In speech signal processing, it is very important to detect the pitch exactly in speech recognition, synthesis and analysis. If we exactly pitch detect in speech signal, in the analysis, we can use the pitch to obtain properly the vocal tract parameter. It can be used to easily change or to maintain the naturalness and intelligibility of quality in speech synthesis and to eliminate the personality for speaker-independence in speech recognition. In this paper, we proposed a new pitch detection algorithm. First, positive center clipping is process by using the incline of speech in order to emphasize pitch period with a glottal component of removed vocal tract characteristic in time domain. And rough formant envelope is computed through peak-fitting spectrum of original speech signal infrequence domain. Using the roughed formant envelope, obtain the smoothed formant envelope through calculate the linear interpolation. As well get the flattened harmonics waveform with the algebra difference between spectrum of original speech signal and smoothed formant envelope. Inverse fast fourier transform (IFFT) compute this flattened harmonics. After all, we obtain Residual signal which is removed vocal tract element. The performance was compared with LPC and Cepstrum, ACF. Owing to this algorithm, we have obtained the pitch information improved the accuracy of pitch detection and gross error rate is reduced in voice speech region and in transition region of changing the phoneme.
Objectives The aim was to develop a method for detecting Sasang constitution based on the ratio of facial landmarks and provide an objective and reliable tool for Sasang constitution classification. Methods Facial images, KS-15 scores, and certainty scores were collected from subjects identified by Korean Medicine Data Center. Facial ratio landmarks were detected, yielding 2279 facial ratio features. Tree-based models were trained to classify Sasang constitution, and Shapley Additive Explanations (SHAP) analysis was employed to identify important facial features. Additionally, Body Mass Index (BMI) and personality questionnaire were incorporated as supplementary information to enhance model performance. Results Using the Tree-based models, the accuracy for classifying Taeeum, Soeum, and Soyang constitutions was 81.90%, 90.49%, and 81.90% respectively. SHAP analysis revealed important facial features, while the inclusion of BMI and personality questionnaire improved model performance. This demonstrates that facial ratio-based Sasang constitution analysis yields effective and accurate classification results. Conclusions Facial ratio-based Sasang constitution analysis provides rapid and objective results compared to traditional methods. This approach holds promise for enhancing personalized medicine in Korean traditional medicine.
인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문은 소셜 네트워크 이용자의 텍스트 데이터를 대상으로, 트랜스포머 계열의 언어모델을 전이학습해 이용자의 MBTI 성격 유형을 분류한 국내 첫 연구이다. Kaggle MBTI Dataset을 대상으로 RoBERTa Distill, DeBERTa-V3 등의 사전 학습모델로 전이학습을 해, MBTI E/I, N/S, T/F, J/P 네 유형에 대한 분류의 평균 정확도는 87.9181, 평균 F-1 Score는 87.58를 도출했다. 해외 연구의 State-of-the-art보다 네 유형에 대한 F1-Score 표준편차를 50.1% 낮춰, 유형별 더 고른 분류 성과를 보였다. 또, Twitter, Reddit과 같은 글로벌 소셜 네트워크 서비스의 텍스트 데이터를 추가로 분류, 트랜스포머 기반의 MBTI 분류 방법론을 확장했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1224-1248
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2022
In various sensor network applications, such as climate observation organizations, sensor nodes need to collect information from time to time and pass it on to the recipient of information through multiple bounces. According to field tests, this information corresponds to most of the energy use of the sensor hub. Decreasing the measurement of information transmission in sensor networks becomes an important issue.Compression sensing (CS) can reduce the amount of information delivered to the network and reduce traffic load. However, the total number of classification of information delivered using pure CS is still enormous. The hybrid technique for utilizing CS was proposed to diminish the quantity of transmissions in sensor networks.Further the energy productivity is a test task for the sensor nodes. However, in previous studies, a clustering approach using hybrid CS for a sensor network and an explanatory model was used to investigate the relationship between beam size and number of transmissions of hybrid CS technology. It uses efficient data integration techniques for large networks, but leads to clone attacks or attacks. Here, a new algorithm called SBEA (Snowball Endurance Algorithm) was proposed and tested with a bow. Thus, you can extend the battery life of your WSN by running effective copy detection. Often, multiple nodes, called observers, are selected to verify the reliability of the nodes within the network. Personal data from the source centre (e.g. personality and geographical data) is provided to the observer at the optional witness stage. The trust and reputation system is used to find the reliability of data aggregation across the cluster head and cluster nodes. It is also possible to obtain a mechanism to perform sleep and standby procedures to improve the life of the sensor node. The sniffers have been implemented to monitor the energy of the sensor nodes periodically in the sink. The proposed algorithm SBEA (Snowball Endurance Algorithm) is a combination of ERCD protocol and a combined mobility and routing algorithm that can identify the cluster head and adjacent cluster head nodes.This algorithm is used to yield the network life time and the performance of the sensor nodes can be increased.
