• 제목/요약/키워드: Performance Evaluations

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주관적 평가법을 이용한 초등학교 저학년 교실의 청취환경 조사 (Investigation of the listening environment for lower grade students in elementary school using subjective tests)

  • 박찬재;한찬훈
    • 한국음향학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.201-212
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    • 2021
  • 본 연구는 만 9세 이하 아동과 같은 청력 비완전자에게 적합한 교실의 음향성능 기준을 제시하기 위한 사전연구로써 수행되었다. 이를 위해 초등학교 저학년 교실의 청취환경 특성을 분석하기 위하여 청주시 소재 초등학교 2곳에서 총 264명의 학생을 대상으로 설문조사 및 음성명료도 평가와 같은 주관적 평가를 진행했다. 설문조사 결과 학생들이 수업 내용 이해에 가장 도움이 되는 정보형식은 교사의 음성이라고 응답했다. 또한 현재 교사의 음성에 대해 음량은 '보통' 수준이며 명료도에는 높은 만족도를 보이고 있었다. 교실의 음향성능에 대해서도 소음의 경우 '보통'이며 잔향감은 '매우 짧다'는 의견이 가장 많아서 청취환경에 대한 전반적인 만족도가 높은 편인 것으로 파악되었다. 또한 초등학교 저학년 학생들을 위해 선별된 시험용 단어목록을 이용해 음성명료도 평가를 수행한 결과 만 8세 아동의 경우 음원으로부터의 종축거리가 음성인지에 영향을 미치는 요인임을 유추해볼 수 있었다.

커피 전문점의 인지적, 감정적, 그리고 행위적 평가의 구조적 관계 (Structural Relationships of Cognitive, Emotional, and Behavioral Evaluations of Coffee Shops)

  • 김진영
    • 한국프랜차이즈경영연구
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    • 제13권3호
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    • pp.31-43
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    • 2022
  • Purpose: Service quality is a topic of constant interest in marketing research and practitioners. Service quality is an important factor influencing performance even in the context of coffee shops, and research on service quality management strategies continues by coffee shop researchers and practitioners. The service quality of coffee shops is a source of competitive advantage and is an important factor in enhancing customer and business performance. This study aims to identify the effects of cognitive evaluation on emotional and behavioral responses using a cognitive-emotional-behavioral framework and SOR model in the coffee shop context. Cognitive evaluation (service quality) consists of tangibles, responsiveness, assurance, reliability, and empathy dimensions. Research design, data, and methodology: In the proposed model, positive and negative emotions and satisfaction mediate the relationship between service quality and money to spend and visit frequency. The data were collected from customers who visited a coffee shop within the last 1 month. The survey was conducted for about one month. Among a total of 300 distributed questionnaires 261 responses were used for data analysis. The data were analyzed using frequency analysis, measurement model analysis, and structural equation modeling analysis with SPSS 28.0 and SmartPLS 4.0. Results: Tangibles, responsiveness, assurance, and empathy had significant positive effects on positive emotion, while only reliability had a significant negative effect on negative emotion. Both positive and negative emotions had significant positive effects on customer satisfaction, but not on money to spend and visit frequency. Lastly, customer satisfaction had significant positive effects on money to spend and visit frequency. Conclusions: The study revealed the relative weight of cognitive factors on customer emotions and confirmed the validity of SOR model. The fact that tangibility is the most important factor in increasing positive emotions and reliability is the most important factor in reducing negative emotions provides a direction for emotional branding strategies using the service quality mix of coffee shops. This study confirmed the full mediating role of satisfaction between positive and negative emotions and consumer behaviors (money to spend and visit frequency). This infers that when a coffee shop increases customer satisfaction through customer emotion management, the customer's money to spend and visit frequency in the coffee shop increases.

