본 논문에서는 연속 밀도 HMM 구조의 최적화 문제를 다룬다. HMM 구조의 최적화를 위해 여러 연구가 있었는데, 그 중에서도 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Citerion)등과 같이 이미 제안된 모델 선택 기준은 동질의 파라미터를 갖는 데이타에 대해 통계적으로 잘 행동하는 모델을 가정하고 있어서 연속 밀도 HMM 등과 같이 복잡한 파라미터를 갖는 구조에는 적합하지 않고, 파라미터 수를 줄이는데는 어느 정도 효과가 있었으나 인식률 향상에 있어서는 한계를 보였다. 이에 본 논문에서는 HMM의 파라미터 유형에 따라 별도의 확률 밀도를 추정하여 사전 모델 확률(a priori model probability)로 사용하는 모델 선택 기준인 HBIC(HMM-oriented BIC)를 제안했다. 또한 HMM의 변별력을 높이기 위해 변별력 특성을 갖는 안티확률을 BIC와 결합한 새로운 모델 선택 기준인 BIC_Anti를 제안했다. 제안한 모델 선택 기준의 유용성을 검증하기 위해 온라인 필기 데이타를 대상으로 실험하여 기존의 연구와 비교하였다. 그 결과 제안한 HBIC와 BIC_Anti 모델 선택 기준을 사용하는 것이 BIC를 사용하는 것보다 더 적은 파라미터 수로도 향상된 인식률을 얻을 수 있음을 확인했다.
본 논문은 재밍 대응 위성 항법 장치의 5소자 평면 배열 안테나 설계에 대해 기술한다. GPS $L_1/L_2$ 대역에서 공진하는 적층 구조의 패치 안테나 설계를 제안한다. 제안된 안테나는 광대역 및 원형 편파 특성을 구현하기 위해 칩 커플러를 이용한 이중 급전을 사용한다. 배열안테나 측정 결과, 중앙안테나의 전면 방향 이득은 $L_1$과 $L_2$ 대역에서 각각 1.10 dBic, 0.37 dBic, 측면안테나는 $L_1$과 $L_2$ 대역에서 0.99 dBic, -0.57 dBic를 갖는다. 고각 $30^{\circ}$에서 방위각의 이득은 중앙안테나 $L_1$과 $L_2$ 대역에서 평균 -2.08 dBic, -5.33 dBic의 측정 결과를 갖는다. 측면안테나는 $L_1$과 $L_2$ 대역에서 평균 -0.40 dBic, -2.09 dBic의 측정 결과를 갖는다. 제안된 5소자 평면 배열 안테나는 GPS 재밍 대응 장치에 적합함을 확인한다.
컨테이너 BIC-code란 국제 운송 및 복합적인 운송환경에서의 편의성을 위해 사용하고 있는 약속된 규약이다. BIC-code는 해상운송 컨테이너의 식별 부호이며 국가 code와 다양한 조작 등의 내용을 포함하고 있다. 해가 거듭될수록 항공, 해양을 통한 물류운송은 계속 증가하고 있으며 이에 따라 해당 물류를 처리하는 항만에서는 신속하고 정확한 처리가 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 BIC-code를 다중 이진화를 통해 영역을 추출하고 개별 code를 인식하는 방법을 제안한다. 코드 인식에 있어서, 기후 요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 제안된 방법에서는 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 인식을 수행하여 가장 우수한 인식 결과를 선택한다. 각 임계값에 대한 이진화, 레이블링, close연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 분리된 개별 code는 데이터베이스의 기본 자료와 템플릿 매칭을 통해 인식한다. 각 임계값에 대한 인식결과의 신뢰도를 측정하여 가장 신뢰도가 높은 결과를 선택하게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 조명상황에 관계없이 컨테이너 BIC-code를 효과적으로 추출하고 인식함을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권3호
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pp.301-311
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2020
Schwarz's Bayesian information criterion (BIC) is one of the most popular criteria for model selection, that was derived under the assumption of independent and identical distribution. For correlated data in longitudinal studies, Jones (Statistics in Medicine, 30, 3050-3056, 2011) modified the BIC to select the best linear mixed effects model based on the effective sample size where the number of parameters in covariance structure was not considered. In this paper, we propose an extended Jones' modified BIC by considering covariance parameters. We conducted simulation studies under a variety of parameter configurations for linear mixed effects models. Our simulation study indicates that our proposed BIC performs better in model selection than Schwarz's BIC and Jones' modified BIC do in most scenarios. We also illustrate an example of smoking data using a longitudinal cohort of cancer patients.
