This paper describes a novel spectral envelope conversion method based on Gaussian mixture model (GMM). The core of this paper is rearranging source feature vectors in input space to the transformed feature vectors in feature space for the better modeling of GMM of source and target features. The quality of statistical modeling is dependent on the distribution and the dimension of data. The proposed method transforms both of the distribution and dimension of data and gives us the chance to model the same data with different configuration. Because the converted feature vectors should be on the input space, only source feature vectors are rearranged in the feature space and target feature vectors remain unchanged for the joint pdf of source and target features using KPCA. The experimental result shows that the proposed method outperforms the conventional GMM-based conversion method in various training environment.
기존의 휴대폰에 탑재된 메모기능은 단순히 문자정보만을 기록할 수 있고, 공유할 수 없는 일회성 데이터에 불과했다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 마인드맵(Mindmap) 표기법을 도입하여 멀티미디어 자료를 포함한 메모의 연계성과 관리효율성을 높이고, 백업서버와 웹서버의 연계로 정보를 공유할 수 있는 시스템을 설계하였다. 그리고 이러한 기능들을 구글의 개방형 모바일 플랫폼인 안드로이드(Android)와 리눅스(Linux) 서버의 연계로 구현하였다.
Wireless LAN Voice over IP(VoIP) equipment needs Quality-of-Service(QoS) with priority for processing real-time traffic. This paper shows transmit function implementation of wireless LAN(WLANs) media access control(MAC) support VoIP, and it has an advantage of guarantee of QoS and is adaptable to VoIP or mobile wireless equipment. The IEEE 802.11e standard in progress has four queues according to four access categories(AC) for transmit and the MAC transmits the data based on EDCA. The value of AC is from AC0 to AC3 and AC3 has the highest priority. The transmit method implemented at this paper ensure QoS using one transmit FIFO in hardware since real-time traffic data and non real-time traffic data has the different priority. The device driver classifies real-time data and non real-time data and transmit data to hardware with information about data type. The hardware conducts shorter backoff and selects faster AIFS slot for real-time data than it for non real-time data. Therefor It make give the real-time traffic data faster channel access chance than non real-time data and enhances QoS.
본 연구는 중소병원 간호사의 투약 근접오류경험의 영향요인을 확인하여 근접오류 예방과 안전한 투약간호를 위한 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공함으로써 중소병원의 환자안전문화 구축에 기여하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 수집된 자료의 분석은 SPSS/WIN 20.0을 이용하여 𝑥2-test, Independent t-test, one-way ANOVA, Logistic regression analysis를 실시하였다. 연구결과, 투약 근접오류경험에 영향을 미치는 요인은 일반적 특성 중 근무부서와 환자안전문화였다. 모수 추정치 값의 승산비(odds ratio)는 특수부서 근무자보다 일반병동 근무자가 근접오류를 경험하지 않을 교차비가 2.23(95% 신뢰구간: 1.07~4.67, p=.032)이었으며, 환자안전문화 점수가 1점 증가할 때 근접오류를 경험하지 않을 교차비가 2.24(95% 신뢰구간: 1.02~4.95, p=.045)인 것으로 나타났다. 즉, 특수부서 근무자가 일반병동 근무자보다 근접오류를 경험할 확률이 높고, 환자안전문화 인식정도가 높을수록 근접오류를 경험할 확률이 낮은 것을 알 수 있었다. 따라서 간호사들의 환자안전문화 인식 개선을 위한 병원차원의 오류감시시스템의 개발과 간호조직 차원에서 경력 및 부서별 특성에 따른 맞춤형 투약교육 프로그램을 개발하여 이론 교육과 함께 시뮬레이션 훈련이 필요할 것으로 사료된다.
A suspension bridge with long span is distinguished by aesthetic point of view, but it is difficult to analyze the structural behaviors due to its geometric nonlinear characteristics. Futhermore, because the chance of design such special bridges is very rare, the assumption of initial dimensions of geometrical shapes and structural sections may be much difficult also. In this paper, the brief data base on the important structural dimensions of suspension bridges is constructed after the informations on existing suspension bridges are collected and classified from various texts and internet web sites. Therefore this data base may be utilized very easily by the designers who tries to design such bridges in the preliminary design step. Also the static geometric nonlinear analysis program is added to assist the designer in simple decision of safety check for assumed dimensions.
