• 한국항행학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.67-77
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• 2000

본 논문에서는 웨이블렛 변환계수를 이용하여 CELP 부호기의 코드북 탐색 시간을 개선하는 새로운 방법을 제안하고 있다. CELP 음성 부호화기에서 적응 코드북 탐색시 개루프(open loop) 및 폐루프(closed loop) 탐색을 이용하여 피치를 추출하는 과정은 많은 연산량을 필요로 한다. 특히 개루프 탐색에서 전구간에 걸쳐 자기상관함수를 이용한 피치 추출은 과도한 탐색시간에 비효율적인 것으로 지적되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 스케일리 계수에 대한 다이애딕 웨이블렛 변환계수의 최대값의 위치가 변하지 않는 주파수에 피치가 존재하는 특성을 이용하여 새로운 적응코드북 탐색 방법을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 적응 코드북 탐색 시간을 25% 감소시켰고, 합성된 음성신호의 음질의 차이는 거의 느낄 수 없었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7A호
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• pp.520-528
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• 2003

본 논문에서는 다자간 화상회의 시스템에서 합성 입체 음향을 재현하는 방법과 음향반향제거 방법을 제안한다. 합성 입체 음향은 HRTF(head related transfer function)을 이용하여 구현하고 반향제거를 위하여 주변잡음에 대하여 강건한 적응 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SMAP(set-membership affine projection)을 변형한 것으로 적응필터의 계수를 갱신할 때 입력신호와 추정오차신호의 상호상관을 입력신호의 자기상관 행렬과 투영 차수를 곱한 추정오차신호 전력의 합으로 정규화한다. 제안하는 적응알고리즘은 SMAP 알고리즘과 비교하여 투영차수와 주변잡음에 대하여 강건한 특성을 갖는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 합성 입체음향 반향제거기의 성능이 효과적으로 반향을 제거할 수 있음을 보인다.

• 품질경영학회지
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• 제44권3호
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• pp.677-688
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• 2016

Purpose: In this study, we examine the effects of circulatory diseases mortality in South Korea 2005-2013 using the air pollution index, Methods: We cluster the region of high risk mortality by SaTScan$^{TM}$9.3.1 and compare this result with the regional distribution of air pollution. We use the Geographically Weighted Regression (GWR) to consider the spatial heterogeneity of data collected by administrative district in order to estimate the model. As GWR is spatial analysis techniques utilizing the spatial information, regression model estimated for each region on the assumption that regression coefficients are different by region. Results: As a result of estimating model of the collected air pollution index, circulatory diseases mortality data combined with the spatial information, GWR was found to solve the problem of spatial autocorrelation and increase the fit of the model than OLS regression model. Conclusion: GWR is used to select the air pollution affecting the disease each year, the K-means cluster analysis discover the characteristics of the distribution of air pollution by region.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권9호
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• pp.143-156
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• 2022

This article examines the effect of inward foreign direct investments (FDI) on the export performance of micro, small & medium enterprises (MSMEs) in India, and investigates the spillover impact and absorption capacity of the MSMEs sector. For the first time, the researchers applied the intersectoral linkage approach to investigate the matter and used a panel dataset between 2006 and 2017. The coefficients of forward and backward linkages are estimated by using the Rasmussen method, the study employs a basic linear panel data model, followed by various diagnostic tests to identify the problem of heteroscedasticity, autocorrelation / serial correlation, cross-sectional dependencies, multicollinearity, time-individual specific tests, and unobserved effects. The PCSE model was applied for robust standard error and the Hausman-Taylor IV model to check the robustness of the result generated in the linear panel data model. Despite the high prevalence of forward and backward intersectoral connections and the Lack of absorption capacity of local firms, the results show that FDI has little of an impact on the export performance of micro, small, and medium-sized businesses in India. This study adds to the existing literature on determining local firms' spillover effect and absorption capacity in response to inward FDI.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.169-186
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• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제17권1호
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• pp.11-20
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• 2014

