본 논문은 패킷 손실의 영향을 이용한 비 침입적 음질 평가 방법을 제안한다. 패킷 손실은 패킷 기반의 통신 시스템에서 음질을 저하시키는 주된 요소이며 그 영향은 코덱에 내장된 패킷 손실 은닉 알고리듬에 의해 결정된다. 패킷 손실 영향을 반영한 음질평가 시스템을 위해 VoIP 에서 협대역 코덱으로 사용되는 코덱 중 하나인 G.729를 선택하였으며, 음성 특징에 따른 패킷 손실 영향을 구분하기 위해서 G.729 코덱의 음성 파라미터를 이용한 한 음성 특성 분류기를 설계하였다. 이후, 각각의 패킷 특성에 따른 음질 저하의 정도를 수치화하기 위해 원 PESQ-LQ점수와 상관계수를 최대화하는 음질 저하 가중치를 반복적으로 구하였으며, 최종 음질 저하는 가중합으로 구하였다. 그 결과 제안한 모델과 PESQ-LQ의 상관계수는 칩입 모델 에서는 0.8950를, 비 침입 모델 에서는 0.8911의 결과를 나타내었다.
한국산 고대유리 시료 45종을 입수하여 그속에 함유된 19종의 원소(Ag, As, Br, Ce, Co, Cr, Eu, Fe, Hf, K, La, Lu, Na, Ru, Sb, Sc, Sm, Th, Zn)는 중성자방사화분석에 의하고, Pb는 원자흡수분광분석법에 의해 각각 정량하였다. 이들 20종 원소의 분석데이타를 사용하여 원소 상호간의 상관관계를 상관메트릭스법으로 검토하였다. 그리고 주성분분석법으로 각 시료의 농도분포를 평면에 나타내었으며, 측정된 제조년대 및 발굴위치가 같은 시료가 모이면 이들 시료를 SIMCA를 위한 참조시료로 삼았다. 이들 참조시료 및 시험시료를 SIMCA에 의해 분류하였더니 참조시료 전부와 시험시료중 3종이 주성분분석법에 의한 분류결과와 일치하였다.
게임 엔진에서 처리하는 속성과 절차가 매우 유사한 많은 게임 소프트웨어들이 다른 게임 에서 참조하거나 재사용하지 않고 새로운 게임을 개발할 때 게임엔진 부분에 대한 중복투자 문제가 발생한다. 특히 현재 게임 소프트웨어 개발사들이 게임을 개발할 때 매우 다양한 소프트웨어 개발 프로세스를 사용하고 있는 것이 중복투자의 주된 문제점 중 하나이다. 그러므로 게임엔진에 대한 프로세스의 표준화가 되어있지 않아 현재 개발 중인 게임 소프트웨어에 다른 소프트웨어 개발과정에서 생성된 산출물을 이해하고 재사용할 수가 없다. 따라서 어느 게임 소프트웨어 개발사가 특정 게임을 개발할 때 다른 게임 소프트웨어와 동일한 게임 엔진 처리에 대하여 새롭게 분석하고 설계하는 것이 현재의 게임 소프트웨어가 안고 있는 커다란 문제점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 컴포넌트 기반 개발방법을 적용할 수 있도록 게임 엔진 개발에 대한 공정개선, 구조와 관계성 분석, 계층별 모듈별 분류와 조합 방법, 저장소 구현, 프로세서 모형을 제시하였다.
이항 분류모형에서 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하는 문제를 고려한다. 계수를 추정하는 대표적인 방법으로 로지스틱모형을 이용하는 방법과 AUC를 최대화하여 구하는 방법이 있다. AUC 접근방법으로 구한 모수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 신용평가모형에서 흔히 접하는 정상보다 부도 경우가 현저하게 작은 상태인 낮은 부도율의 자료를 고려하고, 낮은 부도율의 자료에 AUC 접근방법을 적용한다. 부도의 비율이 정상의 비율보다 현저하게 낮은 불균형 자료를 생성하기 위하여 수정된 로짓함수를 연결함수로 사용한다. 낮은 부도율의 상황인 불균형 자료에 AUC 접근방법을 적용한 판별결과가 로지스틱 모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.
The aim of this study was to determine the extent to which sociodemographic and health related life-style variables explain body weight distribution and to understand weight contol behavior. To study this study 298 students were selected, it was consisted of obesity group(101) and control group(197). The average age of subjects was 14.2 and the prevalence of obesity was 2-3 per class as 5.6% among 1,793. 71% among same subject was showed higher weight pattern than last one year, ovesity group which was obesity both in 93 and 94 was 34%. Correlation between body weight(under weight/obesity) and independent variables including sociodemographic factor and health- related life style tested through Multiple Classification Analysis was very significant, explained 36% of the total variance. Sociodemografic and hereditary factors such as education level, age of father and physical features of parents, life style factors as exercise preference and perceived health status showed highly contribution to body weight. Concretely, there were showed a higher obesity prevalence tendency when education level and age of father was high, physical features of parents was obesity. In otherwise, there were showed a higher underweight prevalence tendency when education level and age of father was low. Experience rates of weight control was 53% generally, 84% in obesity group, and 11% in underweight group. There were utilized weight control behaviors through diet method mainly in obesity group, diet and exercise methods in underweight group. There were showed that underweight group are prefer exercise to obesity group. Conclusionally, These findings suggest that education, age, physical features of parents, exercise preference and perceived health status is important factors related to body weight among middle school girls. Therefore, there will be considered as valuable factors when we practice health education and consultation related to body weight. Furthermore it is necessary to provide of various informations about weight control and to develop systematic weight control program.
