• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1737-1744
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• 2004

In the compression methods widely used today, the image compression by VQ is the most popular and shows a good data compression ratio. Almost all the methods by VQ use the LBG algorithm that reads the entire image several times and moves code vectors into optimal position in each step. This complexity of algorithm requires considerable amount of time to execute. To overcome this time consuming constraint, we propose an enhanced self-organizing neural network for color images. VQ is an image coding technique that shows high data compression ratio. In this study, we improved the competitive learning method by employing three methods for the generation of codebook. The results demonstrated that compression ratio by the proposed method was improved to a greater degree compared to the SOM in neural networks.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.5-12
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• 1995

Training 벡터 집합이 Cluster를 이루는 경우, 벡터 양자화에서 영상과 음성의 압축에 사용되는 코드북의 코드벡터는 Cluster의 중심벡터로 간주된다. 본 연구에서는 Training 벡터 간의 Euclidean 거리가 최소가 되는 벡터를 찾는 과정에서 얻어지는 Euclidean 거리분포를 관찰하여 적절한 Cluster수와 그 중심벡터를 결정할 수 있는 방법을 제시하고, 제안된 방법이 기존의 LBG 알고리즘이나 Competitive 학습 알고리즘에 의한 영상 압축보다 약 4[dB] 이상 향상된 SNR을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.347-350
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• 2006

In this paper, we apply several pattern recognition algorithms to emotion recognition system with speech signal and compare the results. Firstly, we need emotional speech databases. Also, speech features for emotion recognition is determined on the database analysis step. Secondly, recognition algorithms are applied to these speech features. The algorithms we try are artificial neural network, Bayesian learning, Principal Component Analysis, LBG algorithm. Thereafter, the performance gap of these methods is presented on the experiment result section. Truly, emotion recognition technique is not mature. That is, the emotion feature selection, relevant classification method selection, all these problems are disputable. So, we wish this paper to be a reference for the disputes.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권2호
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• pp.150-154
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• 2006

In this paper, we apply several pattern recognition algorithms to emotion recognition system with speech signal and compare the results. Firstly, we need emotional speech databases. Also, speech features for emotion recognition are determined on the database analysis step. Secondly, recognition algorithms are applied to these speech features. The algorithms we try are artificial neural network, Bayesian learning, Principal Component Analysis, LBG algorithm. Thereafter, the performance gap of these methods is presented on the experiment result section.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.151-157
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• 2013

In this paper, properties of pattern using LBG (Linde-Buzo-Gray) Algorithm was explored including the exactness of K-means algorithm and process time of EM (Expectation Maximization) algorithm in order to develop analysis algorithm of partial discharge pattern in a cable using acoustic data analysis system. Partial discharge was measured by generating inner fault due to lamination of XLPE which is used for cable insulation material. Discharge pattern was analysed by changing the number of swarm article to 2, 4, and 6 in order to interpret swarm structure and properties.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.885-886
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• 2008

This paper presents a reference template design method for frame-based classification of underwater transient signals. In the proposed method, framebased feature vectors of each reference signal are clustered by using LBG clustering algorithm to reduce the number of feature vectors in each class. Experimental results have shown that drastic reduction of the reference database can be achieved while maintaining the classification performance with LBG clustering algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.91-98
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• 2000

본 논문은 음성을 이용하여 개인의 신원을 확인할 수 있는 화자 검증시스템을 설계, 구현하였다. 특징 파라메터로는 선형 예측 계수나 고속 후리에 변환보다 안정적이고 계산량이 적은 장점이 있는 필터뱅크(filterbank)를 사용했으며 추출된 파라메터들을 LBG 알고리즘을 이용하여 각 개인의 코드북을 작성하였다. 작성된 코드북에 의해 특징 파라메터를 벡터양자화하여 얻어진 코드열로 화자 검증의 참조 패턴 및 입력 패턴을 생성, 이들을 동적시간 정합법을 이용하여 유사도를 측정하여 얻어진 유사도와 임계값을 비교하여 음성 의뢰자(client speaker)인지, 사칭자(impostor)인지 결정하는 화자 검증기를 설계, 구현하였다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제41권4호
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• pp.615-619
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• 2017

Background: Black ginseng has a more potent biological activity than non-steamed ginseng. We investigated the effects of long-term intake of dietary black ginseng extract (BG) on antioxidant activity in aged mice. We also compared the effects of BG on cognitive deficits with those of white ginseng extract (WG) and red ginseng extract (RG). Methods: Ten-month-old mice were fed an AIN-93G-based diet containing 10 g/kg (low dose, L) or 30 g/kg (high dose, H) WG powder, RG powder, or BG powder for 24 wk. We measured serum lipids, the activities of antioxidant enzymes, and malondialdehyde levels. Additionally, the protein expression levels of choline acetyltransferase and vesicular acetylcholine transporter, which are presynaptic cholinergic markers in the cortex and hippocampus of the brain, were measured by western blotting. Results: Triglyceride levels were reduced in all the extract-treated mice, except those in the LBG group. High-density lipoprotein cholesterol levels in the HBG group were higher than those in the control group. Total cholesterol levels were reduced in the LBG group. Additionally, glucose levels in the HBG group were significantly reduced by 41.2%. There were lower levels of malondialdehyde in the LBG group than in the control group. Furthermore, glutathione reductase activity increased in the HWG group and the HRG group. The protein expression levels of choline acetyltransferase and vesicular acetylcholine transporter significantly increased in all the ginseng-treated groups. Conclusion: The results suggest that supplementation with the tested ginseng extracts may suppress the cognitive decline associated with aging, via regulation of the cholinergic and antioxidant defense systems.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.151-158
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• 2014