원주시 저고도 지역에서의 천부 횡파속도($v_s$) 및 부지특성을 파악하기 위해 2013년 2월부터 2013년 9월 사이의 20일간 4.5 Hz 수직 지오폰 12 ~ 24개를 이용하여 원주시계 내의 78 지점에서 레일리파를 기록하였다. 레일리파 분산곡선은 확장된 공간자기상관함수법으로 구하였고, $v_s$를 구하기 위하여 감소최소자승법으로 역산하였다. 이들 1-D 모델로부터 구한 풍화암질 기반암의 깊이($D_b$), 기반암의 횡파속도($v_s^b$), 토양층의 평균 횡파속도($\bar{v}_s^s$), 30 m까지 평균 횡파속도($v_s30$)는 95% 신뢰구간에서 각각 $16.3{\pm}0.7m$, $576{\pm}8m/s$, $290{\pm}7m/s$, $418{\pm}13m/s$로 산출되었다. $v_s30$의 적절한 지시자를 결정하기 위해서 $v_s30$과 지표면 경사도(r = 0.46) 및 고도(r = 0.43)와의 상관계수를 계산하였고, 개별적으로 평가한 $v_s30$과의 상관성을 종합하여 지표면 경사도, 고도, 암상의 가중치를 각각 0.45, 0.45, 0.1으로 하는 선형 경험식을 제시하였다. 그러나 이 경험식과 역산으로 구한 $v_s30$의 상관성이 미약하여(r = 0.50), 적용시에는 상대적으로 큰 오차범위를 고려해야 할 것이다.

• 물과 미래
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• 제15권3호
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• pp.23-36
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• 1982

The stochastic variations and structures of time series data on water quality were examined by employing the techniques of autocorrelation function, variance spectrum, Fourier series, autoregressive model and ARIMA model. These time series included hourly and daily observation on DO, turbidity, conductivity pH and water temperature. The measurement was made by automatic recording instrument at Noryangjin and Dook-do located in the downstream part of Han River during 1975 and 1976. Hourly water quality time series varied with the dominant 24-hour periodicity, and the 12-hour periodicity was also observed. An important factor affecting 24-hour periodic variation of DO is believed to be photosynthesis by algae. These phenomena might be attributable to periodic discharges of municipal sewage. Noryangjin site showed the more distinct 12-hour periodicity than Dook-do site did, and tidal effect might be responsible for the difference. The water quality, as measured by DO and turbidity, was better in the afternoon compared with the quality in the morning. This change can be explained by the periodic variation of DO, temperature and the amount of municipal wewage discharge. It was also observed that the water temperature at Noryangjin was higher than the temperature at Dook-do. This difference might have been caused by the pollutants that were added to the section between two sites. The correlation coefficients between some of the variables were fairly high. For example, the coefficient was -0.88 between DO and water temperature, 0.75 between turbidity and river flow, and 0.957 between water temperature and air temperature. The lag time of heat transfer from the air to the water was estimated as 24 days. The first order auto-regressive model was appropriate for explaning standardized hourly DO time series. The ARIMA model of (1, 0, 0) type provided relatively satisfactory results for daily DO time series after the removal of significant harmonic value.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1480-1490
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• 2008

무손실 오디오 부호화기에 있어서 선형예측기 및 이에 적합한 엔트로피 부호화기의 설계가 가장 중요한 부분이다. 본 논문에서는 공분산 방법에 콜레스키 분해를 이용하여 선형예측기의 계수를 계산하였고, 그 결과를 다항 예측기와 비교하여 예측 에러가 최소화되는 선형예측기를 선택하도록 하였다. 엔트로피 부호화기는 골롬-라이스 부호를 사용하였고, 골롬-라이스 부호화기의 매개변수를 계산하기 위해 블록기반 매개변수 예측 방법과 LOCO-I, RLGR의 순차 적응 방법을 적용하였다. 실험 결과 블록기반 매개변수 예측 방법과 제안 방식의 예측기를 이용하면 자기상관 방법과 레빈슨-더빈을 사용하는 FLAC 무손실 부호화기보다 $2.2879%{\sim}0.3413%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었고, 제안 방식의 예측기와 LOCO-I 순차 적응 방법을 이용한 경우는 $2.2381%{\sim}0.0214%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었다. 그러나 제안 방식의 예측기와 RLGR 순차 적응 방법을 이용한 경우는 특정 신호에서만 압축률이 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제11권2호
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• pp.73-84
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• 1992

본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.267-275
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• 2013

데이터 마이닝 기법들 중에서도 연관성 규칙은 가장 최근에 개발된 기법으로 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내며, 두 항목간의 관계를 명확히 수치화함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주기 때문에 현장에서 직접 적용이 가능하다. 일반적으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단할 때, 각 항목간의 연관성을 반영하는 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 활용하게 된다. 실제적으로 연관성 규칙의 수를 결정하기 위해서는 이들 흥미도 측도들의 평가기준을 정하기 위해 반복적으로 조정 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연관성 평가기준 모두를 일반적으로 많이 활용되고 있는 비선형 회귀모형에 적용하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안을 강구하였다. 또한 분산팽창계수를 이용하여 다중공선성 문제를 진단하는 동시에 분산분석 결과와 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 기여도를 비교하여 가장 바람직한 회귀 모형을 구하였다.