최근 IP 기반의 멀티미디어 서비스가 증가하면서 IPTV에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되고 있다. IPTV는 케이블을 이용하는 기존의 TV와 달리 IP 네트워크 기반의 다양한 서비스 제공이 가능하다. 그러나 IPTV 서비스 품질은 패킷 손실, 지터와 같은 네트워크 열화에 크게 영향을 받기 때문에 언제나 안정된 서비스를 보장하기가 힘들다. 본 논문에서는 다양한 영상 열화에 대하여 주관적 평가를 반영한 IPTV 서비스 품질측정 방안을 도출한다. 이를 위하여 시청자에게 인지적으로 영향을 줄 수 있는 열화 항목을 선정하였으며 선정된 각 열화 항목에 대하여 측정 메트릭을 제안하였다. 각 열화 항목에 대하여 MOS(Mean Opinion Score) 기반의 주관적 평가를 수행하였으며 제안한 메트릭의 측정 결과를 주관적 평가에 사상시켜 주관적 인지 상태를 고려하는 항목별 객관적 품질측정 기준을 도출한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 개발된 품질측정 메트릭이 주관적 측면을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있다.
이 논문은 피로, 졸음, 각성, 기분 등과 같은 운전자 상태의 다양한 측면을 측정하기 위해 지상교통 분야에서 사용되어온 주관적 척도들을 평가한다. 구체적으로, 대표적인 주관적 측정 방법인 Epworth Sleepiness Scale, Karolinska Sleepiness Scale, Pearson and Byars Fatigue Checklist, Stanford Sleepiness Scale, Stress-Arousal Checklist 와 NPRU Mood Scale등이 신뢰성, 타당성, 민감성과 응용을 위한 적절성의 측면에서 비교 및 대조된다. 결론에서 이러한 주관적 척도들을 지상교통 분야에 응용하기 위한 제언이 논의된다.
본 논문에서는 바닥충격음의 감성적 상하한치를 기준으로 바닥충격음의 감성적 평가등급을 설정하기 위하여 바닥충격음 레벨에 따른 피험자의 주관적 반응을 현장 청감실험을 통하여 조사하였다. 표준 바닥충격원인 중량, 경량 충격음과 현재 일본에서 신 중량충격원으로 제안되고 있는 고무공충격음, 그리고 실제 충격음 (Jumping)을 대상으로 청감실험을 실시하였으며 청감실험에 사용된 주관적 반응의 평가척도로는 일본 건축학회에서 활용되고 있는 3개의 평가척도와 소음평가어휘를 활용한 평가척도를 사용하였다. 청감실험 결과, 바닥충격음 레벨에 따른 주관적 반응의 관계는 1차 회귀식으로 나타났으며, 감성적 하한치가 중량충격음의 경우 역A특성 가중 바닥충격음 레벨 (L/sub i, Fmax, AW/)이 46㏈, 경량충격음의 경우 역A특성 가중 규준화 바닥충격음 레벨 (L'/sub n, AW/)이 56㏈로 나타났다. 최종적으로 청감실험 결과에서 도출된 감성적 하한치의 기준으로 총 3등급의 평가등급이 설정되었다.
본 논문에서는 한국어 정서음성 데이터베이스를 수집하는 과정을 기술하고 및 데이터베이스의 특성에 관해서 논의한다. 데이터베이스는 배우로부터 수집되었으며 주관적 평가에 의해 평가되었다. 배우는 남녀 각 3인씩 총 6인이며, 6가지 정서상태에 의해 10개의 문장을 발성하였고 20명의 평가자가 음성에 포함된 정서상태를 독립적으로 평가하였다. 작성된 데이터베이스는 임의제시 방법에 의한 주관적 평가결과 $80\%$이상의 일치도를 얻었다.
실내 잔향을 해석하기 위하여 잔향의 주관적 지각에 대한 여러 가지 객관적 평가량들이 제안되어 왔으나, 그러한 개별적인 평가량들 사이의 관계를 이해하고 그들을 통합적으로 바라보는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 다섯개의 대표적인 객관적 평가량-잔향시간, 초기 감쇠시간, 초기시간지연, 명료도, 도달에너지강도-을 선정하고 잔향 감쇠 곡선을 이용하여 그러한 평가량들을 통합하는 잔향모델을 수립한다. 제안된 모델의 기하학적 형태와 주관적 지각 특성 사이의 관계를 해석하고, 이를 잔향의 해석이나 합성에 응용할 때의 유용성 과 한계에 대해 논의한다.
금융시장 환경이 점차 변화하고 있다. 흔히 지점이라 불리는 오프라인 환경에서 애플리케이션을 이용하거나 웹페이지를 이용하는 온라인 비대면 환경으로 이동함에 따라 기존의 정형 정보를 중심으로 한 소비자 행동 예측 방법보다 더 나은 방법을 모색하기 이르렀다. 이에 따라 주관적 비정형 정보의 중요하게 된 것이다. 본 연구는 비대면 대출시장에서 주관적 비정형 정보의 하나인 SNS 프로필 사진과 대출상환에 영향을 미치는 변인을 파악하는 것을 목표로 한다. SNS 프로필 사진은 자신의 감정이나 상태를 표현하는 도구로 떠오르고 있으며, 이러한 차입자의 SNS 프로필사진을 분석함으로써 정보비대칭의 최소화로, 대출심사를 위한 신용평가에 유의적 요소들을 규명하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 대출자들이 차입자에 대한 평가의 중요 고려 요소들을 규명하고 탐색하는데 초점을 맞춰 SNS 대안 신용평가만을 심사기준으로 이용한 대출인 텐스페이스의 AI LOAN 대출자중에서 2020년 2월부터 2020년 2월까지 대출자료를 확보할 예정이다. 이러한 자료 중에서 2020년 12월 30일을 기준으로 상환기일이 도래한 대출상환 자료 중 SNS사진을 순서형 로짓회귀모형을 이용해 분석하고자 한다.
본 고에서는 홀의 음향측정에서 지금까지 주로 사용되고 있는 물리변수들을 추출하여 물리실험을 행한 후 이 결과치와 심리실험 결과를 상호분석하여 어떠한 홀에 대한 최종적인 판단은 무대의 연주자나 청중에 의하여 판단되어지고 있는 것을 감안하여 주관적 반응과 상관이 높은 물리량을 얻고자함에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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