Purpose This paper presents a new method of classifying online platforms. It also explains how to apply the framework using case studies and generate new insight about platform strategies and policy development. Design/methodology/approach This paper focuses on the relationship between platforms, especially the hierarchy and power relations, and broadly classifies platforms as follows: content/services, meta information, app stores, operating systems, and cloud. Both the content/service platform and the meta information platform have matching as their main function. However, most content/services tend to collect and access information through meta-information platforms, so meta-information platforms are closer to infrastructure than content/service platforms. App store, operating system, and cloud can be said to be platforms of platforms. A small number of companies in the US and China dominate platforms of platforms, and become the recent development and regulatory targets of their respective governments. Findings We should be wary of the attempts to regulate domestic platforms by importing foreign regulations that ignore the hierarchical structure that our framework highlights. We believe that Korea's strategy to become a true platform powerhouse is clear. As one of the few countries with significant companies in the area of meta information platforms, it will be necessary to fully utilize the position and advance into the strategically important area of platforms of platforms. Furthermore, it is necessary to encourage world-class companies to appear in Korea in the app store, operating system, and cloud. To do so, the government needs to introduce promotion policies to strategically nurture such platforms rather than to regulate them.
다이캐스팅 공정은 다양한 산업군의 인프라 역할을 수행하는 중요한 공정이지만, 높은 불량률로 인하여 관련 기업들의 수익성 및 생산성의 한계가 있는 상황이다. 이를 타개하기 위하여, 본 연구에서는 다이캐스팅 공정의 불량 검출을 위한 산업인공지능 기반 모듈을 구성하였다. 개발된 불량 검출 모듈은 제공되는 데이터의 특징에 따라서 3단계로 동작되는 모델로 구성된다. 1단계 모델은 비지도학습 기반 이상 검출을 진행하며, 레이블이 없는 데이터셋을 대상으로 작동한다. 2단계 모델은 반지도학습 기반으로 이상 검출을 진행하며, 양품 데이터의 레이블만 존재하는 데이터셋을 대상으로 작동하며, 3단계 모델은 소수의 불량 데이터가 제공된 상황의 지도학습 모델을 기반으로 작동한다. 개발된 모델은 실제 다이캐스팅 양품 데이터를 바탕으로 96% 이상의 우수한 양품 검출 성능을 보였다.
본 연구에서는 효율적인 철도안전관리를 위해 철도사고유형을 재분류하고 이를 표준화하기 위해 표준화된 코드(Code)를 제시하고 있다. 우선, 기존의 국내 외 철도사고유형을 세부적으로 분석하였다. 사례연구를 바탕으로 새로운 철도사고유형은 서로 중복되지 않게 9가지로 분류되었고 40개의 서로 다른 사고형태로 세분화 되었다. 이런 모든 형태는 9개의 사고대상과 6개의 사고위치와 연관된다. 따라서 새로운 철도사고유형을 표준화 하기위해 철도사고의 종류, 철도사고 형태, 철도사고 대상, 철도사고 위치의 4자리 코드 조합을 제시하였다. 또한 현재 사용되고 있는 철도사고DB를 본 연구에서 제안하고 있는 표준코드로 전환하여 사용할 수 있는 방안을 제시하였다. 이러한 코드(Code)는 철도사고 예방, 대비, 대응, 복구로 이루어진 철도안전관리체계구축에서 중요한 역할을 담당할 것이다.
