• 제목/요약/키워드: Mean Power

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가변 임계값을 이용한 지각 필터의 적응적인 음질 개선 알고리즘 (Adaptive Enhancement Algorithm of Perceptual Filter Using Variable Threshold)

  • 차형태
    • 한국음향학회지
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    • 제23권6호
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    • pp.446-453
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    • 2004
  • 본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.

퍼지-유전자 알고리즘을 이용한 결측 강우량의 보정 (Filling of Incomplete Rainfall Data Using Fuzzy-Genetic Algorithm)

  • 김도진;장대원;서병하;김형수
    • 한국습지학회지
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    • 제7권4호
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    • pp.97-107
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    • 2005
  • 분포형 모형이 개발되어 지면서 이러한 유역의 공간적인 특성을 고려한 정확한 강우 자료와 조밀한 계측망의 요구는 더욱 커지고 있다. 그러나 현실적으로 조밀한 계측망에 의해 측정된 정확한 강우 자료를 얻기는 쉽지 않다. 일반적으로 강우관측소가 적정 밀도를 가지고 유역을 대표 하도록 설치되어 있으나 부족한 실정이고, 설치되어 있더라도 강우의 시 공간적 변동성을 반영하기가 쉽지 않다. 또한 여러 가지 이유로 결측이 되는 경우도 있다. 강우는 측정된 점 관측 자료를 이용해 유역의 평균 강우분포를 추정하게 된다. 따라서 결측 강우자료는 시간의 연속성 측면에서 그 보정이 반드시 필요하며 보정 후 강우자료의 공간적 분포를 산정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 결측 강우량의 보정을 위하여 퍼지-유전자 알고리즘을 이용하였는데 이 방법을 기존의 방법 즉, 산술평균법, 역거리법, 년정상강우량법, 거리-고도비율법과 비교하였다. 보정결과 기존의 방법은 실측의 70~80%의 정확도를 보였으나 퍼지-유전자 알고리즘은 90%정도의 정확도를 보였다. 특히, 민감도 분석 결과를 바탕으로 수평거리와 고도차에 대한 적정 차수를 제안하였다.

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간호대학생의 자아탄력성, 간호전문직 자아개념, 전공만족도가 대학생활적응에 미치는 영향 (Effect of Self-resilience and Professional Self-concept, Major satisfaction on Nursing Student's Adjustment to college life)

  • 박선화;한승희
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.517-526
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    • 2016
  • 본 연구는 간호대학에 재학하는 학생을 대상으로 자아탄력성, 간호전문직 자아개념, 전공만족도가 대학생활적응에 미치는 영향을 파악하여 대학생활적응을 돕는 기초자료를 제공하고자 시행하였다. 연구대상자는 광주, 전남에 소재하는 4년제 간호대학 2개교에서 간호대학생 310명을 대상으로 자아탄력성, 간호전문직 자아개념, 전공만족도, 대학생활적응 정도를 설문지로 측정하였다. 자료수집기간은 2016년 4월 1일부터 4월 15일까지이었다. 설문에 응답한 310명의 자료를 SPSS WIN 20.0을 이용하여 평균, 표준편차, t-test, ANOVA, Scheffe's test, Pearson' correlation coefficients, multiple regression으로 분석하였다. 연구 결과, 간호대학생의 자아탄력성은 4점 만점에 3.80점, 간호전문직 자아개념은 4점 만점에 2.81점, 전공만족도는 5점 만점에 3.86점, 대학생활적응은 5점 만점에 2.74점이었으며, 대학생활적응과 자아탄력성(r=.418, p<.01), 간호전문직 자아개념(r=.404, p<.001), 전공만족도(r=.455, p<.001)는 각각 유의한 양의 상관관계가 있었다. 또한 대상자의 대학생활적응에 영향을 미치는 요인은 자아탄력성(${\beta}=.252$, p<.001), 전공만족도(${\beta}=.309$, p<.001)로 나타났으며, 모델의 설명력은 27.2%였다. 본 연구를 통해 대학생활적응에 영향을 미치는 다양한 요인들을 파악하고 대학생활적응을 높일 수 있는 프로그램의 개발이 필요하다.

노인장기요양보험 방문간호사의 재직의도에 영향을 미치는 요인 : 전문직업성, 직무만족도, 회복탄력성을 중심으로 (Factors Influencing the Retention intention of Home visiting nurses with Long-term care insurance system in Korea: Focusing on Professionalism, Job satisfaction and Resilience)

