• ETRI Journal
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• 제33권6호
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• pp.871-879
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• 2011

Because a wide variety of multimedia services are provided through personal wireless communication devices, the demand for efficient bandwidth utilization becomes stronger. This demand naturally results in the introduction of the variable bitrate speech coding concept. One exemplary work is the selectable mode vocoder (SMV) that supports speech/music classification. However, because it has severe limitations in its classification performance, a couple of works to improve speech/music classification by introducing support vector machines (SVMs) have been proposed. While these approaches significantly improved classification accuracy, they did not consider correlations commonly found in speech and music frames. In this paper, we propose a novel and orthogonal approach to improve the speech/music classification of SMV codec by adaptively tuning SVMs based on interframe correlations. According to the experimental results, the proposed algorithm yields improved results in classifying speech and music within the SMV framework.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2005년도 하계학술대회 논문집 Vol.6
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• pp.566-567
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• 2005

Until now variable pattern classification methods have been introduced. So, variable methods in PD source classification were applied. NN(neural network) the most used scheme as a PD(partial discharge) source classification. But in recent year another method were developed. These methods is present superior to NN in the field of image and signal process function of classification. In this paper, it is show classification result in PD source using three methods; that is, BP(back-propagation), ANFIS(adaptive neuro-fuzzy inference system), PCA-LDA(principle component analysis-linear discriminant analysis).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.11-19
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• 2013

본 논문에서는 유도 전동기의 기계적 결함을 진단하기 위해 진동신호와 질감 분석을 이용한 알고리즘을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 무늬, 색상 대비의 특징을 분석하고, 그레이레벨 동시발생행렬(Gray-Level Co-occurrence Model, GLCM)을통해 세 가지 질감특징을추출한다. 추출된 세 가지질감 특징을 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수를 사용하는 다중레벨 서포터 벡터 머신(Multi-Level Support Vector Machine, MLSVM)의 입력으로 사용하여 결함 유형을 분류한다. 결함 유형을 분류하는 최적의 MLSVM을 위한 RBF 커널 함수의 매개변수를 찾기 위해 매개변수 값을 0.3부터 1.0으로 바꿔가며 분류성능을 평가한 결과, 결함 유형별로 0.3에서 0.6사이의 매개변수 값에서 100%에 가까운 분류 정확성을 보였다. 또한 15dB, 20dB의 잡음이 첨가된 진동신호를 이용한 실험에서도 평균 98%이상의 높은 분류 정확성을 보였다.

• Asian Spine Journal
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• 제12권6호
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• pp.981-986
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• 2018

Study Design: Retrospective case series. Purpose: Cauda equina syndrome (CES) is associated with etiologies such as lumbar disc herniation (LDH) and lumbar canal stenosis (LCS). CES has a prevalence of 2% among patients with LDH and exhibits variable outcomes, even with early surgery. Few studies have explored the factors influencing the prognosis in terms of bladder function. Therefore, we aimed to assess the factors contributing to bladder recovery and propose a simplified bladder recovery classification. Overview of Literature: Few reports have described the prognostic clinical factors for bladder recovery following CES. Moreover, limited data are available regarding a meaningful bladder recovery status classification useful in clinical settings. Methods: A single-center retrospective study was conducted (April 2012 to April 2015). Patients with CES secondary to LDH or LCS were included. The retrieved data were evaluated for variables such as demographics, symptom duration, neurological symptoms, bladder symptoms, and surgery duration. The variable bladder function outcome during discharge and at follow-up was recorded. All subjects were followed up for at least 2 years. A simplified bladder recovery classification was proposed. Statistical analyses were performed to study the correlation between patient variables and bladder function outcome. Results: Overall, 39 patients were included in the study. Majority of the subjects were males (79.8%) with an average age of 44.4 years. CES secondary to LDH was most commonly seen (89.7%). Perianal sensation (PAS) showed a significant correlation with neurological recovery. In the absence of PAS, bladder function did not recover. Voluntary anal contraction (VAC) was affected in all study subjects. Conclusions: Intactness of PAS was the only significant prognostic variable. Decreased or absent VAC was the most sensitive diagnostic marker of CES. We also proposed a simplified bladder recovery classification for recovery prognosis.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.182-188
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• 2009

본 연구는 국제 기능 장애 건강분류의 구성요소에 기반을 둔 자기관리 훈련이 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상은 K광역시 소재 병원 두 곳의 재활의학과에 내원하는 35개월 이상 72개월 미만인 경직성 뇌성마비 아동(남아=25, 여아=18) 중 GMFCS(Gross Motor Function Classification System) level III-IV인 아동 43명으로 구성하였다. 연구기 간은 2008년 8월 1일부터 2008년 9월 31일까지였고, 자기관리 훈련은 2인의 작업치료사에 의해 회당 30분씩 주 4회 제공되었다. 자기관리 훈련은 먹기, 꾸미기, 목욕하기, 화장실 사용하기의 4개 영역으로 구성하였다. 훈련 후 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성 변화는 Wee-FIM(Functional Independence Measure for Children)을 이용하여 측정하였다. 연구결과 자기관리 훈련 후 뇌성마비 아동의 기능적 독립성은 유의한 향상을 보였다. 위의 결과에 근거하여 자기관리 훈련을 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성 향상을 위해 효과적인 방법으로서 충분히 활용 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제13권2호
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• pp.179-199
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• 2013