기계학습 기반 약물의 태아 독성 예측 연구 (Predicting the Fetotoxicity of Drugs Using Machine Learning)

  • 정명현;유선용
    • 생명과학회지
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    • 제33권6호
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    • pp.490-497
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    • 2023
  • 임산부의 기존 질병 또는 임신 중 발생한 질병을 치료하기 위한 약물의 사용은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 것이 필수적이다. 하지만 약물의 태아 독성을 밝혀내는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 하며 인간 태아에게서 독성 작용을 나타내는 근거가 불분명하다. 이에 따라 최근 태아 독성 평가를 위한 시험 설계의 현대화, 예측성 개선, 동물 사용 및 투자 비용 감소를 위한 in silico 태아 독성 평가 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 태아 독성 정보를 수집하고 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 태아 독성 예측이 가능한 모델을 구축하였으며, 태아 독성 예측 모델의 입력 값으로 활용하기 위해 각 약물에 대한 구조적 및 생리학적 특성 벡터를 생성하였다. 이후 예측 정확도 개선을 위해 초매개변수를 조정하여 모델을 최적화 하였다. 개발한 태아 독성 예측 모델의 유효성을 검증하기 위해 학습 셋과 독립된 테스트 셋을 활용하여 정량적 성능 평가를 수행하였으며, 모든 모델의 약물 및 약물 후보 물질의 태아 독성 여부를 예측할 수 있는 것을 확인하였다(AUROC>0.85, AUPR>0.9). 나아가, 예측 모델의 특성 중요도를 분석하여 태아 독성과 관련성이 높은 약물의 특성을 제시하였다. 제안한 모델은 적은 비용과 시간으로 예측 점수를 제공함으로써 인간에 대한 태아 독성 연구를 설계하는 과정에 도움이 될 것을 기대한다.

의료용 전동공기청정호흡기(PAPR)용 항균성 후드 및 필터 개발 (Development of Antibacterial Hood and Filter for Medical Powered Air Purifying Respirators (PAPR))

  • 고은주;조나현;이용택
    • 멤브레인
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    • 제33권6호
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    • pp.398-408
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    • 2023
  • 본 연구는 지카바이러스, 메르스, coronavirus disease-19 (COVID-19) 등의 감염병 방역 및 의료현장에서 사용할 수 있는 의료용 공기정화호흡기(powered air purifying respirators, PAPR)의 항균성 보호복의 후드와 필터를 개발하였다. PAPR은 전동팬 본체 및 필터, 배터리팩, 후드로 구성되며 보호복의 후드 소재는 뛰어난 흡습성, 풍압, 외부충격을 견딜 수 있는 폴리프로필렌 슐폰레이스(spunlace) 부직포 직물(SFS)을 사용하였다. 사용자의 감염위험을 낮추기 위해 후드의 외피에는 피톤치드계 물질을 사용하여 99.9%의 안티-박테리얼(antibacterial) 효과를 얻었으며 내피에는 친수가공을 하여 흡수성을 25% 향상시켰다. 의료용 보호복 후드에 필요한 인공혈액 침투저항성, 건조미생물 침투저항성, 습식세균 침투저항성, 그리고 박테리오파아지 침투저항성을 평가한 결과 2~6 단계의 합격평가를 받았다. 한편, 항균 처리된 슐폰레이스(spunlace filter, SF) 헤파 필터(high efficiency particulate air, HEPA)의 성능을 평가한 결과 우수한 항균성, 분진제거율, 차압 효과를 확인하였다.

CNN 기반 스펙트로그램을 이용한 자유발화 음성감정인식 (Spontaneous Speech Emotion Recognition Based On Spectrogram With Convolutional Neural Network)

  • 손귀영;권순일
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.284-290
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    • 2024
  • 음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

언어 모델 기반 음성 특징 추출을 활용한 생성 음성 탐지 (Voice Synthesis Detection Using Language Model-Based Speech Feature Extraction)

  • 김승민;박소희;최대선
    • 정보보호학회논문지
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    • 제34권3호
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    • pp.439-449
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    • 2024
  • 최근 음성 생성 기술의 급격한 발전으로, 텍스트만으로도 자연스러운 음성 합성이 가능해졌다. 이러한 발전은 타인의 음성을 생성하여 범죄에 이용하는 보이스피싱과 같은 악용 사례를 증가시키는 결과를 낳고 있다. 음성 생성 여부를 탐지하는 모델은 많이 개발되고 있으며, 일반적으로 음성의 특징을 추출하고 이러한 특징을 기반으로 음성 생성 여부를 탐지한다. 본 논문은 생성 음성으로 인한 악용 사례에 대응하기 위해 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안한다. 오디오를 입력으로 받는 딥러닝 기반 오디오 코덱 모델과 사전 학습된 자연어 처리 모델인 BERT를 사용하여 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안하였다. 본 논문이 제안한 음성 특징 추출 모델이 음성 탐지에 적합한지 확인하기 위해 추출된 특징을 활용하여 4가지 생성 음성 탐지 모델을 만들어 성능평가를 진행하였다. 성능 비교를 위해 기존 논문에서 제안한 Deepfeature 기반의 음성 탐지 모델 3개와 그 외 모델과 정확도 및 EER을 비교하였다. 제안한 모델은 88.08%로 기존 모델보다 높은 정확도와 11.79%의 낮은 EER을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 음성 특징 추출 방법이 생성 음성과 실제 음성을 판별하는 효과적인 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.

