이미지에서 문자 추출은 영상을 이해하기 위한 가장 기초적이고 중요한 문제이다. 본 논문에서는 문자의 획 특징을 이용하는 통계적인 방법으로 문자 영역을 검증하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 $16\times16$ 크기의 텍스트와 비텍스트 이미지를 웨이블릿(wavelet) 변환하여 문자의 획과 방향성을 표현하는 35차원의 특징을 추출한다. 추출된 특징 중 변별력이 높은 특징만을 선택하여 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 구성한다. 분류기론 이용하여 $16\times16$크기의 윈도우로 검증 영역을 스캔하면서, 각각의 윈도우를 텍스트와 비텍스트로 분류하고 최종적으로 검증 영역의 텍스트 여부를 결정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 텍스트와 유사하여 구별하기 어려운 비텍스트 영역을 검증할 수 있었다.
A thermal index which considers metabolic heat generation of human body is proposed for operational forecasting. The new thermal index, Perceived Temperature (PT), is forecasted using Weather Research and Forecasting (WRF) mesoscale model and validated. Forecasted PT shows the characteristics of diurnal variation and topographic and latitudinal effect. Statistical skill scores such as correlation, bias, and RMSE are employed for objective verification of PT and input meteorological variables which are used for calculating PT. Verification result indicates that the accuracy of air temperature and wind forecast is higher in the initial forecast time, while relative humidity is improved as the forecast time increases. The forecasted PT during 2007 summer is lower than PT calculated by observation data. The predicted PT has a minimum Root-Mean-Square-Error (RMSE) of $7-8^{\circ}C$ at 9-18 hour forecast. Spatial distribution of PT shows that it is overestimated in western region, while PT in middle-eastern region is underestimated due to strong wind and low temperature forecast. Underestimation of wind speed and overestimation of relative humidity have caused higher PT than observation in southern region. The predicted PT from the mesoscale model gives appropriate information as a thermal index forecast. This study suggests that forecasted PT is applicable to the prediction of health warning based on the relationship between PT and mortality.
본 연구는 호텔 조직과 호텔에 근무하는 중간관리자들의 커뮤니케이션에 관련한 연구이다. 중간관리자들의 커뮤니케이션이 조직몰입과 조직문화에 미치는 영향과 커뮤니케이션과 조직문화와의 관계에서 조직몰입이 조절효과가 있는지 연구하였다. 최종적으로 수집된 데이터는 80부였고, 가설 검증을 위한 통계분석은 SPSS 18.0을 사용하였다. 가설의 검증결과는 다음과 같다. 가설 1, 호텔 중간관리자의 커뮤니케이션은 조직몰입에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 라는 가설의 검증결과 부분적으로 유의하여 부분채택되었다. 가설 2, 호텔 중간관리자의 커뮤니케이션은 조직문화에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 라는 가설의 검증결과 부분적으로 유의하여 부분채택 되었다. 가설 3, 호텔 중간관리자의 조직몰입은 조직문화에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다. 라는 가설 검증결과 유의한 결과가 나타나 채택되었다. 가설 4, 호텔 중간관리자의 커뮤니케이션과 조직문화와의 관계에서 조직몰입은 유의한 조절효과가 있을 것이다. 라는 가설을 검증한 결과 조절효과는 없는 것으로 나타났다.
Postmortem evaluation through the dictionary and the lack of points for the wrong strategy to respond to the avoid the prediction is important. However, the prevailing system of ex post facto assessment of postmortem simply does not have statistical figures to be provided only for the conditions. Thus, in this study, rail business is mainly evaluation procedures and evaluation of the verification system of ex post facto evaluation as to the issue, do not improve.
In this paper Statistical Energy Analysis has been considered to predict middle, high frequency air borne interior noise. PIM method is used for verification. Damping loss factor and coupling loss factor have been derived from the response(SPL) of sub systems when the power is applied. The airborne SEA model of vehicle is modeled through AutoSea2. Insulation material's absorption coefficient and transmission loss are acquired from closed form solution and experiment.
