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AROC Curve and Optimal Threshold (AROC 곡선과 최적분류점)

  • Hong, Chong-Sun;Lee, Hee-Jung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.24 no.1
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    • pp.185-191
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    • 2011
  • In the credit evaluation study with the assumption of mixture distributions, the ROC curve is a useful method to explore the discriminatory power of default and non-default borrowers. The AROC curve is an adjusted ROC curve that can be identified with the corresponding score and is mathematically analyzed in this work. We obtain patterns of this curve by applying normal distributions. Moreover, the relationship between the AROC curve and many classification accuracy statistics are explored to find the optimal threshold. In the case of equivalent variances of two distributions, we obtain that the local minimum of the AROC curve is estimated at the optimal threshold to maximize certain classification accuracies.

A Gaussian Mixture Model Based Pattern Classification Algorithm of Forearm Electromyogram (Gaussian Mixture Model 기반 전완 근전도 패턴 분류 알고리즘)

  • Song, Y.R.;Kim, S.J.;Jeong, E.C.;Lee, S.M.
    • Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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    • v.5 no.1
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    • pp.95-101
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    • 2011
  • In this paper, we propose the gaussian mixture model based pattern classification algorithm of forearm electromyogram. We define the motion of 1-degree of freedom as holding and unfolding hand considering a daily life for patient with prosthetic hand. For the extraction of precise features from the EMG signals, we use the difference absolute mean value(DAMV) and the mean absolute value(MAV) to consider amplitude characteristic of EMG signals. We also propose the D_DAMV and D_MAV in order to classify the amplitude characteristic of EMG signals more precisely. In this paper, we implemented a test targeting four adult male and identified the accuracy of EMG pattern classification of two motions which are holding and unfolding hand.

Taxonomical Evaluation of Two Varieties of Perinereis nuntia : P. nuntia var. vallata (Grube 1857) and P. nuntia var. brevicirris (Grube 1857) (Perinereis nuntia의 2변종의 분류에 관한 연구)

  • PAIK Eui-In
    • Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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    • v.8 no.4
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    • pp.242-244
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    • 1975
  • Taxonomical evaluation of P. nuntia var. vallata and P. nuntia var. brevicirris Grube was checked. On the basis of the number of paragnaths and its arrangement pattern it is suggested that these two varieties are no longer valid, and they are synonym of Perinereis nuntia(Savigny, 1818).

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Experimental Study on the Flow-field and the Atomization Characteristics of Gas-liquid phase Coaxial Jet (기액동축 분류의 유동장 및 미립화특성에 관한 연구)

  • 전흥신;김형택
    • Journal of Energy Engineering
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    • v.4 no.3
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    • pp.394-401
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    • 1995
  • 본 연구는 중심부에 액체, 외주부에 산화제가 흐르는 기액 동축분류의 유동장에 대한 것이다. 기액 동축 분사기는 연료의 분사량이 적은 소형 연소시스템을 고려하여, 실험은 연공비(W1/Wa)가 0.6 이하를 대상으로, 물과 공기를 사용하여 분사조건에 따른 분무특성과 기액 2상 분무류의 기본구조를 조사하여 액적의 확산, 기액혼합특성에 대하여 검토하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 반경방향 기상속도분포 및 액적유속분포는 분구직경 및 분사조건에 관계없이 정규분포에 가까운 형태를 취하고 있으며, 각각 식 (2) 및 (3)으로 나타낼 수 있다. 기상속도는 반치폭은 축방향에 따라 일정한 구배 (≒4.6)로서 증가하며, 기상만의 단상분류의 구배(≒6)에 비해서 완만하다. 액적유속 반치폭은 축방향에 따라 더욱 완만한 구배(≒3.1)로서 증가한다. 무차원 액적유속분포는 축방향에 따라 일정한 구배(n≒1.5)로서 감소한다. 액적의 확산은 상대적으로 기액유량비가 클수록 효과적으라고는 말할 수 없고, 최대 확산을 이루는 최적의 기액유량비가 존재한다.

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Design of pRBFNNs Pattern Classifiers Model Using a Synthesis of PCA & LDA Algorithm (PCA & LDA 융합 알고리즘을 이용한 pRBFNNs 패턴 분류기 설계)

  • Kim, Na-Hyun;Yoo, Sung-Hoon;Oh, Sung-Kwun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.1960-1961
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    • 2011
  • 얼굴 인식에서 가장 많이 사용되고 있는 PCA(Principal Component Analysis)는 고차원의 얼굴 데이터를 낮은 차원으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. LDA(Linear Discriminant Analysis)는 서로 다른 데이터를 잘 분리할 수 있으며, 얼굴 인식에서 우수한 성능을 보인다. 본 연구에서는 서로의 장점을 결합하여 PCA와 LDA를 혼합, 적용하였다. 고차원의 얼굴데이터를 PCA로 차원 축소한 후 LDA를 이용해 더욱 효과적인 분류가 되어 얼굴 인식률을 향상시킨다. 인식 모듈로는 pRBFNN(Polynomial Based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 구축하여 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결책을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 패턴분류기는 얼굴 데이터를 사용하여 성능을 확인한다.

