정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5Hz~75Hz의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다.
조선시대 최초의 동전은 조선통보이며 1423년에 주조되었다. 조선통보 2점을 입수하여 원자흡수분광분석법 및 중성자방사화분석법으로 모두 9종의 성분함량을 결정하였고 열이온화질량분석법으로 납동위원소비를 결정하여 원료의 산지를 추정하였다. 조선통보의 성분조성은 $Cu\;90\%,\;Pb\;3\~4\%,\;Sn\;2\~3\%$ 로서 중국과 일본의 동전과는 다른 조성을 나타내었다. 납동위원소비 분석결과 중국남부 방연석 분포범위에 속하였으며 통계적 분석법으로서 선형판별식분석법이 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.
햅틱 시스템에는 사용자인 인간이 항상 포함되므로, 인간 임피던스에 의한 시스템 안정성 분석이 필요하다. 특히, 일차 홀드 방식의 햅틱 시스템에 대한 인간 임피던스의 안정성 영향 분석이 미진하다. 본 논문에서는 선형 2차 시스템으로 모델화된 인간의 임피던스 모델을 포함하는, 일차 홀드 방식의 햅틱 시스템에 대한 안정성을 루드-후르비쯔 (Routh-Hurwitz)안정성 판별법을 이용하여 해석했다. 가상 벽 모델인 가상 스프링 상수 ($K_w$)의 안정성 영역과 인간 임피던스의 질량 ($M_h$), 댐핑 ($B_h$),그리고 스프링 상수 ($K_h$)와의 관계를 루드-후르비쯔 안정성 판별법을 이용하여 분석한 결과, 스프링 상수 ($K_h$)가 일정할 때 가상 스프링 상수 ($K_w$)는 인간 임피던스의 질량 ($M_h$)과 댐핑 ($B_h$)의 제곱근에 비례했다. 또한 인간 임피던스의 질량 ($M_h$)또는 댐핑 ($B_h$)가 일정할 때 가상 스프링 상수 ($K_w$)는 스프링 상수 ($K_h$)의 0.48배만큼 감소했다. 이를 종합하여 $K_w{\leq}54413{\sqrt{(M_h+M_d)(B_h+B_d)}}-0.486K_h$의 모델을 제안했고, 이론 값들과 제시된 모델로부터 계산된 값을 비교한 결과 평균적인 상대오차가 0.5%로 작게 나타났다. 제시된 모델이 인간 임피던스 모델과 가상 스프링 상수와의 관계를 비교적 잘 표현하고 있다.
본 연구에서는 한국어 비음의 조음위치 변별을 위한 지표로서 모음 음향 특성의 활용 가능성을 타진하였다. 비음에 인접한 /ㅏ/ 모음 시료를 대용량 한국어 자연발화 말소리 자료에서 추출하여 모음 구간의 25%, 50%, 75% 시점에서 음향 매개변수를 측정하였다. 이 스펙트럼 및 지속시간 변수를 이용하여 판별분석을 수행하고 이를 바탕으로 선행 또는 후행 비자음의 조음위치 분류정확도를 추정하였다. 또한 조음위치 공조음(coarticulation)의 관점에서 순행적 공조음과 역행적 공조음의 영향을 확인하기 위하여 측정 대상 모음에 비음이 선행하는 경우와 후행하는 경우로 나누어 비교하였다. 분석 결과, 전후 비자음의 조음위치 분류정확도는 약 50%-60%로 나타났다. 모음의 음향 매개변수 측정값만으로 비음의 조음위치를 예측·분류하기에는 어려움이 있으나, 공조음 정도가 가장 약할 것으로 예상되는 모음 정중 구간에서 측정된 음향 변수만으로도 위와 같은 정확도를 얻었다는 점에서 비음 구간의 분석결과와 함께 모음 측정치를 활용함으로써 비음 조음위치 인식률 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 한편 측정 대상 모음에 선행 또는 후행하는 비음 조건 간에 비교하였을 때, 후행 비음 조음위치의 분류정확도가 더 높게 나타났다는 점에서 역행적 조음위치 공조음의 영향이 더 클 가능성이 확인되었다.
본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.
지진하중 풍하중 등에 의한 횡적 거동 분석시, 민감도 해석은 구조 모델의 입력변수의 변화에 따른 횡적 거동의 특성을 분석하고 그에 따른 상대적 주요 변수를 찾는 것을 목적으로 한다. 따라서 민감도 해석은 건축물의 구조 진단과 보수 보강 분야에서 특히 중요하다. 본 논문에서는 동일한 높이에서 다이아그리드 가새부재의 설치 각도를 변화 시키면서 TDA이론을 적용한 선형정적 해석법으로 민감도 해석을 수행하였다. 지진하중의 영향이 큰 중층 건축물에서는 모듈의 설치 각도가 $58^{\circ}$일 때 가새부재가 가장 주요한 변수로 판별되었고, 풍하중의 영향이 큰 고층 건축물에서는 모듈의 설치 각도가 $67.4^{\circ}$일 경우 가새부재가 가장 주요한 변수로 판별되어 시스템 적용의 효율성을 입증하였다. 또한 구간별 민감도는 12층에서 36층 모델의 경우 중상층부에서 가장 크게 나타났으며, 고층 건축물의 경우 하부에서 가장 큰 민감도값이 산출되었다.
이 논문은 최근 엄청난 성장을 하고 있는 유튜브의 댓글 중 스팸 댓글을 판별하는 기법을 제안한다. 유튜브에서는 광고를 통한 수익 창출이 가능하기 때문에 인기 동영상에서 자신의 채널이나 동영상을 홍보하거나 영상과 관련 없는 댓글을 남기는 스패머(spammer)들이 나타났다. 유튜브에서는 자체적으로 스팸 댓글을 차단하는 시스템을 운영하고 있지만 여전히 제대로 차단하지 못한 스팸 댓글들이 있다. 따라서, 유튜브 스팸 댓글 판별에 대한 관련 연구들을 살펴 보고 인기 동영상인 싸이, 케이티 페리, LMFAO, 에미넴, 샤키라의 뮤직비디오 댓글 데이터에 6가지 머신러닝 기법(의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 베르누이 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트, 선형 커널을 이용한 서포트 벡터 머신, 가우시안 커널을 이용한 서포트 벡터 머신)과 이들을 결합한 앙상블 모델로 스팸 탐지 실험을 진행하였다.
본 논문의 목적은 엘니뇨현상의 예측을 위한 확률모델의 개발과 그 응용에 있다. 이를 위해, 먼저 태평양 적도지역의 월평균 해면수온의 편차시계열을 기초로 하여 엘 니뇨 현상의 지속기간, 강도의 결정방법과 이 현상의 출현에 대한 판별방법을 제안하 였다. 다음으로 과거 40년(1951-1990) 자료의 편차시계열에 나타난 엘니뇨의 연변동 성, 주기성, 종속성 등 확률구조 및 통계적 특성을 파악하였고, 이 결과를 엘니뇨현상 의 예측을 위한 시계열 비선형확률모델을 유도하였는데 이용하였다. 마지막으로 유도 된 확률모델의 실제적용을 위한 통계절차를 제안하였다.
In this paper, we introduce a novel variant of LDA for face renition. The proposed method is derived by regularizing the eigenvalue of nonlinear LDA. We evaluated the proposed method using AR face database, and it showed outstanding and stable performance over the preceding LDA variants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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