This study was made to suggest the nursing strategies for promoting the behaviors about bone mass health behaviors in order to prevent middle aged women's osteoporosis. This study was a descriptive-correlational design that also concerned to the types which improve bone mass promoting behaviors by inspecting patterns of health locus of control method out of recognizable variables of health improving models influencing on these bone mass promoting behaviors. For these purpose, data were collected by self reported questionnaire in middle school, from 158 women living in Seoul. The measuring tools used in this study about bone mass promoting behaviors and multidimensional health locus of control, were developed by author on the basis of literature review and analyzed by SPSS-PC window, into pearson's correlation, ANOVA, multiple regression, cluster analysis. Data was analyzed as follows. 1. 6 Multidimensional health locus of control scale clusters were existed. : a)cluster I (pure internal), b)cluster II(pure chance), c) cluster III(Believer in control), d), cluster IV(Type VI), e)cluster V(yea sayer), f) cluster VI(nay sayer). There were no findings of the powerful others external cluster and double external cluster. 2. The higher the value of internal health locus of control was, the better the bone mass promoting behaviors were(r=.2891, $p=.00^{**}$). The higher the value of chance external health locus of control was, the worse the bone mass promoting behaviors were(r=-.1367, $p=.00^{**}$). 3. On the basis of these relationships, 6 clusters were significantly different in the bone mass promoting behaviors(F=2.27, $p=.05^*$). The value of bone mass promoting behaviors was ranked the order of type VI>believer in control>pure internal>yea sayer>nay sayer>pure chance external highly. 4. Bone mass promoting behaviors were not significantly different as to age. Suggestion. Based on the results from the study, I would like to make some suggestions as follows. 1) To delay the loss of bone mass in middle aged women, the study on the cluster of the multidimensional health locus of control should be conducted repeatedly. 2) The tool of multidimensional health locus of control should be developed through a qualitative method adjusted on Korean' health culture.
본 논문에서는 데이터 마이닝에서 분류 작업을 실시할 때 그 분류정확도을 측정하기 위해 Cohen의 kappa 계수와 weighted kappa 계수를 제안하였다. kappa 계수는 우연에 의해 생기는 분류를 보정하여 분류정확도을 측정하며 명목척도와 순서척도의 데이터에 대해 사용된다. 특히 순서척도의 데이터에서는 오분류의 크기를 가중치에 의해 정량화하여 분류정확도을 측정하는 weighted kappa 계수가 더 유용하게 사용된다. weighted kappa 계수 계산을 위해서는 2가지 가중치(일차형 가중치, 이차형 가중치)를 사용하였다.. 또한 실제 데이터인 지방간 데이터에 대해 kappa 계수와 weighted kappa 계수를 계산하여 비교하였다.
Purpose - This paper reviews the change of steel export-import structure between Japan and China by the courtesy of international business reference index and stress to analyze comparative advantage under the circumstance of time-series evaluating database by 3 indexes. Research design, data, methodology - Per economic phase, both China-Japan have mutually a complementary base. Under this kind of view point, the reason why to conduct this study is to realize how this 2 country's trade competitiveness should be improved and strengthened. Results - Under this research data and analysis outcomes, bilateral intra-economy's potential supplementation is enormous. Additionally, expected benefits from here are so sufficiently assured as we compare them with any other regional economic integrated society. Conclusions - When we review our economic point of view, Northeast economic cooperations between China and Japan can provide a chance for industrial technological cooperations not only in steel business but also in other business areas. Come to think of the circumstance to accelerate competitions between 2 country's industries past time and acknowledge concrete resource supplier including expanding export market and diversification.
There are lots of combined battlefield elements which complete the war. It looks problematic when collecting and analyzing these elements and then predicting the situation of war. Commander's experience and military power assessment have widely been used to come up with these problems, then simulated combat training program recently supplements the war-game models through recording real-time simulated combat data. Nevertheless, there are challenges to assess winning factors of combat. In this paper, we characterize the combat element (ce) by clustering simulated combat data, and then suggest multi-layered artificial neural network (ANN) model, which can comprehend non-linear, cross-connected effects among ces to assess mission completion degree (MCD). Through our ANN model, we have the chance of analyzing and predicting winning factors. Experimental results show that our ANN model can explain MCDs through networking ces which overperform multiple linear regression model. Moreover, sensitivity analysis of ces will be the basis of predicting combat situation.
The environment of automobile industry in the world is rapidly changing. It is changing of high oil price, technology, environment and construction of competition by newly rising an economic district. Automobile company is focusing on three issue because they want to reinforce competition of automobile industry in the world. That is innovation of production profit management through quality management and Lean. Chance of success is separated in R&D, providing distribution, manufacture, distribution, selling in automobile industry. Emphasis on development process, distribution process, manufacture process, circulation and selling process for strengthening the competitiveness and guarantee. In this thesis, we try to analysis the data set period of automobile production by using survival analysis. While using mean comparison of general statistics commit mistakes, survival analysis can used for including censored data in order to heighten analysis efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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