• 한국자원식물학회지
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• 제27권1호
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• pp.89-94
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• 2014

양적 형질을 중심으로 다변량 분석법에 의해 매실 품종들 간의 유전적 거리를 추정하고 이에 기초한 클러스터 분석을 실시하여 품종을 분류하였다. Mahalanobis's distance (D)에 의하여 공시한 20개 품종을 5개 군으로 대별해 볼 수 있었는데, 제1군이 2품종, 제2군이 4품종, 제3군이 5품종, 제4군이 5품종, 제5군이 4품종으로 그룹을 형성하였다. 제1군과 제2군은 꽃잎 수와 암술 수가 많은 품종인 반면에 제3군과 제4군은 엽장과 엽폭은 높으나 꽃잎 수와 암술 수가 낮은 품종군이었다. 지리적 분포와 유전적 변이는 직접적인 관련이 없었다. 품종군 내, 품종 간의 $D^2$에 가장 크게 영향을 미친 형질은 암술 수와 엽장 및 엽폭이었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.1188-1193
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• 2013

In content based image retrieval (CBIR) system, the images are represented based upon its feature such as color, texture, shape, and spatial relationship etc. In this paper, we propose a MRI Image Retrieval using wavelet transform with mahalanobis distance measurement. Wavelet transformation can also be easily extended to 2-D (image) or 3-D (volume) data by successively applying 1-D transformation on different dimensions. The proposed algorithm has tested using wavelet transform and performance analysis have done with HH and $H^*$ elimination methods. The retrieval image is the relevance between a query image and any database image, the relevance similarity is ranked according to the closest similar measures computed by the mahalanobis distance measurement. An adaptive similarity synthesis approach based on a linear combination of individual feature level similarities are analyzed and presented in this paper. The feature weights are calculated by considering both the precision and recall rate of the top retrieved relevant images as predicted by our enhanced technique. Hence, to produce effective results the weights are dynamically updated for robust searching process. The experimental results show that the proposed algorithm is easily identifies target object and reduces the influence of background in the image and thus improves the performance of MRI image retrieval.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.1-6
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• 2017

사물 인터넷(IOT)을 기반으로 한 지하철 재난 조기경보 및 승객 대피를 위한 재난전조 시스템 개발 연구가 이미 선행연구를 통해 수행하였다. 본 논문에서는 역에 설치된 센서 데이터를 분석하여 재난을 신속 하게 감지하기 위한 후속 연구이다. 특히, 본 연구는 초기 시스템 구축 시 센서의 설치 위치에 따라 다를 수 있는 환경변화를 고려한 마할라노비스 거리를 기반으로 통계적 방법론을 개발하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권6호
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• pp.625-629
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• 2015

본 연구에서는 수냉식 발전기 고정자 권선의 건전성 예지 방법에 대해 연구하였다. 권선의 데이터를 흡습 데이터와 정상 데이터로 분류 하였으며 각각의 데이터 군을 다른 방법으로 예측 하였다. 흡습 데이터를 예측하기 위해 픽의 제 2 법칙(Fick's second law)를 이용하여 건전성 감소 모델링을 하였고 픽의 제 2법칙의 해를 이용하여 흡습 모델식을 만들었다. 정상 데이터는 데이터의 분포가 정규분포를 따른다는 가설을 세운 후 카이제곱 검정을 통해 이를 입증하였다. 예측된 흡습 데이터와 정상 데이터를 이용하여 건전성 인자인 방향성 마할라노비스 거리(Directional mahalanobis distance; DMD)의 예측값을 산출하였고 흡습 권선의 고장 예상시점을 계산했다.

• 한국작물학회지
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• 제30권4호
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• pp.375-380
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• 1985

수도 8개 단간계통을 무비, 소비, 보비, 다비의 시비구에 공시하여 수량구요소의 수량에 대한 경노계수와 D$^2$, PCA, Q상관에 의한 Dendrogram을 작성하여 시비량간 및 방법간을 비교한 결과는 다음과 같다. 1. 8개 계통의 형질평균치는 시비량에 따라 큰 차이를 보이지 않았으나 동일시비내 계통간에는 유의차가 있었다. 2. 형질간 유의성 있는 상관을 보인 경우는 많지 않았으며 시비량이 많은 구에서 유의한 상관을 보인 경우가 적었다. 3. 수량구성요소의 수량에 대한 직접효과는 수당입수가 가장 컸고 다음이 주당수수였으며 이들은 다비에서 더욱 커졌다. 수수의 입수를 통고 간접효과가 부로 컸으며 다비에서 더욱 더 컸다. 4. D$^2$, Q상관, PCA에 의한 유사도는 시비량 차이에 따라 큰 차이는 없었으며 3가지 방법간에서는 D$^2$와 Q상관은 완전 일치하였으며 PCA에 의하여서도 이들과 비슷하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.105.1-105
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• 2001

