Diagnosis of pathological voice is one of the important issues in biomedical applications of speech technology. This study focuses on the discrimination of voice disorder using HMM (Hidden Markov Model) for automatic detection between normal voice and vocal fold disorder voice. This is a non-intrusive, non-expensive and fully automated method using only a speech sample of the subject. Speech data from normal people and patients were collected. Mel-frequency filter cepstral coefficients (MFCCs) were modeled by HMM classifier. Different states (3 states, 5 states and 7 states), 3 mixtures and left to right HMMs were formed. This method gives an accuracy of 93.8% for train data and 91.7% for test data in the discrimination of normal and vocal fold disorder voice for sustained /a/.
본 연구에서는 순차적으로 자극이 제시되는 시각 구별 과제에서 개인차가 기술의 습득과 전이에 어떻게 영향을 미치는지 알아보았다. 여기서는 개인 차이를 세 가지 측면에서 측정하였는데 인지 양식의 차이, 작업 기억 용량의 수준, 그리고 의사 결정 방식의 차이를 가지고 개인 차이를 분류하였다. 시각 구별 과제에서는 크게 훈련 과정과 전이 과정으로 나누어 훈련 과정의 난이도가 전이 과정에서 어떠한 영향을 미치는지 알아보았는데, 특히 훈련 난이도는 인지 양식과 그리고 작업 기억 용량과의 상호 작용을 통하여 전이 과제에서의 정확도에 영향을 미친 것으로 나타났다. 본 연구에서 얻어진 결과는 시각 구별과 관련한 인터페이스를 디자인하는데 있어서 개인차를 고려하는 것이 필요함을 시사하였다.
밀병(watercore)은 과실의 저장 및 유통 산업에 있어서 큰 영향을 주므로 이를 비파괴측정할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 투광량을 이용한 사과의 밀병 판별 가능성과 밀병 판별에 영향을 미치는 인자들을 조사하였다. 사과의 화상데이터는 CCD 카메라를 사용하여 영상을 취득하였다. 밀병이 많이 든 사과는 밀병이 적게 든 사과보다 투광량이 더 많았으며 투광량에 의한 사과의 밀병 판별 정확도는 약 70%이었다. 사과의 과피두께, 색소층 두께, 과육밀도 등이 투광량에 영향을 미치는데 과피와 색소층의 두께가 얇고 과육밀도가 낮을수록 투광량은 높은 경향을 나타내었다. 사과의 착색정도가 좋을수록 밀병이 존재할 확률이 높았으며 착색분포는 밀병판별에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 자발적인 웃음과 인위적인 웃음을 변별하는 데 있어서 일반 사람들의 정확도와 컴퓨터를 이용한 분류 알고리즘의 정확도를 비교하였다. 실험참가자들은 단일 영상 판단 과제와 쌍비교 판단과제를 수행하였다. 단일 영상판단 과제는 웃음 영상을 한 장씩 제시하면서 이 영상의 웃음이 자발적인 것인지 인위적인 것인지를 판단하는 것이었으며, 쌍비교 판단과제는 동일한 사람에게서 얻은 두 종류의 웃음 영상을 동시에 제시하면서 자발적인 웃음 영상이 어떤 것인지 판단하는 것이었다. 분류 알고리즘의 정확도를 산출하기 위하여 웃음 영상 각각에서 8 종류의 얼굴 특성치들을 추출하였다. 약 50%의 영상을 사용하여 단계적 선형판별분석을 수행하였으며, 여기서 산출된 판별함수를 이용하여 나머지 영상을 분류하였다. 단일 영상에 대한 판단결과, 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 쌍비교에 대한 판단결과도 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 20명의 실험참가자 중 선형판별분석의 정확도를 넘어서는 사람은 없었다. 판별분석에 중요하게 사용된 얼굴 특성치는 눈머리의 각도로, 눈을 가늘게 뜬 정도를 나타낸다. Ekman의 FACS에 따르면, 이 특성치는 AU 6에 해당한다. 사람들의 정확도가 낮은 이유는 두 종류의 웃음을 구별할 때, 눈에 관한 정보를 충분히 사용하지 않았기 때문으로 추론되었다.