본 논문에서는 컨테이너 BIC-code 자동인식 시스템의 전 처리 과정으로서 다중 임계값을 이용한 BIC-code 영역 추출 방법을 제안한다. 기후요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 실험하여 컨테이너 BIC-code 인식에 가장 우수한 임계값을 결정하여 영상을 이진화한다. 다음으로, 가장 우수한 임계값으로 이진화 한 영상에 대하여 레이블링, 닫힘 연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하게 된다. 또한 레이블링 된 각 영역을 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 성공적인 코드 영역 분리가 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 환경음 인식에 GMM(Gaussain mixture model)을 이용할 때 MDL(minimum description length)와 BIC(Bayesian information criterion) 모델선택 기준을 이용하여 최적의 혼합모델 개수를 결정하는 방법에 대해 다루었다. 실험은 모두 9가지 종류의 환경음으로부터 12차 MFCC(mel-frequency cepstral coefficients) 특징 27747개를 추출하고 이를 GMM으로 분류하였다. 각 환경음 클래스의 최적 혼합모델 개수를 추정 하기위해 MDL과 BIC를 적용하고 그 결과를 고정 개수의 혼합모델을 사용한 경우와 비교하였다. 실험 결과에 따르면 혼합모델 선택 방법을 적용한 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 거의 유사한 인식성능을 유지하면서 계산복잡도는 BIC와 MDL를 통해 각각 17.8%와 31.7%가 감소하는 것을 확인하였다. 이는 GMM을 이용한 환경음 인식에서 BIC와 MDL 적용을 통해 계산복잡도를 효과적으로 감소시킬 수 있음을 보여준다.
양이간섭은 청신경망에서 청각정보를 처리하는 과정의 하나로, 같은 크기의 소리를 두 귀로 번갈아 자극하여 기록한 청성뇌간유발반응(auditory brainstem responses; ABR)으로 확인할 수 있다. 그러나 소리는 두 귀가 동시에 청취하므로, 양이간섭도 서로 다른 강도의 자극을 두 귀에 동시 자극하여 연구할 필요가 있다. 이 연구 목적은 서로 다른 크기의 소리를 두 귀로 동시에 자극하여 기록한 ABR을 통해 양이간섭치(binaural interaction component; BIC)를 획득하는데 있다. 과거 병력이 없고 청력이 정상인 17.8-22.7세 사이 17명의 여자 대학생이 참여하였다. 소리는 한 귀를 90 dB nHL로 고정하고 반대 쪽 귀를 0부터 80 dB nHL까지 10 dB 단위로 변경시킨 click을 동시에 자극하였다. BI 파형은 양이 동일 강도를 자극한 파형에서 비대칭 자극한 파형을 빼어 구하였다(BI = B - (L + R)). BIC는 BI 파형에서 IV-V 복합파 잠복시간과 진폭으로 하였다. BIC 역치(threshold of BIC; t-BIC)는 자극 강도에 따른 BIC 진폭 변화를 통해 구하였다(대응표본 t-검정). BIC는 자극 음강도 0부터 90 dB nHL까지 10 dB마다 정점 잠복시간 4.65, 4.63, 4.57, 4.58, 4.62, 4.6, 4.48, 4.36, 4.23 ms, 골 잠복시간 5.57, 5.51, 5.51, 5.59, 5.61, 5.55, 5.44, 5.28, 5.19 ms, 진폭 .0.32, -0.3, -0.34, -0.32, -0.42, -0.53, -0.54, -0.61, $-0.67{\mu}V$로, t-BIC는 40 dB nHL(p=.001)로 각각 관찰되었다.
