• Title/Summary/Keyword: 전처리 시스템

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Time domain Filtering of Image for Lip-reading Enhancement (시간영역 이미지 필터링에 의한 립리딩 성능 향상)

  • Lee Jeeeun;Kim Jinyoung;Lee Joohun
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.45-48
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    • 2001
  • 립리딩은 잡음 환경 하에서 음성 인식 성능을 향상을 위해 영상정보를 이용한 바이모달(bimodal)음성인식으로 연구되었다[1][2]. 그 일환으로 이미 영상정보를 이용한 립리딩은 구현되었다. 그러나 현재까지의 시스템들은 환경의 변화에 강인하지 못하다. 본 논문에서는 이미지 기반 립리딩 방법을 적용하여 입술 영역을 보다 안정적으로 찾아 성능을 향상 시켰다. 그러나 이 방법은 많은 데이터량을 처리해야 하므로 전처리 과정이 필요하다. 전처리로 입력영상을 그레이 레벨로 변환하는 방법과, 입술을 반으로 접는 방법, 그리고 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)을 사용하였다. 또한 인식성능 향상을 위해 음성에서 잡음 제거나 분석$\cdot$합성에 효과적인 성능을 보이는 RASTA(Relative Spectral)필터를 적용하여 시간 영역에서의 변화가 적은 성분이나 급변하는 성분, 그 밖의 잡음 등을 제거하였다. 그 결과 $72.7\%$의 높은 인식 성능을 보였다.

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Performance Analysis and Prior-Treatment of Heat Pump System with Low-Temperature Water Heat Source (저온수열원이용 열펌프시스템의 전처리 및 성능분석)

  • Park, Seong-Ryong;Chang, Ki-Chang;Lee, Sang-Nam;Ra, Ho-Sang;Park, Jun-Tack
    • Proceedings of the KSME Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.258-263
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    • 2000
  • River water is higher in temperature than the surrounding environment during the winter. It is highly suitable a heat source for heat pump system. Despite its suitability, however, it is not widely used, due to its fouling and corrosive nature in heat exchanger tubes of evaporator. It is designed prior-treatment system which come into direct contact with the river water, such as auto-seamer, ozone generator for bactericidal test and auto-cleaning system. And it is analyzed treatment effects for its operation. It is designed two-stage compression heat pump system using R-134a with heating load 35.16kW, ad analyzed its performance. As a result it is obtained 3.08 COP when mid-point pressure is 1,200kPa, and bypass ratio of flowing refreigerant to high-stage compressor is 25.1%

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The Lossless Compression Algorithm for Medical Images (의료영상에 적합한 무손실 압축 알고리즘)

  • 오명신;한승조
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.8
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    • pp.34-40
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    • 1998
  • 본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.

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Classification Performance Comparison of Inductive Learning Methods : The Case of Corporate Credit Rating (귀납적 학습방법들의 분류성능 비교 : 기업신용평가의 경우)

  • 이상호;지원철
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.4 no.2
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    • pp.1-21
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    • 1998
  • 귀납적 학습방법들의 분류성능을 비교 평가하기 위하여 대표적 분류문제의 하나인 신용평가 문제를 사용하였다. 분류기로서 사용된 귀납적 학습방법론들은 통계학의 다변량 판별분석(MDA), 기계학습 분야의 C4.5, 신경망의 다계층 퍼셉트론(MLP) 및 Cascade Correlation Network(CCN)의 4 가지이며, 학습자료로는 국내 3개 신용평가기관이 발표한 신용등급 및 공포된 재무제표를 사용하였다. 신용등급 예측의 정확도에 의한 분류성능을 평가하였는데 연도별 평가와 시계열 평가의 두 가지를 실시하였다. Cascade Correlation Network이 가장 좋은 분류성능을 보였지만 4가지 분류기들 사이에 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 이는 사용된 학습자료가 갖는 한계로 인한 것으로 추정되지만, 성능평가 과정에 있어 학습자료의 전처리 과정이 분류성과의 제고에 매우 유효함이 입증되었다.

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Fundamental properties of mortar using pretreated CGS as fine aggregate (전처리에 의한 개질 CGS를 잔골재로 활용한 모르타르의 기초적 특성)

  • Kim, Su-Hoo;Beak, Sung-Jin;Lim, Gun-Su;Han, Jun-Hui;Kim, Jong;Han, Cheon-Goo
    • Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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    • 2022.04a
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    • pp.99-100
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    • 2022
  • This study analyzed the basic characteristics of mortar using CGS modified by pretreatment. As a result of the analysis, it was found that CGS after reforming can be partially replaced with fine aggregates to solve the existing air volume reduction problem when used, and can contribute positively in terms of securing fluidity and improving strength. Therefore, it is considered necessary to verify as a functional material of CGS through concrete durability experiments as a future task.

