• Phonetics and Speech Sciences
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• v.12 no.4
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• pp.91-98
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• 2020

This study investigated the acoustic characteristics of sustained vowel /a/ and sentence utterance produced by patients with muscle tension dysphonia (MTD) using cepstrum-based acoustic variables. 36 women diagnosed with MTD and the same number of women with normal voice participated in the study and the data were recorded and measured by ADSVTM. The results demonstrated that cepstral peak prominence (CPP) and CPP_F0 among all of the variables were statistically significantly lower than those of control group. When it comes to the GRBAS scale, overall severity (G) was most prominent, and roughness (R), breathiness (B), and strain (S) indices followed in order in the voice quality of MTD patients. As these characteristics increased, a statistically significant negative correlation was observed in CPP. We tried to classify MTD and control group using CPP and CPP_F0 variables. As a result of statistic modeling with a Random Forest machine learning algorithm, much higher classification accuracy (100% in training data and 83.3% in test data) was found in the sentence reading task, with CPP being proved to be playing a more crucial role in both vowel and sentence reading tasks.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.791-794
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• 1998

칩의 집적도에 비레한 테스트 문제의 원초적인 해결은 VHDL등으로 기술되는 상위기능 수준에서부터 고려되어야 한다. 본 논문에서는 상위수준의 기능정보에서 테스트점을 삽입 제어흐름(control flow)를 변경하여 고집적 회로의 고장점검도를 증진시키는 기술을 소개한다. while 푸프와 if-then-else 제어문에 AND 및 OR 타입 등의 테스점을 삽입하여 내부 신호의 조정도를 최적화시킨다. 랜덤패턴 시뮬레이션을 벤치마크 회로에 적용 각 변수의 조정도를 산출하여 테스트점의 종류 및 삽입할 위치를 결정하였다. 본 연구에서 제안하는 상대적 랜덤도에 의하여 VHDL 코드에 단일 테스트점을 삽입 합성한 결과 게이트 수준회로에 대한 고장점검도가 최대 30% 까지 증진됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1682-1683
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• 2007

본 논문은 시변 파라미터를 갖는 직류 모터의 적응 제어를 위한 온라인 상태궤환 제어시스템을 구성한다. 모터의 전기자 저항은 공칭값에 대하여 가우시안 랜덤변수로 가정하고 온라인 최소자승 추정법을 이용하여 실시간으로 추정한다. 모터의 부하 토크 또한 시변 특성을 가지며 이런 시스템 환경의 변화에 대해서도 설정치를 잘 추종하는 특성을 갖도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제어기법의 타당성을 검증하며 기존의 상태궤환 제어기법과 비교분석하여 성능의 우수성을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.169-172
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• 2010

유비쿼터스 화재 방재 시스템은 온도, 습도, 조도, 가속도, CO2, 등의 다양한 센서로부터 얻는 값을 이용해 화재를 판별하여 관리자에게 전달하고 시스템 설정 값에 따라 소화설비를 동작시키는 지능형 화재 탐지 시스템이다. 기존 화재 판별 기법은 크게 영상인식, 퍼지추론, 베이지안 추론으로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 앞선 기술들을 분석하고, ARM9 S3C2440/SHT-75를 이용한 센서기반 유비쿼터스 화재 방재 시스템 최적의 화재 판별 기술로서 가속도 알고리즘과 벡터 랜덤변수 표본공간 영역을 이용한 패턴인식 기술을 사용한 복합 화재 판별 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.350-350
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• 2023

SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona)기법은 최적해 탐색 알고리즘으로 개념적 강우유출 모형(conceptual rainfall runoff model)의 보정을 위한 도구로 개발되었다. SCE-UA기법은 메타휴리스틱 방법의 일종으로 최적해를 구하기 위하여 여러번 목적함수 값을 계산해야 한다. 이 때 목적함수 계산 횟수와 해의 수렴과 관련된 제어 매개변수가 존재하며, 사용자가 적절한 값을 입력해주어야 한다. 이 연구에서는 SCE-UA와 관련된 제어 매개변수의 기능에 대해서 검토하였다. 그리고 집합체 수의 변화에 따라서 검사함수인 Ackley function의 전역해를 얼마나 잘 탐색하는지 검토하였다. 검토 결과 랜덤 시드에 따라서 전역해 탐색 결과가 달라졌으며, 집합체의 수가 증가할수록 목적함수 계산 횟수는 증가하는 경향을 나타내었다. 검사함수의 차원(결정 변수의 수)이 증가하면 전역해의 탐색률이 감소하며, 집합체의 수가 많아지면 전역해를 더 잘 찾는 경향이 나타나지만, 목적함수 계산 횟수는 더 많아지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 2차원인 경우 집합체의 수가 7개 이상일 때 탐색 성공률은 90% 이상이 되었지만, 10차원인 경우 집합체의 수가 시험 최대값인 20개일 때의 전역해 탐색률은 37%에 그쳤다. 이 연구의 결과는 SCE-UA 기법의 설정 매개변수에 관한 기본 개념을 이해하고, 사용자가 설정 매개변수 선정 시에 활용할 수 있을 것이다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.22 no.3
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• pp.196-204
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• 2012

