• Phonetics and Speech Sciences
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• v.12 no.1
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• pp.85-95
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• 2020

Sentence repetition is a way of evaluating speech sound production to improve the limitation of word tests and spontaneous speech analysis. Speech sounds produced by children can be evaluated using several indicators. This study examined the progression of the percentage of correct consonants-revised (PCC-R) and phonological whole-word measure in different age and gender groups after setting consonants in various vowel contexts and implementing sentence repetition tasks that were designed to give all phonemes the chance to appear at least three times. For this study, 11 sentence repetition tasks were applied to 535 children aged 3 to 7 across the country, after which the resulting PCC-R and whole-word measure were analyzed. The study results showed that all the indicators improved in older age groups and there were significant differences depending on age, however, no significant differences dependent on gender were found. The sentence repetition conditions data used in this study were collected from across the country, and the age difference between each age group was six months. This study is noteworthy because it collected a sufficient amount of data from each group, highlighted the limitation of the word naming and the spontaneous speech analysis, and suggests new criteria of evaluation through the analysis of each whole-word measure in sentence repetition, which was not applied in previous studies.

• The Korean Journal of Mycology
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• v.43 no.4
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• pp.231-238
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• 2015

Genome-wide reanalyzed data of 25 Flammulina strains were compared against the reference genome (KACC42780) to establish a genome-wide single nucleotide polymorphism (SNP). The rate of mapping differences between the strains reflected in the strain variation in its result. Genome-wide SNPs distribution divided into types of homozygous SNP and heterozygous SNP moreover all of the strains demonstrated a wide variation in all of the regions. In the further study of topological relationship between the collected strains, phylogenetic tree was separated into 3 major groups. Group I contained F. velutipes var. related strains of ASI 4062, 4148, 4195. Group 2 contained strains that are different species of ASI 4188 F. elastica, ASI 4190 F. fennae, and ASI 4194 F. rossica. The other 19 strains F. velutipes were classified as a single group. However, further experiment to discriminate its genetic relationship between the white group and brown group did not verify its validity. The inferred tree exhibited a phylogenetic relationship between Korea white fruitbody forming strains of ASI 4210, 4166, 4178 and Japan white fruitbody forming strains of ASI 4209, 4167 confirmed to be genetically closely related.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.1085-1092
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• 2002

수십만명의 대입응시자와 대학입학을 준비하는 수백만명의 초중고등학교 학생들에게 공정한 경쟁의 규칙과 측정방법을 마련하여 적응하는 것은 매우 중요하다. 현행 대학입학 수학능력 시험에서 각 영역별 표준점수는 응시계열인 인문계열, 자연계열, 예체능계열로 나누어 각 계열의 평균과 표준편차를 사용하여 계산한다. 따라서 동일한 점수도 어느 응시계열에 속하는가에 따라 표준점수가 달라지게 되며, 상이한 표준점수를 사용하여 대등한 경쟁을 하는 경우가 있어 불공정성이 제기된다. 비록 변환표준점수로 조정하여 계열간 불공정이 어느 정도 조정되지만, 자신의 점수에 비하여 집단의 평균점수가 낮을수록 변환표준점수가 증가하게 되므로 계열선택의 영향이 없다고 보기 어렵다. 이러한 결과로 유리한 계열로 대거 이동하는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 대학입학에 필수적인 대학입학 수학능력시험에서 계열간 실력차이를 보정하여 공정한 경쟁을 가능하게 하는 표준점수 계산방법을 제시하였다. 또한 모든 과목이 선택과목이 되는 2005학년도부터 시행될 수학능력시험에서 과목간 표준점수를 보정하는 방법을 제시하였다 본 연구는 결론을 도출하는데 있어 응시자들간 표준점수의 차이는 응시과목에 따라 달라지지 않는다는 과목의 동질성을 가정하였다. 응시과목의 동질성 가정하에서 집단간의 표준점수를 보정하는 방식은 동일한 시험문제로 각 집단이 시험을 보는 경우 집단간의 차이만큼을 표준점수에 합하여 보정하고, 각 집단이 고유하게 응시하는 시험과목은 공통과목의 차이만큼을 각 집단에 보정하여 주는 것이다. 과목간에 표준점수를 보정하는 방식은 해당과목에 응시한 응시자들이 다른 과목에서 획득한 표준점수의 평균치로보정하는 것이다.하기 위해서, 기업간 프로세스 협업(collaboration) 부분의 데이터 및 서식, 이를 취급하는 기능과 프로세스에 대란 분석을 통해 업무 프로세스 모델링 방법론과 관련한 모델링 지침 및 메타모델을 이용한 표준 업무 프로세스 모델을 개발하여 기업간 업무 프로세스 표준화에 대한 체계적인 관리에 대한 방안을 연구하고자 한다.의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다. 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.14 no.6
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• pp.69-76
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• 2015

