최근 멀티미디어 정보가 급증함에 따라 콘텐츠 관리에 대한 요구도 함께 증가되고 있다. 이에 오디오 분할 및 분류는 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리할 수 있는 대안이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서 취득한 오디오 신호를 분할하고, 분할된 오디오 신호를 음악, 음성, 배경 음악이 포함된 음성, 잡음이 포함된 음성, 묵음(silence)으로 분류하는 정확도가 높은 오디오 분할 및 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 오디오 분할을 위해 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용하였다. 오디오 신호의 분류를 위해서는 분할된 오디오 신호의 특징을 추출하고 이를 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy c-means, FCM)의 입력으로 사용하여 각 계층으로 오디오 신호를 분류하였다. 제안하는 알고리즘의 평가는 분할과 분류에 대해 각각 그 성능을 평가하였으며, 분할 성능 평가는 정확도율(precesion rate)과 오차율(recall rate)을 이용하였으며, 분류 성능 평가는 정확성(classification accuracy)을 사용하였다. 또한 오디오 분할의 경우는 이진 분류기와 퍼지 클러스터링을 이용한 기존의 알고리즘과 그 성능을 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안한 알고리즘의 분류 성능이 기존 알고리즘 보다 정확도율과 오차율 면에서 모두 우수하였다.
본 연구는 폭소노미가 비디오 자료를 색인하고 브라우징 하는데 얼마나 유용한지 살펴본 후, 동등어, 동의어 및 관련어를 활용한 질의 확장을 통해서 수행되는 폭소노미 태그 통제가 비디오 검색에 얼마나 효율적인지 조사해 보았다. 이를 위해서, 태그들을 태그 간의 동등 및 연관 관계에 기초하여 클러스터링하고 이러한 정보를 질의 확장에 적용시킨 실험 시스템을 설계, 구현하고 이러한 제안된 시스템이 정보검색 과정에서 폭소노미의 효율성을 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해서 실험을 통해서 확인해 보았다. 실험 결과, 질의 확장을 통해서 태그 통제를 한 제안된 시스템은 태그 통제를 전혀 하지 않은 시스템과 비교하여, 재현율은 증가하였으나 정확률은 전혀 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 폭소노미를 디지털 비디오 도서관의 소셜 메타데이터로 적용하기 위한 하나의 방안이 될 것으로 생각된다.
웹 검색엔진의 검색방법에는 키워드검색방법과 주제별검색방법이 있다. 키워드검색은 재현율(recoil)이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾는 것이 어렵다. 주제별검색 역시 찾는 문서의 해당 주제가 모호하거나 주제를 정확하게 알지 못하면 문서를 찾지 못하는 경우가 있다. 즉, 검색결과의 정확율(precision)는 높으나 재현율이 떨어진다. 본 논문은 주제별검색의 문제점을 해결하기 위해서 주제와 키워드간의 관계를 퍼지논리로 정량적으로 계산하고, 이를 바탕으로 주제간의 함의(implication)관계를 유도하여 동적인 분류체계를 구성하는 새로운 웹 검색엔진을 설계하고 구현하였다. 구현된 검색엔진은 분류간의 함의관계를 유사한 하위주제로서 간주함으로써 주제별검색 결과의 재현율을 높일 수 있다.
