• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.1
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• pp.63-71
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• 2000

본 연구에서는 20대의 건강한 남자대학생 45명을 대상으로 작업조건(안정상태, 연산작업상태, 휴식상태, 반복연산작업상태, 연산작업후 아정상태)과 연산레벨(연산작업의 난이도)에 따른 생리신호의 측정을 위한 실험 프로토콜을 제안하고 측정된 생리신호에 대한 분석을 하였다. 연산작업에 대하여 측정된 파라메터에 대하여 1) 정규분포화를 위한 파라메터의 변환 2) 파라메터간의 산관관계의 조사 3) 연산작업에 대한 파라메터의 표준화 4) 작업조건과 연산레벨에 대한 파라메터의 차이에 대한 유의성검정을 하여 연산스트레스를 평가할 수 있는 파라메터를 추출하였다. 연산작업시의 파라메터는 안정산태의 파라메터와 유의적인 차이를 나타내어 연구에 사용된 연산작업이 생리신호의 변화를 발생시키는 것으로 밝혀졌고 연산작업후의 휴식상태에서 측정된 대부분의 파라메터의 갓이 연산작업전의 안정상태의 파라메터의 통계적으로 유의적인 차이가 없어서 본 연구에 사용된 연산작업은 단기적 스트레스를 유발하는 것으로 밝혀졌다. 그리고, 동일한 연산레벨에 대한 연산작업을 반복하더라도 파라메터의 값은 처음으로 연산작업을 할 때의 파라메터의 값과 유의적인 차이가 없었다. 그러나, 연산레벨에 따라서는 Heart Rate, HRV의 LF/HF, HRV의 MF/(LF+HF), Return Map의 분산, 코끝의 Mean Temperature, GSR-Mean과 호흡수는 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 따라서 이들 파라메터를 사용하면 연산스트레스의 강도를 지수화할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.139-144
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• 1999

본 논문에서는 45명의 남자 대학생들에게 연산을 수행하게 한 후, 연산스트레스를 측정하기 위한 생리 파라메터의 추출에 대하여 연구하였다. 파라메터를 추출하기 위해서 1) 정규분포화를 위한 변환 2) 상관관계를 통해 상호관련성이 높은 파라메터를 조사 3) 휴식기간과 연산작업간의 파라메터의 값 비교를 통한 파라메터 표준화 4) 각 파라메터에 대해서 반복측정자료의 분산분석법을 통하여 검정함으로써 통계적으로 유의적인 차이가 있는 파라메터를 선정하였다. 위와 같은 절차를 통하여 연산스트레스의 지수화에 필요한 생리 파라메터로 Heart Rate, HRV의 LF/HF, HRV의 MF/(LF+HF), Return Map의 분산, Mean Temperature, GSR-Mean과 호흡수가 최종적으로 선정되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.346-349
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• 1997

칼만 필터는 피드백 제어의 형태를 사용하는 플랜트를 추정한다. 플랜트의 잡음이나 측정 외란이 발생하더라도 상태를 추정하여 최적의 제어를 행한다. 상태를 추정하기 위하여 칼만 필터의 이득 Kk를 저절하고, 이 이득은 칼만 필터의 파라메터인 측정 오차 공분산 Rk과 프로세서 잡음 오차 공분산 Qk를 조정함으로써 뛰어난 필터 수행을 얻을 수 있다. 그러나 필터 파라메터 Rk, Qk는 필터 연산 이전에 측정되어야 하지만, 현재는 전문가가 전문적인 지식을 바탕으로 파라메터를 조정하여 시스템을 제어하고 있다. 따라서 이러한 비효율적인 작업을 퍼지 논리 제어기를 이용하여 온-라인에서 최적의 파라메터 Rk를 구하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.3
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• pp.272-278
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• 2015

This paper studied various parameter extraction methods using pitch information of speech for the development of the emotion recognition system. For this purpose, pitch parameters were extracted from korean speech database containing various emotions using stochastical information and numerical analysis techniques. GMM based emotion recognition system were used to compare the performance of pitch parameters. Sequential feature selection method were used to select the parameters showing the best emotion recognition performance. Experimental results of recognizing four emotions showed 63.5% recognition rate using the combination of 15 parameters out of 56 pitch parameters. Experimental results of detecting the presence of emotion showed 80.3% recognition rate using the combination of 14 parameters.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.31 no.4
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• pp.307-325
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• 1995

