• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.965-968
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• 2007

이 논문에서는 사상체질 판정에 사용되는 얼굴 인상을 효과적으로 판정하는 방법을 제안하였다. 판정을 위하여 눈, 턱 형태 등에 대한 특징을 정의하고 사용하였다. 주성분 분석법과 선형 판별 분석법을 수행하고 SVM을 이용하여 8가지 종류의 인상을 판정하였다. 실험 결과 전문가인 한의사가 판정한 결과를 기준으로 약 85.3% 정확도를 가지는 판정결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.70-75
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• 2014

Super-RENS(super-resolution near-field structure) read-out 신호는 비선형 채널을 겪으면서 ISI(inter-symbol interference)의 영향으로 신호가 변형된다. 본 논문에서는 등화기의 측면에서 super-RENS 신호에 나타나는 비대칭성과 domain bloom 특성에 대해 살펴본다. Domain bloom은 광 레코드의 기록 과정에서 발생한다. 본 연구에서는 비대칭 심벌 변환 방식을 이용하여 비대칭 심벌들을 생성하며, 비선형 심벌과 선형 FIR(finite impulse response) 필터로 read-out 채널을 모델링한다. 이러한 비선형 채널의 등화는 채널의 선형 FIR 필터의 역필터를 찾은 다음 역필터로 등화된 신호를 심볼 변환 방식으로부터 전개된 결정 방식 테이블에 기초하여 판별하는 과정으로 진행된다. 제안하는 등화기를 raw BER(bit error ratio)의 관점에서 모의실험과 실제 super-RENS read-out 신호를 이용하여 분석하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.319-322
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• 2007

The goal of our research is to build a textindependent speaker identification system that can be used in mobile devices without any additional adaptation process. In this paper, we show that exploiting the advantages of both PCA(Principle Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis) can increase the performance in the situation. The proposed method reduced the relative recognition error by 13.5%

• 대한치과교정학회지
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• 제39권2호
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• pp.112-119
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• 2009

본 연구는 다변량 기법을 도입하여 치아 크기의 다양성을 고려하면서 정확성이 높은 혼합치 열기 분석법을 개발하기 위해 시행되었다. 견치 및 소구치 크기를 예측하는 데 이용된 변수는 상악 중절치, 상악 제1대구치, 하악 중절치, 하악 측절치 및 하악 제1대구치로서 총 5개 치아 크기 변수가 이용되었다. 우선 정상교합자 연구 표본 307명을 5개 치아 변수를 이용하여 k-means 군집 분석으로 치아 크기에 따라 나눈 후 판별식을 이용, 치아 크기가 큰 그룹과 작은 그룹으로 분류하였다. 이후 견치와 소구치 크기의 합을 예측하기 위하여 남녀별, 상하악별, 치아 크기 그룹별로 다중선형 분석을 이용하여 회귀식을 구했다. 검증 표본에는 504명의 부정교합자가 이용되었으며, 이들에 대하여 정상교합자로부터 도출된 판별식을 이용하여 2그룹으로 할당한 후 정상교합자로부터 도출된 회귀식을 이용하여 상악과 하악의 견치 및 소구치 크기 합을 예측하였다. 오차 분석 결과 정상교합자는 최대 0.71, 부정교합자 검증표본은 최대 0.82 mm의 residual standard deviation 값을 보였다. 부정교합 분류별, 치아 크기 패턴별로 예측 오차의 유의한 차이는 없었다. 1 mm 및 2 mm 이상의 예측 오차를 보인 빈도는 각각 17.3%와 1.8%였다. 본 연구 결과 도출된 혼합치열기 분석법은 기존의 연구들과 비교하여 그 정확성이 높은 것으로 고찰되었다. 다만, 임상 적용 시 복잡한 계산 과정으로 인하여 전산화 환경에서 더욱 유용할 것으로 생각된다.

