In this paper, we propose a gas classification method using combined features for an electronic nose system that performs well even when some loss occurs in measuring data samples. We first divide the entire measurement for a data sample into three local sections, which are the stabilization, exposure, and purge; local features are then extracted from each section. Based on the discrimination analysis, measurements of the discriminative information amounts are taken. Subsequently, the local features that have a large amount of discriminative information are chosen to compose the combined features together with the global features that extracted from the entire measurement section of the data sample. The experimental results show that the combined features by the proposed method gives better classification performance for a variety of volatile organic compound data than the other feature types, especially when there is data loss.
RFID is used for tracking systems in various business fields these days and these systems brought considerable efficiencies and cost savings to companies. Real-time based information acquired through RFID devices could be a valuable source of information for making decisions if it is combined with decision support tools like OLAP of a data warehouse that has originally been designed for analyzing static and historical data. As an effort of extending the data source of a data warehouse, RFID is combined with a data warehouse in this research. And OLAP is designed to analyze the dynamic real-time based information gathered through RFID devices. The implemented prototype shows that ubiquitous computing technology such as RFID could be a valuable data source for a data warehouse and is very useful for making decisions when it is combined with online analysis. The system architecture of such system is suggested.
This paper presents a new combined forecasting method that is guided by the soft set theory (CFBSS) to predict business failures with different sample sizes. The proposed method combines both qualitative analysis and quantitative analysis to improve forecasting performance. We considered an expert system (ES), logistic regression (LR), and support vector machine (SVM) as forecasting components whose weights are determined by the receiver operating characteristic (ROC) curve. The proposed procedure was applied to real data sets from Chinese listed firms. For performance comparison, single ES, LR, and SVM methods, the combined forecasting method based on equal weights (CFBEWs), the combined forecasting method based on neural networks (CFBNNs), and the combined forecasting method based on rough sets and the D-S theory (CFBRSDS) were also included in the empirical experiment. CFBSS obtains the highest forecasting accuracy and the second-best forecasting stability. The empirical results demonstrate the superior forecasting performance of our method in terms of accuracy and stability.
In this paper, we investigate the visual and quantitative analysis at the same time with an electronic tongue(e-tongue) system using an array of ISE(ion-selective electrode). We apply the FCM(fuzzy c-means) algorithm combined with PCA(principal component analysis), which can be reduced multi-dimensional data to third-dimensional data, to classify data patterns detected by E-Tongue system. The proposed technique can be designed to solve the cluster centers and membership grade of patterns combined with the output results obtained by PCA method. According to the proposed technique, the membership grade of unknown pattern, which does not shown previously can be determined and analyzed visually. Conclusionally, the relationship between the standard patterns and unknown pattern can be easily analyzed. Throughout the experimental trials, the proposed technique has been confirmed using developed E-Tongue system.
We propose a hybrid pattern recognition method that effectively combines two different features for improving data classification. We first extract the PCA (Principal Component Analysis) and LDA (Linear Discriminant Analysis) features, both of which are widely used in pattern recognition, to construct a set of basic features, and then evaluate the separability of each basic feature. According to the results of evaluation, we select only the basic features that contain a large amount of discriminative information for construction of the combined features. The experimental results for the various data sets in the UCI machine learning repository show that using the proposed combined features give better recognition rates than when solely using the PCA or LDA features.
