D printing DSA 팬텀을 이용하여 Cu filter와 post-processing algorithm의 적용을 통해 화질 저하를 개선한 저선량 프로토콜이 임상에 적용 가능한지를 알아봤다. 본원에서 3D Printing 기술을 이용하여 DSA 팬텀을 자체 제작하였으며, (1) 기존 프로토콜, (2) Cu filter 적용 프로토콜, (3) Cu filter 및 post-processing algorithm 적용 프로토콜로부터 획득한 영상의 선량, SNR&CNR, 정성적인 평가를 실시했다. Cu filter 0.3mm parameter 적용 전후로 61%의 선량 감소를 가져왔고, post-processing algorithm을 함께 적용했을 때 기존 Standard 프로토콜 대비 SNR은 93%, CNR은 98% 정량적인 수치를 나타냈다. 그리고 정성평가 결과에서는 93%의 인원이 임상에서 적합한 수준의 영상이라고 답변했다. Cu filter, post-processing algorithm을 통한 의료 피폭 선량 감소와 영상 화질 개선을 확인하고 기존 프로토콜을 대체할 저선량 프로토콜의 효용성을 입증했다

In this study, we recognized the high radiation dose during digital subtraction angiography (DSA) used in intervention procedures and used 3D-printed DSA phantom to determine whether low-dose protocol with post-processing algorithm is applicable to clinical procedures without deterioration of image quality. DSA Phantom was prepared by using 3D printing technology at the Asan medical center, and three imaging acquisition protocols were tested; (1) default protocol, (2) low-dose protocol with Cu filtration, (3) low-dose protocol with Cu filtration and post-processing algorithm according to radiation dose, SNR & CNR, and qualitative evaluation. It resulted in a 61% dose reduction before and after an adaption of 0.3mm Cu filtration, with 93% in SNR and 98% in CNR compared to the existing Standard protocol. In addition, 93% of the respondents said that the quality assessment was appropriate for clinical procedures. We identified that reduced radiation exposure dose and improved image quality through Cu filter, post-processing algorithm and demonstrated the utility of low-dose protocols could replace existing standard protocols.

Purpose: This study was done to develop and evaluate an algorithm-based simulation scenario for emergency measures for high-risk newborns presenting with apnea. Methods: A one shot case study design was used to evaluate the algorithm-based simulation scenario. Effects of the developed simulation scenario were evaluated using the Simulation Effectiveness Tool (SET) and the Lasater Clinical Judgement Rubric (LCJR). From March to November 137 senior nursing students completed the simulation using this scenario. Results: The eight-frame simulation scenario was developed based on the Neonatal Resuscitation Program (NRP) and the nursing clinical judgment process. After use of the scenario, overall scores for SET and LCJR were 21.0 out of 26.0 and 32.4 out of 44.0 respectively. There were no significant differences in scores according to general characteristics. Positive correlation coefficients were identified among overall and subcategories of SET and LCJR. In addition, students provided positive feedback on the simulation experience. Conclusion: Considering that nursing students have limited access to high-risk newborns during their clinical experience and that newborns presenting apnea are common in the neonatal intensive care unit, the simulation scenario developed in this study is expected to provide nursing students with more opportunities to practice emergency measures for high-risk newborns.

