본 연구에서는 노화에 따른 발화 시 입술 움직임의 변화를 알아보고자 하였다. 연구대상으로 평균 69세의 노인 여성 15명과 평균 22세의 젊은 여성 15명을 선정하였다. 입술 움직임을 측정하기 위해 이중모음 발화시 입술 움직임을 녹화하여 스틸 이미지로 저장한 다음 입술의 움직임이 최소인 부분과 최대한 길이를 영상분석 소프트웨어를 이용하여 pixel 단위로 수작업으로 분석하여 비교하였다. 임상적 활용성을 위해 자동화 알고리즘을 적용하여 소프트웨어를 제작했으며 수작업의 결과와 비교하였다. 연구결과 노년층의 경우 청년층에 비해 이중모음 과제에서 입술의 가로 및 세로의 길이 범위가 작은 것을 알 수 있었다. 수작업과 자동화 방법의 상관관계를 측정한 결과 강한 정적 상관관계가 나타나 두 방법 모두 입술 윤곽 추출 시 유용함을 알 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 노화가 진행됨에 따라 발화 시 입술의 범위가 작아지는 것을 알 수 있었다. 따라서 노화가 진행되기 전 간단하게 입술의 움직임을 측정하여 본인의 상태를 모니터링하고 입술 범위를 유지할 수 있는 운동을 실시한다면 노화로 인한 발음 문제를 예방할 수 있을 것이다.
Younas, Farah;Nadir, Jumana;Usman, Muhammad;Khan, Muhammad Attique;Khan, Sajid Ali;Kadry, Seifedine;Nam, Yunyoung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제15권6호
/
pp.2049-2068
/
2021
AI combined with NLP techniques has promoted the use of Virtual Assistants and have made people rely on them for many diverse uses. Conversational Agents are the most promising technique that assists computer users through their operation. An important challenge in developing Conversational Agents globally is transferring the groundbreaking expertise obtained in English to other languages. AI is making it possible to transfer this learning. There is a dire need to develop systems that understand secular languages. One such difficult language is Hindi, which is the fourth most spoken language in the world. Semantic similarity is an important part of Natural Language Processing, which involves applications such as ontology learning and information extraction, for developing conversational agents. Most of the research is concentrated on English and other European languages. This paper presents a Corpus-based word semantic similarity measure for Hindi. An experiment involving the translation of the English benchmark dataset to Hindi is performed, investigating the incorporation of the corpus, with human and machine similarity ratings. A significant correlation to the human intuition and the algorithm ratings has been calculated for analyzing the accuracy of the proposed similarity measures. The method can be adapted in various applications of word semantic similarity or module for any other language.
본 논문은 과포화 다변수 방정식을 이용하여 LILI-128 스트림 암호를 분석한다. LILI-128 암호$^{[8]}$ 는 128비트 키를 가진 선형귀환 쉬프트 레지스터 기반의 스트림 암호로 구조를 살펴보면 크게 “CLOCK CONTROL” 부분과 “DATA GENERATION” 부분으로 나뉘어진다. 분석 방법은 “DATA CENERATION” 부분에 사용되는 함수 \ulcorne $r^{d}$ 의 대수적 차수가 높지 못하다는 성질을 이용한다. 간략히 설명하면 차수(K)가 6차인 다변수 방정식을 많이 얻을 수 있고, 이를 7차 (D)의 다변수 방정식으로 확장하여 주어진 변수보다 많은 연립방정식을 얻어 그 해를 구하는 XL 알고리즘을 통해 전수조사보다 빠르게 키정보를 찾을 수 있다. 결과 중 가장 좋은 것은 출력 키수열 2$^{26.3}$비트를 가지고 2$^{110.7}$ CPU 시간을 통해 128비트 키정보를 얻는 것이다.다.
본 논문은 감성 분석에 사용되는 RNN 모델의 최적화를 얻기 위한 성능분석을 위하여 하이퍼파라미터 튜닝에 따른 손실과 정확도의 추이를 관찰하여 모델과의 상관관계를 연구하였다. 연구 방법으로는 시퀀셜데이터를 처리하는데 가장 최적화된 LSTM과 Embedding layer로 히든레이어를 구성한 후, LSTM의 Unit과 Batch Size, Embedding Size를 튜닝하여 각각의 모델에 대한 손실과 정확도를 측정하였다. 측정 결과, 손실은 41.9%, 정확도는 11.4%의 차이를 나타내었고, 최적화 모델의 변화추이는 지속적으로 안정적인 그래프를 보여 하이퍼파라미터의 튜닝이 모델에 지대한 영향을 미침을 확인하였다. 또한 3가지 하이퍼파라미터 중 Embedding Size의 결정이 모델에 가장 큰 영향을 미침을 확인하였다. 향후 이 연구를 지속적으로 이어나가 모델이 최적의 하이퍼파라미터를 직접 찾아낼 수 있는 알고리즘에 대한 연구를 지속적으로 이어나갈 것이다.
Measuring Intima-media thickness (IMT) with ultrasound images can help early detection of coronary artery disease. As a result, numerous machine learning studies have been conducted to measure IMT. However, most of these studies require several steps of pre-treatment to extract the boundary, and some require manual intervention, so they are not suitable for on-site treatment in urgent situations. in this paper, we propose to use deep learning networks U-Net, Attention U-Net, and Pretrained U-Net to automatically segment the intima-media complex. This study also applied the HE, HS, and CLAHE preprocessing technique to wireless portable ultrasound diagnostic device images. As a result, The average dice coefficient of HE applied Models is 71% and CLAHE applied Models is 70%, while the HS applied Models have improved as 72% dice coefficient. Among them, Pretrained U-Net showed the highest performance with an average of 74%. When comparing this with the mean value of IMT measured by Conventional wired ultrasound equipment, the highest correlation coefficient value was shown in the HS applied pretrained U-Net.