효모의 세포주기 관련 유전자 발현 통합 데이터를 사용하여 본 연구실에서 개발한 유전자 발현 통합 분석프로그램을 사용하여, 클러스터링 알고리즘의 성능을 비교하고 데이터내에 존재하는 클러스터 개수를 추정하기 위해 FOM 분석을 적용하였으며, 이 분석방법을 통하여 K-means, SOM, Fuzzy c-means 클러스터링 방법의 성능을 서로 비교하였다. 클러스터 개수를 추정한 다음 3가지 클러스터링 방법에 대한 클러스터링 결과 비교, 클러스터의 기능할당 및 모티프 분석을 시도하였다. 본 논문에서 제시하는 분석 방법은 DNA chip 발현 데이터의 일반적인 분석방법을 유전자 발현 패턴의 유사성을 토대로 한 클러스터링 방법에 근간을 두고 있다. 본 논문에서는 클러스터링한 후 각 클러스터의 기능할당 및 모티프 분석에 대한 일반적인 분석방법을 제시하였으며, 본 연구실에서 개발한 유전자 발현분석 통합 프로그램이 효율적으로 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
Background : Recently, Medical Act was amended to encourage the induction of combined treatment between Oriental Medicine doctors and Western doctors. As yet, the information infra for combined treatment has not been studied. Objectives : This study aimed to design the architecture of information system for combined treatment of the Oriental and the Western Medicine. Methods : First, we defined the information of combined treatment through the analysis of research trends from the inside and outside of the country. Because the data compatibility is very important, the definition of information must be ahead of anything else. Second, we designed the architecture of information system based on the prior definition. Results : We classified the information for combined treatment by subject such as law, clinic, research, manpower, facilities, and education. In this paper information system examined in three aspects. First the infra layer is organized as hardware, netware, and security. Second is data warehouse layer for the storing, filtering, and extraction of data. Third is service layer which is related to data transmission. And Finally all information for combined treatment is provided through the portal system for medical consumer, political planner, and R&D researcher. Conclusion : In this paper, we studied the essential factors of combined treatment information in the view point of information system. But the detailed design and implementation of information system must be followed to effect this results.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.405-410
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2008
This paper presents a data acquisition and monitoring system for a gas turbine. The proposed system entitled C-Tune DAS plays an important role to make an analysis of the real-time operation of the gas turbine under maintenance. The designed LabVIEW based software is divided into three parts according to their original functions, i.e., data acquisition, data analysis with display, and data storage. The data acquisition part receives data from a PMS (Plant Management System) server and two cFPs (Compact-Field Point). To verify the validity of the developed system, it is applied to gas turbines in the combined cycle power plant in Korea.
통신해양기상위성(COMS)은 통신, 해양, 기상 탑재체를 장착하고 3개의 임무를 수행하는 복합 정지궤도 위성이다. COMS는 기상탑재체 MI와 해양 탑재체 GOCI가 관측 후 전송하는 원시 데이터를 지상국에 전송하고 지상국에서 처리된 기상 데이터를 최종 사용자국에 중계하는 기능을 갖는 기상해양자료송수신계(MODCS)가 있다. 여기서 시스템 관점에서 관측 데이터 SD 신호와 중계 신호를 전송하는 L-대역 송신 안테나는 MI 탑재체와 기상탑재체와 함께 COMS 위성의 지구패널에 장착시 안테나 합성 이득을 예측하도록 요구되어진다. 우선 주어진 요구 사항에 대해 L-대역 송신 안테나 설계 및 해석이 수행된다. 설계된 안테나를 지구패널에 장착 후 3가지 다른 해석 방법을 사용하여 합성이득 해석이 수행된다. 얻어진 안테나 이득들은 3가지 다른 해석 방법 사이에 매우 유사한 결과를 제공하는 것을 확인하였으며 최종적으로 0.5 dB 이하의 안테나 이득 열화가 추정되어진다.
In this study, positioning results that combined the code observation information of GPS and GLONASS navigation satellites were analyzed. Especially, the distribution of GLONASS satellites observed in Korea and the combined GPS/GLONASS positioning results were presented. The GNSS data received at two reference stations (GRAS in Europe and KOHG in Goheung, Korea) during a day were processed, and the mean value and root mean square (RMS) value of the position error were calculated. The analysis results indicated that the combined GPS/GLONASS positioning did not show significantly improved performance compared to the GPS-only positioning. This could be due to the inter-system hardware bias for GPS/GLONASS receivers, the selection of transformation parameters between reference coordinate systems, the selection of a confidence level for error analysis, or the number of visible satellites at a specific time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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