한국판 사후처리 질문지(PEPQ-R) 타당화 연구

이수민,안정광 한국인지행동치료학회 2022 인지행동치료 Vol.22 No.1

사후처리란 사회적 상황에서 보였던 자신의 행동과 타인의 반응에 대해 자세히 검토하는 정보처리과정으 로, 사회불안장애 유지의 핵심 요인 중 하나이다. 본 연구에서는 인구비례 할당표집에 의해 모집된 성인 742명(남성 369명, 49.7%, 여성 373명, 50.3%)을 대상으로, 사후처리 질문지 개정판(Post-Event Processing Questionnaire-Revised, PEPQ-R)을 타당화 하였다. 탐색적 및 확인적 요인분석을 실시하였고, 12문항 단축형 사회적 상호작용 불안 및 사회공포증 척도(Social Interaction Anxiety and social Phobia Scale-12, SIAPS)와 사후 반추사고 척도(Post-Event Rumination Scale, PERS)의 부정 반추 소척도를 사용하여 수렴 타당도를, PERS의 긍 정 반추 소척도로 변별 타당도를 측정하였다. 또한 증분 타당도를 알아보기 위해 PERS 부정 반추 소척도 와, 한국판 반추적 반응 척도(Korean-Ruminative Response Scale, K-RRS)를 사용하여 부분 상관 분석을 실시하 였다. 모든 통계 분석은 Jamovi를 사용하였다. 연구 결과, 한국판 PEPQ-R은 선행연구들과 같은 단일요인 구 조가 적합한 것으로 나타났으며, 상태불안을 측정하는 1번 문항을 제외하였을 때 더 양호한 모형 적합도를 보였다. 한국판 PEPQ-R은 SIAPS, PERS의 부정 반추와는 중간-큰 크기의 상관을 보였으며, PERS의 긍정 반 추와는 작은 상관 크기를 보이는 등 수렴 및 변별 타당도가 양호하였다. 또한 한국판 PEPQ-R은 PERS 부정 반추와 K-RRS를 통제한 후에도 사회불안 증상과 유의한 상관을 가지는 것으로 나타나 양호한 증분 타당도 를 보였으며, 내적합치도가 우수하였다. 본 척도는 사회불안에서의 사후처리 연구 및 임상 장면에서 유용 하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다. The post-event processing is one of the factors maintaining social anxiety disorder, which reviews one’s behavior they showed and the reaction of others after a social situation. The aim of this study was to validate the Korean version of the Post-Event Processing Questionnaire-Revised (PEPQ-R). In this study, 742 adults collected by quota sampling completed the PEPQ-R. Exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis were conducted to examine whether it was appropriate to include an item that evaluates state anxiety in PEPQ-R. In addition, the Post-Event Rumination Scale, the Social Interaction Anxiety and Social Phobia Scale, and the Ruminative Response Scale were used to verify convergent, discriminant, and incremental validity. The result of exploratory factor analysis showed that the PEPQ-R is a one-factor structure consistent with previous studies. However, as a result of confirmatory factor analysis, unlike the original scale, the PEPQ-R revealed that model fit of the model without the item which evaluates state anxiety was good compared to the model including the item. The PEPQ-R indicated that internal consistency was excellent and convergent, discriminant, and incremental validity was good. This scale is expected to be useful for research related to post-event processing and therapy of social anxiety disorder.

