In modern society, speech recognition technology is emerging as an important technology for identification in electronic commerce, forensics, law enforcement, and other systems. In this study, we aim to develop an age classification algorithm for extracting only MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) expressing the characteristics of speech in Korean and applying it to deep learning technology. The algorithm for extracting the 13th order MFCC from Korean data and constructing a data set, and using the artificial intelligence algorithm, deep artificial neural network, to classify males in their 20s, 30s, and 50s, and females in their 20s, 40s, and 50s. finally, our model confirmed the classification accuracy of 78.6% and 71.9% for males and females, respectively.
This study analyzes characterization and classification of body types of Mongolian women aged 18∼39 ages. The anthropometric measurements of the research subjects come up to a total of 23 items and are summarized as follows : 1. As the results of comparative analysis of the body measurements by age group, 16 items show a significant difference except shoulder height, thigh girth, neck base girth, back length shoulder length, sleeve length and weight. Both age group are considered to be of average weight but 25 to 39 age group were slightly greater than that of the 18 to 24 age group. 2. As the results of factor analysis, 4 factors such as the first factor on the obesity of body, the second factor on the vertical size of body, the third factor on the back length, the forth factor on the shoulder width and neck base girth were extracted. 3. As the results of classification based on the duster analysis, the body types were classified into 3 types in each age group. In each age group the most frequent body type is average stature and slightly thin type.
The purpose of this study was to determine relationship among the observed frequencies of 12 beverages selected by college men and women according to sex, age, race and academic classification and to estimate consumption of milk according to sex, age, race and academic classification. The instrument consisted of a check list and four questions. The sample of 282 subjects, 149 college men and 133 college women, was made by the accidental choice method. Observations occurred in the university center cafeteria at the dinner meal. The significant relationship s were sex and race in association with beverage selections by all subjects. The proportion of men in the distribution who selected regular , carbonated soft drinks and the proportion of white students who selected any of the carobnated soft drinks were the influencies. The result of the study indicated that carbonated soft drinks were the most preferred items followed by milk, water, iced tea, fruit juices, coffee, cocoa, and tea.
This research was to study somatotype characteristics of elderly women and to classify them based on the results. It also analyzed the age distribution of the classified types, and the frequency among the age groups. The subjects of the study were 331 women of the age of 55 fears or older. They were measured on the performing anthropometric and photographic measurements. The samples were classified into 4 different types, and the photographic measure of each front and side view also clustered 4 different types. The results of the research are as follows : The somatotype of elderly women in Korea is most likely to be H-shaped, which shows a slight refraction when viewed from a front. When viewed from a side, an appearance off straight somatotype is common among the age of 70 or younger. However, the age of 70 or older appears to have swayback somatotype. This means that women are likely to reserve their straight body figure from their middle-age until the age of 70. The major somatotype characteristic of old age, a stooped body shape, is more frequently seen as they get older.
얼굴 모양 및 목소리를 이용하는 방법을 포함하여 연령 및 성별을 분류하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 그러나 얼굴 기반 방법은 원거리에서 인식률이 급격히 감소하고, 오디오 기반 방법은 잡음이 많은 환경에서는 적용하기 어렵다. 대조적으로 보행 기반 방법은 대상자가 카메라에 촬영만 되면 인식이 가능하다. 기존 연구에서 카메라의 시점은 측면에서만 볼 수 있어서 실제 환경에서 일반 보행과는 현실적으로 차이가 발생했다. 본 연구에서는 일반 보행 데이터를 이용하여 연령과 성별을 분류할 수 있도록 RGB-D 센서로부터 획득된 골격 모델을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 환경에서 효율적임을 보여준다.
Purpose : This retrospective study was performed to investigate the prevalence of the idiopathic osteosclerosis (IO) in Korean malocclusion patients according to age, sex, and the Angle's classification of malocclusion. Materials and Methods : This study consisted of 2,001 randomly selected patients from the Department of Orthodontics at the Gangneung-Wonju National University Dental Hospital, Korea. The prevalence of IO in Korean malocclusion patients was recorded using their panoramic radiographs, and the following parameters were surveyed; age, sex, and the Angle's classification of malocclusion. The chi-square test was analyzed to determine the statistical significance of differences in the prevalence of IO between age, sex, and the Angle's classification of malocclusion. Results : The prevalence of IO in the jaws was 6.7% in a total of 2,001 examined orthodontic patients. The majority of IO was found in the mandible (96.58%). The 30-39 age group showed the highest prevalence of IO (9.60%). There was a higher prevalence in females (6.89%) than in males (6.45%). The prevalence of IO in Angle Class I group (7.07%) was the most frequent, followed by Angle Class II group (6.72%), and Angle Class III group (6.40%). However, there was no statistical significance in sex and Angle's classification of malocclusion. Conclusion : The prevalence of IO in malocclusion patients showed the differences between various age groups and most of them were found in the mandibular posterior area. However, sex and the type of malocclusion are not to be considered as a contributing factor of IO.
