• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-96
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• 2015

본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 $(2D)^2$ 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.

• 수산경영론집
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• 제14권2호
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• pp.1-14
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• 1983

This paper considers a classification of the 88 islands located at Kyong-nam area in Korea, using by examples of 12 components of the islands. By means of principal component analysis 2 principle components were extracted, which explained a total of 73.7% of the variance. Using an eigen variable criterion (λ>1), no further principle components were discussed. Principal component 1 and 2 explained 63.4% and 10.3% of the total variance respectively, The representation of the unrelated factor scores along the first and second principal axes produced a new information with respect to the classification of the islands. Based upon the representation, 88 islands were classified into 6 groups i. e. A, B, C, D, E, and F according to similarity of the components among them in this paper. The "Group F" belongs to a miscellaneous assortment that does not fit into the logical category. category.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.35-42
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• 2014

주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가 4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.31-40
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• 2012

Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제22권1호
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• pp.69-79
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• 2012

In an ongoing survey of the bioactive potential of microorganisms from Ladakh, India, the culture medium of a bacterial strain of a new Pseudomonas sp., strain ICTB-745, isolated from an alkaline soil sample collected from Leh, Ladakh, India, was found to contain metabolites that exhibited broad-spectrum antimicrobial and biosurfactant activities. Bioactivity-guided purification resulted in the isolation of four bioactive compounds. Their chemical structures were elucidated by $^1H$ and $^{13}C$ NMR, 2D-NMR (HMBC, HSQC, $^1H$,$^1H$-COSY, and DEPT-135), FT-IR, and mass spectroscopic methods, and were identified as 1-hydroxyphenazine, phenazine-1-carboxylic acid (PCA), rhamnolipid-1 (RL-1), and rhamnolipid-2 (RL-2). These metabolites exhibited various biological activities like antimicrobial and efficient cytotoxic potencies against different human tumor cell lines such as HeLa, HepG2, A549, and MDA MB 231. RL-1 and RL-2 exhibited a dose-dependent antifeedant activity against Spodoptera litura, producing about 82.06% and 73.66% antifeedant activity, whereas PCA showed a moderate antifeedant activity (63.67%) at 60 ${\mu}g/cm^2$ area of castor leaf. Furthermore, PCA, RL-1, and RL-2 exhibited about 65%, 52%, and 47% mortality, respectively, against Rhyzopertha dominica at 20 ${\mu}g/ml$. This is the first report of rhamnolipids as antifeedant metabolites against Spodoptera litura and as insecticidal metabolites against Rhyzopertha dominica. The metabolites from Pseudomonas sp. strain ICTB-745 have interesting potential for use as a biopesticide in pest control programs.

• 한국결정학회지
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• 제2권2호
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• pp.22-27
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• 1991

4-Amino-n(2,6-dimethyl-4-pyrlmidnyl) benzenesulfonamide, Cs2Hl4N402의 단위 세포상수는a=12.626,b=11.262, c=9.375,a=b=r=90°,V=1333,07A3, Dcal=1.390g/cm3, T= 295k, 공간군는 Pca21이고 사방정계이며 Z=4이다. A (Cu-Ke )=1.5418입을 사용한 1068개의 회 절반점에 대한 최종신뢰도 R값은 R=0.040, weighted R값 Rw=0.046이다. 본 화합물은 c축 방향으로 층을 이루고 있는 총상구조이다. 각 층은 H(N2) 와 N(3), H(NIA)과 0(1)간에 강한 수소결합으로 연결되어지고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.1095-1106
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• 2020

In this paper, we propose an algorithm that extracts a high-precision 3D skeleton using a model generated using a distributed RGB-D camera. When information about a 3D model is extracted through a distributed RGB-D camera, if the information of the 3D model is used, a skeleton with higher precision can be obtained. In this paper, in order to improve the precision of the 2D skeleton, we find the conditions to obtain the 2D skeleton well using the PCA. Through this, high-quality 2D skeletons are obtained, and high-precision 3D skeletons are extracted by combining the information of the 2D skeletons. Even though this process goes through, the generated skeleton may have errors, so we propose an algorithm that removes these errors by using the information of the 3D model. We were able to extract very high accuracy skeletons using the proposed method.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.19-29
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• 2011

지금까지 많은 얼굴 인식 방법들이 제안되었으나, 대부분의 방법들은 특징추출 과정 없이 입력 영상을 1차원 형태의 벡터로 변형한 것을 1차원 특징 벡터로 사용하거나 또는 입력 영상 자체를 특징 매트릭스로 사용하였다. 이와같이 영상 자체를 특징으로 사용하면 조명변화가 심한 데이터베이스에서는 성능이 좋지 않는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 조명변화에 효과적인 그래디언트와 상관관계의 국부통계를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. BDIP(block difference of inverse probabilities)는 그래디언트의 국부 통계이다. 그리고 BVLC(block variation of local correlation coefficients)의 두 타입은 상관관계의 국부 통계이다. 입력영상이 얼굴인식 시스템에 들어 오면 먼저 BDIP, BVLC1, BVLC2의 특징 영상을 추출하고 융합한 후, (2D)2 PCA 변환을 거쳐 특징 매트릭스를 얻어서 훈련특징 매트릭스와의 거리를 구하여 최근린 분류기를 이용하여 얼굴 영상을 인식한다. 네 가지 얼굴 데이터베이스, FERET, Weizmann, Yale B, Yale에 대한 실험결과로부터, 제안한 방법이 실험한 여섯 가지 방법 중에서 조명과 얼굴 표정의 변화에 가장 견실하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제48권5호
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• pp.413-418
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• 2003

Genetic diversity and soybean sprout-related traits were evaluated in a total of 72 soybean accessions (60 Glycine max, 7 Glycine soja, and 5 Glycine gracilis). 100-seed weight (SW) was greatly varied and ranged from 3.2g to 32.3g in 72 soybean accessions. Positive correlation was observed between GR and hypocotyl length (HL), whereas negative correlation was observed between SW and hypocotyl diameter (HD). Re-evaluation by discarding two soybean genotypes characterized with low GR indicated that much higher correlation of sprout yield (SY) with HD and SW. Based on the principal component analysis (PCA) for sprout-related traits, 57 accessions were classified. Soybean genotypes with better traits for sprout, such as small size of seeds and high SY, were characterized with high PCA 1 and PCA 2 values. The seed size in second is small but showed low GR and SY, whereas the third has large seed, high GR and more than 400% SY. In genetic similarity analysis using 60 SSR marker genotyping, 72 accessions were classified into three major and several minor groups. Nine of twelve accessions that were identified as the representatives of soybean for sprout based on PCA were in a group by the SSR marker analysis, indicating the SSR marker selection of parental genotypes for soybean sprout improvement program.