  • 유재순;김지현
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.322-332
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 노인장기요양보험 방문간호사의 전문직업성, 직무만족도와 회복탄력성이 재직의도에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 노인장기요양보험 데이터베이스에 등록된 방문간호기관에서 근무하는 방문간호사 141명을 대상으로 2019년 4월 1일 부터 2019년 5월 31까지 자가 보고형 설문지를 배부하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 22.0 프로그램을 이용하여 independent t-test, one-way ANOVA, Scheffé test, Pearson's correlation coefficient, 위계적 다중회귀분석을 이용하여 자료를 분석하였다. 연구결과, 대상자의 전문직업성 수준은 5점 만점에 평균 3.51점, 직무만족도는 5점 만점에 평균 3.27점, 회복탄력성은 5점 만점에 평균 3.79점, 재직의도는 5점 만점에 4.04점으로 나타났다. 재직의도와 전문직업성(r=.272), 직무만족도(r=.201) 회복탄력성(r=.530)은 양의 상관관계가 있었다. 최종 회귀모형에서 회복탄력성(β=.455, p<.001), 직무만족도(β=.175, p=.016) 순으로 재직의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이들 변수들의 모형 설명력은 32.0%로 나타났다(F=11.968, p<.001). 본 연구 결과를 토대로, 노인장기요양보험 방문간호사의 재직의도 향상을 위해 회복탄력성 증진 전략에 가장 관심을 기울여야 하고 다음으로 직무만족도 증진 방안 수립이 필요하다.

인접한 조류발전용 수직축 터빈의 배치방식에 따른 성능 변화 (Study on Performance Variation According to the Arrangements of Adjacent Vertical-Axis Turbines for Tidal Current Energy Conversion)

  • 이정기;현범수
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.151-158
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    • 2016
  • 조류발전단지는 유망한 해역에 터빈을 복수로 다배열하여 발전하는 시스템을 말한다. 이러한 단지는 각 터빈이 최대 효율로 작동하고, 최대 발전량을 얻을 수 있도록 설계되어야 하는데, 이를 위해서는 터빈 사이의 간섭으로 인한 성능 저하가 발생하지 않도록 터빈은 일정 거리를 두고 배치되어야 한다. 수평축 터빈의 경우 EMEC(European Marine Energy Centre)에서 배치거리를 제안하고 있으나, 수직축 터빈은 그러한 규정이 제안된 바 없다. 여러 연구 결과들에 따르면 수직축 터빈이 인접할 경우 성능의 향상까지 도모될 수 있으므로, 그 배치는 수평축 터빈보다 더욱 중요하게 검토될 필요가 있다. 본 논문에서는 수직축 터빈에 대하여 수평축 터빈과 같이 일정 거리를 두고 배치하는 것과 터빈을 인접하도록 배치하는 것과의 차이를 조사하였다. 이를 위해 두 터빈간의 거리와 회전방향을 파라메터로 하여 그에 따른 성능 차이를 수치해석적으로 연구하였고, 그 이유를 파악하고자 하였다. 본 연구를 통하여 가장 적절한 수치해석 영역과 조건을 설정할 수 있었으며, 인접한 두 터빈이 각각 반시계-시계방향으로 회전하는 것이 단독 터빈 2기 대비 약 9.2%의 성능향상이 예측되었다. 터빈이 대각으로 배치된 경우는 최대 약 5.6%정도 성능이 향상됨을 확인하였다. 본 연구는 수직축 터빈을 이용한 조류발전단지를 설계시 유용한 정보가 될 것으로 기대된다.

TSD 접합부의 강성을 고려한 5층 철골골조구조물의 비탄성 시간이력해석 (Inelastic Time History Analysis of a Five-Story Steel Framed Structure Considering Rigidity of TSD Connection)

  • 강석봉;이재환
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제22권3호
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    • pp.281-291
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    • 2010
  • 본 연구에서는 횡력을 받는 구조물 거동에 대한 보-기둥 접합부의 영향을 확인하기 위하여 5층 철골구조물을 KBC2005 건축구조 설계기준에 맞게 구조설계 하였으며 접합부를 완전 강접합부로 이상화한 경우와 반강접 접합부로 설계하였다. 철골 보 및 기둥의 모멘트-곡률관계는 화이버모델을 이용하여 확인하였으며 반강접 접합부의 모멘트-회전각 관계는 파워모델 그리고 철골 보, 기둥 및 접합부의 이력거동은 3-매개변수 모델을 이용하여 나타내었다. 5층 철골구조물은 개별골조와 연결골조의 2차원 구조물로 이상화하였다. 4개 지진파의 재현주기 수준별로 산정한 최대지반가속도와 푸쉬오버해석의 최대밑면전단력을 위한 지반가속도에 대하여 시간이력해석을 실시하여 지붕층 변위, 밑면전단력, 층간변위, 접합부 요구연성도, 기둥, 보 및 접합부의 최대모멘트 그리고 소성힌지 분포 등을 확인하였다. 반강접 접합부 골조는 완전 강접합 골조에 비해 적은 밑면전단력이 발생하였으며 기둥, 보 및 접합부에 발생하는 휨모멘트의 크기와 증가율도 적었다. TSD 접합부는 우리나라 설계수준의 지진하중에 대하여 예제 구조물에서 경제성과 안전성을 확보 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

Effects of the Nuegra from Male Silkworm Extract on Enhancement of the Masculine Function and Activation of Overall Physical Function