Background The Sunnybrook facial grading scale is a comprehensive scale for the evaluation of facial paralysis patients. Its results greatly depend on subjective input. This study aimed to develop and validate an automated Sunnybrook facial grading scale (SBface) to more objectively assess disfigurement due to facial paralysis. Methods An application compatible with iOS version 11.0 and up was developed. The software automatically detected facial features in standardized photographs and generated scores following the Sunnybrook facial grading scale. Photographic data from 30 unilateral facial paralysis patients were randomly sampled for validation. Intrarater reliability was tested by conducting two identical tests at a 2-week interval. Interrater reliability was tested between the software and three facial nerve clinicians. Results A beta version of the SBface application was tested. Intrarater reliability showed excellent congruence between the two tests. Moderate to strong positive correlations were found between the software and an otolaryngologist, including the total scores of the three individual software domains and composite scores. However, 74.4% (29/39) of the subdomain items showed low to zero correlation with the human raters (κ<0.2). The correlations between the human raters showed good congruence for most of the total and composite scores, with 10.3% (4/39) of the subdomain items failing to correspond (κ<0.2). Conclusions The SBface application is efficient and accurate for evaluating the degree of facial paralysis based on the Sunnybrook facial grading scale. However, correlations of the software-derived results with those of human raters are limited by the software algorithm and the raters' inconsistency.
Purpose: The purpose of this study is to evaluate the validity and reliability of the Korean Bereavement Care Confidence Scale (K-BCCS). Methods: The Perinatal Bereavement Care Confidence Scale (PBCCS) was translated into Korean according to an algorithm of cultural adaptation process and excluded six items which were specific to perinatal bereavement. A total of 229 clinical nurses participated in the study. Construct validity, convergent validity, discriminant validity, and group comparison validity were evaluated, and Cronbach's α was calculated to estimate the reliability of the K-BCCS. Results: The K-BCCS consisted of 31 items in 7 factors, including knowledge and skills for bereavement care (12 items), organizational support (6 items), awareness of the needs (3 items), interpersonal skills (3 items), workload influence (2 items), continuous education (2 items), and understanding the grief process (3 items). The factor loading of 31 items within the 7 factors ranged from .60 to .86. For the convergent validity, the construct reliability (CR) ranged from .74 to .94, and the average variance extracted (AVE) ranged from .49 to .73, which is considered acceptable. The discriminant validity showed that the AVEs of the subscales were greater than the square of the correlation coefficient r. The nurses who had experience providing bereavement care (t=4.94, p<.001) or had received bereavement education (t=6.64, p<.001) showed higher K-BCCS values those without experience. The Cronbach's α of 31 items was .93 and ranged from .60 to .94 per subscale. Conclusion: The K-BCCS is a valid and reliable tool for evaluating nurses' confidence in bereavement care.
In this study, potential of three machine learning techniques i.e., M5P, Support vector machines and Gaussian processes were evaluated to find the best algorithm for the prediction of flexural strength of concrete mix with steel fibre. The study comprises the comparison of results obtained from above-said techniques for given dataset. The dataset consists of 124 observations from past research studies and this dataset is randomly divided into two subsets namely training and testing datasets with (70-30)% proportion by weight. Cement, fine aggregates, coarse aggregates, water, super plasticizer/ high-range water reducer, steel fibre, fibre length and curing days were taken as input parameters whereas flexural strength of the concrete mix was taken as the output parameter. Performance of the techniques was checked by statistic evaluation parameters. Results show that the Gaussian process technique works better than other techniques with its minimum error bandwidth. Statistical analysis shows that the Gaussian process predicts better results with higher coefficient of correlation value (0.9138) and minimum mean absolute error (1.2954) and Root mean square error value (1.9672). Sensitivity analysis proves that steel fibre is the significant parameter among other parameters to predict the flexural strength of concrete mix. According to the shape of the fibre, the mixed type performs better for this data than the hooked shape of the steel fibre, which has a higher CC of 0.9649, which shows that the shape of fibers do effect the flexural strength of the concrete. However, the intricacy of the mixed fibres needs further investigations. For future mixes, the most favorable range for the increase in flexural strength of concrete mix found to be (1-3)%.
Purpose: To analyze Korean nurse-related channels and video titles on YouTube, the world's largest online video sharing and social media platform, to clarify public opinion and image of nurses. We seek utilization strategies and measures through current status analysis. Methods: Data is collected by crawling video information related to Korean nurses, and correlation is analyzed with frequent word analysis and keyword network analysis. Results: Through the YouTube algorithm, 2,273 videos of 'Nurse' were analyzed in order of recent views, relevance, and rating, and 2,912 videos searched for with the keyword 'Nurse + Hospital, COVID-19, Awareness, University, National Examination' were analyzed. Numerous videos were uploaded, and nursing work that was uploaded in the form of a vlog recorded a high number of views. Conclusion: We could see if the YouTube video shows images of nurses. It has been confirmed that various information is being exchanged rather than information just for promotional purposes.
미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO2, CO, NO2, O3와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM10과 PM2.5로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM10과 PM2.5의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.