Speaker verification system performance depends on the utterance of each speaker. To verify the speaker, important information has to be captured from the utterance. Nowadays under the constraints of limited data, speaker verification has become a challenging task. The testing and training data are in terms of few seconds in limited data. The feature vectors extracted from single frame size and rate (SFSR) analysis is not sufficient for training and testing speakers in speaker verification. This leads to poor speaker modeling during training and may not provide good decision during testing. The problem is to be resolved by increasing feature vectors of training and testing data to the same duration. For that we are using multiple frame size (MFS), multiple frame rate (MFR), and multiple frame size and rate (MFSR) analysis techniques for speaker verification under limited data condition. These analysis techniques relatively extract more feature vector during training and testing and develop improved modeling and testing for limited data. To demonstrate this we have used mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and linear prediction cepstral coefficients (LPCC) as feature. Gaussian mixture model (GMM) and GMM-universal background model (GMM-UBM) are used for modeling the speaker. The database used is NIST-2003. The experimental results indicate that, improved performance of MFS, MFR, and MFSR analysis radically better compared with SFSR analysis. The experimental results show that LPCC based MFSR analysis perform better compared to other analysis techniques and feature extraction techniques.
Infrared thermography is an emerging approach to non-contact, non-intrusive, and non-destructive inspection of various solid materials such as metals, composites, and semiconductors for industrial and research interests. In this study, data processing was applied to infrared thermography measurements to detect defects in metals that were widely used in industrial fields. When analyzing experimental data from infrared thermographic testing, raw images were often not appropriate. Thus, various data analysis methods were used at the pre-processing and processing levels in data processing programs for quantitative analysis of defect detection and characterization; these increased the infrared non-destructive testing capabilities since subtle defects signature became apparent. A 3D finite element simulation was performed to verify and analyze the data obtained from both the experiment and the image processing techniques.
공진주 실험은 흙의 전단탄성계수, 재료감쇠비 등을 결정하는 실험으로, 최근 내진해석의 중요성과 더불어 그 사용빈도와 중요성이 증가하고 있다. 공진주 실험은 1960년 이후 널리 활용되어 왔으나, 현재까지의 공진주 실험은 측정장비의 제한성 때문에, 주로 선형스펙트럼 (linear spectrum)의 진폭성분만을 측정하여 왔다. 이는 공진주 실험 시스템의 동적거동을 규명하는 이론에 있어서도 시료의 점성이 고려되지 않았던 것과 동적거동에 대한 이해가 부족했기 때문이기도하다. 최근 조성호 등은 이러한 한계성을 극복할 수 있는 이론적 근거를 제시하였다. 즉, 공진주 실험 시스템의 동적거동에 대한 운동방정식과 그 일반해를 제시함으로써, 이론에 부합하는 공진주 실험의 자료분석 및 해석기법의 기초를 정립하였다. 본 연구에서는 발전된 계측장비와 공진주 실험 시스템의 동적거동에 대한 이론적 모델링을 이용하여 신뢰도가 향상된 공진주 실험의 자료분석 및 해석기법을 제안하였다. 그리고, 유한요소해석에 의한 공진주 실험의 수치실험을 통하여 본 연구에서 제안한 해석기법의 신뢰성과 타당성을 확인하였다. 또한, 주문진 표준사에 대한 공진주 실험을 통하여, 본 연구에서 제안한 자료분석 및 해석방법의 적용성을 확인하였으며, 기존 해석방법과의 비교를 통하여 기존 방법의 한계성과 문제점을 살펴보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1387-1395
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2006
This paper considers testing for the ratio of two exponential means. We propose a solution based on a Bayesian decision rule to this problem in which no subjective input is considered. The criterion for testing is the Bayesian reference criterion (Bernardo, 1999). We derive the Bayesian reference criterion for testing the ratio of two exponential means. Simulation study and a real data example are provided.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.448-453
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2008
This study describes design and development techniques of estimation models for process modeling. One case study is undertaken to design a model using standard gas furnace data. Neural networks (NN) and genetic programming (GP) are each employed to model the crucial relationships between input factors and output responses. In the case study, two models were generated by using 70% training data and evaluated by using 30% testing data for genetic programming and neural network modeling. The model performance was compared by using RMSE values, which were calculated based on the model outputs. The average RMSE for training and testing were 0.8925 (training) and 0.9951 (testing) for the NN model, and 0.707227 (training) and 0.673150 (testing) for the GP model, respectively. As concern the results, the NN model has a strong advantage in model training (using the all data for training), and the GP model appears to have an advantage in model testing (using the separated data for training and testing). The performance reproducibility of the GP model is good, so this approach appears suitable for modeling physical fabrication processes.