본 연구는 대학생을 대상으로 취업 스트레스와 스트레스 대처방식과의 관계를 확인하고자 일대학교의 학생 314명을 대상으로 2018년 05월 02일부터 05월 28일까지 자가기입식 설문지를 이용하여 조사하였다. 취업스트레스의 하위변수 중 성격 스트레스, 가족환경 스트레스, 학업 스트레스, 학교환경 스트레스는 정서중심적 대처방식과 통계적으로 유의한 상관관계가 있었고, 취업불안 스트레스는 사회적 지지추구와 정서중심적 대처방식과 유의한 상관관계가 있었다. 대학생들의 정서중심적 스트레스 대처방식은 우울 같은 정서와 신체상의 건강 문제와 관련이 있으므로 심리지원서비스를 통한 조기 발견과 이의 대처에 관한 심리치료 프로그램 및 교육, 특강, 캠프 등의 혼합 서비스 제공이 필요하다. 또한 정서중심적 대처방식에서 문제해결 중심으로 전환하기 위한 전략적 행동 기술훈련(계획,방법,기술)이 필요하다고 생각된다.
자살은 다양한 신경생물학적, 심리사회적 요인들이 모두 관여하고 있는 복합적인 행동으로, 유전적 요인과 가족력, 신경생물학적인 특성, 발달 단계에서의 요인들과 성격적 특성 등의 취약한 체질적 소인을 가진 사람들에게서 환경적인 스트레스와 물질남용, 정신질환, 신체질환 등의 영향을 통해 최종적으로 발생하게 된다. 신경생물학의 발달로 인해 자살에는 정신질환과 무관하게 독립적으로 작용하는 유전적 소인이 있으며, 이와 관련된 신경전달물질, 신경호르몬, 신경영양인자, cytokine, 지질 대사의 이상 등이 신경회로의 신호 전달을 교란시켜 자살에 취약하도록 만든다는 사실이 밝혀졌다. 또한 그 중 가장 주된 역할을 하는 인자는 5-HT와 HPA 축의 기능부전인 것으로 생각할 수 있다. 이러한 소견들은 향후 자살의 생물학적 표지자를 설정하고, 임상적으로 자살 고위험군에 대한 조기 개입을 하는 한편 새로운 치료 방법을 개발하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
가축화된 동물종 중 하나인 개는, 다양한 목적을 위해 인간에 의하여 선택적으로 육종되었다. 개는 많은 품종을 갖고 있고, 특정한 행동과 형태를 갖도록 인공적으로 선택되어 왔다. 개들은 그들의 삶을 안내, 구조 혹은 탐지 등의 특수 목적에 대하여 인간에게 헌신하고 있다. 특수 목적견에게 요구되는 좋은 품성, 이를테면 온순함, 강건성, 그리고 인내심과 같은 특성은 그들의 특수 임무를 수행하는 데 필요하다. 많은 연구들이 우수한 특수 목적견의 선정을 위한 유전적 마커를 찾는 데 집중되었다. 본 연구에서는, 뇌에서 발현함으로써 기능하는 것으로 알려진 총 8개의 유전자(ABAT; 4-Aminobutyrate Aminotransferase, PLCB1; Phospholipase C, Beta 1, SLC10A4; Solute Carrier Family 10, Member 4, WNT1; Wingless-Type MMTV Integration Site Family, Member 1, BARX2; BarH-Like Homeobox 2, NEUROD6; Neuronal Differentiation 6, SEPT9; Septin 9 그리고 TBR1; T-Box, Brain, 1)들의 정량적인 발현 양상을 개의 네 품종의 뇌 조직에서 확인하였다. 특히, BARX2, SEPT9, SLC10A4, TBR1 그리고 WNT1 유전자들은 비글과 진돗개에서 많이 발현되는데 반하여, 삽살이와 세퍼드에서는 반대되는 발현 양상을 보여 주었다. 본 연구의 유전자들에 대한 Gene ontology (GO) 결정을 위하여 DAVID (Database for annotation, visualization and integrated discovery) 분석이 수행되었고, 이러한 유전자들이 뇌 발생과 개체의 지능에 중요한 기능을 제공할 것이라고 예상하였다. 결론적으로, 이러한 결과들을 통하여, 뇌에서의 기능과 관련된 인자들과 관련된 바이오마커를 발굴하는 데 중요한 단서를 제공해 줌과 동시에, 우수한 특수 목적견을 선발하는 데 도움을 줄 것이라 기대한다.