본 논문에서는 Hard 분산 분할 방법을 이용하는 추론 시스템을 소개하고 비선형 공정을 모델링한다. 이를 위해 입력 공간을 분산 형태로 분할하고 소속 정도가 0 또는 1을 갖는 Hard 분할 방법을 이용한다. 제안한 방법은 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해 구현되며, 초기 중심값에 민감한 단점을 보완하기 위해 LBG 알고리즘을 적용하여 이진 분할에 의한 초기 중심값을 이용한다. Hard 분산 분할된 입력 공간은 규칙 기반의 시스템 모델링에서 규칙을 형성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 공정을 모델링한 후 특성을 평가한다.

• 한국식품과학회지
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• 제39권2호
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• pp.138-145
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• 2007

총 글루텐 함량을 일정하게 조절하고 amylopectin의 함량을 증가시키며 galactomannan인 LBG와 Guar의 첨가에 따른 반죽 및 제면 특성 변화를 보고자 RVA에 의한 호화특성, farinograph에 의한 반죽형성능, 냉 ${\cdot}$ 해동 안정성, 조리면의 중량, 부피, 탁도, 색도, 조직감, 신장도, 신장력 및 조리면의 관능검사를 측정하였다. Amylopectin 함량이 증가할수록 LBG와 Guar 첨가유무에 관계없이 호화개시온도는 다소 감소하였으며 최종점도와 setback 점도는 감소하는 경향을 보였으나 breakdown 점도는 증가하는 경향을 보였다. 반죽형성능 측정에서 모든 실험군에서 amylopectin의 함량이 증가함에 따라 수분흡수율은 증가하고 연화도는 감소하는 경향을 나타내었다. 또한 LBG와 Guar를 첨가하였을 때 수분흡수율과 안정도는 다소 증가하였으나 연화도는 다소 감소하는 경향을 보였다. 냉 ${\cdot}$ 해동 안정성은 amylopectin 함량이 증가할수록 모든 군에서 개선되었고 LBG와 Guar의 첨가는 냉 ${\cdot}$ 해동 안정성을 개선시키는 효과를 가져왔다. 조리면의 조직감은 견고성의 감소와 탄성과 응집성의 증가를 보여 amylopectin 함량이 증가할수록 제면 특성이 좋아지는 것으로 나타났고, 신장도는 amylopectin 함량이 증가할수록 증가하였다. 또한 LBG와 Guar의 첨가는 amylopectin의 함량이 적은 시료에서 기호도의 증가를 보였으나 전반적으로는 크게 영향을 미치지 않았다. 위의 결과를 종합하여 볼 때 밀가루에 amylopectin 함량을 증가시키거나 LBG와 Guar를 첨가함으로서 냉 ${\cdot}$ 해동 안정성과 기호도를 향상시키므로 냉동식품 혹은 냉동저장이 필요한 밀가루 식품 제조에 기초 자료로서 활용할 수 있을 것이다.외한 모든 버섯 균사체에서 착즙박보다 감소하는 경향을 보였다.$ 마우스를 이용한 동물실험에서도 뚜렷한 혈당강하효과를 나타내어 인슐린 민감성 제재로 개발 할 수 있는 가능성을 보여 주었다.균은 $0.9{\sim}2.6%$이었으며, 8종류 약제에 저항성인 균도 1.7%있었다. 이상의 결과로 국내에서 분리된 M. pneumoniae 균주는 적게는 1-4 종류의 항생제에, 많게는 5-8 종류의 항생제에 저항성인 균주가 있으므로 마이코플라스마폐렴 환자를 치료할때는 macrolide계나 quinolone계의 항생제 선택에 신중을 기하여야 하며, 가급적이면 항생제 감수성 검사를 실시하여 적절한 항생제를 선택함으로써 저항성균의 출현율을 줄일 수 있고 효율적인 치료도 할 수 있도록 하여야 할 것으로 생각된다.이어트에도 도움이 되리라 생각한다. 56.3%, 엽산 81.3% 등으로 높게 나타나 근로자들의 영양 문제가 심각함을 알 수 있다.혁신지방분권위원회에서 제시한 자치경찰제도(안)을 중심으로 자치경찰제도 운용의 목적 충족과 실질적인 효과의 측면에서 분석하고 바람직한 자치경찰제도의 운용에 대해 살펴본다.rc}C$ 이내에서 높을수록, 염분은 20-35 psu 이내에서 높을수록 잠입률이 높은 경향을 나타내었다. 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 출제는 대다수의 문항이 수행평가에 관한 문항내용으로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 문항의 변별도 여부의 판단, 평가문항의 내용 타당도 분석, 평가결과를 해석하는 능력, 평가자의 철학적 관점과 같은 내용으로의 확대를