구개열이나 구개부전이 있는 경우, 흔히 비 정상적인 비음을 접할 수 있는데 이러한 구조이상과 구음이상간의 관계를 밝히는데 있어서 비음에 대한 객관적인 평가방법이 요구된다. 여러 객관적 지표로서의 가능성 중에 음향학적 분석이 많이 시행되었는데 이 방법도 개인별 공명구조의 차이에 기인한 변동이 심하므로 그 효용의 관계가 있었다. 저자들은 이러한 개인별 차이를 줄이기 위해 정상 성인 남자 20명에서 한국 모음 /a/, /i/, /u/, /e/, /o/에 대하여 각각 정상 발음, 인공적으로 일으킨 비폐색, 비개방음을 음향학적으로 분석하여 보았다. 결과, Formant의 변화를 관찰하였고 비음의 객관적 지표로써 이용 가능성을 알 수 있었다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.4
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pp.195-202
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2016
There have been many studies on subject tests for 3D contents using 3D glasses, but there is a limited research for 3D contents using autostereoscopic display. In this study, we investigated to assess usability of electroencephalogram (EEG) as an objective evaluation for 3D contents with different quality using autosteroscopic display, especially for lenticular lens type. The image with optimal quality and the image with distorted quality were separately generated for autostereosopic display with lenticular lens type and displayed sequentially through lenticular lens for 26 subjects. EEG signals of 8 channels from 26 subjects exposed to those images were detected and correlation between EEG signal and the quality of 3D images were statistically evaluated to check differences between optimal and distorted 3D contents. What we found was that there was no statistical significance for a wave vibration, however b wave vibration shows statistically significant between optimal and distorted 3D contents. b wave vibration observed for the distorted 3D image was stronger than that for the optimal 3D image. This results suggest that subjects viewing the distorted 3D contents through lenticular lens experience more discomfort or fatigue than those for the optimum 3D contents, which resulting in the greater b wave activity for those watching the distorted 3D contents. In conclusion, these results confirm that electroencephalogram (EEG) analysis can be used as a tool for objective evaluation of 3D contents using autosteroscopic display with lenticular lens type.
The purpose of this research was to analyze the effect of consumer innovativeness on the evaluation of online fashion advertisement sustainability and on purchase intentions of advertising products. Online survey have been conducted of 573 people who had experience of online advertisements. The data collected from the surveys were analyzed by the factor analysis, the t-test and the multiple regression analysis. the results are as follows: Firstly, it has been identified that the concept of sustainability of online fashion advertisement consists of four sub-elements of the objectivity of advertisement expressions, the non-harmfulness of advertisement expressions, the protection of personal information, and the non-infringement of web use. Secondly, the group that has a higher consumer innovativeness shows a significantly higher experience of online advertisements as well as more many internet use hours than those who have a lower consumer innovativeness. In addition, comparing with the group that shows lower consumer innovativeness, the group who has higher consumer innovativeness shows a significantly higher recognition of the protection of personal information, the non-infringement of web use and the objectiveness of advertisement expressions among the sub-elements of online fashion advertisement. Lastly, the objectiveness of advertisement expressions and the non-infringement of web use significantly affect the intentions of the group that has high consumer innovativeness to purchase advertised products, and the purchase intentions of those who have low consumer innovativeness are significantly affected by the objectiveness of advertisement expressions and the protection of personal information.
Ha, Ji-Hun;Park, Kun-Woo;Im, Hyo-Hyuk;Cho, Dong-Hee;Kim, Yong-Hyuk
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.10
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pp.63-70
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2021
Generating a super-resolution meteological data by using a high-resolution deep neural network can provide precise research and useful real-life services. We propose a new technique of generating improved training data for super-resolution deep neural networks. To generate high-resolution meteorological data with domain specific knowledge, Lambert conformal conic projection and objective analysis were applied based on observation data and ERA5 reanalysis field data of specialized institutions. As a result, temperature and humidity analysis data based on domain specific knowledge showed improved RMSE by up to 42% and 46%, respectively. Next, a super-resolution generative adversarial network (SRGAN) which is one of the aritifial intelligence techniques was used to automate the manual data generation technique using damain specific techniques as described above. Experiments were conducted to generate high-resolution data with 1 km resolution from global model data with 10 km resolution. Finally, the results generated with SRGAN have a higher resoltuion than the global model input data, and showed a similar analysis pattern to the manually generated high-resolution analysis data, but also showed a smooth boundary.
Previous performance evaluation focusing on objective data of service agency has the limitations that did not reflect user-centered evaluation. With the expansion of voucher service, importance of perspective of service user such as satisfaction index is increasing. As voucher service has been delivered by the financial burden of government and user, we need the performance evaluation system that reflects the both performance indices to meet the accountability of two stake-holders. So this study focuses on deriving integrated evaluation system developing systems what mixed objective and subjective performance. Data used in this study is collected form 70 social service agencies that deliver voucher service and 1445 service users. Using General Satisfaction Index and Efficiency Index by DEA, this study analysed the correlation between efficiency and satisfaction index, and integrated performance evaluation model is constructed through portfolio map. This study has the following implication. This study theoretically explains the relation of objective performance and subjective performance and gives practical guidance in performance evaluation criterion and interpretation of performance.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.34
no.3
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pp.93-105
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2008
Recently, mental patients are increasing by secondary gain, that is, purpose for avoiding a military service as the social prejudice about mental disease decreases. In particular, it is unique diagnostic tool to a patient's subjective symptoms complaint and a doctor's special judgment, in occasion of psychiatry problem that an objective diagnostic tool does not exist. In this paper, we provide an objective basis to help in a quick decision-making of discharging from military service using the datamining, that analyzes mental patient's prescription to find a special rule. Therefore, we propose the decision support system of discharging from service using the analysis of mental patient's prescription.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.35
no.1
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pp.63-82
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2009
The purpose of this study is to analyze the problems of current rules and regulations on the source selection for weapon system in defense acquisition project and suggest several techniques to ensure objectivity and fairness. As an application example, Helicopter source selection was presented. It was analyzed and compared through technique application and strength and weakness analysis of AHP, PROMETHEE and Attribute Transformation. The decision making techniques which make all conditions satisfactory in all situations are nonexistent. Thus, it is estimated that we can maintain the objectivity in the source selection of weapon systems by applying suitable decision making techniques in accordance with the patterns of evaluation item.
High-density temperature and salinity profiles from the successful international Argo project made it possible to reproduce the three-dimensional global ocean state in near-real time, which also increased much attention on the data analysis studies of global ocean. This paper reviewed several important issues on the recent data analysis studies such as systematic biases of XBT (eXpendable BathyThermograph) and Argo data, sea level budget discrepancy between steric height and satellite observed data, heat content change, and the current status of the development of objective analysis fields. This study also emphasized that it is required to carry out very cautious ocean data quality control and understand global-scale ocean variability prior to analyzing the regional-scale ocean climate change, particularly, in the East Asian marginal Seas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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