Underreporting of dietary intake is common and might distort analysis and interpretation of dietary surveys. This study was designed to investigate the degree of underreporting and characterastics of under-reporting group in Korean college female students. Dietary survey of 1-day 24-hour recall method was conducted on 379 college students in Seoul and Chonan areas. Physical activity and life style were aquired from questionnnaires. Underreporting was defined as energy intake(EI) lower than 0.9BMR(based metabolic rate), since EI<0.98BMR is statistically judged as bias in 1-day 24 hour recall. BMR was calculated from Schofield's equation. Proportion of underreporting was 18.7% and it's not so different from one of American or European women. Intake of nutrients except vitamin A by underreporting group was lower than other groups(p<0.001). Proportions of subjects with nutrient intake level less than 75% of Korean RDA were more than 80% in protein, Ca, Fe, vitamin A, riboflavin, niacin, zinc as well as energy. Dietary quality of underreporting group was also worse than other groups. Proportion of subjects less than 3 food groups among 5 food group was higher in underreporting group. The number of foods eaten by underreporting group were also less than those of other groups. BMI and body weight were the largest in underreporting group(p<0.05) and the trial of weight reduction was shown higher trend(p<0.01). Different in PAC and other characteristics between underreporting group and other group were not significant. Not only dietary quantity but also dietary quality were worse in the underreporting group. Furthermore underreporting in college female students seemed to be affected by body weight and concern for weight reduction.
본 연구는 실버세대를 위한 컴패니언 로봇의 인터랙션 경험 디자인을 위해 사용자 태스크- 로봇 기능 적합도 매핑에 기반한 로봇 유형 분석과 멀티모달 대화 인터랙션에서의 로봇 감정표현 연구를 수행하였다. 노인의 니즈 분석을 위해 노인과 자원 봉사자를 대상으로 FGI, 에스노그래피를 진행하였으며 로봇 지원 기능과 엑추에이터 매칭을 통해 로봇 기능 조합 유형에 대한 분석을 하였다. 도출된 4가지 유형의 로봇 중 표정 기반 대화형 로봇 유형으로 프로토타이핑을 하였으며 에크만의 얼굴 움직임 부호화 시스템(Facial Action Coding System: FACS)을 기반으로 6가지 기본 감정에 대한 표정을 시각화하였다. 사용자 실험에서는 로봇이 전달하는 정보의 정서코드에 맞게 로봇의 표정이 변화할 때와 로봇이 인터랙션 사이클을 자발적으로 시작할 때 사용자의 인지와 정서에 미치는 영향을 이야기 회상 검사(Story Recall Test: STR)와 표정 감정 분석 소프트웨어 Emotion API로 검증하였다. 실험 결과, 정보의 정서코드에 맞는 로봇의 표정 변화 그룹이 회상 검사에서 상대적으로 높은 기억 회상률을 보였다. 한편 피험자의 표정 분석에서는 로봇의 감정 표현과 자발적인 인터랙션 시작이 피험자들에게 정서적으로 긍정적 영향을 주고 선호되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 베이지안 알고리즘이 불균형 데이터의 학습 시 나타나는 현상을 분석하고 성능 평가 방법을 비교하였다. 사전 데이터 분포를 가정하고 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 발생된 분류 문제에 대해 베이지안 학습을 수행하였다. 실험 결과는 ROC(Receiver Operator Characteristic)와 PR(Precision-Recall) 평가 방법의 AUC(Area Under the Curve)를 계사하여 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 분석되었다. 비교 분석에서 불균형 비율은 기 수행된 연구 결과와 같이 베이지안 학습에 영향을 주었으며, 높은 분류 복잡도로부터 나타나는 데이터 중복은 학습 성능을 방해하는 요인으로 확인되었다. PR 평가의 AUC는 높은 분류 복잡도와 높은 불균형 데이터 비율에서 ROC 평가의 AUC보다 학습 성능의 차이가 크게 나타났다. 그러나 낮은 분류 복잡도와 낮은 불균형 데이터 비율의 문제에서 두 측정 방법의 학습 성능의 차이는 미비하거나 비슷하였다. 이러한 결과로부터 PR 평가의 AUC는 클래스 불균형 문제의 학습 모델의 설계와 오분류 비용을 고려한 최적의 학습기를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.
