본 논문은 치아의 모양, 크기 및 턱의 모양 등과 같은 치아의 기하학적인 특징들을 사용하여 치아의 성 변별시스템에 PCA기법과 LDA기법을 각각 적용하고 두 기법을 비교분석한다. PCA기법과 LDA기법은 생체인식을 위한 주요 매핑기법으로 알려져 있다. PCA분석 기법을 적용하여 성변별의 결과 76%의 인식률이 획득되었으며, LDA분석기법은 66%의 인식률이 획득되었다. 본 연구의 결과로부터 PCA기법은 치아의 성변별에 있어 LDA기법보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 변동계수를 이용하여 DEA 모형의 변별력 평가에 적용할 수 있는 새로운 평가기준을 제시하였다. 변별력 평가를 위해 기존 연구에서 제시한 중요도와 본 연구에서 제안한 변동계수를 이용하여 변별력을 분석하였다. 다양한 DEA 모형들 중 변별력 평가를 위해 CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency DEA 모형을 선정하고 실증분석을 실시하였다. 모형들의 순위상관관계를 파악하기 위해서 CCR 모형과 BCC 모형의 효율성 값과 entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency 모형의 효율성 값들 간에 순위상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중요도와 변동계수를 이용한 모형들의 변별력 순위가 동일한 것으로 분석되어 변동계수를 DEA 모형의 변별력 평가기준으로 이용할 수 있다는 것이다. 둘째, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 4개 모형 중 super efficiency 모형이 변별력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 셋째, CCR 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형은 super efficiency 모형으로 나타났고, BCC 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형도 super efficiency 모형으로 분석되었다.
본 연구에서는 쾌, 불쾌, 긴장, 이완의 네 가지 상상을 통해 감성의 변화를 유도하였고, 생리 신호 분석을 통해 감성의 변화를 변별하고자 하였다. 20명의 피험자를 대상으로 네 가지 상상을 각각 30초씩 수행하게 하면서 EEG, ECG, GSR, PPG, RSP, Skin-Temperature를 각각 측정하였고 측정 종료 후 주관적 평가를 실시하였따. 주관적 평가 분석 결과, 피험자는 뚜렷이 구별되는 네 가지 상상을 한 것으로 나타났고, 쾌도는 “쾌 > 이완, 긴장 > 불쾌” 상상 순서의 3단계로, 긴장도는 “긴장 > 불쾌, 쾌 > 이완” 상상 순서의 3단계로 뚜렷이 구별되었다. EEG 분석 결과에서는 쾌와 불쾌, 쾌와 이완 상상 사이에서만, 자율신경계 반응 역시 약 2.5 단계의 긴장도 감성 변별이 가능하여 정확한 3단계의 감성 변별에는 어려움이 있었다. 그러나 향후 비선형 분석법을 적용하고 피험자 수를 증가시킨다면 생리 신호 분석을 통한 감성 변별 민감도를 증가시킬 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구로부터 쾌/불쾌와 긴장/이완의 2차원의 감성 영역의 각 축을 EEG와 자율신경계의 생리 신호를 통해 변별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
In Korean, each digit is monosyllable and some pairs are known to have high confusability, causing performance degradation of connected digit recognition systems. To improve the performance, in this paper, we employ various discriminant analyses (DA) including Linear DA (LDA), Weighted Pairwise Scatter LDA WPS-LDA), Heteroscedastic Discriminant Analysis (HDA), and Maximum Likelihood Linear Transformation (MLLT). We also examine several combinations of various DA for additional performance improvement. Experimental results show that applying any DA mentioned above improves the string accuracy, but the amount of improvement of each DA method varies according to the model complexity or number of mixtures per state. Especially, more than 20% of string error reduction is achieved by applying MLLT after WPS-LDA, compared with the baseline system, when class level of DA is defined as a tied state and 1 mixture per state is used.
