KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1390-1403
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2016
Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.
본 연구는 보험 회사의 파산 예측을 위하여 신경회로망이 사용되는데 이를 최적화하기 위하여 유전자 알고리즘이 사용된다. 유전자 알고리즘은 최적의 네트워크 구조와 매개변수들을 제시해 준다. 유전자 알고리즘에 의해 설계된 신경회로망은 파산 예측을 함에 있어 discriminant analysis, logistic regression, ID3, CART 등과 비교되는데 가장 좋은 성능을 보여준다.
사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도($X_{deceleration}$) 및 우측방향 가속도($Y_{right}$)가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고 발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.
This paper evaluates the efficiency of mobile content firms through a hybrid approach combining data envelopment analysis (DEA) to analyze the relative efficiency and performance of firms and principal component analysis (PCA) to analyze data structures. We performed a DEA using the total amount of assets, operating costs, employees, and years in business as inputs, and revenue as output. We calculated fifteen combinations of DEA efficiency in the mobile content firms. We performed a PCA on the results of the fifteen DEA models, dividing the mobile content firms into those having either 'asset-oriented' or 'manpower and experience-oriented' efficiency. Discriminant analysis was used to validate the relationship between the efficiency models and mobile content types. This paper contributes toward the construction of a framework that combines the DEA and PCA approaches in mobile content firms for use in comprehensive measurements. Such a framework has the potential to present major factors of efficiency for sustainable management in mobile content firms and to aid in planning mobile content industry policies.
In order for the corporation to get a good image from the customers it should consider several variables, but especially important are corproate ethics and customer satisfaction through quality improvement. Standard multivariate data analysis can be applied to find out the importance of customer satisfaction and corporate ethics as influence factors in the corporate competitive strategy. When applying this Methodology, multivariate normal distributions density function and the identical covariance between groups assumptions have to be satisfied. By using the evaluation result from a small number of specialists in an attempt to decide on the strategical factors that will create a better company image than its competitor, if it chooses to use statistical discriminant analysis method, it would be difficult to satisfy the two assumptions mentioned above. This thesis introduces discriminant analysis method that uses LP/GP effectively which is applicable to this particular situation.
The purpose of this study is to analyse the effects of the eco-friendly factors on the apartment housing price rise and to suggest the desirable way of marketing strategy for apartment housing. For the analysis, the data of apartment sites in Seoul had been collected from September 2006 to February 2007. The data consisted of 95 apartment sites in Seoul. Data were analyzed with descriptives, crosstabs, and discriminant analysis by SPSS/PC for Window. Following result was obtained. The eco-friendly apartment housing price rate in Seoul was determined by eco-friendly landscape, green space rate, house unit size, installment sale price per pyeong, floor space index, distance from subway station when it was not considered the impact of building age, construction company's brand, and autonomous districts. Findings of this research can provide valuable information for marketing strategy of housing construction company.
교통문제 해결을 위해 건설된 자동차 전용도로인 도시고속도로는 신호에 의하여 단속되지 않는 연속 교통류가 주된 흐름인 관계로 주행차량들의 주행속도가 일반도로에 비해 높아 교통사고 발생 시 인명 피해의 정도가 매우 크다는 특징이 있으며, 특히 인명 피해의 정도가 큰 중상 교통사고는 전체 교통사고에 있어서 매우 중요한 위치를 점하고 있어 중상 교통사고 발생에 미치는 영향요인에 대한 분석은 중상 교통사고 감소대책 수립 시 가장 우선적으로 고려되어져야 할 것이다. 따라서 본 연구는 도시고속도로에서 발생한 중상 교통사고 발생에 있어 여러 인자들의 복합적 작용을 알아보기 위한 미시적 분석의 일환으로 영향요인의 영향정도를 판별할 수 있는 모델을 구축하였는바, 그 결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 판별모델에서는 전체 적중률들이 비교적 높게 나타났고, 상관비들을 고려해 볼 때 본 모델들이 유효하다고 판단되었으며, 제반 영향요인들의 특성 역시 명확하게 구분되었다. 둘째, 판별모델을 통하여 도시고속도로에서의 중상 교통사고 발생 영향요인별 문제점을 명확하게 도출할 수 있었다. 셋째, 판별모델을 통하여 도출된 문제점에 대한 개선대책도 명확하게 제시할 수 있었다.
산사태 취약성 분석을 위해 적용된 기존 GIS 기반 확률론적 공간 통합 모델은 범주형과 연속형 자료와 같이 서로 다른 형태의 자료의 처리를 위한 이론적 배경과 효율적인 방법론을 제시하지 못하였다. 이 논문에서는 우도비의 틀 안에서 연속형 자료를 직접적으로 사용할 수 있도록 비모수적 경험적 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 그리고 유사율과 예측비율곡선을 계산함으로써 두 모델을 정량적으로 비교하고자 하였다. 제안 모델을 비 교하기 위해 1998년 여름 산사태로 많은 피해를 입은 장흥 지역과 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장 흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 보다 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적 으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.
오늘날 관찰값의 개수에 비해 변수의 개수가 큰 희박한 데이터셋은 다양한 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있고, 통계학에서 그러한 데이터셋에 대한 분석은 하나의 도전이 되어 왔다. 그러한 희박한 데이터에 대한 분류를 위해 판별분석모형들이 최근에 개발되었다. 그러한 판별분석모형들 중 하나의 접근법은 그룹들을 잘 구분해주는 차원들을 찾기를 시도하는데, 그러한 차원들은 데이터의 변수의 개수보다 훨씬 적다. 그러한 모형에서 차원의 수는 예측과 자료의 시각화를 위해 중요한 역할을 하고 일반적으로 K-묶음 교차타당성 방법에 의해 결정된다. 하지만, 희박한 데이터의 경우 K-묶음 교차타당성 방법 적용시 각 묶음에 대한 관찰값의 개수가 매우 적을 수 있기 때문에 교차타당성에 의한 차원 수 결정은 신뢰성이 떨어질 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 그러한 희박판별분석모형에 의해 찾아진 차원들에서 각 그룹들의 평균 간의 표준화된 거리에 근거한 측도를 사용하여 최적의 차원 수를 결정하는 방법을 제안하고, 제안된 방법은 모의실험을 통해 검증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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