본 논문에서는 간접급전 패드를 이용한 이중 대역 GPS 패치 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 GPS L1 대역에서 공진하는 상부패치, L2 대역에서 공진하는 하부패치, 중간층에 위치하는 2개의 간접급전 패드로 구성되며, 광대역 원형 편파 특성구현을 위해 하이브리드 칩커플러를 사용하여 두 급전 포트 사이에 $90^{\circ}$의 위상차를 갖도록 급전하였다. 제안된 개별 안테나의 측정 결과, 전면 방향 이득은 GPS L1, L2 대역에서 각각 3.0 dBic, 5.1 dBic를 나타내며, 축비 특성은 각각 3.3 dB, 0.3 dB를 나타내는 것을 확인하였다. 제안된 안테나를 동일한 유전체 기판 가장자리에 7소자 배열하여 제작하여 active element pattern을 측정한 결과, 전면 방향 이득은 GPS L1, L2 대역에서 각각 -0.4 dBic, -2.4 dBic를 나타내어 GPS 배열안테나의 개별 소자로 사용 가능함을 확인하였다.
Temporal 데이터의 클러스터링 방법론 중의 하나로 모델기반 방법론이 있다. 이는 각 클러스터에 대하여 오토마타기반의 모델을 가정하는 것이다. 개별 모델을 추출하기 위해서는 먼저 전체 데이터에 대한 적합한 모델을 찾는 것이 필요하다. 전체에 대한 모델은 데이터집합에 대한 최적의 클러스터의 수를 결정함으로 개별 모델 구축의 준비를 완료한다. 본 연구에서는 클러스터 수를 결정하기 위한 기준인 베이지안 정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion) 근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 BIC 값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안한다. 실험에서는 인위적 모델을 통하여 생성된 인공적인 여러 형태의 데이터집합을 활용하여 BIC근사 측도의 활용성에 대해 살펴보았다. 실험결과에서 보여주는 것처럼 BIC 근사 측도는 데이터의 크기가 비교적 클 경우에 올바른 파티션의 사이즈를 추정함을 확인하였다.
Although reachers have studied for a long time, they don't make criteria for anesthesia depth. anesthetists can't make a prediction about patient's reaction. Therefor, patients have potential risk such as poisonous side effect late-awake, early-awake and strain reaction. EEG are received from twenty-five patients who agreed to investigate themselves during operation with Enflurane-anesthesis in progress of anesthesia. EEG are divided pre-anesthesia, before incision of skin, operation 1, operation 2, awaking, post-anesthesia by anesthesia progress step. EEG is applied pre-processing, base line correct, linear detrend to get more reliable data. EEG data are handled by electronic processing and the EEG data are calculated by bicoherence. During pre-anesthesia and post anesthesia, appearance rate of bicoherence value is observed strong appearance rate in high frequency range($15\~30Hz$). During the anesthesia of patient, a strong appearance rate is revealed the low frequency area(0~10Hz). After bicoherence is calculated by percentage of a appearance rate, that is, Bicpara$\#$1, Bicpara$\#$2, Bicpara$\#$3 and Bicpara$\#$4 parameter are extracted. In result of bicoherence analysis, Bicpara$\#$2 and Bicpara#4 are considered that the best parameter showed progress of anesthesia effectively. And each separated bicoherence are calculated by average bicoherence's numerical value, divide by 2 area, appear by each BicHz$\#$1, BicHz$\#$2, and observed BicHz$\#$1/BicHz$\#$2's change. In result of bicoherence analysis, BicHz$\#$1, BicHz$\#$2 and BicHz$\#$1/BicHz$\#$2 are considered that the best parameter showed progress of anesthesia effectively. In conclusion, I confirmed the anesthesia progress phase, concluded to usefulness of parameter on bispectrum and bicoherence analysis and evaluated the depth of anesthesia. In the future, it is going to use for doctor's diagnosis and apply to protect an medical accident owing to anesthesia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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