Ship owners are demanding quieter vessels since crews have become more sensitive to their acoustic environment. Accordingly, designers of shipyards need to respond intelligently to the challenging requirements of delivering a quiet vessel. In early design stage, to predict shipboard noise the statistical approach is preferred to other methods because of simplicity. However, since the noise characteristics of the ships vary continuously with the environments, it is necessary to update the prediction formula with data base management system. This paper describes the feature of database program with the prediction method. Database management programs with GUI, are applied to Intranet system that is accessible by any users. Statistical approach to the prediction of A-weighted noise level in ship cabins, based on multiple regression analysis, is conducted. The noise levels in ship cabins are mainly affected by the parameters of the deadweight, the type of ship, the relative location of engines and cabins, the type of deckhouse, etc. As a result of verification, the formulas ensure the accuracy of 3 ㏈ in 83 % of cabins.
Since the statistical significance levels of each F value (2.90 and 3.55) for positive expressiveness (PE) and negative expressiveness (NE) are all p<.01, it is found that there is a significant difference of PE and NE by science score. But, since the significant value of F value (1.725) for impulse strength (IS) is .095 (p>.05), it can be seen that there is no significant difference in IS by science score. The higher the science score, the larger the PE values and the lower the NE values. However, even if the science score increases, the IS values do not show a trend in a certain direction.
In design verification and process validation stages, reliability demonstration tests(RDT's) are common practice in industry, A new two-stage RDT that is known to be more efficient than a corresponding single-stage one in terms of expected test duration for Weibull distribution is proposed. Zero or one failure two-stage plans to minimize expected test duration under Type I and hybrid censoring subject to satisfying consumer's risk at a specified reliability target are developed and a numerical example is provided to illustrate the proposed two-stage RDT plans and compared with other one- and two-stage plans.
화자검증(speaker verification)이란 두개의 음성 데이터로부터 같은 화자의 목소리 인지 아닌지를 판단하는것을 말한다. 범죄현장에서 범인의 목소리만이 증거로 남는경우, 두개의 목소리를 객관적이고 정확하게 비교할 수 있는 화자 검증 시스템 또는 화자 매칭 시스템의 구축이 시급하다. 본 연구에서는 한국어에 대한 화자검증 딥러닝 모형을 새롭게 구축하고, 학습에 필요한 적절한 형태의 학습데이터셋에 대해 연구한다. 음성데이터는 고차원이면서 백그라운드 노이즈를 포함하는 등의 변동성이 큰 특징이 있다. 따라서 화자 검증 시스템을 구축하기위해 딥러닝 기반의 방법 선택하는경우가 많다. 본 연구에서는 ECAPA-TDNN 모형을 선택하여 화자 매칭 알고리즘을 구축하였다. 구축한 모형을 학습시키는데 사용한 Voxceleb은 대용량의 목소리 데이터로 다양한 국적을 가진 사람들로부터 음성데이터를 포함하지만 한국어에 대한 정보는 포함하지 않는 다. 본 연구에서는 한국어 음성데이터를 학습에 포함시켰을때와 포함시키지 않았을때 학습 데이터 내 해당언어의 존재 유무가 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 파악하였다. Voxceleb으로만 학습한 모델과 언어와 화자의 다양성을 최대로 하기 위해 Voxceleb과 한국어 데이터셋을 결합한 데이터셋으로 학습한 모델을 비교하였을 때, 모든 테스트 셋에 대해 한국어를 포함한 학습데이터의 성능이 개선됨을 보인다.
The purpose of the study is to develop and validate landslide susceptibility map of Bhotang village development committee, Nepal using FR (Frequency Ration) and SI (Statistical Index) methods. For the purpose, firstly, a landslide inventory map was constructed based on mainly high resolution satellite images available in Google Earth Pro, and rest fieldwork as verification. Secondly, ten conditioning factors of landslide occurrence, namely: altitude, slope, aspect, mean topographic wetness index, landcover, normalized difference vegetation index, dominant soil, distance to river, distance to lineaments and rainfall, were derived and used for the development of landslide susceptibility map in GIS (Geographic Information System) environment. The landslide inventory of total 116 landslides was divided randomly such that 70% were used for training and remaining 30% for validating result by receiver operating characteristics curve analysis. The area under the curve were found to be greater than 0.7 indicating an acceptable susceptibility maps obtained using FR and SI methods in GIS for hilly region of Nepal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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