Recently, physical examinations have become an important strategy to reduce costs for individuals and society. Pre-physical counseling is important for an effective physical examination. However, incomplete counseling is being conducted because the demand for physical examinations is not predicted. Therefore, in this study, the demand for physical examination was predicted using text mining and stepwise regression. As a result of the analysis, the most recent text data showed a high explanatory power of the demand for physical examination. Also, large amounts of data have high explanatory power. In addition, it was found that the high frequency of the text "health food" reduces the number of health examination customers. And the higher the frequency of the text of the word "food", the lower the number of physical examination customers. However, when the word "wild ginseng" was exposed a lot on Twitter, the number of physical examination customers visiting hospitals increased. In other words, customers consume efficiently by comparing the health examination price with the price of consumer goods. The proposed research framework can help predict demand in other industries.
Seungsik Kim;Nami Gu;Jeongin Moon;Keunwook Kim;Yeongeun Hwang;Kyeongjun Lee
Communications for Statistical Applications and Methods
/
v.30
no.5
/
pp.485-499
/
2023
This study aimed to predict the number of meals served in a group cafeteria using machine learning methodology. Features of the menu were created through the Word2Vec methodology and clustering, and a stacking ensemble model was constructed using Random Forest, Gradient Boosting, and CatBoost as sub-models. Results showed that CatBoost had the best performance with the ensemble model showing an 8% improvement in performance. The study also found that the date variable had the greatest influence on the number of diners in a cafeteria, followed by menu characteristics and other variables. The implications of the study include the potential for machine learning methodology to improve predictive performance and reduce food waste, as well as the removal of subjective elements in menu classification. Limitations of the research include limited data cases and a weak model structure when new menus or foreign words are not included in the learning data. Future studies should aim to address these limitations.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.20
no.3
/
pp.464-470
/
2016
This paper presents a speech recognition database verification system using speech measures, and describes a speech measure extraction algorithm which is applied to this system. In our previous study, to produce an effective speech quality measure for the system, we propose a combination of various speech measures which are highly correlated with WER (Word Error Rate). The new combination of various types of speech quality measures in this study is more effective to predict the speech recognition performance compared to each speech measure alone. In this paper, we increase the system independency by employing GMM acoustic score instead of HMM score which is obtained by a secondary speech recognition system. The combination with GMM score shows a slightly lower correlation with WER compared to the combination with HMM score, however it presents a higher relative improvement in correlation with WER, which is calculated compared to the correlation of each speech measure alone.
This paper is a study on weighted cepstrum used broadly for robust speech recognition. Especially, we propose the weighted function of asymmetric glottal pulse shape. which is used for weighted cepstrum extracted by PLP(Perceptual Linear Predictive) based on auditory model. Also, we analyze this glottal weighted cepstrum from the glottal pulse of glottal model in connection with the cepstrum. And we obtain speech features analyzed by both the glottal model and the auditory model. The isolated-word recognition rate is adopted for the test of proposed method in the car moise and street environment. And the performance of glottal weighted cepstrum is compared with both that of weighted cepstrum extracted by LP(Linear Prediction) and that of weighted cepstrum extracted by PLP. The result of computer simulation shows that recognition rate of the proposed glottal weighted cepstrum is better than those of other weighted cepstrums.