단형질 개체모형을 이용한 육종가 추정프로그램의 해를 구하는 컴퓨터 프로그램을 포트란 언어를 이용하여 자체개발하였고, 프로그램은 자료기반으로 반복적으로 계산을 해 나가는 간접법을 이용한 것으로 일반적인 알고리즘으로 프로그램을 개발하고 이의 효율을 개선한 개선알고리즘으로 프로그램을 개발하여, 두 프로그램 간 효율을 비교하였다. 기존의 전통적인 알고리즘은 순차적인 반복문을 이용하여 자료를 읽고 기록하는 방법이며, 새로운 알고리즘은 효과별로 LHS를 직접작성하여 추정하는 방법을 사용하였다. 개발된 두 가지 프로그램으로 육종가를 추정하고, 그 추정 값이 정확하게 평가되었는지 알아보기 위하여 기존에 개발되어 사용되고 있는 BLUPF90 (Misztal,2007)과 MTDFREML (Boldman 등, 1999)과 비교하여 보았다. 서로 다른 프로그램으로 추정된 육종가간의 상관은 전체 항목에서 99% 이상 고도의 상관이 나타났으며, 프로그램 추정치 간의 높은 상관으로 볼 때 Model Ⅰ, Model Ⅱ는 정확하게 개발되었고 평가된 것을 확인할 수 있었다. Solution이 수렴 될 때까지의 반복횟수는 Model Ⅰ은 2,568 round, Model Ⅱ는 1,038 round로 수렴되어 Model Ⅱ가 ModelⅠ보다 작은 반복횟수에서 수렴이 된 것을 확인할 수 있었으며, 수렴속도는 Model Ⅰ은 256.008초, Model Ⅱ는 235.729초로 Model Ⅱ가 Model Ⅰ 보다 약 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다. 개발된 프로그램을 기존 D/B와 연계한다면 농가 및 지자체 등에 지속적인 개량 정보를 제공할 수 있으며, 농가 단위 암소 유전능력평가로 암소개량을 도모할 수 있을 것이라 사료된다.

Estimate breeding value can be used as single trait animal model was developed directly using the Fortran language program. The program is based on data computed by using the indirect method repeatedly. The program develops a common algorithm and imprves efficiency. Algorithm efficiency was compared between the two programs. Estimated using the solution is easy to farm and brand the service, pedigree data base was associated with the development of an improved system. The existing program that uses the single trait animal model and the comparative analysis of efficiency is weak because the estimation of the solution and the conventional algorithm programmed through regular formulation involve many repetition; therefore, the newly developed algorithm was conducted to improve speed by reducing the repetition. Single trait animal model was used to analyze Gauss-Seidel iteration method, and the aforesaid two algorithms were compared thorough the mixed model equation which is used the most commonly in estimating the current breeding value by applying the procedures such as the preparation of information necessary for modelling, removal of duplicative data, verifying the parent information of based population in the pedigree data, and assigning sequential numbers, etc. The existing conventional algorithm is the method for reading and recording the data by utilizing the successive repetitive sentences, while new algorithm is the method for directly generating the left hand side for estimation based on effect. Two programs were developed to ensure the accurate evaluation. BLUPF90 and MTDFREML were compared using the estimated solution. In relation to the pearson and spearman correlation, the estimated breeding value correlation coefficients were highest among all traits over 99.5%. Depending on the breeding value of the high correlation in Model Ⅰ and Model Ⅱ, accurate evaluation can be found. The number of iteration to convergence was 2,568 in Model Ⅰ and 1,038 in Model Ⅱ. The speed of solving was 256.008 seconds in Model Ⅰ and 235.729 seconds in Model Ⅱ. Model Ⅱ had a speed of approximately 10% more than Model Ⅰ. Therefore, it is considered to be much more effective to analyze large data through the improved algorithm than the existing method. If the corresponding program is systemized and utilized for the consulting of farm and industrial services, it would make contribution to the early selection of individual, shorten the generation, and cultivation of superior groups, and help develop the Hanwoo industry further through the improvement of breeding value based enhancement, ultimately paving the way for the country to evolve into an advanced livestock country.

This paper presents efficient guidelines that allow unmanned ground vehicles (UGVs) to avoid obstacles and interpret sensor data, which were executed by an embedded real-time processor for rapid control prototyping (RCP) model using a graphic system design (GSD) programming language. The obstacle avoidance algorithm uses data from laser sensors in order to enable the UGV to make decisions on how to navigate around its environment. Our research control algorithm was implemented on a real-time system, and data were transferred from a real-time processor to a robot. The robot successfully moved towards its goal by pre-making way-points and avoiding arbitrary obstacles by following the newly made way-points using this algorithm. By integrating commercially-available, off-the-shelf hardware and by using GSD program, we greatly improved the repeatability of developing an autonomous robot that drives and plans its own path.