한국판 사후처리 특성 및 상태 척도(PEPI) 타당화

표지은,안정광 한국임상심리학회 2021 한국심리학회지: 임상심리 연구와 실제 Vol.7 No.3

사후처리란 사회적 상황이 끝난 뒤 그 상황에서 보였던 자신의 행동과 타인들의 반응을 면밀하게 검토하는 사회불안장애의 특징적인 역기능적 정보처리 과정이다. 이는 인지적 특성인 동시에 상태이기도 하다. 그러나 기존의 사후처리와 관련된 척도들은 특성과 상태를 구분하지 않았다. 본 연구에서는 사후처리 특성 및 상태 척도(Trait and State versions of the Post-Event Processing Inventory)를 타당화 하였다. 2020년 주민등록 인구 통계 기준으로 성별, 연령, 지역을 고려하여 인구비례할당방식으로 참가자를 표집 하였으며, 최종 742명 성인을 대상으로 척도를 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과, 한국판 사후처리 특성 및 상태 척도는 원척도의 3요인(빈도, 강도, 자기판단)과는 달리 모두 2요인 구조(역기능적 정보처리-빈도, 일상생활 방해-강도)로 나타났다. 단일 요인과 2요인, 3요인에 대한 확인적 요인분석 결과, 2요인 모델이 가장 적합한 것으로 확인되었다. 한국판 사후처리 특성 및 상태 척도의 신뢰도는 우수하였고 양호한 수렴 및 변별타당도, 증분타당도를 보였다. 본 척도는 사후처리의 특성과 상태를 구분하여 측정할 수 있어 사회불안장애의 임상 및 사후처리 연구 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

사회불안장애의 안전행동이 사후처리에 미치는 영향: 생태순간평가 연구

김다혜,안정광 한국인지행동치료학회 2022 인지행동치료 Vol.22 No.4

Individuals with social anxiety disorder (SAD) use safety behaviors to hide their anxiety symptoms in social situations. After the social situation, people with SAD experience post-event processing (PEP). During this process, individuals with SAD focus only on the negative aspects of the social situation, provoking anxiety. Safety behaviors and PEP have been emphasized for a long time. However, experimental studies demonstrating the causal relationship between the two are somewhat lacking due to research methods and measurement difficulties. This study aimed to demonstrate the causal relationship between safety behaviors and PEP in individuals with SAD using ecological-momentary assessment (EMA). Participants diagnosed with SAD were randomly assigned into two groups: with or without safety behaviors use. Idiosyncratic safety behaviors were identified through the safety-behavior questionnaires and individual interviews. After a 5-minutes impromptu speech, participants answered the level of PEP about their speech for ten days through the EMA. As a result, there were no significant differences in the level of PEP between the two groups immediately after the speech. PEP decreased significantly during the ten days, but the two groups had no significant interaction effects. Regardless of the groups, participants who experienced socially anxious situations experienced a higher level of PEP than those who did not experience social situations. This study suggested questionnaires and individual interviews to identify idiosyncratic safety behaviors. Furthermore, there should be intervention in the cognitive process between safety behavior and PEP. 사회불안장애가 있는 사람들은 사회적 상황에서 안전행동을 사용하여 자신의 불안증상을 숨기려 하고, 사회적 상황이 끝난 후에는 사후처리를 통해 자기 행동과 다른 사람의 반응을 부정적으로 돌이켜본다. 안전행동과 사후처리는 사회불안장애를 유지하는 주요 변인으로 언급되었다. 그러나 두 변인에 대한 선행연구 결과는 다소 혼재 되어 있으며, 변인의 특징을 고려한 측정법을 적용하지 못했다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에는 선행연구의 한계점을 보완하고 발표 상황에서 안전행동이 사후처리에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 또한 시간에 따른 사후처리 변화양상을 알아보기 위해 생태순간평가를 활용하여 10일 동안 사후처리를 측정하였다. 이를 통해 사회불안장애를 설명하는 이론적 모델의 경험적 근거를 확보하고, 두 변인을 적절히 측정할 수 있는 방법을 고안하려 하였다. 60명의 사회불안장애가 있는 참가자들을 안전행동 사용과 금지 두 집단에 무선 할당하였다. 설문지와 면담법을 활용하여 참가자의 개인 특이적 안전행동을 확인 및 조작하고 즉흥발표를 하게 하였다. 이어서 생태순간평가 방식을 활용하여 10일간 사후처리를 측정하였다. 그 결과 면담법을 통해 안전행동 사용과 금지를 적절히 조작할 수는 있었으나, 안전행동 사용 여부에 따른 발표 직후 사후처리 점수에서 유의한 차이가 나타나지 않았다. 10일 동안 사후처리는 감소하는 추세를 보였으며, 안전행동 사용 여부에 따른 감소세의 차이가 나타나지 않았다. 10일 동안 불안한 사회적 상황을 경험한 사람들은 사회적 상황을 경험하지 않은 사람들에 비해 자신이 한 발표에 대해 더욱 높은 수준의 사후처리를 경험하였다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 안전행동 감소와 사후처리 사이에는 인지적 요인이 개입될 수 있음을 제안하였다. 또한 안전행동을 조작하는 실험 절차를 고안하고, 생태순간평가 방식으로 사후처리 측정을 시도했다는 점에서 의의가 있다.