This paper presents a statistical prediction procedure for the propeller racing of ships with twin screw propellers sailing in ocean waves. The propeller racing is one of the most important factors of seakeeping qualities in relation to the safety of main engine and shafting system. It is especially significant key word for designing the twin-screw-propeller-type ship in view of allowable maximum propeller diameter etc.. In former studies, the propeller racing generally means the situation (propeller exposed) in which the relative motion amplitude between ship hull and wave surface would exceed a depth of point in rotary disk propeller. Therefore, it seems that the magnitude of the amplitude and its exceeding frequency have been examined as a principal subject of study as usual. However, the time during which the amplitude exceeds a depth of point must be also one of most important factor affecting the trend of propeller racing. This paper proposes a simply practical method for estimating the time lasting of exposed propeller related to twin screw propeller racing in rough confused seas on the basis of the statistics. Then, it is confirmed that the practical method is useful and convenience for considering the propeller racing in the stage of the basic design.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.12
/
pp.4706-4724
/
2020
With various structured data, such as the company size, loan balance, and savings accounts, the voice of customer (VOC), which is text data containing contact history and counseling details was analyzed in this study. To analyze unstructured data, the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) analysis, semantic network analysis, sentiment analysis, and a convolutional neural network (CNN) were implemented. A performance comparison of the models revealed that the predictive model using the CNN provided the best performance with regard to predictive power, followed by the model using the TF-IDF, and then the model using semantic network analysis. In particular, a character-level CNN and a word-level CNN were developed separately, and the character-level CNN exhibited better performance, according to an analysis for the Korean language. Moreover, a systematic selection model for optimal text mining techniques was proposed, suggesting which analytical technique is appropriate for analyzing text data depending on the context. This study also provides evidence that the results of previous studies, indicating that individual customers leave when their loyalty and switching cost are low, are also applicable to corporate customers and suggests that VOC data indicating customers' needs are very effective for predicting their behavior.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.11
no.5
/
pp.2484-2498
/
2017
Various types of social media make the people share their personal experience in different ways. In some social networking sites. Some users post their reviews, some users can support these reviews with comments, and some users just rate the reviews as kind of support or not. Unfortunately, there is rare explicit negative comments towards other reviews. This means if there is a link between two users, it must be positive link. Apparently, the negative link is invisible in these social network. Or in other word, the negative links are redundant to positive links. In this work, we first discuss the feature extraction from social media data and propose new method to compute the distance between each pair of comments or reviews on social media. Then we investigate whether we can predict negative links via regression analysis when only positive links are manifested from social media data. In particular, we provide a principled way to mathematically incorporate multi-facet data in a novel framework, Constructing Negative Links, CsNL to predict negative links for discovering the hidden information. Additionally, we investigate the ways of solution to general negative link predication problems with CsNL and its extension. Experiments are performed on real-world data and results show that negative links is predictable with multi-facet of social media data by the proposed framework CsNL. Essentially, high prediction accuracy suggests that negative links are redundant to positive links. Further experiments are performed to evaluate coefficients on different kernels. The results show that user generated content dominates the prediction performance of CsNL.
This study aims to describe, at one aspect, the relativity between syntactic structure and prosodic phrasing, and at the other, to establish a suitable phrasing pattern to produce more natural synthetic speech. To get meaningful results, all the word boundaries in the prosodic database were statistically analyzed, and assigned by the proper boundary type. The resulting 10 types of prosodic boundaries were classified into 3 types according to the strength of the breaks, which are zero, minor, and major break respectively. We have found out that the durational information was a main cue to determine the major prosodic boundary. Using the bigram and trigram of syntactic information, we predicted major and minor classification of boundary types. With brigram model, we obtained the correct major break prediction rates of 4.60%, 38.2%, the insertion error rates of 22.8%, 8.4% on each Test-I and Test-II text database respectively. With trigram mode, we also obtained the correct major break prediction rates of 58.3%, 42.8%, the insertion error rates of 30.8%, 42.8%, the insertion error rates of 30.8%, 11.8% on Test-I and Test-II text database respectively.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2017.10a
/
pp.190-193
/
2017
'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.
본 논문에서는 고성능 고정 소수점 DSP (Digital Signal Processor) 코어인 Vincent6 코어 [1]를 이용하여 ITU-T C.728 음성 부호화기를 실시간으로 구현하였다 G.728 은 16 kb/s전송률의 ITU-T표준 음성 부호화기이며, 입력신호는 8 kHz로 샘플링되며 샘플 당 16 bit 로 양자화된 PCM 신호이다. G.728 은 LD-CELP(Low Delay Code Excited Linear Prediction)라고도 하며, 알고리 듬 delay는 0.625ms 이다. Vincent6 DSP core 는 VLIW (Very-Long Instruction Word) 특성을 가지므로 다중 명령 (multiple instruction)을 수행할 수 있다 이를 위해서 G.728 annex G를 이용하여 고정 소숫점 연산으로 코드를 작성한 후, 이를 vincent6 어셈블리 코드로 구현하였다. 최종적으로 구현된 코드는 ITU-T 의 test vector 에 대 해 bit exact 한 결과를 보이며 34 MCPS (Million Cycles Per Second)의 계산량을 가지며 사용 메모리크기는 데이터 메모리가 약 9KByte, 프로그램 메모리가 약 57 KByte 이다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.