Background: Cancer is a major health problem at global level. It is increasingly registered in Iraq and Basrah but the epidemiological situation, though becoming better documented, is still questionable regarding the adequacy of data. Objective: The study aimed to measure the incidence of cancer in Basrah. Materials and Methods: The results presented in this paper are part of a large household survey carried out in Basrah governorate-southern Iraq over a 12 month period (January to December 2013). It involved a detailed interview with adult respondents from each and every household enrolled in the study during a three-year recall period about the incidence of cancer. A total of 6,999 households were covered yielding 40,684 persons. Results: The total number of new cancer cases reported over the three- year recall period (2010-2012) was 112. The average annual incidence rate of all cancers was 91.8 per 100,000 population with a higher rate for females (109.7) compared to males (74.3) The overall age standardized rate was 150.7 per 100,000. The highest incidence rate was recorded for the Southern part of the governorate (Abul-Khasib and Fao ) at 138.8 per 100,000 and the lowest was for East of Basrah (Shatt-Arab District) at 78.0 per 100,000. With respect to cancer types, the main cancers were those of breast, lung, larynx-pharynx, leukaemia, colon-rectum and urinary bladder. These six cancers accounted for 51.5% of all reported cases. Other important cancers were those of brain, bones, pancreas and liver, accounting for a further 17.9%. Conclusions: The pattern of cancer in Basrah is generally similar to the pattern at the national level in terms of age, sex and topography but the incidence rate according to the present household survey is higher than any previously reported figures. Household surveys for cancer seem feasible albeit difficult and costly.
360도 영상은 일반 화각 영상과 다른 프레임 구조를 갖기 때문에 기존 영상 보안 이벤트 검출 알고리즘들을 360도 영상에 바로 적용 시 왜곡에 의한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 360도 영상 공간에서 활성 뷰포트 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 다중 객체 영역들을 포함하는 활성 뷰포트들을 생성하고, 뷰포트 내 객체 검출과 360도 영상 공간에서 객체 추적을 수행하며, 영역 기반의 보안 이벤트를 검출한다. 제안 방법은 360도 ERP 시퀀스들에 대해 성능이 평가되었고, 활성 뷰포트를 사용하지 않은 이벤트 검출 방법보다 30% 이상의 recall, 30% 이상의 false negative rate 성능 향상을 보였다.
This study is to discover and substantiate the casual relation between Learning Organization and Organizational Citizenship Behavior, with Supervisor Trust used as moderating variable. Learning Organization and Organization Citizenship Behavior are used, respectively, as independent and dependent variable, Supervisor Trust as moderating variable. The data for this study was collected from 340 public officials who participated in the training program. Data collection tools were used to collect structured questionnaire questionnaires, and dissemination and retrieval of questionnaires were carried out over 6 weeks from February 6 to March 10, 2017. Of the questionnaire distributed, the questionnaire was finally recovered from the questionnaire, with a recall rate of 91.8 %, showing a very high rate of recall. The result showed that Learning Organization is a significant factor for Organization Citizenship Behavior and also that Supervisor Trust plays a role in the control of the relationship between Learning Organization and Organization Citizenship Behavior; thus, in order for Public Organizations to achieve advanced competitiveness, vitalizations of Learning Organization is important.
Objective: The aim of this study is to investigate learnability of gestures-commands pair when people use gestures to control a device. Background: In vision-based gesture recognition system, selecting gesture-command pairing is critical for its usability in learning. Subjective preference and its agreement score, used in previous study(Lim et al., 2012) was used to group four gesture-command pairings. To quantify the learnability, two learning models, average time model and marginal time model, were used. Method: Two sets of eight gestures, total sixteen gestures were listed by agreement score and preference data. Fourteen participants divided into two groups, memorized each set of gesture-command pair and performed gesture. For a given command, time to recall the paired gesture was collected. Results: The average recall time for initial trials were differed by preference and agreement score as well as the learning rate R driven by the two learning models. Conclusion: Preference rate agreement score showed influence on learning of gesture-command pairs. Application: This study could be applied to any device considered to adopt gesture interaction system for device control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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