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Development of a Pretreatment Process for Coal Gasification Slag to Convert High-quality Aggregates. (고품질 골재 전환을 위한 석탄 가스화 용융슬래그의 전처리 공정 개발)

  • Hu, Yun-Yao;Han, Soo-Hwan;Lim, Gun-Su;Han, Jun-Hui;Kim, Jong;Han, Min-Cheol
    • Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.122-123
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    • 2021
  • This study examines the performance of pretreatment process system as the initial construction stage of the pretreatment process system to use CGS, a by-product generated in IGCC, as a concrete fine aggregate of construction materials. The process undergoes a grinding process capable of grinding to a predetermined particle size during primary grinding and a sorting plant through sieve grading of 2.5 mm or less for particle size correction. Afterwards, it is hoped that the use of coal gasification slag of Korean IGCC as a fine aggregate for concrete will be distributed and expanded by producing quality-improved CGS fine aggregate using water as a medium for removing impurities and particulates.

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A Study on Classification Models for Predicting Bankruptcy using XAI (XAI 를 활용한 기업 부도예측 분류모델 연구)

  • Kim, Jihong;Moon, Nammee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.571-573
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    • 2022
  • 최근 금융기관에서는 축적된 금융 빅데이터를 활용하여 차별화된 서비스를 강화하고 있다. 기업고객에 투자하기 위해서는 보다 정밀한 기업분석이 필요하다. 본 연구는 대만기업 6,819개의 95개 재무데이터를 가지고, 비대칭 데이터 문제해결, 데이터 표준화 등 데이터 전처리 작업을 하였다. 해당 데이터는 로지스틱 회기, SVM, K-NN, 나이브 베이즈, 의사결정나무, 랜덤포레스트 등 9가지 분류모델에 5겹 교차검증을 적용하여 학습한 후 모델 성능을 비교하였다. 이 중에서 성능이 가장 우수한 분류모델을 선택하여 예측 결정 이유를 판단하고자 설명 가능한 인공지능(XAI)을 적용하여 예측 결과에 대한 설명을 부여하여 이를 분석하였다. 본 연구를 통해 데이터 전처리에서부터 모델 예측 결과 설명에 이르는 분류예측모델의 전주기를 자동화하는 시스템을 제시하고자 한다.

Preprocessing technique for natural language processing considering the form of characters used in malicious comments (악성 댓글에 사용된 문자의 형태를 고려한 한국어 자연어처리를 위한 전처리 기법)

  • Kim, Hae-Soo;Kim, Mi-hui
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.543-545
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    • 2022
  • 최근 악플에 대한 논란이 끊이지 않고 있어 이것을 해결하기위한 방법으로 자연어 처리를 이용하고 있다. 특히 소셜 미디어, 온라인 커뮤니티에서 많이 발생하고 있고 해당 매체에서는 한글을 그대로 사용하지 않고 그들의 은어를 섞어서 사용하며 그중에서 한글이 아닌 문자를 섞어서 만들어낸 문장도 있다. 이러한 문장은 기존의 모델에 학습된 데이터의 형태와 다르며 한글이 아닌 문장이 많을수록 모델의 예측이 부정확해진다는 단점이 있어 본 논문에서는 인공지능을 이용한 이미지 분류와 띄어쓰기, 오타 교정을 이용한 전처리 기법을 제안한다.

Design and Implementation of Web Analyzing System based on User Create Log (사용자 생성 로그를 이용한 웹 분석시스템 설계 및 구현)

  • Go, Young-Dae;Lee, Eun-Bae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.264-267
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    • 2007
  • 인터넷 사이트가 증가하면서 서비스 제공자는 사용자의 요구나 행동패턴을 파악하기 위하여 웹 마이닝 기법을 활용한다. 하지만 서버에 저장된 웹 로그 정보를 활용한 마이닝 기법은 전처리 과정에 많은 노력이 필요하고 사용자의 행동패턴이나 요구를 정확하게 파악하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 생성 로그정보를 이용한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 서버에 저장되는 로그파일이 아닌 사용자의 행동에 의해 웹 페이지가 로딩될 때 마다 웹 마이닝에 필요한 정보를 수집하여 DB 에 저장하는 방법을 사용하였다. 이때 기존 로그파일에 로딩시간과 조회시간, 파라메타 정보를 추가하여 보다 사실적으로 사용자의 행동패턴을 파악하고자 하였다. 이렇게 생성된 로그파일을 기 등록된 메뉴정보, 쿼리정보와 조합하면 웹 마이닝에 필수적인 데이터정제, 사용자식별, 세션식별, 트랜잭션 식별등 전처리 과정의 효율성을 향상시키고 사용자의 행동패턴파악을 위한 정보 수집을 용이하게 해준다.

A Study on the Nonlinear Distortion Cancellation of the Loudspeaker at Low Frequencies (스피커시스템의 저주파 영역에서의 비선형 왜곡 보상에 관한 연구)

  • 두세진
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1993.06a
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    • pp.54-57
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    • 1993
  • 본 논문은 스피커 시스템의 이상적이지 못한 특성으로 인해 발생하는 비선형 왜곡을 분석하고 스피커에 입력하는 신호를 처리함으로써 비선형 왜곡을 감소시키도록 하는 것을 목적으로 한다. 비선형 왜곡의 가장 큰 요인인 강성과 force factor의 비선형성을 변위에 관한 2차함수로 모델링하여 이것을 바탕으로 전처리의 여러 계수를 결정하며 변위를 측정하여 귀환시키는 대신 선형 운동방정식을 적용하여 변위를 예측하도록 함으로써 시스템의 구현을 간단히 할 수 있도록 하였다. 이 왜곡보상시스템을 하드웨어로 설계하였다.

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