DCT 영역에서의 POCS에 근거한 디지털 영상 후처리

임창훈 건국대학교 산업기술연구원 2005 건국기술연구논문지 Vol.30 No.-

Even though post-processing methods based on projections onto convex sets (POCS) have shown good performance for blocking artifact reduction, it is infeasible to implement POCS for real-time practical applications. This paper proposes DCT domain post-processing method based on POCS. The proposed method shows very similar performance compared to the conventional POCS method, while it reduces tremendously the computational complexity. DCT domain POCS performs the lowpass filtering in the DCT domain, and it removes the inverse DCT and forward DCT modules. Through the investigation of lowpass filtering in the iterative POCS method, we define kth order lowpass filtering which is equivalent to the lowpass filtering in the kth iteration, and the corresponding kth order DCT domain POCS. Simulation results show that the kth order DCT domain POCS without iteration gives very similar performance compared to the conventional POCS with k iterations, while it requires much less computations. Hence the proposed DCT domain POCS method can be used efficiently in the practical post-processing applications with real-time constraints.

후처리를 이용한 환경음 인식 성능 개선

박준규(Jun-Qyu Park),백성준(Seong-Joon Baek) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.7

본 연구에 사용된 환경음은 9 가지 상황으로 구분하였으며 생활 속에서 인간의 이동에 따라 변화하는 실제 환경음과 동일한 테스트 데이터 셋을 이용하였다. 실제 환경에서 녹음된 데이터는 Pre-emphasis, Hamming window를 이용하여 전처리하고 MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 방식으로 특징을 추출한 후 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류 실험을 행했다. 후처리가 없는 GMM은 프레임 별로 판정하므로 분류 결과를 보면 상황이 갑자기 변화하는 이상 결과가 나타난다. 이에 본 연구에서는 인접한 프레임 별 확률 값 혹은 분류 순위를 이용해서 갑작스런 상황 변화가 발생하지 않도록 하는 후처리 방식을 제안하였다. 실험 결과에 따르면 GMM 분류방식에 인접 프레임들의 사후확률 값을 이용하는 후처리방법을 적용한 경우 후처리를 적용하지 않은 경우에 비해 10% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. In this study, we prepared the real environmental sound data sets arising from people's movement comprising 9 different environment types. The environmental sounds are pre-processed with pre-emphasis and Hamming window, then go into the classification experiments with the extracted features using MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients). The GMM (Gaussian Mixture Model) classifier without post processing tends to yield abruptly changing classification results since it does not consider the results of the neighboring frames. Hence we proposed the post processing methods which suppress abruptly changing classification results by taking the probability or the rank of the neighboring frames into account. According to the experimental results, the method using the probability of neighboring frames improve the recognition performance by more than 10% when compared with the method without post processing.