본 연구는 데이터 품질 평가란 관점에서 현재 진행되어지고 있는 국제 표준 ISO/IEC 25000시리즈인 SQuaRE(Software Quality Requirements and Evaluation) 프로젝트 중에서도 ISO/IEC 25012의 데이터 품질 평가 모델에 대한 연구이다. 데이터의 양이 많아지면서 사용자 관점에서는 정확한 데이터, 최신의 데이터, 사용하는 도구에 적합한 데이터, 보안성과 비 공개성을 준수할 수 있는 데이터를 원한다. 저 품질의 데이터가 비즈니스에 미치는 영향을 평가하여 실제적으로 적용할 수 있는 관점에서 데이터 품질 관리에 대한 것을 연구한다. 이러한 관점에서 데이터에 대한 품질을 평가할 수 있는 평가항목을 제시하고 제시된 평가항목의 평가 방안에 대해서 제시한다. 본 연구는 현재 진행되어지고 있는 ISO/IEC 25012의 표준문서와 소프트웨어 품질관리 표준문서 ISO/IEC 9126-2를 기초로 하여 연구되었으며 현재 진행되어지고 있는 소프트웨어 품질평가 모델 ISO/IEC 2500을 기반으로 하여 데이터 품질을 정량적으로 평가하는 방안을 제시한다.
무기체계 기술의 국산화 과정에서 경험과 기술이 부족한 상태로 개발 중인 체계에 대한 테스트 기술의 성숙도는 매우 중요하다. 테스트에서 발견하지 못한 결함은 시스템 운용 중 막대한 영향을 미친다. 잠수함에서 실시간 정보공유 체계는 신속한 지휘결심과 임무능력으로 이어진다. 데이터 분산 시스템은 매우 중요한 정보 공유체계이며 제조사나 데이터 형태가 다른 체계들 간에 이루어진다. 본 논문에서는 데이터 분산 시스템의 데이터 분산 특성을 분석하여 데이터별 체계를 그룹핑하고, 경로 테스트 기법에 트리순회 방법인 후위트리순회, 전위트리순회를 이용하여 테스트케이스 생성기법을 제시한다. 제시한 기법은 기존기법들에 비해 73.7% 테스팅 리소스를 감소시킬 수 있다.
콘콜릭 테스트는 높은 테스트 커버리지를 달성하기 위해 실제 프로그램 수행과 심볼릭 수행을 결합하여 테스트 데이터를 생성한다. CREST는 콘콜릭 테스팅을 구현한 대표적인 open-source인 테스트 도구이다. 그러나 현재 CREST는 기본적으로 프로그램의 모든 가능한 실행 경로들을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이 때문에 특정 분기 또는 블록만을 테스트하는 경우에는 비효율적일 수 있다. 이 논문에서는 프로그램 상의 한 분기 또는 블록을 주고 이률 실행할 수 있는 테스트 데이터를 생성하는 목적 지향 콘콜릭 테스트 방법을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.835-844
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2016
We develop the testing procedures about the homogeneity of the shape parameters of several inverse Gaussian distributions in our paper. We propose default Bayesian testing procedures for the shape parameters under the reference priors. The Bayes factor based on the proper priors gives the successful results for Bayesian hypothesis testing. For the case of the lack of information, the noninformative priors such as Jereys' prior or the reference prior can be used. Jereys' prior or the reference prior involves the undefined constants in the computation of the Bayes factors. Therefore under the reference priors, we develop the Bayesian testing procedures with the intrinsic Bayes factors and the fractional Bayes factor. Simulation study for the performance of the developed testing procedures is given, and an example for illustration is given.
The containment local leakage rate testing in nuclear power plants is performed in accordance with ANSI/ANS 56.8-1994 in Korea. Two methods, the make-up flow rate and the pressure decay, are used for local leakage rate testing. Though ANSI/ANS 56.8-1994 does not define clearly the minimum test duration for the make-up flow rate method, it requires obtaining the data after reaching the stable condition. Thus the prerequisite stable condition for data acquisition and the testing time is differently applied to each NPPs. Therefore, this study presents a standardized test procedure for data stabilization and testing time through experiments to improve the test reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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