Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.
본 논문에서는 지진 등으로 인해 발생하는 절대 지각변위 추정에 GPS 상시관측망의 동적기선해석 기법의 적용 가능성을 실험을 통해 정확도와 정밀도 측면에서 분석하였다. 국내 관측소의 절대좌표 추정을 위해 국외 관측소가 데이터처리에 포함 할 필요가 있어 실험 네트워크는 관측점 사이 거리가 수 백 ∼ 약 1,000km에 달하는 중기선으로 구성하였다. 따라서 대상 관측점의 동적 거동특성을 매개변수 추정단계에 반영하는 일련의 절차를 적용하여 GPS 동적 중기선해석 실험을 수행하였다. 이를 통하여 GPS 동적 중기선해석을 통해 센티미터 수준의 정확도와 그 이상의 정밀도로 GPS 상시관측소의 절대좌표를 동적모드로 추정할 수 있음을 확인하였다. 또한 본 논문은 위성궤도력, 관측데이터양 그리고 동적좌표 추정의 초기좌표 구속범위와 같은 기선해석 조건들이 동적좌표 추정 정확도와 정밀도에 미치는 영향을 분석하고 그 결과를 요약하고 있다.
본 연구에서는 GPS 자료를 이용한 다중기선 처리 시 기선사이에 발생하는 공분산이 위치결정에 미치는 영향을 분석하였다. GPS를 이용한 위치결정방법 중 일반적으로 이용되고 있는 측위방법인 정지측위에 대해 공분산의 영향을 분석하였으며 이를 위해 공분산이 적절히 고려된 다중기선 처리결과를 얻은 후 단일기선 처리 결과, 즉 기선사이에 공분산이 고려되지 않은 결과와의 위치정확도 차이를 비교 분석하였다. 정지측위의 경우 정확도 차이는 거의 없었으나 다중기선 처리가 기선별 공분산을 고려했을 때 보다 안정적인 위치정확도를 확보할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 일반적인 측량의 경우는 기선간의 자료처리를 통해 위치결정을 하여도 충분한 요구정확도를 확보할 수 있는 것으로 판단되나 기선간의 공분산을 고려하면 좀 더 안정적이고 정확한 결과를 얻을 수 있는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 GPS 높이측량의 정확도 제고 측면에서 대류권오차 보정방법이 기선해석을 통한 타원체고 추정 정확도와 정밀도에 미치는 영향을 실험적 방법에 의해 연구하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 88점을 이용해 기선장과 표고차에 따라 247개 기선을 구성하고, GNSS 통합 데이터센터로부터 7일 분량의 관측 데이터를 취득한 후 2가지 기선해석 소프트웨어에 의해 Hopfield, 수정 Hopfield 그리고 Saastamoinen와 같은 경험식과 이중차분 및 정밀절대측위 대류권 오차 추정기법을 적용해 총 8,645개 실험기선을 처리하였다. 산정한 각 관측점 타원체고의 정확도와 정밀도를 오차 보정기법 따라 계산하고 기선장과 표고차와 같은 기선 구성 조건에 대해 분석하였다. 이를 통해 대류권오차 보정방식의 특징을 정확도와 정밀도 측면에서 고찰하고 GPS 높이측량의 기선해석에서 기선장과 표고차에 대해 적합한 대류권오차 모형화 기법선정을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.
