다입력/단일출력 모형을 이용하여 소음/진동원을 규명할 때 입력들간의 상관관계가 존재하면 이들 사이의 우선순위 결정은 매우 중요한 문제가 된다. 본 실험에서는, 이러한 상관관계를 입력들간에 구성되는 선형계 H$_{xy}$(f)로부터 힐버트 관계와 충격응답함수의 특성을 살핌으로써 우선순위를 결정하였으며, 부분 기여도함수 기법을 적용하여 차량의 실내 소음원과 전달경로에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 그러나 충격응답함수와 전달함수의 힐버트 관계를 이용한 우선순위 결정법의 상대적인 차이점, 오차등에 대해서는 앞으로 더 연구 되어야 할 과제이다.
환경적 요인으로 인하여 측정간격이 지속시간이 변할 수 있는 지의 l여부를 알아보기 위해 실험을 행하였다. 실험에서의 측정간격은 어절단위이며 이러한 실험을 통해서 소위 구-길이 효과의 한 츠면도 파악해 볼 수 있다. 측정간격 양쪽의 어절에서 체계적인 음절증가를 유도한 뒤 나타날 수 있는 측정간격의 지속시간에서의 변화율을 측정하였다. 결과는 엄격한 의미에서 체계적으로 기술될 수 있을 만한 단음화효과는 나타나지 않았다. 어느 정도의 융통성을 둔다면 순행단음화 효과의 부분적인 출현은 인정할 만하다. 문장의 중간에 위치한 어절과 양쪽 환경 각각을 짝을 지워 상관관계를 따져본 결과 양의 상관이 더 많이 나타났다. 결과적으로 실험에서의 측정간격은 지속시간에 관한 한 문장 내에서 독립적인 활동을 하는 단위로 생각할 수 있다.
Lower Arm은 전차축식 현가장치에 사용되는 자동차부품으로 바퀴에서 발생되는 제동력이나 코너링력 등을 지탱하는 장치이다. V형의 상하 2개의 서스펜션암의 축에 의해 츠레임에 장착되고 좌우에 있는 Lower Arm끝부분은 볼조인트 및 부싱에 의해 스티어링 너클에 부착된다. 압입부품들은 자동차의 주행중 발생하는 외력에 의하여 이탈될 수 있는 위험성에 항상 노출되어 있어 자동차에 사용하는 압입부품들의 이탈력은 매우 중요하지만 한번 이탈시킨 Lower Arm은 이탈력이 현저히 저하되기 때문에 이탈력 측정에 의한 품질관리는 전량검사가 불가능하게 된다. 본 연구는 Lower Arm에 압입되는 볼조인트의 압입력을 압입거리에 따라 측정하여 Lower Arm에 뚫어진 볼조인트 압입구멍의 크기와 압입력의 상관관계를 실험적으로 구할수 있는 크기와 압입력의 상관관계를 실험적으로 구할 수 있는 모니터링 시스템을 개발하고자 한다.
미주신경의 마디신경절내에 존재하는 신경세포는 경부, 흉강 및 복강의 감각신경을 지배하는 것으로 알려져 있으며 이와 관련된 SP, CGRP 등의 신경펩디드의 분포에 관하여 많은 보고가 이루어졌다. Vasoactive Intestinal Peptide(VIP)는 혈관, 평활근, 분비선 주위에 분포하는 부교감신경세포의 전달물질로서 후두의 자율신경계의 조절에 중요한 역할을 하고 있다 이러한 VIP지배신경의 기원에 관해서는 미주신경이나 후두신경, 그리고 일부 후두 구조내에 존재하는 부신경절(Paraganglia)에서 기원한 후 신경절 부교감신경으로 알려져 있는데, 즉 미주신경의 마디신경절은 단지 감각신경의 기원이 되는 신경세포 집합체로 마디신경절과 자율신경계의 상관관계에 대한 연구는 극히 드문 실정이다. 그러나 일부 보고에서 성문하부의 점막상피에서 SP나 CGRP외에도 VIP 양성세포가 발견됨으로써 일반적으로 자율신경계 세포로 알려진 VIP 양성세포의 기원과 기능은 더 규명되어야 할 부분의 하나로 사료된다 금번 저자는 고양이의 마디신경절에 대하여 면역 조직화학적 방법을 통한 VIP양성 세포의 출현여부를 관찰함으로써 마디신경절과 자율신경계와의 상관관계를 알아보고자 하였다.
최근 음악 서비스 분야에는 감성추천 서비스가 시행되고 있다. 추천 시스템에 따라 내용 기반 추천 방식과 협업 기반 추천 방식으로 크게 구분할 수 있으며 대부분의 음악 서비스 분야에서는 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하는 방법인 협업 기반 추천 방식으로 서비스를 운영하고 있다. 이에 따라 협업 기반 추천 방식을 사용하는 대표 음원 사이트 멜론과 벅스에서 음악 추천 서비스의 추천된 음악이 실제 감성과 맞는지 기쁨과 슬픔으로 분류하여 Russell의 감성 모형을 기준으로 가사의 5차 분류를 통해 곡의 감성을 분석하여 카테고리의 추천음악과 가사의 상관관계를 비교 연구하였다. 그 결과, 각 카테고리의 감성추천 음악과 실제 음악의 감성이 일치하는 부분도 있지만, 그 외 다양한 감정들이 도출되었다.