1. Objectives Our goal is to observe the feasibility of constitution discrimination from computing quantitative roughness index from dynamic friction coefficients and their gradients with the measurement device of skin friction with 3-Axis load cell sensor. 2. Methods In the traditional Korean medicine, skin diagnosis is one of the examination methods to discriminate Sasang constitution since it was known that Tae-eumin has rough skin, and Soyangin has smooth one. It is based on the skin roughness on the back of one's hand for the discrimination. The measurement device of skin friction with 3-axis load cell sensor has been developed in order to provide quantitative skin roughness through dynamic friction coefficients. The effective interval of the coefficients is obtained from the automatic sampling algorithm to use their curvature and slope. Then, Fisher's discriminant function of them makes the discrimination. 3. Results The success rate of extracting the effective interval was about 90% and the discriminant accuracy between Tae-eumin and Soyangin was 70% and 68% for men and women, respectively. The entire methods showed the possibility to distinguish between Tae-eumin and Soyangin by using stochastic properties of roughness index, which can make the entire system to include the measurement, the computation of the roughness index and the discrimination of constitution automatical. 4. Conclusions The measurement device, the automatic sampling algorithm of dynamic friction coefficients and the constitution discrimination algorithm were developed, respectively, and their combination can become the serial and automatic procedure for quantitative and objective skin diagnosis, which mimics the movement of the Oriental medical doctors' skin diagnosis. It can be applied to healthcare as well as the diagnosis of constitution in a u-Health system soon.
본 연구는 햅쌀과 묵은쌀 및 이의 혼합곡 판별을 위하여 전자 눈 분석을 이용한 쌀 신곡과 구곡 판별법 개발 연구를 수행하였다. 국내에서 수집된 신구곡을 대상으로 GOP 시약처리를 통해 효소 활성에 따른 정색 반응을 확인한 후 전자눈 장비를 이용하여 신곡과 구곡의 판별에 적합한 색깔 코드의 선별과 이를 이용한 쌀 신곡과 구곡의 판별법을 개발하였다. 미지시료를 이용하여 판별 정확도를 분석한 결과 신곡과 구곡인 단일곡은 100%의 정확도로 판별이 되었으나 혼합곡의 경우 혼합된 비율에 따라 판별 정확도가 달라졌다. 혼합곡은 신곡과 구곡의 혼합 비율에서 구곡이 비율이 높아질수록 판별 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 전자눈 분석을 통하여 햅쌀과 묵은쌀을 판별할 수 있는 실용적인 판별 체계를 구축하였으므로 본 연구를 통해 개발된 판별식은 쌀 신구곡 판별을 위한 과학적인 근거자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.93-102
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2021
This study aimed to test method on the accuracy of estimating the items parameters and ability, using the Three Parameter Logistic. To achieve the objectives of the study, an achievement test in chemistry was constructed for third-year secondary school students in the course of "natural sciences". A descriptive approach was employed to conduct the study. The test was applied to a sample of (507) students of the third year of secondary school in the "Natural Sciences Course". The study's results revealed that the (EAP) method showed a higher degree of accuracy in the estimation of the difficulty parameter and the abilities of persons higher than the MML method. There were no statistically significant differences in the accuracy of the parameter estimation of discrimination and guessing regarding the difference of the two methods: (MML) and (EAP).
본 논문은 점검진단 보고서의 데이터에 기반한 교량의 내하율 추정 모델의 판별 정확도 분석 결과를 보여준다. 내하율 추정 모델은 2,161건의 점검진단 보고서 수집을 통해, 통계적 방법에 의해 도출하였다. 교량의 제원 및 유지관리 정보를 입력하면 해당 교량의 추정된 내하율을 확인할 수 있다. 추정 내하율 모델의 판별 정확도를 검증하기 위하여, 데이터 확보가 되어 있는 공용중 교량 164개소에 대해 추정 내하율과 점검진단 보고서 상의 내하율을 비교하였다. 교량 형식별로 차이가 있지만 추정 내하율 판별 정확도 80% 이상의 결과를 도출하였다.