  • Kim, D. C.;Kim, Y. W.;Park, M. S.;J. K. Suh;Lee, D. S.;Lee, S. H.;B. H. Chun;Y. K. Jun
    • International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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    • 제5권1호
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    • pp.109-122
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    • 2002
  • The purpose of this investigation is to evaluate the effects of the Nuegra on enhancement of the masculine and physical activities in general through measuring changes of the testosterone, FSH and subjective symptoms like fatigue, insomnia, urinary stream, muscular weakness, libido and erectile dysfunction. Total 168 male subjects were enrolled from 12 urology, internal medicine clinics and general practitioner, During the 6-week investigational period, 2 capsules of Nuegra were given to the subjects right after meal for 4 weeks, and 1 capsule of Nuegra was added each time in subjects with no or minimal effect. Testoster-one and FSH levels were measured at first visit and last visit, for evaluating masculine activities. To avoid bias and standardize the test results, only one clinic was assigned as a central lab, and all blood samples were transferred. General information and subjective symptoms were evaluated at first visit and at 2 weeks interval, week 2, 4 and 6 using VAS (Visual Analogue Scale). The mean age of the subjects were 51.8${\pm}$8.2 years old (range: 36.1-82.1). Based on the subjects who were tested on testosterone and FSH levels at day l and week 6, the means were 4.4${\pm}$1.4 nmol/L (range: 2.6-7.7), 8.6${\pm}$9.6 mIU/mL (range: 0.3-40.4), respectively at day 1. At week 6, the results were 4.9 ${\pm}$1.6 (2.6-8.9 range), 9.4${\pm}$13.1 (1.0-53.9 range), respectively. Marginally significant difference between pre-dose and post-dose was present. Statistically significant differences were revealed in general assessment for subjective symptoms, fatigue, insomnia, erectile dysfunction, etc. In fatigue, response rates were 39.6, 65.4 and 76.4% at week 2, 4 and 6, respectively (P < 0.0001). Response vates for erectile dysfunction were 13.4, 41.2 and 72.7% at week 2, 4, and 6 (P < 0.0001), respectively, Response rates for libido were 13.6, 51.6 and 73.5% at week 2, 4, and 6 (P < 0.0001), respectively. For urinary stream response rates were 26.9, 44.7 and 66.8% at week 2, 4, and 6 (P < 0.0001), respectively. VAS for muscular weakness did not show significant results that response rates were 40, 60 and 80% at week 2, 4, and 6 from 8.2 (P = 0.24), respectively. Response rates for insomnia were 50, 60, 100% at week 2, 4, and 6 (P < 0.0001), respectively. The results shows that Nuegra tends to enhance masculine activities including libido, erectile dysfunction and urinary stream and also effective for improving general conditions especially insomnia, muscular weakness and fatigue. In conclusion, this investigation has demonstrated that Nuegra does not only have tendency to increase masculine activities through increased secretion of the testosterone and FSH but also improve general conditions such as erectile dysfunction, libido, fatigue and muscular power.

금강하구언 대량방류시 황해 중동부 해역의 염분분포 (Salinity Distribution in the Mid-eastern Yellow Sea during the High Discharge from the Keum River Weir)

  • 최현용;이상호;유광우
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제4권1호
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    • pp.1-9
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    • 1999
  • 금강에서 유출된 담수의 거동 특성을 파악하기 위해, 금강하구에서 담수가 대량 방류된 1997년 7월 7일에서 7월 12일 사이에 한국 서해 중부의 금강하구에서 태안 반도에 이르는 해역에서 해양조사를 실시하였다. 금강하구에서 북서쪽으로 약 60 km 떨어진 어청도 사이의 해역은 30.0 psu 이하의 저염수가 분포하였으며, 어청도 이북해역에서도 부분적으로 금강 담수 기원으로 해석되는 저염수가 관측되었다. 특히 금강 담수 플룸에 의한 것으로 추정되는 염분전선이 십이동파도 인근에서 관측되었으며, 48 시간 후에는 북서쪽으로 약 25 km 떨어진 어청도 근방에서도 관측되어 염분전선의 위치가 시간에 따라 이동하는 결과를 보였다. 담수 플룸에 의해 수직성층이 잘 된 십이동파도 북측해역에서 20 시간 연속 관측된 조류를 분석한 결과 담수 플룸 내인 상층에서 평균유속이 0.2 m/s 이상인 북서방향의 흐름이 관측되었다. 관측된 평균흐름 및 염분전선의 위치변동은 금강 담수 플룸이 외해로 확장되는 과정으로 해석되며, 금강하구에서 유출되는 담수가 금강하구 인근 연안역의 표층해수 순환에 크게 영향을 줄 수 있음을 제시한다.

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경험적 모드분해법을 이용한 시계열 모형의 예측력 개선에 관한 연구 (A Study on the Predictive Power Improvement of Time Series Model with Empirical Mode Decomposition Method)

  • 김태림;신홍준;남우성;허준행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제48권12호
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    • pp.981-993
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    • 2015
  • 수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.

Recurrent Neural Network Modeling of Etch Tool Data: a Preliminary for Fault Inference via Bayesian Networks

  • Nawaz, Javeria;Arshad, Muhammad Zeeshan;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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    • pp.239-240
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    • 2012
  • With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.

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