상향식 계층분류의 최적화 된 병합을 위한 후처리분석과 피드백 알고리즘

최윤정,박승수 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.(이전)17 No.2

This paper shows a reinforcement post-processing method and feedback algorithm for improvement of assigning method in classification. Especially, we focused on complex documents that are generally considered to be hard to classify. A basis factors in traditional classification system are training methodology, classification models and features of documents. The classification problem of the documents containing shared features and multiple meanings, should be deeply mined or analyzed than general formatted data. To address the problems of these document, we proposed a method to expand classification scheme using decision boundary detected automatically in our previous studies. The assigning method that a document simply decides to the top ranked category, is a main factor that we focus on. In this paper, we propose a post-processing method and feedback algorithm to analyze the relevance of ranked list. In experiments, we applied our post-processing method and one time feedback algorithm to complex documents. The experimental results show that our system does not need to change the classification algorithm itself to improve the accuracy and flexibility.

수질관리 지원을 위한 GIS기반의 EFDC 모델 후처리 시스템 개발 연구

이건휘,김계현,박용길,이성주 대한공간정보학회 2014 Spatial Information Research Vol.22 No.4

The Yeongsan river estuary has a serious water quality problem due to the water stagnation and it is imperative to predict the changes of water quality for mitigating water pollution. EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) model was mainly utilized to predict the changes of water quality for the estuary. The EFDC modeling normally accompanies the large volume of modeling output. For checking the spatial distribution of the modeling results, post-processing for converting of the output is prerequisite and mainly post-processing program is EFDC_Explorer. However, EFDC_Explorer only shows the spatial distribution of the time series and this doesn't support overlay function with other thematic maps. This means the impossible to the connection analysis with a various GIS data and high dimensional analysis. Therefore, this study aims to develop a post-processing system of a EFDC output to use them as GIS layers. For achieving this purpose, a editing module for main input files, and a module for converting binary format into an ASCII format, and a module for converting it into a layer format to use in a GIS based environment, and a module for visualizing the reconfigured model result efficiently were developed. Using the developed system, result file is possible to automatically convert the GIS based layer and it is possible to utilize for water quality management.

원격측정 데이터의 저장, 검색, 변환, 출력 단계별 고속 후처리 방안

김인준,이수전,이병선 한국항공우주학회 2015 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.11

위성에서 지상으로 전송하는 원격측정 데이터는 위성의 현 상태를 확인하고, 이상상태를 분석하기 위해 사용된다. 기본적으로 안테나와 IF/BB 장비를 통해 입력된 원격측정 데이터는 실시간으로 처리되어 의미있는 값으로 변환되어 사용자 화면에 전시된다. 그러나 실시간 데이터는 시간의 흐름에 따라 계속 변화하기 때문에 데이터의 변화 추이, 특정 데이터에 대한 구체적인 분석을 위해서는 후처리 기능을 통해 다수의 원격측정 데이터 샘플을 처리해 확인해야 한다. 원격측정 데이터의 후처리는 수신된 원격측정 데이터의 저장, 저장된 데이터의 검색, 검색 데이터에 대한 공학단위 값 변환, 변환 데이터를 화면이나 리포트 파일 형식으로 출력하는 몇 가지 과정이 필요하다. 본 논문은 이와 같이 원격측정 데이터를 고속으로 후처리 하기 위한 단계별 처리 방안을 제시한다. Telemetry data transmitted from the satellite to the ground is used to check the current status of the satellite and analyze the fault conditions. By default, the telemetry data received through the antenna and the IF/BB equipment is processed and changed into a meaningful value in real time and displayed on the user"s screen. However, the real-time telemetry data continue to vary with the passage of time. Therefore, it is needed to process a plurality of telemetry samples through a telemetry data post-processing for the trending and analysis of specific data in the telemetry. Telemetry postprocessing goes through several steps such as received telemetry archiving, retrieval of stored data, engineering unit conversion of retrieved telemetry, display of engineering unit value on the screen and report file generation. This paper presents a step-by-step processing method for fast telemetry post-processing.