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Evaluation of Turbulent Models on the Mixing Flow Structure of $45^{\circ}$ Impinging Jet by Two Round Jets (두 원형분류에 의한 $45^{\circ}$ 충돌분류의 흔합유동구조에 대한 난류모델 평가)

  • Kim, J.K.;Oh, S.H.
    • Journal of Power System Engineering
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    • v.13 no.5
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    • pp.34-39
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    • 2009
  • In this paper, the CFD analysis using various turbulent models has been performed to evaluate which type of turbulent models can predict well the mixing flow structure of $45^{\circ}$ impinging round jet. This CFD analysis has been carried out through the commercial Fluent software. As a result, any of turbulent models cannot predict the experimental results definitely all over the flow range. However, as compared with the experimental results, the turbulent model of realizable(RLZ) k-$\varepsilon$ only predicts well in the limited range between X/$X_0=1.1$ and X/$X_0=2.0$.

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Document Image Segmentation by the Statistical Distribution Analysis of Wavelet Coefficients (웨이블릿 계수의 통계적 이산 분석을 이용한 문서 영상 분할)

  • Lee, In-Sue;Kim, Min-Soo;Kim, Woo-Sung;Hahn, Kwang-Rok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.927-930
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    • 2000
  • 본 논문은 문서 영상에 대해 투영을 사용하여 영역을 나누었고 각 영역에 대해 고주파 밴드의 웨이블렛 계수의 통계적 분산과 히스토그램을 기반으로 한 두 가지 특징을 사용하여 문자와 그림으로 분류하였다. 투영으로 나누어진 영역들에 대해 일정 크기의 블록으로 나누고 두 가지 특징에 따라 문자와 그림으로 분류하였다. 따라서 투영에 의해 나뉜 영역 중 문자와 그림이 혼합되어 의미가 모호한 영역에 대해 잘못 분류되는 가능성을 줄일 수 있었다.

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Audio Contents Classification based on Deep learning for Automatic Loudness Control (오디오 음량 자동 제어를 위한 콘텐츠 분류 기술 개발)

  • Lee, Young Han;Cho, Choongsang;Kim, Je Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.320-321
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    • 2018
  • 오디오 음량을 자동으로 제어하는데 있어 음성이 있는 구간에 대해서 음량이 급격히 줄어드는 것을 막기 위해 콘텐츠에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절을 위한 세부 기술로 딥러닝 기반의 콘텐츠 분류 기술을 제안한다. 이를 위해 오디오를 무음, 음성, 음성/오디오 혼합, 오디오의 4개로 정의하고 이를 처리하기 위한 mel-spectrogram을 이용하여 2D CNN 기반의 분류기를 정의하였다. 또한 학습을 위해 방송 오디오 데이터를 활용하여 학습/검증 데이터 셋을 구축하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 검증 데이터셋을 활용하여 정확도를 측정하였으며 약 81.1%의 정확도를 가지는 것을 확인하였다.

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A Study on Human Behavior Classification using a Hidden Markov Model (은닉 마코프 모델을 이용한 행동 분류 연구)

  • Seo, Jeong-U;Oh, Hyeon-kyo;Cho, Seung-ho;Lee, Ho-Seok;Moon, Bong-hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1354-1357
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    • 2013
  • 최근 다양한 센서들이 일상생활에 활용되어, 일정한 환경에서 사람의 행동을 분류하고 인식하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2개의 진동센서 값과 1개의 적외선 센서 값을 은닉 마코프 모델에 적용하여 침대 위에 있는 사람의 3가지 행동유형-눕기, 뒤척임, 일어나기-을 분류하고자 한다. 3개 센서 값의 특징들을 기초로 은닉 마코프 모델에 학습시키고, 특징집합과 학습 데이터량을 변화시키면서 사람의 행동유형에 대한 인식 실험을 수행하였다. 특징 개수 혼합에 따른 인식률의 차이는 거의 없는 것으로 나타났으나, 학습 데이터량을 증가시켜 가면서 수행한 실험에서는 인식률이 평균 78.127%로 향상되는 성과를 거두었다.

Practical Classification of Herbicide by Two-dimensional Ordination Analysis in Transplanted Lowland Rice Field (Two-dimensional Ordination 분석법(分析法)에 의한 제초제(除草劑) 살초(殺草) Spectrum 분류(分類)에 관한 연구(硏究))

  • Kim, Soon-Chul;Park, Rae-Kyeong
    • Korean Journal of Weed Science
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    • v.2 no.2
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    • pp.129-140
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    • 1982
  • Herbicides were classified by two-dimensional ordination analysis based on the weed flora which was not controlled by application of a particular herbicide. The number of herbicide group was varied depending upon the weed community type and the experiment site. The technique of the two-dimensional ordination analysis gave more comprehensive informations about selecting of herbicides for increasing the herbicidal efficacy, for increasing the weed spectrum and for reducing the herbicide cost by mixing of herbicides. The two-dimensional ordination analysis could be used not only herbicide classification and selecting effective herbicide or herbicide combination but also can be used for the evaluation of systematic application of herbicides.

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