본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR(Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
Yeon-Am's observation of natural objects will be able to contribute to the cultivation of the observation skills. In this study, I analysed Yeon-Am's observation skills in the book "Yorha Ilgi". Yeon-Am's observation skills are as follows. First, Yeon-Am observed a specific and detailed. Second, Yeon-Am was examined by utilizing the five senses and presented its risks and limitations. Third, Yeon-Am observed with the equality between man and nature and looked at the same level of human and nature. Fourth, Yeon-Am expressed those observed by utilizing the shaping techniques vividly. Fifth, Yeon-Am found a variety of features by a variety of perspectives. The orgin of Yeon-Am's writing is based on specific and detailed observations of the natural objects, joining nature, shaping techniques and diversity in perspective.
This study is to perform empirical analysis on observational before-after studies in Naive Method, Comparison Group(CG) Method and Empirical Bayes(EB) Method, and to compare with their results and to propose ways to apply to evaluation researches. For this purpose, the evaluation of road safety audit executed on Y$\breve{o}$ng-dong freeway in 2005 and 2006 was performed. As a result, all three methods have showed improved effects due to safety treatments. The safety effectiveness of Naive method is the largest, CG Method is the second and EB method is the last. The results of Naive method are overestimated due to the trend of reducing traffic accidents and those of CG method are affected by the external casual effects of comparison group. In the EB method, as "regression to the mean" phenomenon are controlled by reference group's accident model, it's result is relatively more accurate than that of other methods. In the conduct of evaluation studies, the analysts have to understand the pros and cons of each evaluation method. And after leading the survey on accident trends of related all sites, evaluation analysis is performed to be able to minimize bias.
The purpose of this study is to investigate and analyze high school girls' observational characteristics. A total of 77 female high students were asked to observe 'Las Meninas', a well known 17th century painting by Diego Velazquez and volumetric flask. MBTI(Myer Briggs Type Indicator) was implemented for student's personal characteristics. We analyzed testimony into its differences between objective and practical, and subjective and abstract, wholeness by character type. As a result, 41 participants have preference for sensuous recognition and the rest of the 36 participants have preference for intuitional recognition. From the observation statement, it showed differences of the results according to their character type. As the result that it showed above, learners used two ways of recognition but they showed tendency with strong reliance on their preferred recognition. In case of preferring the sensuous recognition, it tended towards the basis of phenomenological analysis, objective fact and physical judge. However, in case of preferring the intuitional recognition, it tended to observe by momentary thinking, flash of idea and meaning behind.
This study aims to demonstrate how well SCM analysis, which indicates social cognitive map of categorizing peer subgroups of elementary school students, corresponds with that of teachers. To do this, the subject of this study includes two classes of the 3rd and the 5th grade students in D elementary school in B-gu, Busan city. Over 30 students of each gender in each grade were surveyed with social network questionnaires to collect data. The result of the social network survey was analyzed by SCM 4.0 program to categorize peer subgroups within each class. The categorized peer subgroups were reported to the class teacher. Based on the report, the class teachers observed peer subgroups in classes. After the teachers observed and categorized the students into several peer groups, an analysis was conducted to compare the peer subgrouping by students with that by teachers. The result showed the two were 80% correspondent to each other regardless of gender and grade. If interobserver reliability stays within the range of 80-100%, it is considered reliable. And this leads to the conclusion that peer subgrouping by students' cognition and that by teachers' observation can be regarded quite corresponding. In conclusion, peer subgrouping through SCM is significant when peer subgrouping Korean children, and it appears to be more significant when analyzed considering different variables including gender and grade. Peer subgrouping by girls is shown to be more accurate than that by boys.
Kim, Jae-Kyeong;Chae, Kyung-Hee;Choi, Ju-Cheol;Song, Hee-Seok;Cho, Yeong-Bin
Information Systems Review
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v.8
no.2
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pp.119-138
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2006
Association Rule Mining has been successfully used for mining knowledge in static environment but it provides limited features to discovery time-dependent knowledge from multi-point data set. The aim of this paper is to develop a methodology which detects changes of customer behavior automatically from customer profiles and sales data at different multi-point snapshots. This paper proposes a procedure named 'Recursive Change Mining' for detecting continuous change of customer purchase behavior. The Recursive Change Mining Procedure is basically extended association rule mining and it assures to discover continuous and repetitive changes from data sets which collected at multi-periods. A case study on L department store is also provided.
높은 주조 품질을 요구받고 있는 대부분의 다이캐스팅업체들은 양산공정을 통해 사용되고있는 용탕의 청정도를 평가하고 모니터링을 해야만 한다. 여러 가지 평가방법들을 사용할 수 있지만 현장에서는 일부 측정방법만이 다이캐스팅에 적용되고 있으며 목적에 맞게 적절하게 사용하여야 한다. 세 가지 가능한 평가 방법인 K-Mold, 기계적물성 평가 및 PoDFA(다공성 디스크 여과 장치) 를 대상으로 소개하고자 한다. 우선, 각 방법들은 서로 사용 목적 목적에 따라 선택될 수 있으며 K-Mold는 현장에서 빠르고 간단하게 적용할 수 있는 방법으로 일정한 규격화된 시편의 파면을 만들고 파단면 관찰을 통해 일정한 크기 이상의 산화물 갯수를 확인하여 용탕의 품질을 관리하는 편리한 평가방법 중 하나다. 기계적 물성 테스트는 용탕 청결도에 대한 정성적, 정량적 정보를 모두 확인할 수 있으며 샘플링 테스트에 적합한 시험법이라 할 수 있다. 또한, PoDFA는 용탕내에 개재물의 종류별 정밀분석과 양에 대한 상대적 비교 분석으로써 현장의 많은 경험을 통하여 데이터 축적하고 분석하는 방법으로 사용방법에 대한 전문교육이 필요하다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.4
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pp.471-475
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2008
Microarray technology in biological science enables molecular level observations and analyses on the biological phenomina by allowing to measure the RNA expression profiles in cells. Microarray data analysis is applied in various purposes such as identifying significant genes which react to drug treatment, understanding the genome scale phenomina. In drug response experiments, the microarray-based gene expression analysis could provide meaningful information. It is sometimes needed to identify the genes which shows different expression behavior for treatment group and normal group each other. When the normal group shows the medium level expression, it is not easy to discriminate the group just by expression level comparison. This paper proposes a method which selects group-wise representative values for each gene and sets the value range of the groups in order to filter out the genes with specific pattern. It also shows some experiment results.
정적 분석을 사용하여 프로그램의 입력에 의존하는 성질을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력에 무관한 성질을 예측하도록 설계된 정적 분석을 입력에 의존하는 성질을 예측하는 분석으로 변환한다. 이 방법은 실행 중에 프로그램의 성질을 알아내기 위해서 실행중인 프로그램을 관찰하는 코드가 필요 없고 계측된 자료를 모으는 과정도 필요 없다. 정적 분석의 가장 마지막 부분을 프로그램의 실행 시간으로 미루는 것이 이 논문의 핵심 아이디어다. 먼저 정적 분석을 분석하여, 프로그램의 입력에 민감하여 프로그램의 실행시간으로 연기되어야 하는 부분을 찾아낸다. 그 후, 값을 자른 분석을 사용하여 이 부분을 재구성하여 프로그램의 입력에 대한 간단한 멤버쉽 테스트에 의해 분석이 풀어질 수 있도록 한다. 이런 재구성 과정을 통해 준비된 분석들은 프로그램의 입력이 나타나기만 하면 순간적으로, 동시에 풀려질 수 있다. 모든 과정은 엄밀하게 정의되고 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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