Geographic variation of characteristics of cone, seed and bract morphology were examined in 8 populations of rare endemic Abies nephrolepis (Trautv.) Maxim and A. koreana Wilson. Additionally we studied classification index to distinguish between the species by the method of discriminant analysis. Nested ANOVA showed that there were statistically significant differences among populations as well as among individuals within populations in all 13 morphological traits. In the seed length, seed index, bract width, and bract index of A. nephrolepis and the bract width and index of A. koreana, variance components among populations were larger than those among individuals within populations. In discriminant analysis, three traits (cone width, length of seed wing, and bract length) were found to be useful in discriminating A. nephrolepis from A. koreana. The optimal classification results of stepwise selection were discriminated length of seed wing and bract length.
The study compares accuracies between humans and computer algorithms in the discrimination of spontaneous smiles from posed smiles. For this purpose, subjects performed two tasks, one was judgment with single pictures and the other was judgment with pair comparison. At the task of judgment with single pictures, in which pictures of smiling facial expression were presented one by one, subjects were required to judge whether smiles in the pictures were spontaneous or posed. In the task for judgment with pair comparison, in which two kinds of smiles from one person were presented simultaneously, subjects were to select spontaneous smile. To calculate the discrimination algorithm accuracy, 8 kinds of facial features were used. To calculate the discriminant function, stepwise linear discriminant analysis (SLDA) was performed by using approximately 50 % of pictures, and the rest of pictures were classified by using the calculated discriminant function. In the task of single pictures, the accuracy rate of SLDA was higher than that of humans. In the analysis of accuracy on pair comparison, the accuracy rate of SLDA was also higher than that of humans. Among the 20 subjects, none of them showed the above accuracy rate of SLDA. The facial feature contributed to SLDA effectively was angle of inner eye corner, which was the degree of the openness of the eyes. According to Ekman's FACS system, this feature corresponds to AU 6. The reason why the humans had low accuracy while classifying two kinds of smiles, it appears that they didn't use the information coming from the eyes enough.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.6
no.3
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pp.237-245
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2004
In designing a tunnel, RMR has been widely used to classify rock mass and to decide the support pattern according to the class of rock mass. However, this RMS system can't help relying on the empirical judgment of engineers who use variables which can be obtained only through consideration of the site conditions. In actuality, it is impossible to consider all the rating factors of RMS when using RMR system at the stage of designing. Therefore, in order to confirm possibility of RMR by use of only the quantitative factors for designing, this paper has done discriminant analysis. Rock strength or RQD has high coefficient of correlation with RMR value, and in consideration of the existing standards for rock mass classification, rock intensity and RQD are important factors for classification of rock mass. Through rock mass classification by the existing RMR system and rock mass classification by the discriminant analysis which has considered two variables only, the discriminant analysis using the rock intensity as an independent variable has shown 74.8% accuracy while the discriminant analysis using RQD as an independent variable has shown 74.3% accuracy. In case of the discriminant analysis which has considered both rock intensity and RQD, it has shown 82.5% accuracy. The existing cases have shown 40.3% accuracy at the stage of designing in which all the RMR factors are considered. It means that at the stage of designing, RMR system can work only with the rock intensity and RQD.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1565-1571
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2016
This paper is an empirical study of chinese consumers' lifestyle by country of origin effect of mobile phone. The data we analyze in this paper was collected and studied in Kim et al. (2006, 2007). We classify the respondents into the four groups according to the responses of country of origin effect of mobile phone. The four groups are group K (preference in made in Korea), group J (preference in made in Japan), group U (preference in made in USA), and group C (preference in made in China). One-way ANOVA and stepwise discriminant analysis are applied to classify the training sample which consists of 89 lifestyle variables and two personnel information. It is observed that group K is more open-minded, out front, aggressive, and self-assertive compared to group C.
In this article we have introduced a Bayes criterion for the variable selection in multiple discriminant analysis (MDA). The criterion is a default Bayes factor for the comparision of homo/heteroscadasticity of the multivariate normal means. The default Bayes factor is obtained from a development of the imaginary training sample method introduced by Spiegelhalter and Smith (1982). Based an the criterion, we also provided a test for additional discrimination in MDA. The advantage of the criterion is that it is not only applicable for the optimal subset selection method but for the stepwise method. More over, the criterion can be reduced to that for two-group discriminant analysis. Thus the criterion can be regarded as an unified alternative to variable selection criteria suggested by various sampling theory approaches. To illustrate the performance of the criterion, a numerical study has bean done via Monte Carlo experiment.
The purpose of this study was to analyze relations among the stages of exercise change, exercise self-schema, and temptation of quitting exercise to figure out changes to the exercise behavior according to a psychological process. For this purpose, the study used total 297 questionnaires from adults using a public sports center. Collected data was treated with the SPSS 18.0 program, being put to the test through exploratory factor analysis, MANOVA, multiple regression analysis, and discriminant analysis. The findings were as follows: first, there were differences in exercise self-schema according to the stages of exercise change; second, there were differences in the temptation of quitting exercise between coaches and burnout according to the stages of exercise change; third, behavioral self-schema and burnout were major factors to distinguish the stages of exercise change; and finally, exercise self-schema had negative effects on burnout, and cognitive-emotional self-schema had negative effects on affect.
가스절연변압기(GITr)는 우수한 절연내력과 높은 신뢰성을 장점으로 가지고 있기 때문에 운전 시 유지 보수가 불필요하도록 설계목표를 정하여 제작되고 있지만, 제작과 운전 단계에서 치명적인 결함이 발생할 수 있고, 이러한 결함들은 전력기기 사고의 원인이 될 수 있다. 따라서 사고발생 전 단계에서 대규모 전력 사고의 발생 요인 중 하나인 전력기기 내부의 결함에 대한 상시 진단 및 원인 분석이 반드시 선행되어야 하며, 이와 같은 진단 분석 기법의 하나로 전력 기기의 내부 결함의 위치 판별에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 Cubicle 구조체 위치의 판별에 사용되는 기법 중 하나인 상변측정법(Trilateration)을 적용함으로써, GITr Mockup(170kV 급)의 세 개의 센서를 이용하여 결함에서 발생되는 부분방전 신호를 3차원적으로 분석하기 위한 연구를 위해 3개의 센서가 구성하는 평면상에 인위적 결함을 위치시켜 결함의 위치를 2차원적으로 분석하는 연구를 수행하여 약 5cm 오차 범위 내에서 결함을 판별하였다.
The purpose of this study was to search the clustering and variables in discriminating the groups by the level of the loss experience and ego-integrity among the elderly. In addition, the study aimed to confirm the moderating effects of variables related to resilience in the relationship between a loss experience and ego-integrity. The subjects were 245 elderly aged 60 or above, most of whom were socially active with comparatively high education levels. Six individual variables(physical self-efficacy, general self-efficacy, social self-efficacy, existential spirituality, religious spirituality, optimism) and five environmental variables(emotional support, instrumental support, informational support, appraisal support, social activity) were used in the study. The results of the study are as follows. To data analysis, ANOVA, Stepwise Discriminant analysis, Cluster analysis, Regression analysis and Two-way analysis of variance was employed. First, the subjects were 4 cluster into overcome group, crisis group, stable group and vulnerable group according to the level of loss experience and ego-integrity. Second, optimism, physical self-efficacy, existential spirituality and emotional support were seen to be significant variables in discriminating the groups. Third, the ego-integrity became higher as the variables related to resilience were increased.
본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.7
no.3
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pp.48-55
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2004
본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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