Yolo와 후처리 알고리즘을 이용한 실시간 적재/과적차량 판단 시스템

이창목,전왕수,이상용 한국지능시스템학회 2023 한국지능시스템학회논문지 Vol.33 No.5

화물차 사고의 매월 10%의 비율을 차지하는 낙하물의 주원인은 과적, 적재불량, 불법개조차량이다. 이러한 차량들을 단속하기 위해 화물차는 고속도로 진입 시 측정차로를 이용해야하지만 이를 위반하는 사례가 증가하고 있고, 사람이 직접 확인하기 때문에 많은 노동력이필요해 과적/적재불량 차량을 단속하는 자동화 시스템에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 과적/적재불량 탐지하기 위해 yolov5, yolov7, yolov8을 AI-Hub에서 제공하는 데이터로학습하고, 차량의 일부만보고 탐지하는 문제를 해결하기 위해 후처리 알고리즘을 적용한다. 후처리 알고리즘을 적용 전과 후를 비교한 결과 가장 성능이 낮았던 Yolov7-E6모델에서mAP(0.5) 2.2, mAP(0.5:0.95) 3.7만큼 상승했다. 후처리 알고리즘을 적용해 시스템을 구축한다면 차량의 일부만 보고 탐지하는 문제를 해결해 더욱 정확한 예측이 가능할 것으로 기대된다. The main causes of falling objects, which represent 10% of truck accidents eachmonth, are overload, poor loading and illegal refurbished vehicles. In order to crackdown on these vehicles, trucks must use measurement lanes when entering thehighway, but the number of violations is increasing, and a lot of labor is neededbecause people directly check them. In this paper, we learn yolov5, yolov7, andyolov8 from data provided by AI-Hub to detect overload/loading defects, and applya post-processing algorithm to solve the problem of detecting only a part of thevehicle. As a result of comparing the processing algorithm before and afterapplication, it rose by mAP (0.5):2.2 and mAP(0.5:0.95):3.7 in the Yolov7-E6 model,which had the lowest performance. If the system is built by applying thepost-processing algorithm, it is expected that more accurate prediction will bepossible by solving the problem of detecting only a part of the vehicle.

CRFs와 TBL을 이용한 자동화된 음성인식 후처리 방법

선충녕(Choongnyoung Seon),정형일(Hyoungil Jeong),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.9

음성 인식기의 오류는 음성기반 응용 시스템들의 성능에 크게 영향을 주기 때문에 오류를 줄이기 위한 효과적인 처리 방법이 필요하다. 기존의 후처리 기법들은 수동 작업을 통한 코퍼스나 규칙으로 후처리를 수행하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 문제나 인식기의 특성에 무관하게 자동으로 학습할 수 있는 후처리 모델을 제안한다. 후처리의 문제를 오류의 인식과 수정으로 구분하고 오류 검출 문제는 순차적인 분류 문제로 간주하여 conditional random fields(CRFs)를 사용하고 오류 수정 규칙은 transformationbased learning(TBL)을 이용하여 자동 생성하여 적용하였다. 제안한 방법을 여행 예약 영역의 음성 인식기에 적용한 결과 삽입, 삭제, 치환 오류를 각각 25.85%, 3.57%, 7.42%을 수정하였으며, 이로 인해 인식기의 어휘 오류율을 2% 감소시킬 수 있었다. In the applications of a human speech interface, reducing the error rate in recognition is the one of the main research issues. Many previous studies attempted to correct errors using post-processing, which is dependent on a manually constructed corpus and correction patterns. We propose an automatically learnable post-processing method that is independent of the characteristics of both the domain and the speech recognizer. We divide the entire post-processing task into two steps: error detection and error correction. We consider the error detection step as a classification problem for which we apply the conditional random fields (CRFs) classifier. Furthermore, we apply transformation-based learning (TBL) to the error correction step. Our experimental results indicate that the proposed method corrects a speech recognizer’s insertion, deletion, and substitution errors by 25.85%, 3.57%, and 7.42%, respectively.