목 적 : 백질뇌병증은 중추신경계 예방 요법을 시행하는 혈액종양 환자들에게는 심각한 합병증의 하나로, 이러한 백질뇌병증을 최소화하기 위해서는 조기 진단과 그에 따른 치료 방법의 변경이 중요하다 하겠다. 이 연구는 소아 혈액종양 환자에서 예방적 중추신경계 치료에 따른 백질뇌병증의 임상 양상 및 치료 방법 변경 후의 예후에 관해 조사하고, 백질뇌병증의 발생을 최소화하기 위한 정기적 두부 자기공명영상 촬영의 의의를 살펴보고자 시행되었다. 방 법 : 1995년 10월부터 2002년 5월까지 경북대학교병원 소아과에서 급성 림프구성 백혈병 및 B세포 림프종으로 진단받고 중추신경계 예방 치료 후 백질뇌병증이 발견된 16명의 환자를 대상으로 병력지와 MRI를 후향적으로 조사하였다. 결 과 : 급성 림프구성 백혈병 환자 15명과 B세포 림프종 환자 1명의 백질뇌병증 진단 시 연령은 중앙값 5년 3개월이었고, 남녀비는 3 : 1이었다. 항암치료 시작 후 백질뇌병증 진단까지 걸린 시간은 2개월에서 17개월이었다. 백질뇌병증 발생 전 투여한 척수강 내 MTX 투여 횟수는 2회에서 15회로 16명에서 모두 시행하였고, 두부 방사선 치료는 10명에서만 시행하였고 용량은 1,800 rads였다. 백질뇌병증 진단 전 경련, 성격 변화, 두통, 정신 이상, 구음 장애, 의식 변화 등의 정신신경학적 증상이 있었던 경우가 10명 있었으며 증상이 없었던 경우가 6명이었다. 백질뇌병증이 진단되었던 16명의 환자 중 4명은 사망하였으며 나머지 12명의 환아 중에서 현재 계속 항암치료 중인 경우가 8명, 항암치료를 종료한 환자가 3명, 그리고 보호자가 원하여 항암치료를 중지한 경우가 1명이었다. 백질뇌병증 진단 후 자기공명영상의 추적관찰을 시행한 경우가 12명, 시기상 아직 시행하지 못한 경우가 4명이었으며 추적관찰을 시행한 경우 중 자기공명영상에서 병변이 호전된 경우가 4명, 지속되는 경우가 6명, 악화된 경우가 2명이었다. 병변이 호전된 4명 중 2명은 병변이 거의 사라져 정상에 가까운 소견을 보였다. 결 론 : 중추신경계 예방 요법으로 사용하는 척수강 내 MTX 주입 요법과 두부 방사선 조사를 비롯하여 정맥으로 투여되는 MTX 또한 백질뇌병증을 유발하며, 이러한 백질뇌병증은 증상없이 발현되는 경우도 많아 병변의 조기발견을 위한 정기적인 자기공명영상의 촬영이 필요하며, 백질뇌병증의 발견 즉시 즉각적인 조치를 취하여 신경학적 기능의 회복을 가능하게 해야 할 것이라고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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