건설업은 노동집약적 산업으로, 성능과 생산성의 변동성이 매우 높다. 따라서 계약자의 실제 성과를 파악하기 위해 기준생산성을 정량적이고 객관적으로 산출하여야 한다. 하지만, 기존 문헌에서 주로 제시된 기준생산성 산출 방법은 주관성이 내재된 기준을 사용하여 기준생산성을 산출한다는 한계가 있다. 또한, 데이터 수집에 과도한 비용과 시간이 투입되는 기존의 'Five-minute Rating'과 같은 데이터 수집 방식으로는 공사 현장에서 실적 물량, 실적 자원과 저해 요인이 포함된 Detailed Data를 수집하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 Unimpacted Productivity BP를 산출할 때 활용되는 Detailed Data를 체계적인 형식으로 기록할 수 있는 작업 체크시트 와 과도한 비용과 시간을 들이지 않고 데이터를 수집하고 활용할 수 있는 프로세스를 제시하였다. 또한 기존 기준생산성 산출 방법의 객관성과 신뢰도 문제를 해결하기 위해 비교 분석하여. Detailed Data를 활용한 보다 더 객관적이고 정확한 Unimpacted Productivity BP를 활용한 기준생산성 산출을 제안한다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of whole-body vibration stimulation on proprioception and tactile in patients with spastic cerebral palsy. Methods: This study was conducted on 9 children diagnosed with spastic cerebral palsy. Of the single case study methods, the ABAB design was employed in this study. Out of a 12-week study period, three weeks were allocated to each of two baseline periods and two intervention periods. The exercise was performed twice a week for 30 minutes. A general trunk stabilization exercise was performed during the baseline period and a trunk stabilization exercise accompanied with whole-body vibration was performed during the intervention period. Evaluation was performed five times in total: before the experiment, after baseline 1, after intervention 1, after baseline 2, and after intervention 2. To determine the effect of the exercise method, a skin sensory evaluation tool (monofilament kit) and a trunk proprioception sensor (digital dual inclinometer) were used. To compare the effects of the exercises at baseline and after intervention, an analysis of variance on repeated measures (repeated ANOVA) was performed to analyze the data. Results: The results showed that there were statistically significant increases from baseline in the means of proprioception and tactile during the intervention period with whole-body vibration (p <.05). Conclusion: Whole-body vibration can be proposed as an effective intervention method for improving the proprioception and tactile in children with spastic cerebral palsy, and this exercise method is expected to be actively used in clinical practice.
Purpose: To investigate factors influencing the evaluation of background parenchymal enhancement (BPE) at follow-up breast magnetic resonance imaging (MRI) after adjuvant endocrine therapy. Materials and Methods: One hundred twelve women with breast cancer and MRI of the contralateral unaffected breast before and after endocrine therapy were identified. Two readers in consensus performed blinded side-by-side comparison of BPE (minimal, mild, moderate, and marked) before and after therapy with categorical scales. Age, body mass index, menopausal status, treatment regimen (selective estrogen receptor modulator or aromatase inhibitor), chemotherapy, follow-up duration, BPE at baseline MRI, MRI field strength before and after therapy, and recurrence were analyzed for their influences on decreased BPE. Results: Younger age, premenopausal status, treatment with selective estrogen receptor modulator, MRI field strength, and moderate or marked baseline BPE were significantly associated with decreased BPE. In multivariate analysis, MRI field strength and baseline BPE showed a significant association. Conclusion: MRI field strength and baseline BPE before and after therapy .were associated with decreased BPE at post-therapy, follow-up MRI.
Using the baseline vectors obtained by GPS observations on 32 triangulation points over Gyunggido area, Bessel coordinates of the corresponding points are calculated according to trilateration adjustment. The result shows the possibility of construction of a new cadastral survey network with the degree of correctness of 5cm, when newly computing the coordinates of the survey datum point of the area with values from GPS baseline vectors.
Resolving the integer ambiguity of GPS carrier phase measurements is the most important routine in precise positioning. In this paper, success rate is analyzed when using baseline information in the process of determining attitude. The result is verified through the simulation. Determining the initial position for the ambiguity resolution is estimated by using code measurement and baseline constraint. Success rate is estimated using covariance of the formed initial position. UKF has been used to overcome the nonlinear baseline condition during the process so that the higher success rate has been obtained compared with the general attitude determination.
Cox's proportional hazards model (PHM) has been widely applied in the analysis of lifetime data, and it can be characterized by the baseline hazard function and covariates influencing systems' lifetime, where the covariates describe operating environments (e.g. temperature, pressure, humidity). In this article, we consider the constant baseline hazard function and a discrete random variable of a covariate. The estimation procedure is developed in a parametric framework when there are not only complete data but also incomplete one. The Expectation-Maximization (EM) algorithm is employed to handle the incomplete data problem. Simulation results are presented to illustrate the accuracy and some properties of the estimation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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