• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.131-134
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• 2004

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 문맥독립 화자 검증 시스템을 구현한 후, arctan 함수를 이용한 정규화 방법을 사용하여 화자검증실험을 수행하였다. 특징파라미터로서는 선형예측방법을 이용한 켑스트럼 계수와 회귀계수를 사용하고 화자의 발성 변이를 고려하여 CMN(Cepstral Mean Normalization)을 적용하였다. 화자모델 생성을 위한 학습단에서는 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하였고 화자 검증단에서는 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하고 기존의 정규화 방법과 arctan 함수를 이용한 방법에 의해 정규화된 점수(score)와 미리 정해진 문턱값과 비교하여 검증하였다. 화자 검증 실험결과, arctan 함수를 부가한 방법이 기존의 방법보다 항상 향상된 EER을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제9권3호
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• pp.159-164
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• 2005

Effects of antioxidants on the established nephropathy were investigated. The experimental nephropathy was induced in rats by intravenous injection of adriamycin (2 mg/kg). Six weeks later, when proteinuria was apparent, the rats were supplemented with N-acetylcysteine (NAC, 1 g/kg/day) in drinking water for additional 6 weeks. Glomerulosclerosis score and tubulointerstitial injury index were determined by light microscopy. Expression of transforming growth factor (TGF) ${\beta}1$ and laminin ${\beta}1$ was determined in the renal cortex by reverse transcription-polymerase chain reaction, Western blotting, immunohistochemistry, and immunogold electron microscopy. The adriamycin-induced proteinuria as well as the glomerulosclerosis and tubulointerstitial injury was ameliorated by the treatment with NAC. Adriamycin increased the expression of TGF ${\beta}1$ mRNA and protein, which was ameliorated by NAC. Although the expression of laminin ${\beta}1$ mRNA was increased, adriamycin did not significantly alter that of its protein. These results indicate that antioxidants ameliorate the established nephropathy in association with normalization of overexpressed TGF ${\beta}1$.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.23-30
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• 2008

게임 완성도 향상 및 수출 증가 등 게임산업 경쟁력 강화를 위해서 수요자들의 게임만족도가 일정한 수준에 도달해야 되며 이를 위하여 기존 또는 향후 개발되는 게임들의 만족도가 어느 정도 되는지를 평가할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 게임산업의 경쟁력과 부가가치를 높이기 위한 방안으로 게임만족도 요소들의 점수분포를 추정하는 방법을 연구하였다. 그리고 온라인 RPG 게임을 대상으로 얻은 설문자료에 근거하여 SAS/INSIGHT의 모수적 밀도함수 추정방법을 이용하여 만족도 요소들의 점수분포를 각각 정규분포로 추정하였다. 제안된 방법을 활용하여 기존 또는 향후 개발되는 게임들의 만족도 수준과 기준을 예측할 수 있는 기대효과를 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.11-19
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• 1994

The matching probability P(ο/$\lambda$), of the signal sequence(ο) observed for a finite time interval with a HMM (Hidden Markov Model $\lambda$) indicates the probability that signal comes from the given model. By utilizing the fact that the probability represents matching score of the observed signal with the model we can recognize an unknown signal pattern by comparing the magnitudes of the matching probabilities with respect to the known models. Because the algorithm however uses floating point variables during the computing process hardware implementation of the algorithm requires floating point units. This paper proposes an integer algorithm which uses positive integer numbers rather than float point ones to compute the matching probability so that we can economically realize the algorithm into hardware. The algorithm makes the model parameters integer numbers by multiplying positive constants and prevents from divergence of data through the normalization of variables at each step. The final equation of matching probability is composed of constant terms and a variable term which contains logarithm operations. A scheme to make the log conversion table smaller is also presented. To analyze the qualitive characteristics of the proposed algorithm we attatch simulation result performed on two groups of 10 hypothetic models respectively and inspect the statistical properties with repect to the model order the magnitude of scaling constants and the effect of the observation length.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.383-387
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• 2003

본 논문에서는 기존의 고정크기의 코호트 집단을 기반으로 한 화자검증 방법을 다룬다. 특히, 본 논문에서는 고정크기의 코호트 대신에 화자모델들 사이의 거리를 이용하는 가변크기의 새로운 코호트를 제안한다: 제안된 새로운 방식에서는 각 화자로부터 일정한 거리 내에 있는 주변 화자모델들의 밀집도가 고려된다. 그 화자주변의 밀집도가 높으면 코호트의 크기가 자동적으로 증가되어 화자검증률이 개선되고, 반면 밀집도가 적으면 코호트의 크기가 감소되어 계산량이 줄어든다 실험결과 제안된 방법이 기존의 방식에 비하여 EER (Equal Error Rate)을 감소시킴을 확인할 수 있었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.311-320
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• 2023

