• 기술혁신학회지
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• 제9권2호
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• pp.304-324
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• 2006

재무분석가들은 기업의 파산에 양향을 미치는 예측변수를 탐색하기 위해서 상당한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 기술지향적 중소벤처기업은 일반적으로 역사적 재무자료가 부족하고, 기술경쟁력 수준에 따라 잠재적인 고성장과 고위험이 존재한다. 본 논문에서는 재무자료 대신에 기술력평가 자료를 이용하여 파산을 예측하기 위해서 파산예측 판별모형을 제안하였고, 모형의 정분류율을 통해서 예측력을 검증하기 위해서 교차타당성방법, 최대사후확률방법 등을 사용하였다. 분석결과 중소 벤처기업의 파산예측모형으로 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 적합한 모형이고, 표본자료에 대한 정분류율 추정은 약 69% 이고 정분류율 예측은 약 67% 가 될 것으로 기대된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.145-149
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• 1999

본 연구에서는 20 대 남자 대학생 45 명에게 세단계의 난이도를 갖는 덧셈연산을 수행하게 하여 반복 연산 스트레스를 유발시켰고, 각각의 피검자들로부터 생체신호를 측정하였다. 측정된 생체신호로부터 8 개의 감성 파라메터를 추출하였다. 연산스트레스의 감성지수화를 위하여 세단계의 감성지수 인식 시스템을 구성하였으며 각 단계의 감성지수 판별을 위하여 선형 판별 알고리즘을 이용하였다. 판별성능 분석은 Cross Validation 을 통하여 수행하였으며 연산스트레스의 감성지수 인식율은, 학습용 데이타에서는 77.66% Cross Validation 에서는 63.02%의 일반화된 감성지수 인식성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.645-652
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• 2004

생체 특징 중에서 서명은 취득 시마다 환경이나 감정변화에 따라 동일인이라 하더라도 서명간에 변이가 존재하며 그 변이특성이 지문과 홍채와 같은 다른 생체 특징보다 크게 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석기법과 선형판별기법을 이용하여 서명 변이에도 강인한 서명 검증 기법을 제안한다. 제안한 방법은 서명 변화에 대한 영향을 최소화하기 위해 서명을 새로운 격자분할 방식에 의해 수직축과 수평축으로 투영시켰다. 투영된 서명은 주성분분석(PCA) 기법과 선형판별분석(LDA) 기법을 이용하여 각각의 서명에 대한 특징을 산출한 후 서명검증을 하였다. 제안된 서명검증 알고리즘의 타당성을 검토하기 위해 실험한 결과, 오거부율이 약 1.45%일 때 오인식률이 2.1% 결과를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.70-73
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• 2010

최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기반 차선 검출은 소실점 근처에서 경계선 검출이 이루어지지 않았다. 이는 차선과 도로의 색이 잘 구분되지 않는 채널을 사용하는 문제에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 선형 판별 분석 기법을 이용하여 차선과 도로 색을 가장 잘 구분할 수 있는 RGB 가중치를 계산하여 이로부터 projection 영상을 만들고, 변환한 영상에서 경계선 검출을 수행함으로써 보다 정확한 경계선 검출 결과를 얻는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 얻은 영상과 기존의 흑백 영상에 동일한 경계선 검출기를 적용하여 성능을 비교하고, 이를 적용한 차선검출 실험결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1065-1074
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• 2007

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 비교와 점 단위 비교 방법과 비교하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분절단위 방법 외에 선형판별분석에 의한 매칭방법을 고려한 서명 검증 기법을 제안한다. 최종 검증단계에서 두 개의 독립모델을 효과적으로 융합할 수 있는 확률기반의 베이지안 분류기를 적용하였다 다양한 서명데이타를 이용하여 실험한 결과 제안된 기법은 분절단위 기반 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.81-86
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• 2012

본 논문에서는 전형적인 Linear Discriminant Analysis을 확장시켜 전체 입력공간을 다수의 지역공간으로 분할하고 분할된 공간에 Local Linear Discriminant Analysis 기반으로 하여 패턴 분류 규칙을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 입력공간을 여러 개의 지역공간으로 분할하기 위한 방법으로 unsupervised clustering의 대표적인 방법인 k-Means 클러스터링 기법과 최적화 알고리즘인 차분 진화 연산 알고리즘을 사용한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.612-615
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• 2016

본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환（Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석（Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.

• 벤처창업연구
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• 제2권1호
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• pp.37-64
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• 2007

본 논문은 선행연구에서 유의성 있는 지표로 판명된 투하자본수익률(ROIC)과 총자산영업이익률을 기준변수로 하여 2005년 12월 말 현재 최종표본기업 250개의 우량벤처기업과 비우량벤처기업의 정도를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 정준판별함수는 2가지 기준 모두 판별함수의 판별력이 양호하였으며, 집단간 판별 점수의 차이가 유의한 것으로 나타났다. 변수들 간의 상대적인 중요도를 나타내는 표준화된 정준판별함수계수의 설명력이 높고, 판별함수에 가장 큰 영향을 미치는 변수가 총자산영업이익률임을 보였다. 둘째, 판별분석을 통해 도출된 선형판별식에 의한 우량벤처기업과 비우량벤처기업의 판별결과도 2가지 기준 모두 비우량벤처기업을 우량벤처기업으로 판별하는 오분류율이 각각 4%, 2.4%로 나타나 표본에 대한 분류정확도는 각각 98.0%, 98.8%로 밝혀졌다. 또한 상호교차법에 의한 오분류율도 각각 4.8%, 3.2%로 나타나 97.6%, 98.4% 정확도를 나타내고 있어 도출된 판별함수가 우수한 판별력이 있음을 실증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.42-49
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• 1998

본 논문에서는 전화망 환경에서 음성 인식 성능을 개선하기 위한 특징 벡터 추출 단계에서의 처리 방법들을 연구하였다. 먼저, 고립 단어 인식 시스템에서 채널 왜곡 보상 방 법들을 단어 모델과 문맥 독립 음소 모델에 대하여 인식 실험을 하였다. 켑스트럼 평균 차 감법, RASTA 처리, 켑스트럼-시간 행렬을 실험하였으며, 인식 모델에 따른 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 둘째로, 문맥 독립 음소 모델을 이용한 인식 시스템의 성능 향상을 위하 여 정적 특징 벡터에 대하여 주성분 분석 방법(principal component analysis)과 선형 판별 분석(linear discriminant analysis)과 같은 선형 변환 방법을 적용하여 분별력이 높은 벡터 공간으로 변환함으로써 인식 성능을 향상시켰다. 또한 선형 변환 방법을 켑스트럼 평균 차 감법과 결합하여 더욱 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.106-113
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• 2009

본 논문에서는 통계적 분류방법을 이용하여 문화재 자료의 분석을 수행하였다. 분류방법으로는 선형판별분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석, SVM분석을 사용하였다. 각각의 분류방법에 대한 개념 및 이론에 대해 간략히 소개하고, 실제자료 분석에서는 국내 I시 자료를 사용하여 매장문화재에 대한 분류방법별 적합모형을 구축하였다. 구축된 모형에 대한 성능비교와 함께, 새로운 자료에 대한 적용성 평가를 위해 모의실험을 수행하였다. 분석에 사용된 도구로는 최근 가장 관심을 갖는 R 언어를 사용하였으며, 구체적 분석과정을 제시하였다.