소비자의 제품 지각 위험에 대한 기업연상과 효과: 지식과 관여의 조절적 역활을 중심으로 (The Effect of Corporate Association on the Perceived Risk of the Product)

  • 조현철;강석후;김진용
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권4호
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    • pp.1-32
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    • 2008
  • 기업연상(corporate association)이 제품 평가(product responses)에 어떻게 영향을 미치는 가에 대한 연구가 부진하다는 Brown and Dacin(1997)의 문제 제기가 있은 후, 기업연상이 제품 판단에 미치는 영향과 과정에 대한 조절변수와 매개변수들을 파악하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 기업연상의 두가지 유형인 CA(corporate ability) 연상과 CSR(corporate social responsibility) 연상이 성능과 재무위험에 미치는 영향력과 그 영향력을 조절하는 변수들을 조사하였다. 분석 결과에 의하면, 주효과(main effects)에 있어서는, 가설에서 기대한 바와 같이 CA 연상이 성능위험과 재무위험에 유의한 영향력을 갖는 것으로 나타난 반면, CSR 연상은 성능위험과 재무위험에 대해 유의한 영향력을 갖지 않는 것으로 나타났다. 조절변수로 인한 상호작용효과와 관련해서는, CA 연상이 성능위험과 재무위험에 미치는 주효과에 대해 제품범주 지식과 관여는 각각 유의한 조절효과를 나타내었다. 하지만, CSR 연상이 성능위험과 재무위험에 미치는 주효과에 대해서는 제품범주 지식과 관여의 조절효과는 나타나지 않았다. 이러한 연구 결과를 통하여 제품의 기능적인 속성에 대한 정보가 부족한 제품에 대해 소비자가 지각하는 위험을 감소시키기 위하여, 기업은 CSR 연상보다는 CA 연상에 대해 강조할 필요가 있다는 결론을 내리게 되었다.

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인적자원의 혁신성, 학습지향성, 이들의 상호작용이 혁신효과 및 사업성과에 미치는 영향 : 중소기업과 대기업의 비교연구 (The Impact of Human Resource Innovativeness, Learning Orientation, and Their Interaction on Innovation Effect and Business Performance : Comparison of Small and Medium-Sized vs. Large-Sized Companies)

  • 여은아
    • 중소기업연구
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    • 제31권2호
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    • pp.19-37
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    • 2009
  • 본 연구의 목적은 인적자원의 혁신성과 학습지향성이 혁신효과 및 사업성과에 미치는 영향관계를 연구함에 있어 중소기업과 대기업의 차이를 알아보는 것이었다. 다양한 업종의 실무자 479명으로부터 수집한 설문자료를 t-검정, 회귀분석 등을 이용하여 분석하였다. 연구결과에서 대기업은 중소기업에 비해 인적자원의 혁신성, 학습지향성, 혁신효과, 사업성과 면에서 더 높은 수준을 보였다. 혁신효과를 종속변인으로 한 회귀분석 결과에서 인적자원의 혁신성, 학습지향성, 인적자원의 혁신성-학습지향성의 상호 작용 변인이 혁신효과에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 기업규모의 조절효과도 확인되어 중소기업의 경우 대기업에 비해 인적자원의 혁신성이 혁신효과에 미치는 영향이 더 크고, 대기업의 경우 중소기업에 비해 학습지향성이 혁신효과에 미치는 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 사업성과를 종속변인으로 한 회귀 분석 결과에서는 학습지향성, 혁신효과, 인적자원의 혁신성-학습지향성의 상호작용 변인이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기업규모의 조절효과가 확인되었다. 연구결과를 토대로 기업을 위한 시사점이 제시되었는데, 중소기업과 대기업 모두 혁신효과와 사업성과를 끌어올리기 위해 인적자원의 혁신성과 학습 지향적 문화의 확산에 고루 투자함으로서 성공적인 혁신 상품과 서비스 개발을 이루고, 궁극적으로 사업성과의 향상에 기여할 수 있을 것이다.