본 연구는 쌀과 현미의 연산 또는 신 구곡 판별법을 개발하기 위하여 쌀의 저장기간 동안 변화되는 지방의 일종인 인지질 성분을 지표물질로 이용하여 쌀과 현미의 신 구곡 판별식을 작성하였고 미지의 시료를 이용하여 판별식 검증을 수행하였다. 또한 벼의 저장 온도와 시기에 따른 인지질 지표의 판별정확도를 분석함으로써 인지질 지표의 실용적인 활용 가능성을 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 인지질 지표를 이용하여 쌀에 대한 판별식을 작성한 결과 쌀의 연산별 분류적중률은 90%, 신 구곡의 분류적중률은 97%로 나타나 연산 판별식보다 신 구곡 판별식의 적중률이 높게 나타났다. 따라서 신 구곡 판별식을 쌀의 판별식으로 확립하였고 연산을 알고 있는 미지의 시료를 이용하여 개발된 판별식의 정확도를 분석한 결과 판별식 정확도는 1차 분석에서는 82%, 2차 분석에서는 80%로 나타났다. 2. 현미에 대한 인지질 지표의 신 구곡 분류적중률은 96%로 나타나 95%이상의 적중률을 보여주었으므로 현미의 신 구곡 판별식을 확립하였다. 미지의 시료를 이용하여 개발된 판별식의 정확도를 분석한 결과 93%로 나타나 판별 정확도가 쌀에 비해 높게 나타났다. 현미는 백미에 비해 지방 함량이 많기 때문에 신곡과 구곡 간의 인지질 함량의 차이가 크게 나타나는 경향이었다. 3. 저장온도와 시기에 따른 쌀의 판별 정확도를 분석하기 위하여 벼 보관창고에서 동일한 시료를 수집하여 기확립된 쌀의 신 구곡 판별식에 대입하였을 때 상온 보관된 쌀의 정확도는 57.9~92.1%로 나타났고, 저온 보관된 쌀의 정확도는 86.8~94.7%의 범위로 나타났다. 쌀의 경우 저장 온도와 시기에 따라 판별되는 정확도가 달라졌고 저온 보관된 시료가 상온 보관된 시료에 비해 시기별 판별 정확도의 차이가 적은 것으로 나타났다. 4. 현미의 저장온도 및 시기에 따른 판별 정확도를 분석하기 위하여 벼 보관창고에서 동일한 시료를 수집하여 기 확립된 현미의 신 구곡 판별식에 대입하였을 때 상온 보관된 현미의 정확도는 94.7~100%로 나타났고, 저온 보관된 현미의 정확도는 92.1~100%의 범위로 나타났다. 현미의 경우 쌀에 비해 지방함량이 많고 강층의 존재로 산패가 더디게 진행되기 때문에 저장온도 및 시기에 상관없이 92%이상의 판별 정확도를 나타내었다.
Red pepper powder (Capsicum annum L.) is an important seasoning as a kimchi ingredient in korea and most korean consumer tend to eat the korean red pepper powder as the better than other oriental country such as China. Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was applied for discrimination according to geographical origin (Korea, China) of red pepper powder. The objective of this study is to determine if NIR technique could be used to discriminate between the korean red pepper powder and non-korean red pepper powder according to seed content and maxing ratio in red pepper powder by using the new method. Rapid, precise and nondestructive analysis method for determination of the geographical origin of red pepper powder by near infrared spectroscopy and chemometrics were performed. It has been observed discriminant analysis with PLS is adequate to determinate the geographical origin of red pepper powder. It tend to difficult the discrimination of geographical origin according to increase the seed content of red pepper powder. The accuracy of discrimination in mixed red pepper powder was range from 95.2% to 100%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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