Although traffic information has been actively analyzed using big data, it has not been used as much with the consideration of driver characteristics. Among the various types of information, road signs can directly affect the driver. Road signs must provide the optimal information that enables drivers to reach their destinations with ease as well as information suitable for navigation systems. However, present road sign rules provide standardized information, regardless of the road type or size. This study suggests a method for providing road information that will help drivers determine their behavior. First, the minimum character size that can be used on a road sign for each design speed was obtained with respect to the visibility and decipherability of a road sign. Instead of conventional diagram-based direction guidance, a scenario using split-based direction guidance was created. To verify the effectiveness of the provided information, a three-dimensional simulated road environment was constructed, and a driving simulator was used for the test. At a simple plane intersection, the driver was not greatly influenced by directional guidance, but at a complex, three-dimensional intersection, the driver preferred summary-based directional guidance, which is instinctive guidance, over diagram-based guidance. On the basis of the test results, a secondary verification test that applied split-based guidance at a three-dimensional intersection confirmed that the driver had no problems in making decisions.

• Journal of Environmental Policy
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• v.13 no.3
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• pp.109-133
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• 2014

With a growing concern about climate change and green house gases mitigation, carbon labeling policy has been launched in several countries as an environmental policy which connects low carbon production to low carbon consumption. This research aims to propose a model that explains consumers' attitude and brand loyalty toward carbon labeling products. This model specifies the consumer's psychological processes by which consumer values, such as autonomy and environmental values, affect carbon labeling product and corporate images and finally form brand loyalty toward carbon labeling products. Panel data were collected in two separate surveys and analyzed using a structural equation technique. Results are summarized as follows. First, consumers' autonomy value(AV) positively affects locus of control(LC) and corporate image(CI). Second, consumers' environmental value(EV) positively influences perceived consumer effectiveness(PCE), which in turn has a negative effect on perceived barriers(PB). Perceived barriers finally affect product image(PI) negatively. Third, both corporate image and product image have causal relationships with brand loyalty. Our results suggest that carbon labeling policy contributes not only to the reduction of greenhouse gases but also to the increase of consumers' attitude and brand loyalty toward carbon labeling products. This research also provides governments with directions for efficient environmental policy and firms with guidance on effective marketing strategies about carbon labeling.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.79-86
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• 2005

In this paper, we propose a new LINF(Linear Independent Non-negative Factorization) algorithm for real-time face recognition systea This system greatly consists of the two parts: 1) face extraction part; 2) face recognition part. In the face extraction Part we applied subtraction image, the detection of eye and mouth region , and normalization method, and then in the face recognition Part we used LINF in extracted face candidate region images. The existing recognition system using only PCA(Principal Component Analysis) showed low recognition rates, and it was hard in the recognition system using only LDA(Linear Discriminants Analysis) to apply LDA directly when the training set is small. To overcome these shortcomings, we reduced dimension as the matrix that had non-negative value to be different from former eigenfaces and then applied LDA to the matrix in the proposed system We have experimented using self-organized DAIJFace database and ORL database offered by AT(')T laboratory in Cambridge, U.K. to evaluate the performance of the proposed system. The experimental results showed that the proposed method outperformed PCA, LDA, ICA(Independent Component Analysis) and PLMA(PCA-based LDA mixture algorithm) method within the framework of recognition accuracy.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.6
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• pp.67-78
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• 2017

Traffic congestion cost is increasing annually. Specifically congestion caused by the CDB traffic contains more than a half of the total congestion cost. Recent advancement in the field of Big Data, AI paved the way to industry revolution 4.0. And, these new technologies creates tremendous changes in the traffic information dissemination. Eventually, accurate and timely traffic information will give a positive impact on decreasing traffic congestion cost. This study, therefore, focused on developing both recurrent and non-recurrent congestion prediction models on urban roads by adopting Recurrent Neural Network(RNN), a tribe in machine learning. Two hidden layers with scaled conjugate gradient backpropagation algorithm were selected, and tested. Result of the analysis driven the authors to 25 meaningful links out of 33 total links that have appropriate mean square errors. Authors concluded that RNN model is a feasible model to predict congestion.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2003.05a
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• pp.43-51
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• 2003