When an earthquake occurs, the severity of damage is determined by natural factors such as the magnitude of the earthquake, the epicenter distance, soil properties, and type of the structures in the affected area, as well as the socio-economic factors such as the population, disaster prevention measures, and economic power of the community. This study evaluated the direct economic loss due to building damage and the community's recovery ability. Building damage was estimated using fragility functions due to the design earthquake by the seismic design code. The usage of the building was determined from the information in the building registrar. Direct economic loss was evaluated using the standard unit price and estimated building damage. The standard unit price was obtained from the Korean Real Estate Board. The community's recovery capacity was calculated using nine indicators selected from regional statistical data. After appropriate normalization and factor analysis, the recovery ability score was calculated through relative evaluation with neighboring cities.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.290-297
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• 2024

We investigate the efficacy of ensemble learning methods, specifically the soft voting technique, for enhancing heart disease prediction accuracy. Our study uniquely combines Logistic Regression, SVM with RBF Kernel, and Random Forest models in a soft voting ensemble to improve predictive performance. We demonstrate that this approach outperforms individual models in diagnosing heart disease. Our research contributes to the field by applying a well-curated dataset with normalization and optimization techniques, conducting a comprehensive comparative analysis of different machine learning models, and showcasing the superior performance of the soft voting ensemble in medical diagnosis. This multifaceted approach allows us to provide a thorough evaluation of the soft voting ensemble's effectiveness in the context of heart disease prediction. We evaluate our models based on accuracy, precision, recall, F1 score, and Area Under the ROC Curve (AUC). Our results indicate that the soft voting ensemble technique achieves higher accuracy and robustness in heart disease prediction compared to individual classifiers. This study advances the application of machine learning in medical diagnostics, offering a novel approach to improve heart disease prediction. Our findings have significant implications for early detection and management of heart disease, potentially contributing to better patient outcomes and more efficient healthcare resource allocation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.41-51
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• 2024

본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-10
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• 2001

음성은 차량 운행시 여러 가지 조작으로 분주한 운전자에게 간편한 장비 입력 및 조작을 위한 수단으로 유용한 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이런 음성의 특성을 이용하여 차량 도난이나 중요한 온라인 서비스 접근시 신원을 증명할 수 있는 화자증명 방식을 제안한다. 이 방식에서는 음성의 언어정보를 이용하는 지속음 인식 기법과 함께 확률적 인식 방식에 비해 몇 가지 이점을 갖는 MLP(multi-layer perceptron)를 사용한다. 하지만 MLP를 사용하는 인식 기법은 학습에 많은 계산량을 요구하므로 실시간으로 화자를 등록해야 하는 화자증명에서는 적용하기가 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 화자점수 평준화 방법에서 화자군집 모델 기법을 도입하여 배경화자를 사전에 여러 개의 작은 화자군집으로 분리하는 방법을 제안한다. 등록화자를 이렇게 나눈 화자군집 중 하나로 분류한 뒤 해당 화자군집에 대해서만 등록 학습과정을 거치는 방법으로 계산량을 큰 폭으로 줄일 수 있다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제50권4호
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• pp.357-362
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• 2011

Objective : To report our experience with pyogenic spondylitis treated with anterior radical debridement and insertion of a titanium mesh cage and to demonstrate the effectiveness and safety of the use of a titanium mesh cage in the surgical management of pyogenic spondylitis. Methods : We retrospectively analyzed the clinical characteristics of 19 patients who underwent surgical treatment in our department between January 2004 and December 2008. The average follow-up period was 11.16 months (range, 6-64 months). We evaluated risk factors, cultured organisms, lab data, clinical outcomes, and radiographic results. Surgical techniques for patients with pyogenic spondylitis were anterior radical debridement and reconstruction with titanium mesh cage insertion and screw fixation. All patients received intravenous antibiotics for at least 6 weeks postoperatively, and some patients received oral antibiotics. Results : The infections resolved in all of the patients as noted by normalization of their erythrocyte sedimentation rates and C-reactive protein levels. The mean pain score on a Visual Analog Scale was 7.8 (range, 4-10) before surgery and 2.4 (range, 1-5) after surgery. The Frankel grade was improved by one grade in seven patients. After surgery, the average difference of the angle was improved about $6.96^{\circ}$ in all patients. At the last follow-up, the mean loss of correction was $4.86^{\circ}$. Conclusion : Anterior radical debridement followed by the placement of instrumentation with a titanium mesh cage may be a safe and effective treatment for selected patients with pyogenic spondylitis. This surgical therapy does not lead to recurrent pyogenic spondylitis.