방사선 치료의 정도관리 및 선량측정에 이용되는 전리계의 성능평가 (Performance Evaluation of an Electrometer for Quality Control and Dosimetry in Radiation Therapy)

  • Kim, Chang-Seon;Kim, Chul-Yong;Park, Myung-Sun
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제11권2호
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    • pp.123-130
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    • 2000
  • 전리계의 성능은 방사선 선량측정의 정확도와 정밀도에 직접적으로 영향을 준다. 본 연구에서는 전리계의 성능을 유지하기 위한 정도관리의 항목들을 제시하고 구체적인 성능검사를 시행하고자 한다. 선정된 성능평가 항목들은 적절한 인가전압, 예열 및 고전압 후의 평형시간, 누설에 의한 상쇄 전류, 방사선 측정 전후의 영점이동 (배경전류), 장시간 안정성, 선형성, 외부조건의 영향 등이었다. 전리계에 연결된 자루가 단단한 전리함과 방사선원으로 스트론티움-90이 내장된 검사기가 성능검사용으로 이용되었다. 인가전압의 측정은 전리함의 입력단자에서 직접 측정하였고 평형시간의 측정은 전리계에 전원을 연결한 후와 인가전압을 바꾼 후 검사기에 연결된 전리함의 반응이 안정을 가져오는 시간으로 측정하였다. 누설은 전리계가 안정된 후 방사선을 조사하지 않은 상태에서 전리계의 측정값이 영점에서 이동하는 것으로 나타냈으며 배경전류는 안정된 전리계의 영점을 조정하고 전리계에 연결된 검사기에서 전리함을 10분 조사한 후 영점의 변화로 나타냈다. 장시간의 안정성 3개월에 걸쳐 측정되었으며 이때 검사기의 측정값을 온도-기압에 대한 보정을 한 후 그 값을 비교하였다. 선형성은 전리계에 연결된 전리함을 n번 연속하여 조사하여 그 전체의 측정값과 초기값을 n번 곱한 값을 비교하였다. 외부조건의 영향은 인위적으로 외부온도를 17-34 $^{\circ}C$ 로 변화시켜서 환경변화에 의한 전리계의 영점이동으로 나타냈다. 인가전압의 측정에서 명목상의 인가전압 300, 500V에 대한 측정값은 각각 2.5%와 5.8% 작게 나타났다. 전원을 연결한 후 전리계가 실제로 평형에 도달하는 시간은 20분으로 이는 전리계의 안정성 표시기보다 9분 지연되었으며 인가전압을 바꾼 경우에는 1분 이내에 평형에 도달하였다. 전리계의 누설의 측정에서 영점의 이동은 0.002(스케일)/15분이었고 10분 조사 후 영점의 이동은 발견되지 않았다. 전리계는 3개월 동안 99.4%의 안정성을 유지하였다. 스케일 영역 0.000-9.991 에서 전리계의 선형성에서의 이탈은 0.9% 이었다. 온도 범위 17 - 34 $^{\circ}C$ 에서 전리계의 영점이동은 0.2% 이내였다. 본 연구에서는 임상에서 사용하고 있는 전리계에 대한 성능을 평가하는 항목을 제시하고 이를 전리계의 정도관리에 이용하도록 하였다. 이러한 프로그램의 운용을 통하여 전리계에 의한 오차를 줄임으로써 방사선측정에서의 정확도와 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

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딥러닝과 Landsat 8 영상을 이용한 캘리포니아 산불 피해지 탐지 (Detection of Wildfire Burned Areas in California Using Deep Learning and Landsat 8 Images)

  • 서영민;윤유정;김서연;강종구;정예민;최소연;임윤교;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1413-1425
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    • 2023
  • 기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.