본 논문에서는 실제 응급상황센터에 접수된 신고전화의 음성분석을 통하여 발화자의 연령을 분류하고자 한다. 2가지 발화행태적 특징요소인 무성휴지(Silent Pause), 대화반응시간(Turn-taking latency)를 활용하여 성인과 노인을 분류할 수 있는 특징에 대한 분류기준을 선정하고, 이를 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 분류정확도를 확인하였다. 먼저, 응급상황센터의 실제 신고전화에 대하여 발화행태적 특징 요소를 기반으로 청취분석을 통하여 발생길이에 대하여 성인과 노인사이에 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한, 성인과 노인 각 100개, 총 200개의 음성데이터를 5차 교차검증방법을 사용하여 기계학습을 실행한 결과, 2가지의 발화행태를 모두 사용한 복합기준(무성휴지+대화반응시간)일 경우, 70%의 가장 높은 분류정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 음성에 기반한 연령을 분류하는 연구에 있어서, 기존의 음성정보와 더불어, 새로운 발화행태적 특징요소와의 결합을 통하여 연령구분을 가능하게 하는 새로운 방법으로 제안할 수 있을 것이다. 또한, 향후 음성기반 상황판단 시스템 기술 개발에 있어서 기초자료로 적용이 가능하며, 이를 통하여 신속한 연령분류를 판단을 통한 상황대처가 가능하도록 하는 데에 기여할 수 있을 것이다.
Purpose: This study investigated the developmental stages of third molars in relation to chronological age and compared third molar development according to location and gender. Materials and Methods: A retrospective analysis of panoramic radiographs of 2490 patients aged between 6 and 24 years was conducted, and the developmental stages of the third molars were evaluated using the modified Demirjian's classification. The mean age, standard deviation, minimal and maximal age, and percentile distributions were recorded for each stage of development. A Mann-Whitney U test was performed to test the developmental differences in the third molars between the maxillary and mandibular arches and between genders. A linear regression analysis was used for assessing the correlation between the third molar development and chronological age. Results: The developmental stages of the third molars were more advanced in the maxillary arch than the mandibular arch. Males reached the developmental stages earlier than females. The average age of the initial mineralization of the third molars was 8.57 years, and the average age at apex closure was 21.96 years. The mean age of crown completion was 14.52 and 15.04 years for the maxillary and the mandibular third molars, respectively. Conclusion: The developmental stages of the third molars clearly showed a strong correlation with age. The third molars developed earlier in the upper arch than the lower arch; further, they developed earlier in males than in females.
Kang Kyounglan;Cho Miran;Kim Byung Sung;Choue Ryowon
Journal of Community Nutrition
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제7권3호
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pp.135-140
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2005
This study was conducted to evaluate the health status of staff by medical examination data according to the work classification as professional, office worker and laborer in K University in Seoul, Korea. Two thousand four hundred and eighty-four staff (men : 1154, female: 1330) from the university were studied for this report. The anthropometric (height, weight and BMI) and blood pressure (systolic, diastolic) and biochemical parameters (hemoglobin, glucose, cholesterol, AST, ALT) were measured. All groups were calculated using GLM multivariate analysis for three groups after adjustment for age. The average BMI was significantly higher in laborers than professionals and officers after adjustment for age. In blood pressure, especially in SBP, the significant difference was found in females according to the job classification. Blood glucose levels of female laborers were significantly higher than those of officers and professionals. The level of blood total cholesterol of male professionals was significantly higher than those of laborers. The level of blood total cholesterol of female laborers was significantly higher than officers or professionals. Importantly, significant differences were found in BMI, SBP, blood glucose level and cholesterol level of female staff after adjustment for age. These results showed that there were differences in health subjects of staff according to the work classification. This study would provide basic data to prepare the program of health promotion for the college staff according to work classification. Further research is required to discover factors influencing health promotion of staff in colleges.
Background: The objective of this study was to determine a diagnostic classification scheme using a decision tree based model. Materials and Methods: The study was conducted as a retrospective case-control study in Imam Khomeini hospital in Tehran during 2001 to 2009. Data, including demographic and clinical-pathological characteristics, were uniformly collected from 624 females, 312 of them were referred with positive diagnosis of breast cancer (cases) and 312 healthy women (controls). The decision tree was implemented to develop a diagnostic classification scheme using CART 6.0 Software. The AUC (area under curve), was measured as the overall performance of diagnostic classification of the decision tree. Results: Five variables as main risk factors of breast cancer and six subgroups as high risk were identified. The results indicated that increasing age, low age at menarche, single and divorced statues, irregular menarche pattern and family history of breast cancer are the important diagnostic factors in Iranian breast cancer patients. The sensitivity and specificity of the analysis were 66% and 86.9% respectively. The high AUC (0.82) also showed an excellent classification and diagnostic performance of the model. Conclusions: Decision tree based model appears to be suitable for identifying risk factors and high or low risk subgroups. It can also assists clinicians in making a decision, since it can identify underlying prognostic relationships and understanding the model is very explicit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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