제품 설계 및 디자인의 과정이 고도로 높은 기술력을 바탕으로 이루어지고 있으며, 국내의 기업체도 우수한 기술력과 높은 품질로 경쟁력을 키우며 다양한 고객의 요구에 대응하여 고객만족을 꾀하여야 한다 이의 기반이 되는 제품의 품질과 사양은 설계에서 시작되는데 아직 국내의 많은 기업들은 설계 및 제작 단계에서 많은 시간과 비용을 낭비하고 있다. 3D Modeling Solution은 설계오류가 적으며 시각적인 설계를 할 수 있어 최소의 인력으로 제품을 설계할 수 있는 장점이 있지만 너무 많은 기능으로 인해 사용자가 쉽게 적용하고 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 산업현장의 어려움을 덜기 위해 3D 전용 Modeling Solution에 사용자가 쉽게 부품을 조림할 수 있는 엔진을 접목시켜 누구나 사용가능하고 신속한 신제품 개발이 이루어지도록 하였다. 본 연구에서는 Autodesk사의 Inventor와 Microsoft Visual Basic으로 Inventor에서 제공하고 있는 API함수를 이용하여 조립자동화를 위한 조립조건 생성, 조립자동화, 부품 재질변경, 수동조립 그리고 부품의 DB화를 구현하였다. 이 프로그램은 조립조건 설정 폼을 이용하여 부품의 조립속성을 생성하고 부품조립 폼을 이용하여 조립자동화를 실행할 수 있도록 하였다. 또한 모든 부품을 Database화 하여 부품을 손쉽게 탐색할 수 있으며, 추후에도 언제든지 재사용이 가능하여 제품설계 효율성을 극대화 할 수 있다. 현장 적용 시 신속한 신제품 개발과 품질의 우수성으로 고객만족을 꾀할 수 있으며, 시간과 비용을 동시에 줄여 경쟁사와의 경쟁우위를 높이는 해결책이 될 수 있다.-110 마이크로프로세서와 21285 주제어기가 장착된 EBSA-285 보드이다. 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.지발광(1.26초)보다 구애발광(1.12초)에서 0.88배 감소하였고, 암컷에서 정지발광(2.99초)보다 구애발광(1.06초)에서 0.35배 감소하였다. 발광양상에서 발광주파수는 수짓의 정지발광에서 0.8 Hz, 수컷 구애발광에서 0.9 Hz, 암컷의 정지발광에서 0.3 Hz, 암컷의 구애발광에서 0.9 Hz로 각각 나타났다. H. papariensis의 발광파장영역은 400 nm에서 700 nm에 이르는 모든 영역에서 확인되었으며 가장 높은 첨두치는 600 nm에 있고 500에서 600 nm 사이의 파장대가 가장 두드러지게 나타났다. 발광양상과 어우러진 교미행동은 Hp system과 같은 결과를 얻었다.하는 방법을 제안한다. 즉 채널 액세스 확률을 각 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수뿐만 아니라 각 슬롯에서 예약을 하려고 하는 단말의 수에 기초하여 산출하는 방법을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에 의해 새로 제안된 채널 허용 확률을 산출하는 방식의 성능을 비교한 결과 기존에 제안된 방법들보다 상당한 성능의 향상을 볼 수 있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.1
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• pp.468-476
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• 2020

This study investigated how latent groups depend on the longitudinal trajectories observed in fathers' involvement in parenting over a five year period, and the study also determined differences in children's behavioral problems and mother's parenting stress, marital satisfaction, and depression among these groups. By utilizing 1,316 sets of data from 1st to 5th Panel Survey of PSKC beginning in 2008, we examined the patterns of the latent groups and the differences among them. The results showed that, first, a changing pattern of fathers' involvement in parenting is classified into four groups: a low-stable group, a decreasing group. a middle-high changeable group, and a highest changeable group. According to the results of the latent groups, the fathers' involvement in parenting commonly started to decrease at the children's age of 4 years old. Second, problematic behaviors of children appeared more from the fathers in the decreasing group. Third, parenting stress, marital conflict, and depression were more often found in the low-stable group that in the decreasing group. the middle-high changeable group and the highest changeable group (in that order), while marital satisfaction showed a completely opposite pattern. Based on these results, political intervention and the future direction of research for fathers' involvement in parenting are needed in order to increase better behaviors of their children as well as the psychological well-being of their mothers.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.3
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• pp.127-136
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• 2010

With rapid growth of information and computer communication technologies, the numbers of digital documents including multimedia data have been recently exploded. In particular, news video database and news video mining have became the subject of extensive research, to develop effective and efficient tools for manipulation and analysis of news videos, because of their information richness. However, many research focus on browsing, retrieval and summarization of news videos. Up to date, it is a relatively early state to discover and to analyse the plentiful latent semantic knowledge from news videos. In this paper, we propose the news video mining system based on multi-modal approach and text mining, which uses the visual-textual information of news video clips and their scripts. The proposed system systematically constructs a taxonomy of news video stories in automatic manner with hierarchical clustering algorithm which is one of text mining methods. Then, it multilaterally analyzes the topics of news video stories by means of time-cluster trend graph, weighted cluster growth index, and network analysis. To clarify the validity of our approach, we analyzed the news videos on "The Second Summit of South and North Korea in 2007".