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문제 정의
- epredict ~ 확률 변수라고 할 수 있다. 목적은 최적 가중치 벡터 可를 선택하여 가능한 한 C와 lpredlct 사이의 상관도를 높이는 것이라고 할 수 있다. 참고 문헌 [12]는 주관적 평가 점수와 객관적 모델에 의해 예측된 객관적 점수 사이의 상관도를 최대로 하기 위한 최적 가중치 벡터 曜 찾는 과정을 제시한다.
- 이러한 이유로 냉장고 소음에 관련된 연구는 산업체나 연구 기 관에서 관심을 가지는 분야이 다丄7〕. 본 논문에서 냉장고 소음을 객관적으로 평가하기 위한 방법이 제안된다. 제안된 냉장고 소음의 객관적 평가 모델에서 소음의 특성을 잘 반영할 수 있는 5개의 SQM을 추출하고 이들을 선형 결합하여 객관적 소음 평가 모델을 개발하고자 한다.
- 본 논문에서 음향 신호의 특성을 객관적으로 모델링할 수 있는 SQM을 사용하여 냉장고 소음의 선호도를 객관적으로 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 실험에 사용된 냉장고의 종류가 적기 때문에 모델이 실험 데이터에 편중되는 것을 방지하기 위해 두 개의 SQM만을 조합한 선형 모델을 제시하였다.
- 따라서 두 실험 결과는 각 상황 (무향실, 아파트)에서 소비자가 느끼는 소음의 주관적인 평가치를 잘 반영한다고 볼 수 있다. 본 논문의 목적은 이러한 주관적 평가치를 잘 예측할 수 있는 객관적 모델을 개발하는데 있다.
- 2)는 각 SQM의 가중치 값이다. 우리의 목적은 峪函技와 이에 해당하는 주관적 평가 점수 사이의 상관도를 최대로 하는 것이다. 이를 위해 최적 가중치 값 (W1, «;2)을 구하는 과정은 다음 절에서 논의될 최적화 방법을 사용한다.
- 본 논문에서 냉장고 소음을 객관적으로 평가하기 위한 방법이 제안된다. 제안된 냉장고 소음의 객관적 평가 모델에서 소음의 특성을 잘 반영할 수 있는 5개의 SQM을 추출하고 이들을 선형 결합하여 객관적 소음 평가 모델을 개발하고자 한다.
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