본 논문에서는 디지털 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위하여 웨이블릿 기반 인간 시각 시스템과 주파수 계수의 공간적 특성을 이용한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 원영상을 1-Level 분해하여 HL1영역과 LH1영역을 4${\times}$4 영역으로 블록화하고 각 블록의 엔트로피와 텍스쳐 값이 가장 좋은 영역을 찾는다. 워터마크가 삽입될 영역은 상위 레벨 계수들의 상관도 특성에 따라서 3-Level 영역에 워터마크를 삽입하였다. 성능평가로 JPEG 압축, 필터링 등 워터마크된 영상에 외부공격을 가하여 워터마크 추출여부를 확인하였고, 실험결과 제안한 알고리즘은 JPEG 압축 50% 이상에서 90%이상의 상관도를 보였고, 샤프닝, 필터링 및 부분삭제 영상변형에 강인함을 보였다.
현재 코골이를 방지하는 위한 기구로는 양압 산소호흡기, 스프레이, 전기자극기, 수술, 구강내 보조기구가 있으나 개인용으로 사용하기에는 가격이 너무 고가이어서 일반적인 코골이 환자에게 적용하기에는 무리가 있으며 사용자에 따라 부작용의 위험이 있다. 본 논문에서는 정확하고 안정적인 코골이 신호인식을 위해 시계열 분석방법을 통해서 선형적인 성질보다 비선형적인 성질이 강한 코골이 신호의 카오틱 신호 유무를 해석하였다. 본 논문에서 사용한 시계열 데이터는 30대 성인남자로부터 수면시간 6시간중중 발생하는 코골이 음성신호를 마이크를 통해 샘플링 주파수 22kHz, 모노 형태로 수집한 것이다. 위상공간의 궤적 분석, 매입차원에 의한 상관적분 분석, 파워 스펙트럼과 자기상관함수 분석 등의 정량 및 정성적 분석방법을 통해서 수집한 코골이 신호의 분석결과 신호가 부분적으로 주기적 성질을 가지는 카오스 신호임을 확인하였다.
국내에 ERP패키지 시스템이 도입된지도 10여년이 지나 현재 많은 기업이 ERP를 구축 운영중이며 향후에도 많은 기업이 ERP를 구축할 것으로 예상된다. 해외에서 개발된 패키지를 국내에 도입하다 보니 국내 실정에 맞지 않는 많은 부분이 커스터마이징되고 있다. 이러한 커스터마이징은 ERP 개발 기간을 길게 하고 많은 비용을 초래하며 또한 실제 운영 시에도 과다한 유지 보수 비용을 발생시키는 등 적지 않은 부담을 안겨 주고 있다. 본 논문에서는 커스터마이징과 ERP구축의 성과 지표 즉 개발기간 및 구축비용 등에 대한 상관 관계를 실 구축 사례를 통해 조사/확인하고 LG CNS의 ERP 구축 및 운영 경험을 토대로 커스터마이징을 줄일 수 있는 방안에 대한 아이디어를 제시하고자 한다.
목소리는 사람의 정서, 인격, 성격 및 기타 많은 개인적인 요소를 나타내고 있다. 즉, 사람의 목소리를 통해 자신이 보유하고 있는 모든 내면적, 외면적 정보를 알 수 있는 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 매력적이면서 좋은 목소리가 보유하고 있는 음성 분석학적 특징 요소를 추출하여 호감도 좋은 목소리와의 상관성을 분석하고자 한다. 이를 위해 청각적으로 다른 특징을 보유하고 있는 5가지 타입의 남성 및 여성의 목소리를 수집하고 임의의 대상자들을 통해 호감도 좋은 목소리를 선정하였다. 또한 피치, 강도 및 스펙트로그램 분석 요소를 적용하여 호감도 좋은 목소리가 보유하고 있는 음성 정보값을 추출하고 상호간의 연관성을 분석하였다.
조현병(정신분열증)은 사고, 감정, 지각, 행동 등 인격의 여러 측면에 걸쳐 광범위한 임상적 이상 증상을 일으키는 정신 질환이다. 심각한 정신 질환임에도 불구하고 여전히 과학적 진단 체계가 갖춰져 있지 않아 진단의 많은 부분을 환자의 진술에 의존하고 있으며, 이로 인해 조현병이라는 진단을 받고 치료방법을 찾는데 까지 오랜 시간이 걸린다. 이에 본 연구는 EEG, MRI 데이터와 조현병의 상관관계를 이용한 조현병 진단 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 MRI 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통한 조현병의 확률적 진단과 함께, EEG 데이터의 시각화 기능을 제공하는 소프트웨어를 개발함으로써 조현병 진단의 과학적 근거를 의사에게 제공하여 정확한 병의 진단을 목표로 한다. 진단 후에는 환자 데이터의 체계적 관리를 통해 머신러닝 알고리즘의 학습 데이터 확보 및 환자의 상태를 지속적으로 관리·관찰 할 수 있도록 하여 의료 소프트웨어로서 조현병의 체계적 진단 및 관리 시스템을 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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