기업 내 과업 활동이 디지털화됨에 따라 조직에서는 알고리즘을 활용하여 직원의 태도와 성과를 측정하고 평 가하려는 시도가 관찰되고 있다. 알고리즘 평가 제도에 관한 기존 연구는 알고리즘 평가 제도 도입이 직원과 조 직의 성과에 미치는 영향에 초점을 두었지만, 알고리즘 평가 제도의 대상이 되는 직원들의 수용성 및 공정성에 관한 이해는 부족하였다. 누가, 언제 알고리즘 평가 제도를 공정하다고 인식할까? 이 질문에 답하기 위해 본 연구 는 공정성 이론에 기반하여 알고리즘 평가 제도에 대한 직원의 공정성 인식을 예측하는 이론적 모델을 제시하였 다. 연구 모델을 검증하기 위해 먼저 직장인들의 알고리즘 평가 제도에 대한 장단점 인식 조사를 파일럿 연구를 통해 수행하였고, 이를 바탕으로 알고리즘 평가 제도에 대한 실험 시나리오를 만들어 국내 정규직 직원 300명을 대상으로 설문을 진행하였다. 분석 결과 개인의 업무 목표가 조직 내 다른 구성원들과 상호 의존적인 경우 알고 리즘 HRM의 결정에 상사가 적절하게 개입해야 더욱 공정하다고 인식하였다. 또한, 자기 효능감이 높아 스스로 업무를 충분히 완수하여 성과를 달성할 수 있다고 믿는 직원들은 상사가 개입할 경우 알고리즘 평가 제도에 대한 공정성 인식이 저해될 수 있음을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 이론적 기여와 실무적 시사점을 논의하였다.

As employee work activities become digitized, organizations are trying to utilize data and algorithms to measure and evaluate employees' attitudes and performance. Previous studies have predominantly focused on leveraging algorithm-based performance evaluation to accurately predict employee behaviors and enhance performance. However, there has been a lack of understanding from the employee perspective regarding the acceptability and fairness of algorithm-based performance evaluation. Who perceives algorithm-based performance evaluation as fair, and under what circumstances? To address this question, we draw from organizational justice theory to develop a theoretical model predicting employee perception of fairness for algorithm-based performance evaluation. We argue that goal interdependence is positively related to perceived fairness in algorithm-based performance evaluation when supervisors intervene in decisions made by the algorithm. We also argue that self-efficacy is positively related to perceived fairness in algorithm-based performance evaluation when supervisors are unable to intervene. To test our theoretical model, we conducted a pilot study using topic modeling to identify perceived strengths and weaknesses of algorithm-based performance evaluation. Building on the insights from the pilot study, we tested our theoretical model with a sample of 300 full-time employees. Lastly, we discussed the theoretical contributions and practical implications of our findings.

A사이버교육시스템 성인학습자의 자기조절학습 관련 학습 추이를 분석하여 교육 성과를 높이기 위해 인공지 능을 활용한 알고리즘 모델을 다양하게 설계하고, 그것을 실제 데이터에 적용함으로써 성능을 평가하였다. 이를 위해 A사이버교육시스템에서 115명의 성인학습자의 로그 데이터를 분석하였다. A사이버교육시스템 성인학습자 들은 대부분 권장 학습 시간 이상을 학습하였으나, 학기 말에는 권장 학습 시간 대비 실제 학습 시간이 현저하 게 감소하였다. VOD 참여율이나 형성평가 참여율, 학습 활동 참여율에서도 학습 후반부에 접어들수록 학습 참 여율이 떨어졌다. 따라서 교육 성과를 높이려면 학습 시간이 후반에도 지속될 수 있도록 지원해야 한다 판단하 여 후반부에 학습 시간이 떨어지는 학습자를 찾아내기 위해 Tensorflow를 활용한 인공지능 모델을 개발하여 수 강 시작 날짜별 학습 시간을 예측하였다. 그 결과, CNN 모델을 활용하여 단일 출력 또는 다중 출력을 예측할 경우 다른 모델에 비해 평균 절대 오차가 가장 낮게 나타났다.

