• Food Science of Animal Resources
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• v.30 no.5
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• pp.851-859
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• 2010

This study was conducted to investigate the application of a model system using an MS-electronic nose based on the discriminative function analysis on volatile flavors, to prediction of the shelf-life of market milk by preservation temperature and differently-loaded heat treatment. On mass spectrum, the ion fragments of volatile flavors of milk obtained from MS-electronic nose could be distinguished at amu 60, 91, 92, and 93. The response levels of volatile flavors at each amu increased in proportion to the heat treatment loaded to the milk, in the order of LTLT, HTST, and UHT. This study indicated that the discriminative function scores of the volatile flavors seemed to correlate with the preservation temperature, storage period, and heat treatment conditions; DF1 (discriminative function first score) showed a strong relationship to storage periods, with $r^2$ of 0.9965, 0.9965, and 0.9911 at temperatures of 4, 7, and $10^{\circ}C$, respectively, while DF2 was influenced by heat treatment conditions with an $r^2$ of 0.9861 at $4^{\circ}C$. It is suggested that the discriminative function analysis given by an MS-electronic nose could be used to construct a new quality control model system for the evaluation of heat treatment loaded during the processing of milk, and for predicting storage periods of market milk.

• Korean Security Journal
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• no.51
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• pp.103-124
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• 2017

The purpose of this study is to analyze regional clusters and discrimination on size and sector of private security in national 16 areas in 2015. The results of the study using hierarchical cluster analysis and discriminant analysis are as follows. First, we can classify national 16 areas into 3 clusters, such as Large Area(1), Medium Area(2), and Small Area(3) according to the size of private security. The discriminant functions D for each cluster is as follows: (1) Large Area(1) = -383.981 + (.108 ${\times}$ number of security companies) + (.016 ${\times}$ number of guards), (2) Medium Area(2) = -35.570 + (.029 ${\times}$ number of security companies) + (.005 ${\times}$ number of guards), and (3) Small Area(3) = -5.381 + (.012 ${\times}$ number of security companies) + (.002 ${\times}$ number of guards). Second, we can classify national 16 areas into 3 clusters, such as Large Area(1), Medium Area(2), and Small Area(3) according to the sector of private security. The discriminant function D for each cluster is as follows: (1) Large Area(1) = -2224.402 + (-.562 ${\times}$ facilities security) + (1.245 ${\times}$ protection security) + (171.142 ${\times}$ convoy security) + (-2.722 ${\times}$ electronic security) + (2.020 ${\times}$ special security), (2) Medium Area(2) = -4.762 + (.052 ${\times}$ facilities security) + (.063 ${\times}$ protection security) + (-3.819 ${\times}$ convoy security) + (.110 ${\times}$ electronic security) + (-.165 ${\times}$ special security), and (3) Small Area(3) = -125.742 + (-.009 ${\times}$ facilities security) + (.432 ${\times}$ protection security) + (5.748 ${\times}$ convoy security) + (5.530 ${\times}$ electronic security) + (-.901 ${\times}$ special security).

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.363-366
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• 2002

The advanced construction technology endorsement system(ACTES) has used the improper evaluation criteria. Because of its insufficiency of quantitative evaluation, it is difficult to attain the objective and fairness. This study used a survey to investigate a actual condition of ACTES. The survey found that ACTES needed a evaluation criteria and a quantitative evaluation method. In addition, This study proposes the evaluation model that uses a discriminant function. The model process consists of several phases that are brain storming, t-test and discriminant function analysis.

• The Korean Nurse
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• v.31 no.1
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• pp.57-67
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• 1992

• The Journal of Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.232-232
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• 2016

