• 한국전문물리치료학회지
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• 제9권3호
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• pp.1-9
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• 2002

The purpose of this study was to compare the experimental pain threshold when used in luminous lamp radiation and nonluminous lamp radiation with healthy person. Thirty normal subjects were randomly assigned two groups: a luminous lamp radiation group, and a nonluminous lamp radiation group. The infrared lamps were applied on L3 for thirty minutes. Each group was measured for experimental pain threshold and local temperature before, 15 and 30 minute radiation. For statistical differences in change of the experimental pain threshold and local temperature due to differences in lamp ray was compared using the independent t-test. And, General linear model for profile plots test was used. The results were as: 1. Local temperature was significantly increased in the nonluminous lamp group (p<.01). 2. Experimental pain thershold was significantly increased in the luminous lamp group (p<.05),(p<.01). This study indicate that luminous lamp radiation was more effects of increase experimental pain thershold than nonluminous lamp radiation. Further study is needed to compare the effects of after period radiation.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1161-1168
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• 2003

본 논문에서는 음성검출의 성능을 향상시킬 목적으로 정합 필터를 이용한 음성향상 전처리 과정을 통하여 SNR을 개선한 후, 이를 LLR(Log Likelihood Ratio) 검사에 의한 최적 결정방법을 적용하여 확률적인 모델을 기준으로 하는 향상된 음성검출 방법을 제안한다. 또한 기존의 음성검출 방법들에서는 제시되지 않았던 문턱값 갱신 알고리즘을 제안하며, 이 방법을 통해서 기존의 방법들에서 성능이 좋지 않았던 낮은 SNR 환경에서도 음성검출을 할 수 있게 되었다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이미 상용화되어 널리 이용중인 G.729B(ITU-TG.729 Annex B)의 음성검출 결과와 비교를 통해서 제안한 음성검출 방법의 성능의 우수성을 검증하며, 실제적인 환경에도 적용이 가능함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권7호통권361호
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• pp.16-23
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• 2007

본 논문에서는 완전 공핍된 SOI형 대칭 이중게이트 MOSFET의 문턱 전압에 대한 간단한 해석적 모델을 제시하고자 실리콘 몸체 내의 전위 분포를 근사적으로 채널에 수직한 방향의 좌표에 대해 4차 다항식으로 가정하였다. 이로써 2차원 포아송 방정식을 풀어 표면 전위의 표현식을 도출하고, 이 결과로부터 드레인 전압 변화에 의한 문턱 전압의 roll-off를 비교적 정확하게 기술할 수 있는 문턱 전압의 표현식을 closed-form의 간단한 표현식으로 도출하였다. 도출된 표현식으로 모의 실험을 수행한 결과 $0.01\;[{\mu}m]$의 실리콘 채널 길이 범위까지 채널 길이에 지수적으로 감소하는 것을 보이는 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제44권4호
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• pp.383-390
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• 2002

1998년도부터 2001년도까지 실시한 한우 후대검정에서 공시된 후보종모우들에 대한 근친도를 조사해 본 결과, 대부분의 종모우들은 근친되지 않고 있어 한우 종모우 집단은 아직 non-inbred 집단으로 간주해도 무방할 것으로 사료되었다. 하지만 많은 개체들간에 혈연관계가 있는 것으로 조사되어 앞으로 근친도가 크게 상향될 것으로 예상되기 때문에 농가에서 보다 계획적인 정액 선택을 통한 교배가 권장된다. 또한 거세 검정우 1262두로부터 조사된 도체성적들에 대한 유전모수를 선형모형하에서 REML 방법으로 추정된 결과와 근내지방도를 범주형자료로 간주하여 Gibbs sampling 방법으로 추정한 결과, 기존의 비거세우를 대상으로 추정한 결과 보다 다소 높게 추정되었으며 GS방법에 의한 추정치가 REML 방법에 의한 추정치보다 높게 추정되었다. 특히 근내지방도에 대한 유전력 추정치는 GS방법에서 0.74으로 아주 고도의 유전력을 갖는 것으로 추정되어 근내지방도에 대한 개량의 용이함을 제시하였다. 또한 근내지방도와 등지방두께 간에는 0.46의 유전상관을 갖는 것으로 추정되었으며 근내지방도와 출하시 체중간에는 -0.44의 부의상관을 갖는 것으로 추정되었다. 반면에 도체율과 근내지방도간에는 -0.72의 강한 부의상관을 갖는 것으로 추정되었는데 도체율에 대한 변이가 상당히 낮은 변이계수를 고려할 때 추정치에 대한 신뢰도가 낮을 것으로 예상되었다. 종모우의 육종가에 대한 추정방법간의 상관은 다소 낮을 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.4991-4996
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.179-184
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• 2021

In our study we performed a sentiments analysis from the images. For this purpose, we used 153 images that contain: people, animals, buildings, landscapes, cakes and objects that we divided into two categories: images that suggesting a positive or a negative emotion. In order to classify the images using the two categories, we created two models. The SAI-G model was created with Google's AutoML Vision service. The SAI-C model was created on the Clarifai platform. The data were labeled in a preprocessing stage, and for the SAI-C model we created the concepts POSITIVE (POZITIV) AND NEGATIVE (NEGATIV). In order to evaluate the performances of the two models, we used a series of evaluation metrics such as: Precision, Recall, ROC (Receiver Operating Characteristic) curve, Precision-Recall curve, Confusion Matrix, Accuracy Score and Average precision. Precision and Recall for the SAI-G model is 0.875, at a confidence threshold of 0.5, while for the SAI-C model we obtained much lower scores, respectively Precision = 0.727 and Recall = 0.571 for the same confidence threshold. The results indicate a lower classification performance of the SAI-C model compared to the SAI-G model. The exception is the value of Precision for the POSITIVE concept, which is 1,000.

• 대한산업공학회지
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• 제27권1호
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• pp.11-17
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• 2001

We consider the M/G/1 with Bernoulli feedback, where the served customers wait in the feedback queue for rework with probability p. It is important to decide the moment of dispatching in feedback systems because of the dispatching cost for rework. Up to date, researches have analyzed for the instantaneous-dispatching model or the case that dispatching epoch is determined by the state of feedback queue. In this paper we deal with a dispatching model whose dispatching epoch depends on main queue. We adopt supplementary variable method for our model and a numerical example is given for clarity.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.85-89
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• 1997

In this paper, we consider a random replacement model with minimal repair, which is a generalization of the random replacement model introduced Lee and Lee(1994). It is assumed that a system is minimally repaired when it fails and replaced only when the accumulated operating time of the system exceeds a threshold time by a supervisor who arrives at the system for inspection according to Poisson process. Assigning the corresponding cost to the system, we obtain the expected long-run average cost per unit time and find the optimum values of the threshold time and the supervisor's inspection rate which minimize the average cost.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.773-782
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• 2004

In this paper, a random shock model for a system is considered. Each shock arriving according to a Poisson process decreases the state of the system by a random amount. A repairman arriving according to another Poisson process of rate $\lambda$ repairs the system only if the state of the system is below a threshold $\alpha$. After assigning various costs to the system, we calculate the long-run average cost and show that there exist a unique value of arrival rate $\lambda$ and a unique value of threshold $\alpha$ which minimize the long-run average cost per unit time.