Quantification of roughness plays an important role in modeling strength deformability and fluid flow behaviors of rock joints. A procedure was suggested to simulate joint roughness, and characteristics of the roughness was investigated in this study. Stationary fractional Brownian profiles with known input values of the fractal parameter and other profile properties were generated based on random midpoint displacement method. Also, a procedure to simulate three dimensional roughness surface was suggested using the random midpoint displacement method. Selected statistical roughness parameters were calculated for the generated self-affine profiles to investigate the attribute of roughness. Obtained results show that statistical parameters applied in this study were able to consider correlation structure and amplitude of the profiles. However, effect of data density should be tackled to use statistical parameters for roughness quantification.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.899-904
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• 2022

As the world becomes an aging society due to a decrease in the birth rate and an increase in life expectancy, a system for health management of the elderly population is needed. Among them, various studies on occupancy and activity types are being conducted for smart home care services for indoor health management. In this paper, we propose a random forest model that classifies activity type as well as occupancy status through indoor temperature and humidity, CO2, fine dust values and UWB radar positioning for smart home care service. The experiment measures indoor environment and occupant positioning data at 2-second intervals using three sensors that measure indoor temperature and humidity, CO2, and fine dust and two UWB radars. The measured data is divided into 80% training set data and 20% test set data after correcting outliers and missing values, and the random forest model is applied to evaluate the list of important variables, accuracy, sensitivity, and specificity.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.2
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• pp.381-394
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• 2016

Graphical model represents conditional dependencies between variables as a graph with nodes and edges. It is widely used in various fields including physics, economics, and biology to describe complex association. Conditional dependencies can be estimated from a inverse covariance matrix, where zero off-diagonal elements denote conditional independence of corresponding variables. This paper proposes a efficient BCDR (block coordinate descent with random permutation) algorithm using graphics processing units and random permutation for the CONCORD (convex correlation selection method) based on the BCD (block coordinate descent) algorithm, which estimates a inverse covariance matrix based on pseudo-likelihood. We conduct numerical studies for two network structures to demonstrate the efficiency of the proposed algorithm for the CONCORD in terms of computation times.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.34 no.1
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• pp.51-65
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• 2024

Landslides are natural disasters that causes significant property damage worldwide every year. In Korea, damage due to landslides is increasing owing to the effects of climate change, and it is important to identify the factors that increase the prevalence of landslides in order to reduce the damage they cause. Therefore, this study used a random forest model to analyze the importance of 14 factors in influencing landslide damage in a specific area of Chungju, Chungcheongbuk-do province, Korea. The random forest model performed accurately with an AUC of 0.87 and the most-important factors were ranked in the order of aspect, slope, distance to valley, and elevation, suggesting that topographic factors such as aspect and slope more greatly influence landslide damage than geological or soil factors such as rock type and soil thickness. The results of this study are expected to provide a basis for mapping and predicting landslide damage, and for research focused on reducing landslide damage.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.235-237
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• 2021

코로나 19로 대학교 강의들이 비대면 방식으로 전환되고 있는데, 기존의 교수학습 지원센터는 웹 환경만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 애플리케이션을 통해 수강생들이 교수학습 지원센터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하였다. 애플리케이션에서 학생들의 강의 시간 및 시험, 과제 등의 일정을 관리해주고, 푸시 알림을 제공해주는 학습 도우미의 역할을 수행한다. 뿐만 아니라 직관적인 인터페이스, 다크 모드, scroll-to-top 버튼 등을 고려한 디자인으로 사용자의 편리함을 도모한다. 학습 도우미 애플리케이션의 가장 핵심기능 중 하나는 머신러닝 기법 중 비선형 회귀(Non-Linear Regression)을 이용해 성적 데이터를 분석해주는 차별화된 기능이다. 이를 위해 최종적인 성적을 종속변수, 일정 기간까지의 성적을 독립변수로 설정하여 기존의 성적 데이터를 바탕으로 종속변수인 최종성적을 랜덤 포레스트 비선형 회귀분석으로 예측하는 알고리즘을 제시하고자 한다.