• 제목/요약/키워드: 베타-발산

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베타-발산 함수를 활용한 비음수 행렬 분해 기반의 능동 소나 잔향 제거 기법에 대한 연구 (A study on the active sonar reverberation suppression method based on non-negative matrix factorization with beta-divergence function)

  • 이석진;김근환
    • 한국음향학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.369-382
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    • 2024
  • 능동 소나 시스템에서 잔향을 제거하기 위하여 최근 비음수 행렬 분해 기법을 활용한 잔향 제거 알고리즘이 고안된 바 있다. 비음수 행렬 분해 알고리즘을 설계하기 위해서는 분해된 기저 행렬의 곱이 원본 신호와 같도록 유도하는 추정 비용 함수가 필요한데, 기존의 연구에서는 이에 대한 고찰이 없이 쿨백-라이블러 발산 함수를 활용하였다. 본 논문에서는 쿨백-라이블러 발산 함수의 선택이 좋은 선택이었는지, 혹은 성능을 개선할 수 있는 다른 추정 비용 함수가 있는지 연구하고자 하였다. 이를 위하여, 먼저 쿨백-라이블러 함수를 포함하여 일반화된 베타-발산 함수를 활용하여 수정된 잔향 제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 수정된 잔향 제거 알고리즘에 대해 합성된 잔향 신호를 활용한 몬테-카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 높은 신호대잔향비 환경에서는 쿨백-라이블러 발산 함수(β= 1)가 좋은 성능을 보이지만, 낮은 신호대잔향비 환경에서는 쿨백-라이블러 발산 함수와 유클리드 거리의 중간 특성을 가지는 함수(β= 1.25)가 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

미국 소득분포의 지역적 수렴에 대한 공간자료 분석(1969∼1999년) - 베타-수렴에 대한 비판적 검토 - (Spatial Data Analysis for the U.S. Regional Income Convergence,1969-1999: A Critical Appraisal of $\beta$-convergence)

  • Sang-Il Lee
    • 대한지리학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.212-228
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    • 2004
  • 본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.

영상을 이용한 감정분석에서의 뇌파 수치 비교 (Comparison of brain wave values in emotional analysis using video)

  • 조재현;이상식;장지훈;정진형
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.519-525
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    • 2023
  • 인간의 뇌는 끊임없이 전기적인 임펄스를 발산하는데 이것을 뇌파라고 하고, 뇌파는 뇌 세포들의 생화학적 상호 작용에 의해 발생하는 이온의 흐름으로 인해서 생성되는 뇌의 전기적 활동으로 정의할 수 있다. 감정이 스트레스를 유발할 수 있는 요인중 하나라는 연구가 있으며, 감정에 대한 연구에서는 뇌파를 많이 사용하고 있다. 본 논문은 감정이 스트레스에 영향을 주는지에 대한 연구로서, 4명의 실험자에게 공포, 기쁨 2가지 영상을 보여주고 시청 전, 시청 중, 시청 후 3단계로 나누었다. 측정 도구로는 뇌파 측정, 분석, 뇌파 강화 그리고 억제 트레이닝을 원격제어로 자동화가 가능한 시스템인 NeuroBrain System(뉴로브레인 시스템)을 사용하여 Fp1과 Fp2의 위치에서의 뇌파를 측정했다. 그리고 각각의 감정에 대한 뇌파 데이터를 얻은 후 평균 값을 구해 연구를 진행했다. 스트레스와 관련 있는 주파수로는 Alpha(알파)파와 Beta(베타)파이기에 측정된 주파수 중 Alpha와 SMR, Low Beta와 High Beta 수치를 위주로 분석했다. 뇌파 분석을 통해 감정 상태에 따라 스트레스 영향을 주는데 '공포' 감정은 Beta 수치를 높여 불안을 유발해 Mind Stress 수치를 높아지게 하는 결과가 나왔고, '기쁨' 감정은 Beta의 수치를 낮추어 Mind Stress도 많이 하락하는 결과가 나왔다.