IN order to gain a fundamental data for forecast or control of fish behavior and evaluated the feasibility of an application of the modeling technique to a field, in this paper a numerical model for describing the behavior of fishes in a water tank was presented. The parameters of the model were estimated by using the time-series data on the three-dimensional position of fishes and by applying the least squares algorithm. The estimated parameters were standardized to examine the variation of parameters according to the number of individuals and flow speed that the mean values of parameters were to be zero and their variances were to be one. The results obtained can be summarized as follows: (1) The standardized parameter $a^*$of propulsive force decreased according to increased the number of individuals and the flow speed. (2) The standardized parameter ${k_b}^*$ of interactive force increased according to increased the number of individuals, but decreased according to the flow speed. (3) The standardized parameter ${k_c}^*$ of schooling force increased according to │increased the number of individuals and the flow speed. (4) The standardized parameter │${k_w}^{+*}$│ of repulsive force against wall or bottom increased according to increased the number of individuals, but decreased according to the flow speed. (5) The standardized parameter │${k_w}^{-*}$│ of attractive force against wall or bottom was generally constant according to increased the number of individuals, but increased according to the flow speed. (6) The standardized parameter $\upsilon$ super(*) of damping force increased according to increased the number of individuals, but decreased according to the flow speed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.580-582
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• 2004

스펙트럼 차감과정에서 발생하는 잔류 잡음을 제거하는 방법으로 파라메터를 이용하는 적응 스펙트럼 차감법이 있다. 이는 파라메터를 증가시켜 잔류 잡음을 감소시키는 방법이지만 파라메터를 과도하게 증가시킬 경우 음성 왜곡이 발생한다. 따라서, 적절한 파라메터를 추출하기 위하여 SNR이나, 마스킹 효과 등을 이용한 방법들이 제안되었으나 과도한 잡음의 제거로 인한 음성 왜곡 문제와 낮은 SNR에서 부정확한 파라메터의 추출 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문은 기존의 SNR을 이용한 방법에 마스킹 효과를 적용한 수정된 적응 스펙트럼 차감법을 제안한다. 제안된 방법에서는 마스킹 임계치를 이용하여 잡음 추정값을 재 계산 항으로써 SNR을 향상시켰고, 이를 이용하여 파라메터를 추출함으로써 성능을 개선했다 성능평가 결과, 제안한 차감법을 적용한 음성신호를 고립단어 음성인식 시스템에 적용했을 때 기존의 방법 보다 인식률이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.445-446
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• 2015

LSH는 고차원 데이터베이스에서의 빠른 유사 아이템 검색을 위해 널리 사용되고 있는 인덱싱 방안이나, 다양한 파라메터가 존재하여 각 파라메터를 적절하게 설정하는 데에 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 고차원의 대용량 멀티미디어 데이터베이스에서의 유사 아이템 검색을 위한 LSH의 파라메터에 따른 성능 추이를 살펴보고, 적절한 파라메터를 설정하는 방안에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.652-654
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• 2005

베이지안 네트워크의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이터의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, 베이지안 네트워크 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 불완전한 데이터로부터 온라인으로 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불완전한 데이터로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 온라인 학습을 통해 사용자 또는 환경의 변화를 잘 모델링한다. Choen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습 방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험 결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.410-413
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• 2002

일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.

• The Journal of Information Technology
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• v.2 no.2
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• pp.235-250
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• 1999

The test of digital VLSI devices is to insure that the device will perform all of its designed functions while in the worst-case environments. According to increasing the integration of the communication device, there are important consideration about the improvement of the reliability in the product. To improve the reliability of the device, the test parameters and test time are increased. There are basically three kinds of tests: functional, DC parametric, and AC parametric. There are no pin-to-pin short test and pin-to-pin leakage test in the present test items to analysis the characteristics and reliability of the device. The purpose of the paper is to model the pin-to-pin phenomenon and propose to modify the test method and to test the new pin-to-pin DC parameters. These modified and additive test items were applied to product test and confirmed to improve the reliability of product test.