본 연구에서는 토익 시험의 정답률과 변별도에 영향을 미치는 구조적인 요인이 무엇인지 분석하기 위하여 문항 분석에서 도출된 각 파트별 코퍼스 지표들을 분석하였다. 이를 위하여 모의 토익 시험의 정답률과 변별도에 대한 코퍼스 요인들의 회귀 분석을 실시하였고, 분석 결과는 다음과 같다. 정답률에 대해서는 기초산출치중에서 word_length, no_word_sentence1, sentence_length, 정합성 지표들 중에서는 LSA_overlap_adjacent_sentences, 어휘 다양성 지표들 중에서는 MTLD_VOCD, 접속사 지표들 중에서는 All_logical_causal_connectives_incidence, 상황모형 지표들 중에서는 casual_particles_causal_verbs_Ratio, 통사적복잡성 지표들 중에서는 Minimal_Edit_Distance1, Left_embeddedness, 통사적 패턴밀도 지표들 중에서는 Infinitive_density, Preposition_phrase_density 등이 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 코퍼스 요인들은 토익의 정답률을 낮추는 효과가 있기 때문에 하위 레벨의 학습자들이 단기적인 학습효과를 향상시킬 수 있는 중요한 정보들을 제공해 줄 수 있을 것이다. 변별도에 대해서는 어휘 다양성 지표들 중에서 MTLD_VOCD, 접속사 지표들 중에서는 All_logical_causal_connectives_incidence, Additive_connectives_incidence, 통사적 패턴밀도 지표들 중에서는 Infinitive_density, 어휘정보 지표들 중에서는 person1_2_pronoun_incidence 등이 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 코퍼스 요인들은 변별도 증가에 영향을 주기 때문에 영어 능력 하위 그룹에 필요한 학습 프로그램을 개발하는 데 있어서 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 드림스타트 사업평가에 사용된 평가지표가 '평가분야 및 영역별 신뢰도가 있는지'와 '평가지표별 변별력이 있는지'를 분석하고자 하였다. 이를 살펴보기 위하여 2018년 드림스타트 사업운영 평가를 받은 126개 시군구의 평가 자료를 바탕으로 실증적인 분석을 하였다. 연구결과는 첫째, 평가영역별 신뢰도를 살펴본 결과, 기본구성, 통합사례관리, 서비스 운영의 평가지표에 대한 신뢰도가 .6 이상으로 하위 평가지표들이 상위 평가분야와 같은 개념으로 볼 수 있는 최소기준을 충족하였다. 그러나 자원 개발 및 연계 분야는 신뢰도가 낮게 파악되었다. 평가영역별로 보면, 통합사례관리 분야에서 사례관리 과정에 대한 하위 평가지표의 신뢰도는 높았으나 기본구성 분야에서 사업운영 체계, 전담조직 및 인력을 확인하는 평가지표간의 신뢰도가 낮았고, 사례회의, 서비스 운영을 확인할 수 있는 하위 지표 간의 신뢰도가 낮게 나타났다. 둘째, 평가지표별 변별력을 측정한 결과, 28개 지표 중 18개 지표는 변별력이 높은 것으로 분석되었다. 반면 10개 지표는 변별력이 낮은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 경주시 내남면 일대를 대상으로 KOMPSAT MSC(Multi Spectral Camera) 영상(2007.06.12)을 이용하여 TCT(Tasseled-Cap Transformation), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 알고리즘을 적용하여 분포도를 작성 하였으며 TCT DN 값을 기초로 영상 강조 및 변환을 통한 임상분류에 적합한 밴드 추출과 NDVI 분포도에서의 DN값을 기초로 산림현장 조사 결과에서 취득된 결과와의 비교 분석을 통하여 알고리즘에 대한 임상분류에 있어서의 변별력 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 KOMPSAT MSC 영상에서의 임상분류를 위한 식생 알고리즘 적용 가능성을 검토하고자 한다.
본 연구는 2005년, 2006년 대학수학능력시험 직업탐구영역의 "컴퓨터 일반" 문항을 질적 연구와 양적연구로 분석하였다. 질적 연구로 내용 타당도 검사를 실시하고, 양적연구로 2-모수 문항 반응 모형에 근거한 베이지안(Bayesian) 1.0을 이용하여 문항의 난이도 및 변별도를 측정하였으며 고전검사이론 프로그램인 테스트안(Testan) 1.0을 이용하여 문항의 신뢰도 및 오답지를 분석하였다. "컴퓨터 일반" 영역의 문항들을 분석하여 문항의 질을 높이고 난이도의 정확한 예측을 하여 보다 신뢰도와 변별력 있는 문항을 개발하기 위한 자료로 제시하고자 한다.
본 연구는 의미변별법을 사용하여 우리말 형용사의 의미구조를 파악하였다. 우리말. 형용사의 대표적인 반대어 40쌍이 선정되었으며, 요인분석 결과 5개의 요인이 추출되었다. 의미변별법을 색 이미지에 적용시진 결과도 비슷한 요인들을 추출 했으나, 전체 변량을 설명하는 양에 있어서 차이를 나타냈다. 본 연구 결과는 형용사를 사용하는 감성연구의 기반기술을 제공할 것이라 예측된다.
음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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