This paper is a study on the word recognition using neural network. A limited vocabulary, speaker independent, isolated word recognition system has been built. This system recognizes isolated word without performing segmentation, phoneme identification, or dynamic time wrapping. It needs a static pattern approach to recognize a spatio-temporal pattern. The preprocessing only includes preceding and tailing silence removal, and word length determination. A LPC analysis is performed on each of 24 equally spaced frames. The PARCOR coefficients plus 3 other features from each frame is extracted. In order to simplify a structure of neural network, we composed binary code form to decrease output nodes.
This study aimed to construct an integrated database using the same spatio-temporal unit by employing various public-data types with different real-time information provision cycles and spatial units. Towards this end, three temporal interpolation methods (piecewise constant interpolation, linear interpolation, nonlinear interpolation) and a spatial matching method by district boundaries was proposed. The case study revealed that the linear interpolation is an excellent method, and the spatial matching method also showed good results. It is hoped that various prediction models and data analysis methods will be developed in the future using different types of data in the analysis database.
본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.
Purpose: This study examined the characteristics of gait in patients with chronic low back pain. Methods: The subjects were out-patients suffering from chronic low back pain at the department of physical therapy, B hospital in Seoul. Gait analysis was performed by dividing the subjects into two groups. The study and control group comprised 15 chronic low back pain patients and 14 healthy people, respectively. Gait analysis was performed using a VICON 512 Motion Analysis System to obtain the spatio-temporal and kinematic parameters. Results: First, there was a significant difference in the spatio-temporal parameters between the two groups (p<0.05). Second, the study group showed significant differences in the kinematic parameters during the stance phase (p<0.05). Third, there were significant differences in kinematic parameters in the study group during the swing phase (p<0.05). Conclusion: The gait pattern of patients with chronic low back pain is characterized by more rigid patterns. Compared to the control group, there was a decrease in the spatio-temporal parameters and kinematic parameters in patients with chronic low back pain. These findings are expected to play a role as basic data and to form a rehabilitation program for low back pain patients.
PURPOSE: The aim of this study is to compare the spatio-temporal gait parameters between paretic and non-paretic limb while stepping over the different obstacle's heights in subjects with stroke. METHODS: Nine subjects with stroke were participated in this study. Subjects were asked to step over obstacles with a different height. 8 camera motion analysis system(Motion Analysis Corporation, Santa Rosa, USA) was used to measure spatio-temporal parameters. The two way repeated measurement ANOVA was used to compare spati-temporal gait parameters between paretic and non-paretic limbs while stepping over a different obstacle's height(0cm, 10cm, 20cm). RESULTS: Step width, velocity, single supoort time, and double support time were not different among obstacle's height(p>0.05) but stride length, step length, and cadence were significantly different(p>0.05). In stride length, cadence, and double support time, the interactions between obstacle's heights and limbs were not different(p>0.05) but it was significantly different in velocity, step length, and single support time(p<0.05). Velocity, stride length, cadence, and double support times were not different between paretic limb and non-paretic limb(p>0.05) but step length and single support times were significantly different between paretic limb and non-paretic limb(p<0.05). CONCLUSION: These results show that there are differences with spatio-temporal gait parameters among obstacle's heights and between paretic and non-paretic limb during obstacle crossing in subjects with stroke.
최근 데이터 양이 급증하면서 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 특히 GPS 시스템, 감시시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구들에서는 비시공간 데이터 기반의 일반적인 클러스터링 기법들을 그대로 적용하고 있으나 데이터의 속성이 다른 시공간 데이터 마이닝에서 기존의 알고리즘들이 어느 정도의 성능을 보장하는지, 데이터의 시공간 속성에 따라 적절한 마이닝 알고리즘을 선택하기 위한 기준이 무엇인지 등에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구에서 일반적으로 많이 사용되어 온 알고리즘인 SOM(Self-Organizing Map)을 기반으로 시공간 데이터 마이닝 모듈을 개발하고, 개발된 클러스터링 모듈의 성능을 K-means과 두 가지 응집 계층(Hierarchical Agglomerative) 알고리즘들과 균질도, 분리도, 반면영상 너비, 정확도의 네 가지 평가 기준을 기반으로 비교하였다. 또한 입력 데이터의 특성 가시화 및 클러스터링 결과의 정확한 분석을 위해 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.
강수량은 시공간적으로 변화하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석을 위한 범주화 과정에서 기존의 강수량과 관측소 위치좌표만을 이용한 범주화를 통해 해결할 수 없는 강우 발생의 계절적 변화와 집중에 대한 고려를 반영하기 위하여, 기존의 양적 범주화 과정에 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소로서 극치강수량 발생 시기 통계치를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하였다. 본 연구에서는 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 수정 K-means 방법을 이용하여 군집화 해석을 수행하였으며, 전국을 다섯 개의 군집으로 분류하였다. 기존의 양적 범주화 결과와의 비교를 통해 발생 시간 통계치를 결합한 범주화 결과가 지형 및 권역을 반영하는 결과를 보임을 확인하였다.
교통 관리 시스템과 같은 응용에서는 공간 데이타 웨어하우스의 공간 계층을 이용한 분석을 수행하는데, 이러한 분석에서는 주로 단순한 집계정보만을 요구한다. 공간 계층 기반의 집계정보 제공을 위하여 기존의 연구들은 공간 인덱스를 사용한 해결방법을 제시하였는데, 대부분의 연구들은 공간 인덱스 중 가장 널리 이용되는 R-tree를 확장한 방법을 이용하였다. 그러나 단순히 현재 집계 정보만을 제공하여 수년에 걸친 분석을 요구하는 교통 정책에 대하여 의사결정을 지원할 수 없었다. 본 논문에서는 과거의 집계정보까지 관리할 수 있는 aR-tree(Aggregation R-tree)기반의 하이브리드 인덱스를 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 공간 계층과 현재시점의 집계정보를 제공하며, 시간 구조체를 이용한 정렬 해쉬 테이블로 시간 계층과 과거의 집계정보를 제공한다. 따라서 제안기법은 시공간 분석을 통한 효율적인 의사결정을 지원하며, 이는 현재의 교통 분석 및 과거를 통한 교통 정책 결정을 가능하게 한다.
자연적인 가뭄의 발생특성을 이해하는 데 있어서는 서로 다른 유형의 가뭄 사이의 시공간적 관계를 해석하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 가뭄 지속시간과 3차원(즉, 위도, 경도 및 시간)의 공간 범위가 겹치는 것을 고려하여 기상 및 수문학적 가뭄사상을 정의하고 전이특성을 해석하였다. 이는 시공간적 가뭄 특성인자(지속기간, 면적, 심도, 중심)를 기반으로 하여 가뭄의 공간적 재현특성과 더불어 시간이라는 연속적인 개념을 결합한다는 것을 의미한다. 이처럼 개발된 시공간적 가뭄전이 특성을 고려한 가뭄지도는 향후 국지적으로 빈번히 발생하는 수문학적 가뭄의 발생 원인을 발견하고, 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 데 활용도가 매우 높을 것으로 기대된다.
고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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