1. 연구배경 사상인은 생리 및 병리 현상에 차이를 나타낼 뿐만 아니라 섭생법 및 치료법에서도 각기 다른 방법을 적용하고 있다. 그러므로 사상의학에 있어서 체질변증분야가 매우 중요한 과제라 하겠다. 동무는 사상인변증의 진단지표를 외형 심성 병증 등을 제시하였고, 많은 의가들에 의해 여러 가지 새로운 체질변증의 방법이 모색되어 임상에 시도 활용되고 있는 추세이나 체질변증의 객관성유지에 어려운 점이 많아서 학문의 발전에 적지 않은 난관이 따랐다. 최근에는 음성과학의 발달에 힘입어 음성의 특성을 가시적 수치적으로 객관화 할 수 있는 가능성이 높아졌다. 본 연구는 이러한 음성과학을 바탕으로 여러 의가들에 의해 제시되어 온 사상인의 음성적 특정을 각 개인의 사상체질과 직접적으로 연관성이 있다고 판단되는 공명주파수와 기본주파수 등 여러 음성학적인 pattern자료들을 모집단으로부터 획득하여 체질별로 객관적인 수치로 비교 분석함으로써 음성과 체질과의 관계에 대하여 살펴보고 개인의 성문에 의한 사상체질 판단의 기본자료로 활용하고자 하였다. 2. 연구방법 상지대한의과대학 남학생 132명과 기타8명을 대상으로 하였다. 음향특성과 체질과의 상관성에 관하여 문헌조사를 하였다. 설문지와 체질전문가에 의하여 연구대상자를 체질 판별하였다. 연구대상자의 음성특성에 대한 설문조사를 하였고 CSL로 Pitch. Formant Frequency. Energy, Time of reading composition 등을 분석하고 통계 처리하여 체질 판별을 시도하였다. 3. 연구결과 1) 설문조사결과 소음인은 음성이 낮고 완만하며 조용한 편으로, 소양인은 음성이 높고 밝으며 급하고 함부로 말을 하는 것으로, 태음인은 음성이 낮고 무거우며 완만하고 굵고 성량이 풍부한 것으로 나타났다. 2) 문장의 평균 발음 시간에서 태양인은 다른 체질에 비하여 유의성 있게 길었다. 몸무게에서 태음인은 다른 체질에 비하여 유의성 있게 높았다. Formant frequency 1에서는 태양인이, Bandwidth 1에서는 소음인과 태양인이 다른 체질에 비하여 유의성 있게 낮았으며, Bandwidth 2와 Formant frequency 5에서는 태양인이 유의성 있게 높았다. Pitch Maximum과 Pitch Maximum-Pitch Minimum에서는 소음인과 태양인이 유의성 있는 차이를 나타내었다. Energy Mean에서는 태양인과 태음인에서 유의성 있는 차이를 나타내었다. 3) Multi-dimensional 4-class minimum-distance classifier 분석결과 모든 항목으로 분석한 것 보다 체질별로 특정 항목을 갖고 분석한 것이 높은 일치를 나타내었다. SPSS/PC+프로그램에서 일원분산분석과 판별분석결과 네 체질사이에서의 정판별력보다 소양인을 제외한 3체질 사이에서의 정판별력이 높았다. CART모형에서 앞에서 제시된 다른 방법들보다 높은 예측율을 보이고 있다. 연구수행과정 중에 표준화, 녹음기술, 적적한 문장의 선택, 음성분석 항목선택, 통계기법, 적절한 알고리즘의 개발 등의 많은 문제점이 나타나고 있으며 관련분야의 보완과 연구진행이 지속적으로 있어야 할 것으로 사려 된다. 다각도로 진행되고 있는 사상의학에서의 객관화 노력과 통계적인 방법론들이 적용되고 체질진단에 있어 가장 최적의 알고리즘을 찾아낼 수 있다면, 정확한 체질 진단과 더불어 그에 따른 환자들의 치료와 약물처방에 있어서도 많은 도움을 줄 수 있으리라 생각된다. 성문과 음성특성의 분석을 통한 사상체질 분류검사방법은 사상체질의 객관화를 위한 하나의 보조적인 방법이 될 수 있다고 사료된다.
본 논문은 인위적으로 생성된 가상 학습 데이터와 융합 분류기를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 특징공간에서의 최근접 특징 선택 방법과 연결주의 모델에 기반한 서로 다른 형태의 분류기를 융합하여 통합효과를 얻도록 하였다. 두 분류기는 모두 학습 데이터의 공간적인 분포에 따라 생성된 가상 학습데이터를 이용하여 학습되고 이용된다. 첫째로, 특징 공간에서의 각 정보(Angular Infnrmation) 를 이용하는 최근접특징각(the Nearest Feature Angle : NFA)을 이용하여 저장된 학습데이터와 가장 근접한 것을 찾고, 둘째로, 질의(Query) 얼굴 특징 정보를 정면얼굴 영상의 특징정보로 투영하여 얻은 정보에 기반한 분류기의 결과를 이용한다. 정면영상 특징정보로의 투영은 다층 신경망을 이용하여 정면 회상망(Frontal Recall Network)을 구현하였고, 이것을 여러 개 묶어 앙상블 네트웍으로 구성한 Ensemble 회상망(Ensemble Recall Network)을 사용하여 일반화 성능을 향상시켰다. 끝으로, 각 분류기의 결과에 따라 융합 분류기가 최종 결과를 선택하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 6 종류의 서고 다른 학습/시험데이터 군에 적용하여 평균 96.33%의 인식률을 얻었다. 이것은 특징라인에 기반한 방법(the Nearest Feature Line) 평균 에러율의 61.2% 이며, 단일 분류기를 사용한 경우 보다 안정된 견과를 얻고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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