To improve educational performance by analyzing the learning trends of adult learners of Open High Schools, various algorithm models using artificial intelligence were designed and performance was evaluated by applying them to real data. We analyzed Log data of 115 adult learners in the cyber education system of Open High Schools. Most adult learners of Open High Schools learned more than recommended learning time, but at the end of the semester, the actual learning time was significantly reduced compared to the recommended learning time. In the second half of learning, the participation rate of VODs, formation assessments, and learning activities also decreased. Therefore, in order to improve educational performance, learning time should be supported to continue in the second half. In the latter half, we developed an artificial intelligence algorithm models using Tensorflow to predict learning time by data they started taking the course. As a result, when using CNN(Convolutional Neural Network) model to predict single or multiple outputs, the mean-absolute-error is lowest compared to other models.

루프 검지기, 영상 검지기 등의 기존 교통 검지기들은 설치와 유지보수에 드는 비용이 크고, 밤과 낮에 따라 상이한 검지 알고리즘이 필요하거나 날씨에 따라 검지율의 편차가 크다는 단점을 가지고 있다. 반면에 밀리미터파 레이더는 악천후에 의한 영향을 받지 않고, 주야간에 관계없이 일정한 검지 성능을 얻을 수 있다. 덧붙여 설치와 유지보수를 위하여 교통 통제의 필요가 없고, 다수의 차량을 동시에 검지 가능하다. 본 연구는 이러한 장점을 가진 레이더 센서를 활용한 다중 물체 검지 알고리즘을 기존의 단일 물체 검지 알고리즘을 응용하여 구현하였으며 이에 대한 평가를 수행하여 의미 있는 결과를 얻었다.

Conventional traffic detection sensors such as loop detectors and image sensors are expensive to install and maintain and require different detection algorithms depending on the night and day and have a disadvantage that the detection rate varies widely depending on the weather. On the other hand, the millimeter-wave radar is not affected by bad weather and can obtain constant detection performance regardless of day or night. In addition, there is no need for blocking trafficl for installation and maintenance, and multiple vehicles can be detected at the same time. In this study, a multi–target detection algorithm for a radar sensor with this advantage was devised / implemented by applying a conventional single target detection algorithm. We performed the evaluation and the meaningful results were obtained.

연구목적: 직접 알고리즘을 이용한 역해석 기법의 적정성과 현장 적용성을 평가하여 역해석 기법을 통해 흙막이 벽체의 거동을 예측하고 이를 바탕으로 직접 알고리즘 역해석 기법의 실효성을 검증하고자 한다. 연구방법: 단일 및 다층 지반조건을 가정한 가상 지반 모델을 사용하여 역해석을 수행하였으며, 탄소성보 법을 통해 얻은 결과를 계측값으로 활용하였다. 또한, 3개의 실제 현장 계측 결과를 바탕으로 역해석을 진 행하여 현장 적용성을 분석하였다. 연구결과: 역해석 기법은 지반정수 및 벽체 거동 예측에서 매우 높은 정확도를 보였으며, 특히 굴착 후반 단계의 계측 결과와의 일치도가 높았다. 그러나 지층 조건이 양호하 고 벽체 변위가 적은 경우에는 적용성이 떨어지는 것으로 나타났다. 결론: 직접 알고리즘을 활용한 역해 석 기법은 대부분의 조건에서 타당한 결과를 제공하지만, 지반 조건에 따라 적용이 제한될 수 있다. 이러 한 결과는 지반 공학 분야에서의 역해석 기법 적용 시 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

Purpose: The purpose of this study is to evaluate the adequacy and field applicability of the back analysis method using the direct algorithm. By predicting the behavior of retaining walls through back analysis, this study aims to verify the effectiveness of the direct algorithm-based back analysis method. Method: Back analysis was performed using a virtual ground model assuming single and multi-layered soil conditions, with measurement values obtained from normal analysis using the elastic-plastic beam theory. Additionally, the field applicability was analyzed by conducting back analysis based on measurement results from three actual sites. Result: The back analysis method demonstrated very high accuracy in predicting ground parameters and wall behavior, particularly showing strong alignment with measurement results during the later stages of excavation. However, in cases where the ground conditions are favorable and wall displacements are minimal, the applicability of the method was found to decrease. Conclusion: The back analysis method using the direct algorithm provides valid results under most conditions, but its application may be limited depending on specific ground conditions. These findings can serve as important reference material for the future application of back analysis methods in the field of geotechnical engineering.