• 산업융합연구
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• 제16권4호
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• pp.33-46
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• 2018

개인신용평가는 은행이 대출을 승인할 때 수익성 있는 의사결정을 적절히 유도할 수 있는 효과적인 도구이다. 최근 많은 분류 알고리즘 및 모델이 개인신용평가에 사용되고 있다. 개인신용평가 기법은 대체로 통계적 방법과 비 통계적 방법으로 구분된다. 통계적 방법에는 선형회귀분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 등이 포함된다. 비 통계적 방법에는 선형계획법, 신경망, 유전자 알고리즘 및 Support Vector Machines 등이 포함된다. 그러나 신용평가모형 개발을 위해 어떠한 방법이 최선인지에 관해서는 일관된 결론을 내리기는 어렵다. 본 논문에서는 중국 금융기관의 개인 신용 데이터를 사용하여 가장 대표적인 신용평가 기법인 로지스틱 회귀분석, 신경망 그리고 Support Vector Machines의 성능을 비교하고자 한다. 구체적으로, 세 가지 모형을 각각 구축하여 고객을 분류하고 분석 결과를 비교하였다. 분석결과에 따르면, Support Vector Machines이 로지스틱 회귀분석과 신경망보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.87-92
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• 2007

최근 공정의 이상을 감지하고 진단하기 위한 공정 모니터링 시스템의 개발이 공정 시스템 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 공정으로부터 얻어지는 데이터는 공정의 특성에 대한 유용한 정보를 제공하고 이는 공정의 모델링과 모니터링 그리고 제어에 사용된다. 현대의 화학 및 환경 공정은 고차원적인 특성과 변수간의 강한 상관관계와 동특성 그리고 비선형적 특성을 가지고 있어 모델 기반 접근을 통해 공정을 분석하는 것을 쉽지 않다. 이러한 모델 기반 접근의 한계를 극복하기 위해 많은 시스템 엔지니어와 연구자들이 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 또는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 다변량 분석을 접목한 통계 기반 접근법에 초점을 맞추고 있다. 또한 동특성, 비선형성 등과 같은 특성을 가진 공정에 적용하기 위해 많은 다변량 분석법들이 보완되었다. 여기에서는 동적 주성분 분석법(dynamic PCA)과 케노니컬 변수 분석법(canonical variate analysis)을 이용한 결측 데이터의 예측법과 공정 변수의 복원을 통한 센서 오작동의 판별법에 대해 언급해 보고자 한다.

• 경영과정보연구
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• 제39권1호
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• pp.35-57
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• 2020

정부는 연구시설장비가 과학기술의 발전을 견인하는 매우 중요한 도구이자, 수단으로 여겨지면서 국가적으로 R&D와 연구시설장비에 대한 예산 투자를 지속적으로 확대하였다. 또한, 기 구축된 국가연구시설장비의 효율적 운영 및 체계적 관리의 필요성이 점차 대두되면서 2010년 12월, 국가연구시설장비 표준분류체계를 개발하였다. 그러나 연구현장에서는 국가연구시설장비의 NTIS(National Science and Technology Service) 정보수집 초기단계로 누적정보 부족에 따른 표준분류체계의 과학적 검증절차 부재와 동일계층 간 분류기준의 비일관성 문제가 여전히 한계로 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 지난 2010년, 2015년 각 제/개정된 국가연구시설장비 표준분류체계(대분류 8개, 중분류 25개, 소분류 410개)의 분류 정확도를 측정하고자 선형판별분석(LDA)과 분산분석(ANOVA) 기법을 적용하여 2단계로 분석하였다. 또한, 본 연구 분석을 위해 지난 10년 동안 NTIS에 누적 등록된 정보데이터(Big-Data) 50,271건을 수집하여 이를 활용하였다. 이는 단순히 국내외 유사 분류체계와 전문가 의견을 토대로 만들어진 현(現) 국가연구시설 표준분류체계를 과학적으로 실증 검증한 첫 연구 사례에 해당된다. 본 연구 결과, 대분류 이하 중분류와 소분류로 분류된 개체 수의 집단별 판별정확도는 92.2% 로 매우 높은 수준이었고, 분산분석을 통한 사후검증에서는 대분류 8개 중 2개 집단의 변별력이 다소 낮게 나타나, 현(現) 표준분류체계 중 일부 개선이 필요한 것으로 조사되었다. 본 연구를 통해 현(現) 국가연구시설장비 표준분류체계가 향후 지속적으로 개선되길 바란다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.99-107
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• 2009