이 연구는 대학기록의 효율적 관리와 편리한 이용을 위해 구축되어 있는 기록관리체계를 조사하여 분석하였다. 전남대학교의 기록물 현황, 단위업무, 기능과 조직에 대해 분석하였다. 그 결과 전남대학교 단위업무는 127개 처리과에 1,625개의 단위업무로 이루어진다. 교육과 관련된 단위업무가 85.91%를 차지하고 있다. 문제점으로는 단위업무 불균형적으로 편성되어 있다. 특정 분야에 단위업무가 너무 많거나 적은 것은 업무 분석 및 분류에 있어서 문제점을 내포하고 있다고 할 수 있다. 그리고 대학기능 분류가 불균형적으로 편성되어 있다. 대학에서 연구 분야에 대한 기능 분류는 적은 반면, 행정 분야에 대한 기능 분류가 세분화 되어 있다. 조직에 대한 기능과 업무가 적절하게 편성되어야 효율적인 기록물관리가 될 것이다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제20권1호
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• pp.49-56
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• 2008

Purpose: Lack of a valid prognosis of gross motor development in children with cerebral palsy (CP) and the absence of longitudinal data on which to base an opinion in Korea have made it difficult to plan treatment and counsel prognosis issues accurately. The purposes of this study were to examine whether the Gross Motor Function Classification System (GMFCS) is valuable to prognostication about gross motor progress in children with CP in Korea. Methods: Medical records of 61 patients were retrospectively reviewed that visited outpatient department and were diagnosed as CP. Various information was surveyed including CP type, visual acuity, cognitive function, motor acquisition age, ambulatory status, development curves of Gross Motor Function Measure (GMFM) according to each of the 5 level of GMFCS. All of them were compared with other studies. Also the gross motor development curves and the maximum GMFM score derived from this study were compared with the Palisano's report and the Rosenbaum's report. Results: Based on a total of 494 GMFM assessments provided by this study, the 5 distinct motor development curves and the maximum GMFM score were created. These observations is corresponding with the Palisano's and the Rosenbaum`s Development curves. Conclusion: The 5 distinct motor development curves (GMFCS) that were created by Palisano's and Rosenbaum's study is useful in Korea, providing parents and clinicians with a means to plan interventions and to judge progress over time.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.107-111
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• 2010

차량 주행 중에 타이어에서 발생하는 초음파를 이용하여 손상 물질에 의한 타이어의 손상을 검출하는 방법에 대해 연구하였다. 손상이 있는 타이어는 회전 주기성이 있는 초음파 신호가 발생하므로 주기성을 검출하기 위해 포락선 검출 전처리 과정을 거친 후 자기상관함수를 사용하였다. 실험에서는 손상된 타이어의 1회전 시간과 자기상관함수를 이용해 구한 주기가 같은 것으로 나타났다. 이로 인해 타이어의 손상 유무를 분별할 수 있는 결과를 도출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.799-803
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• 2007

본 논문에서는 FSVM(Putty Support Vector Machine)의 퍼지소속함수를 새롭게 제안한다. SVM의 완화변수(slack-variable)에 퍼지소속함수를 결합하는 FSVM은 주어진 데이터베이스의 특성이 반영되어 안정적으로 분류성능을 향상시킬 수 있는 퍼지소속 함수를 필요로 한다. 시계열 자료의 패턴분류 성능을 비교하기 위하여 SVM, FSVM(1), 그리고 제안하는 FSVM(2) 등의 분류모델들을 비교 실험하였다. 사용한 데이터베이스는 한국금융시장의 시계열 경제지표 지수들이다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.18-20
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• 2017

In this paper, we propose a new classification method to complement a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier. This classifier assumes data distribution to be Gaussian, finds the discriminant function, and derives the decision curve. However, this method does not investigate finding the decision curve in much detail, and there are some minor problems that arise in finding an accurate discriminant function. Our findings also show that this method could produce errors when finding the decision curve. The aim of this study has therefore been to investigate existing problems and suggest a more reliable classification method. To do this, we utilize the gradient to find the decision curve. We then compare/analyze our algorithm with the $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian method. Performance evaluation indicates that the average accuracy of our classification method is about 10% higher than $na{\ddot{i}}ve$ Bayes.