본 연구는 자율협력주행자동차의 도입 환경에서 도로교통 운영 효율성 향상을 목적으로, 기존에 제안된 칼만필터 기반 개별 차량 누적통행시간 예측 기반의 실시간 신호제어 알고리즘 을 국내 독립 교차로 운영 여건에 맞게 개선하였다. 개선된 알고리즘은 게이트 순환 유닛을 활용하여 개별 차량의 누적통행시간을 예측하고, 누적통행시간이 상대적으로 큰 접근로에 녹 색신호를 연장함으로써 실시간 신호제어를 수행한다. 알고리즘 개선 효과를 검증하기 위해 다 양한 교통상황을 반영한 시나리오를 구성하고, 평균지체 및 대기행렬 길이를 평가지표로 설정 하여 time of day(TOD) 신호제어 및 Synchro 기반 신호최적화 결과와 비교·분석하였다. 그 결 과, 제안한 실시간 신호제어 알고리즘은 기존 TOD 방식과 Synchro 기반 신호최적화, 칼만필터 기반 누적통행시간 예측 기반 결과 대비 평균지체를 약 40~50% 감소시키는 것으로 나타났다.

This study enhances a previously developed Kalman filter–based cumulative travel time(CTT) real-time signal control algorithm(CTR) for application to isolated intersections under a cooperative automated vehicle(CAV) environment. The improved method adopts a Gated Recurrent Unit(GRU) model to predict individual vehicle CTT and extends green time for the approach with higher CTT. Performance was evaluated under various traffic scenarios using average delay and queue length as measures of effectiveness. Compared with time-of-day(TOD) control, Synchro-based optimization, and the original Kalman filter–based CTR algorithm, the proposed GRU-based approach reduced average delay by approximately 40–50%.

도로에서 발생하는 비반복적이며 예측불가능한 일련의 사건을 돌발상황(incident)이라고 하며 이러한 돌발상황이 발생하게 되면 교통류의 정상 흐름이 와해되고 이로써 도로의 용량감소를 일으키며 교통혼잡과 대기오염 등 막대한 사회경제적 손실을 초래한다. 돌발상황으로 인한 피해를 최소화하고자 국내외 각종 교통관리센터에서는 자동 돌발감지 알고리즘에 의한 자동감지 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 운영중인 돌발상황 감지 알고리즘들은 어느 정도의 감지율은 확보하고 있으나 오경보율이 높아 대체적인 성능은 낮은 것으로 판단된다. 유출입램프 수요과다로 인해 도로용량이 다른 구간에 비해 현저히 떨어지는 병목(bottleneck)구간의 경우, 돌발상황이 빈번하게 발생함에도 불구하고 진출입차량으로 인한 대기행렬과 차로변경등의 유사 돌발상황이 발생하여 자동 돌발상황 감지가 더욱 어려운 실정이다. 본 연구에서는 진출입영향권내에서 발생하는 돌발상황을 정확히 감지하기 위해 돌발상황시 혼잡상황 구분을 통한 자동감지 알고리즘을 바탕으로 램프구간의 혼잡 감지시 인접한 본선의 차로를 돌발상황 판단모듈에서 제외함으로써 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 살펴보았다.

A series of accidents, which are non-recurrent and non-anticipated, are called incidents. These incidents make standard traffic flows interrupt, which result in the decrease of road capacity and a number of social and economic costs, such as the traffic congestion and air pollution. In order to prevent the hazard of incidents, domestic and foreign traffic management center are likely to opt auto-sense system with algorithms of auto-incident sense. However, it is evaluated that the algorithms have a low function with frequent wrong alarms, even if they accurately ry to speculate the incidents. In the case of bottleneck which has lack of road capacity, compared with other roads, due to inefficient road structured over-capacity of the demand of on-off ramp, the incidents regularly take place. Nonetheless, it can be more difficult to speculate the auto-incidents sense owing to similar incidents, such as the queue of in-out flows of cars and the change of road line. Throughout this research, the function of the model has improved excluding near road line in the module of the incidents which is based on the auto-incidents algorithms during the sense of the congestion of ramp areas.