본 논문에서는 자동차 번호판 숫자의 특징을 추출하기 위해 강화된 독립성분분석(independent component analysis)의 혼합모델을 제안한다 독립성분분석은 고차 통계적 특성만을 이용하기 때문에 고차 통계적 특성과 숫자 종류별 상관관계에 대한 특성을 고려하지 못한다. 이러한 독립성분분석의 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 주성분분석(principle component analysis)과 선형판별분석(linear discriminant analysis)을 조합한 혼합 모델 형태의 독립성분분석을 제안한다. 실험 결과, 제안된 혼합 모델은 독립성분분석이나 다른 혼합 모델들보다 특징 추출과 인식에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.923-933
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• 2007

본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 SVM을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 LDA를 적용하여 특징 벡터의 크기를 더 줄이고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 SVM을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 LDA를 사용함으로써 특징 벡터의 크기는 줄어들고 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.35-41
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• 2001

본 논문에서는 선형 판별분석 (LDA: Linear Discriminant Analysis)과 공통벡터 추출방법을 이용한 음성인식방법을 제안하였다. 음성신호는 화자의 성별, 나이, 출생지, 주위 잡음, 정신적 상태, 발성기관의 구조 등과 같은 다양한 정보를 포함하고 있다. 이로 인해 같은 음성신호라 할지라도 서로 다른 화자가 발성하게 되면 서로 다른 특성을 보이게 된다. 음성신호의 이러한 성질은 같은 음성군 (class)에 포함된 공통된 특성벡터를 추출하는 일을 상당히 어렵게 한다. 음성신호에서 공통된 특징 벡터를 추출하는 방법은 KLT (Karhunen-Loeve Transformation)와 같이 선형 대수적인 접근방법이 많이 사용되어지고 있으나, 본 논문에서는 M. Bilginer et al.이 제안한 공통벡터 추출 방법을 사용하였다. M. Bilginer et al.이 제안한 방법은 주어진 훈련 음성신호들에 대하여 최적의 공통 벡터를 추출하여 주면서 공통벡터 추출에 사용된 훈련 데이터에 대해서는 100%의 인식결과를 보여준다. 그러나 공통벡터 추출을 위한 훈련 음성신호의 수를 무한히 늘릴 수 없다는 점과 공통벡터들간의 구별정보 (discriminant information)가 정의되지 않았다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단어그룹간 (class) 구별정보를 추출된 공통벡터와 결합해 단어간의 오인식률 (error rate)을 감소시킬 수 있는 방법과 공통벡터 추출방법에 적합한 파라미터 가공 방법을 제안하였다. 공통벡터 추출방법은 음성신호의 시간 축 정규화 방법과 벡터의 차원 크기에 따라 인식시간과 인식률에 영향을 받는다. 따라서 부적절한 시간 축 정렬과 너무 큰 벡터의 차원 수는 인식률 저하 등과 같이 알고리즘의 효율성을 떨어뜨린다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 실험한 결과 알고리즘의 효율성이 증가되었으며, 기존방법보다 약 2％정도의 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.낮추는 효과를 나타내었다.다. 이상의 결과를 통하여 추출 온도와 용매 농도에 따른 수율의 차이가 있었으며 free radical 소거 활성에서는 종자 에탄을 추출물이 과피 에탄올 추출물 보다 145배 이상의 현저히 높은 활성을 나타내었다.을 나타내었다.'Lian(연)' : repeatability, continuance, plenty and intercommunicate, 2. 'Lian(연)'-'Lian(염)': integrity, 3. 'He (하)'-'He(화)' : peace, harmony and combination, 4. 'He(하)'-'He(하)' : clear river, 5.'He(하)'-'He(하)' ; all work goes well. When the Chinese use lotus patterns in lucky omen patterns, same pronunciation and pitch of Chinese language more prominent than natural properties or the image of Buddhism. I guess that it cause praying individual's peace and happiness more serious than philosophical meaning or symbol that base in Buddhism for ordinary people.ML., -9.00~12.49 and -19.81~19.81%, respectively). Therefore, it is concluded that the two formulations are bioequivalent for both the extent and the rate of absorption after single dose administration.ation.ion.ion.ation.ion.n. fibrosis, collagen bundle) was