In this paper, a technique is described for classifying normal cases and abnormal cases in automatic spinal deformity detection by computer based on moire topographic images of human backs. Displacement is evaluated statistically between the middle line extracted from the entire moire image and the middle line obtained from a small rectangle area defined on the moire image. The middle line is calculated employing a developed potential symmetry analysis technique. The displacement is calculated in several regions and the mean and the standard deviation of the displacement values are chosen as two features. A linear discriminant function (LDF) is defined on the 2-D feature space based on the Mahalanobis distance and the features are classified into two categories, i.e., normal and ...

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권3호
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• pp.354-361
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• 2004

To improve fault isolation performance of the Bayes isolator, this paper proposes the Fuzzy-Bayes isolator, which uses the Fuzzy-Bayes classifier as a fault isolator. The Fuzzy-Bayes classifier is composed of the Bayes classifier and weighting factor, which is determined by fuzzy inference logic. The Mahalanobis distance derivative is mapped to the weighting factor by fuzzy inference logic. The Fuzzy-Bayes fault isolator is designed for the BLDC motor fault diagnosis system. Fault isolation performance is evaluated by the experiments. The research results indicate that the Fuzzy-Bayes fault isolator improves fault isolation performance and that it can reduce the transition region chattering that is occurred when the fault is injected. In the experiment, chattering is reduced by about half that of the Bayes classifier's.

• 한국작물학회지
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• 제35권2호
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• pp.126-131
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• 1990

양적 형질을 중심으로 다변량 해석법에 의해 율무품종들 간의 유전적 거리를 추정하고 이에 기초한 Cluster analysis를 실시하여 품종을 분류한 결과는 다음과 같다. 1. Mahalanobis's distance(D$^2$)에 의하여 공시한 62개 품종을 10개군으로 대별해 볼 수 있었는데 1개 품종만으로 군을 형성한 제V군을 제외하고는 모든 품종이 고른군을 형성하였다. 2. 제I군에 3품종(5%), 제II군에 18품종(29%), 제III군에 5품종(8%), 제IV군에 13품종(21%), 제V군에 1품종(2%), 제Ⅵ군에 5품종(8%), 제Ⅶ5군에 7품종(11%), 제Ⅷ군에 4품종(7%), 제Ⅸ군에 2품종(3%) 그리고 제Ⅹ군에 4품종(7%)이 소속되어 있으며 제II군과 IV군은 여타 형질면에 상당한 변이폭을 가진 반면 제Ⅷ-Ⅹ군은 단간종으로 초세나 수량형질면에서 변이폭이 좁고 다소 렬세인 경향이었다. 3. 지리적 분포와 유전적 변이는 직접관련이 없는 것으로 평가되었다. 4. 품종군내, 품종군간의 D$^2$에 가장 큰 영향을 미친 형질은 개화기, 성숙기, 초장, 등숙율, 립수이었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.568-571
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• 1997

Recently, the number of techniques for analyzing medical images has been increasing in computer vision, employing X-ray CT images, ultrasound images, MR images, moire topographic images, etc. Spinal deformity is a serious problem especially for teenagers and medical doctors inspect moire topographic images of their backs visually for the primary screening. If a subject is normal, the moire image is almost symmetric with respect to the middle line of the subject's back, otherwise it shows asymmetric shape. In this paper, an image analysis technique is described for discriminating suspicious cases from normal in human spinal deformity by recognizing asymmetric moire images of human backs. The principal axes which are sensitive to asymmetry of the moire image are extracted at two parts on a subject's back and their angles are evaluated with respect to the detected middle line of the back. The two angles compose a 2-D feature space and inspected cases are divided into two clusters in the space by a linear discriminant function based on the Mahalanobis distance. Given 120 cases, 60 normal and 60 abnormal, the leave-out method was applied for the recognition and 75% recognition rate was achieved.