• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.63-71
• /
• 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
• /
• 1999.11a
• /
• pp.139-144
• /
• 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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.25 no.3
• /
• pp.272-278
• /
• 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
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.307-325
• /
• 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
• /
• 2005.11b
• /
• pp.652-654
• /
• 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.

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

• Composites Research
• /
• v.34 no.2
• /
• pp.115-122
• /
• 2021

SMC(Sheet molding compound) composite is mainly used for forming of vehicle's body. Considering the car accident, it is essential to research the impact behavior and characteristics of materials. It is difficult to identify them because the impact process is completed in a short time. Therefore, the impact damage analysis using FE(finite element) model is required for the impact behavior. The impact damage analysis requires the parameters for the damage model of SMC composite. In this paper, ANN(artificial neural network) technique is applied to obtain the parameters for the damage model of SMC composite. The surrogate model by ANN was constructed with the result in LS-DYNA. By comparing the absorption energy in drop weight test with the result of ANN model, the optimized parameters were obtained. The acquired parameters were validated by comparing the results of the experiment, the FE model and the ANN model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10a
• /
• pp.552-556
• /
• 2006

항공우주의 연구를 위해 대용량의 컴퓨팅 자원 이용, 실험 결과의 상호 교류 및 분석, 온라인 상에서의 자동 실행 등의 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 이미 개발된 e-AIRS[1],[2]의 활용을 극대화하고 병렬해석에 많이 사용되고 있는 동적 파라메터 실험 서비스를 구현하고자 한다. 동적 파라메터 실험 서비스는 복잡한 현상을 포함한 다양한 계산 수행을 지원하기위해, 동적으로 파라메터를 생성하고 효율적으로 동시에 작업들을 실행하는 서비스이다. 또한 GT4(Globus Toolkit 4)[3] WSRF를 기반으로 웹 서비스로 구현하여 서비스의 이용 및 접근을 용이하게 하고자 한다. 연구자간의 효과적인 정보 공유 및 협의 서비스를 제공함으로써 항공 우주 연구 개발에 있어 효율적인 환경을 지원함은 물론 연구자간 협력을 통한 신뢰성 있는 결과 값을 도출할 수 있도록 하고 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1995.06a
• /
• pp.96-99
• /
• 1995

본 연구는 특징 파라메터의 특성을 고려한 신경회로망에 관한 연구로서 패턴블럭 선택적 신경회로망을 제안하고, 제안한 신경회로망의 성능을 평가하기 위하여 한국어 단모음에 대한 불특정 화자 인식 실험을 하였다. 각 패턴에 따른 특징 파라메터의 변화를 고려하지 않은 기존의 패턴매칭 알고리즘에 비하여 제안된 신경회로망은 인가된 패턴을 파라메터의 특성에 맞게 몇 개의 부패턴으로 분할한 후 가장 최적의 부패턴을 선택하여 학습하고 인지하는 것이 그 특성이다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1994.06c
• /
• pp.152-156
• /
• 1994

본 논문에서는 연속출력 확률분포 HMM 모델의 단점을 보완하기 위해 1) 지속시간 확률분포를 갖는 HMM, 2) 동적특징 파라메터를 부여한 HMM, 3) 혼합연속출력 확률분포 HMM을 구성하여 한국어 단음절에 대한 인식실험을 하였다. 실험결과 화자 종속에서는 연속출력 확률분포 HMM 보다 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 0.70%, 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.06%, 혼합연속출력 확률분포 HMM의 경우 1.64%의 인식류리 향상되었다. 화자 독립에서는 연속출력 확률분포 HMM보다 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.4%, 혼합연속 출력 확률분포 HMM의 경우 2.36%, 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 2.78%의 인식률이 향상되었다.