주어진 시계열 자료의 경향성을 분석하고 판별하는 것은 수문 자료의 분석에서 가장 우선적으로 수행되어야 할 절차이며 경향성의 유무에 따라 자료를 분석하는 방법이 달라지게 되므로 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 국내에서 주로 사용되는 수문 시계열 자료의 경향성 분석 방법으로는 비매개변수적인 방법인 Mann-Kendall test, Spearman's rho test, Hotelling Pabst test, Sentest 등이 있으며 그 중에서도 국내외 수문 자료의 경향성 분석에는 비교적 높은 기각력을 보이는 Mann-Kendall test가 주된 방법으로 활용되어 오고 있다. Mann-Kendall test는 통계적 유의성을 바탕으로 한 경향성 판별 방법으로 시계열 자료 내에 존재하는 경향성의 형태를 분석하여 경향성 유무를 판별하는 것에는 한계가 있다. 경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석 방법은 체거름 과정을 통하여 주어진 시계열 자료를 내재모드함수로 분해한 후, 추출된 모든 요소를 제거하고 남은 잔여값의 형태를 이용하여 경향성 유무를 판별하는 방법으로 자료에 내재된 경향성의 형태를 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 모드분해법을 이용한 경향성 분석 방법을 소개하고, 모의를 통한 시계열 자료를 이용하여 경향성 분석에 적용한 후 기존에 사용되어온 Mann-Kendall test와의 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.478-480
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• 2003

일반적으로 음성전화망에서 수학적 모델을 사용하여 트래픽 분석을 수행하는 경우 호 도착 시간과 채널 보류 시간은 지수 분포라고 가정한다. 본 논문에서는 이동전화망을 구성하고 있는 교환기에서 추출한 과금 데이터를 이용하여 호 발생으로 인해 집계되는 호량애 관한 호 도착 시간과 채널 보류 시간이 나타내는 분포를 알아본다. 또한 분석된 확률 분포를 통계적 검정 방법을 이용하여 경험분포함수에 대한 기대 분포함수의 적합성을 판별한다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.101-106
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• 1993

본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.25 no.9
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• pp.1633-1644
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• 2001

이 연구의 목적은 중년여성들의 체형을 분류하고 이들 체형을 분류하는 판별기준을 세우고자 하는 것이다. 이 연구에서 개발한 판별방법은 중년여성들의 체형을 간편하게 판별할 수 있도록 해주므로 이 방법을 활용하여 중년여성복을 제작할 경우, 소비자들은 인체적합도가 높은 의복을 구입 할 수 있고 의류업 체들은 이에 따른 매출증대를 가져올 수 있다. 연구의 진행절차와 이에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 만 40세~59세 중년여성 279명에 대 한 인체 계측을 하였다. 인체 계측항목은 34개의 직접 계측항목과 측면사진 촬영을 통한 3개의 간접계측항목,11개의 지수치, 5개의 계산치 등의 총 53개 항목이다. 인체 계측치에 대한 통계분석 방법으로는 분산분석과 SNK검정, 판별분석 방법을 사용하였다. 2. 피험자는 몇 가지 체형으로 분류되었다. 상반신 체형분류는 인체측면 자세와 유방크기를 분류기준으로 하여 바른-유방중소 체형, 바른-유방대 체형, 젖힌-유방중소 체형 , 숙인/휜-유방중소 체형, 숙인/휜-유방대 체형의 5가지로 분류하였다. 하반신 체형분류는 배와 엉덩이의 돌출정도에 따라 분류하여 배정상-엉덩이정상 체형, 배 정상-엉덩이돌출 체형, 배돌출-엉덩이정상 체형 , 배돌출-엉덩이돌출 체형의 4가지로 분류하였다. 3. 분류된 체형은 다음의 판별변수에 따라 체형이 판별되었다. 상반신 체 형 의 판별변수는 앞품/뒤품, 가슴둘레/밑가슴둘레 , 앞길이/뒤 길이, 앞허리선$\longrightarrow$어깨선 길이/어깨선$\longrightarrow$뒤허 리선 길이의 4가지 항목이고, 하반신 판별변수는 엉덩이상부각도, 배 하부각도, 배상부 각도, 엉덩이둘레/엉덩이 최대둘레, 뒤엉덩이둘레의 5가지 항목이다. 상반신 체 형과 하반신 체형 판별함수 모두 70% 이상의 높은 적중률을 나타내었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.6
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• pp.64-69
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• 2008

This paper discusses low resolution face recognition using the photon-counting linear discriminant analysis (LDA). The photon-counting LDA asymptotically realizes the Fisher criterion without dimensionality reduction since it does not suffer from the singularity problem of the fisher LDA. The linear discriminant function for optimal projection is determined in high dimensional space to classify unknown objects, thus, it is more efficient in dealing with low resolution facial images as well as conventional face distortions. The simulation results show that the proposed method is superior to Eigen face and Fisher face in terms of the accuracy and false alarm rates.