• 한국작물학회지
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• 제53권3호
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• pp.314-319
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• 2008

Near infrared (NIR) spectroscopy was used to classify normal and artificially aged nonviable corn (Zea mays L., cv. 'Suwon19') seeds. The spectra at 1100-2500nm were scanned with normal and artificially aged single seeds and analyzed by principle component analysis (PCA). To discriminate normal seeds from artificially aged seeds, a calibration modeling set was developed with a discriminant partial least square 2 (PLS 2) method. The calibration model derived from PLS 2 resulted in 100% classification accuracy of normal and artificially aged (aged) seeds from the raw, the 1st and 2nd derivative spectra. The prediction accuracy of the unknown normal seeds was 88, 100 and 97% from the raw, the $1^{st}$ and $2^{nd}$ derivative spectra, and that of the unknown aged seeds was 100% from all the raw, the $1^{st}$ and $2^{nd}$ derivative spectra, respectively. The results showed a possibility to separate corn seeds into viable and non-viable using NIR spectroscopy.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권4호
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• pp.435-452
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• 2010

This paper proposes a novel reversible data hiding scheme based on a Vector Quantization (VQ) codebook. The proposed scheme uses the principle component analysis (PCA) algorithm to sort the codebook and to find two similar codewords of an image block. According to the secret to be embedded and the difference between those two similar codewords, the original image block is transformed into a difference number table. Finally, this table is compressed by entropy coding and sent to the receiver. The experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve greater hiding capacity, about five bits per index, with an acceptable bit rate. At the receiver end, after the compressed code has been decoded, the image can be recovered to a VQ compressed image.

• 약학회지
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• 제48권3호
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• pp.171-176
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• 2004

This study was described for measuring clinically relevant levels of glucose in undiluted plasma and whole blood by near-infrared (NIR) spectroscopy. Result from an initial measurement of major blood components powder was over-lapped the absorption bands of glucose at 1500-1600 nm. However, the NIR data of blood components were clearly separated by principle component analysis (PCA) space. By the use of partial least squares (PLS) regression, glucose concentrations in undiluted plasma and whole blood could be determined with standard errors of prediction (SEP) of 15 mg/dl and 76 mg/dl, respectively. Although these blood components possessed strong absorption bands that overlapped with the absorption bands of glucose, successful calibration models could be carried out.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.546-549
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• 2020

본 논문에서는 최신 비디오 코딩 기술에서 잔차(Residual)신호 변환을 효율적으로 수행하기 위한 부동기저(Basis)를 사용하는 방법을 제안한다. 기존의 DCT-II 나 DST-VII 과 같은 고정 기저를 사용하는 방법은 대부분의 잔차신호들에 대해 효과적으로 비상관화(decorrelation)를 수행하지만 복잡한 잔차 신호일수록 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 이러한 압축 성능하락 문제를 줄이기 위하여 PCA(Principle Component Analysis) 방법 중 하나인 KLT(Karhunen-Loeve Transform)를 이용하여 부동(floating) 변환 기저를 유도하는 방법을 제안한다. 기존의 KLT 를 이용한 변환 커널 유도 방법들의 문제점인 부호화기 및 복호화기 계산 복잡도를 줄이기 위하여 KL 커널을 분해가능한(Separable) 2 개의 1 차원 커널로 유도하는 방법을 제안하고, 원본 잔차신호와 유사한 텍스처를 찾아 커널을 예측하는 과정을 간소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HEVC 에서 실험되었으며 정지영상 코딩 Main-Profile 에서 평균 1.4%가량의 BD-PSNR(Bjontegaard Delta-Peak Signal to Noise Ratio) 성능 향상을 보였으며 특히 스크린 컨텐츠 영상에서 최대 4.5%의 성능 향상을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.836-850
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• 2009

포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제42권4호
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• pp.401-408
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• 2015

멜론(Cucumis melo L.) 유전자원 83 품종에 대한 형질특성 및 유전적 다양성을 분석하였다. 형질은 유묘, 잎, 줄기, 화기, 과실, 종자에 대해 총 35개 세부특성을 조사하고, 다변량(MANOVA) 분석을 하였다. 주성분 분석(PCA, principal component analysis) 결과 과중, 과장, 과경, 자엽길이, 종자직경, 종자길이 등 8개의 주성분이 전체 변량의 76.3% 를 나타내었다. 평균연관법(Average linkage method)을 사용한 83개의 멜론의 군집분석(Cluster analysis) 결과 coefficient 0.7에서 5개의 cluster로 분류되었다. Cluster I은 과특성에 있어 가장 높은 측정치를, Cluster II는 당도, Cluster V는 과의 성숙기간이 긴 품종들로 주로 구성되었다. 유전자형 분석은 Cucurbit Genomics Initiative (ICuGI) database에 공시된 15개의 Expressed-sequence Tag-Simple Sequence Repeat (EST-SSR) 마커를 이용하였으며 비가중평균결합법(UPGMA)을 통해 품종간 유연관계를 분석하고 6개의 군으로 분류하였다. 형태적 군집분석 결과와 유전적 군집분석 결과의 상관관계를 조사한 결과 상관계수(r) 값이 -0.11으로 매우 낮게 나타났다.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1557-1563
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• 2016

According to recent studies, poor sitting posture of the spine has been shown to lead to a variety of spinal disorders. For this reason, it is important to measure the sitting posture. We proposed a strategy for classification of sitting posture using machine learning. We retrieved acceleration data from single tri-axial accelerometer attached on the back of the subject's neck in 5-types of sitting posture. 6 subjects without any spinal disorder were participated in this experiment. Acceleration data were transformed to the feature vectors of principle component analysis. Support vector machine (SVM) and K-means clustering were used to classify sitting posture with the transformed feature vectors. To evaluate performance, we calculated the correct rate for each classification strategy. Although the correct rate of SVM in sitting back arch was lower than that of K-means clustering by 2.0%, SVM's correct rate was higher by 1.3%, 5.2%, 16.6%, 7.1% in a normal posture, sitting front arch, sitting cross-legged, sitting leaning right, respectively. In conclusion, the overall correction rates were 94.5% and 88.84% in SVM and K-means clustering respectively, which means that SVM have more advantage than K-means method for classification of sitting posture.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제27권3호
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• pp.303-309
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• 2014

The increasing importance of meat quality has implications for animal breeding programs. Research has revealed much about the genetic background of pigs, and many studies have revealed the importance of various genetic factors. Since meat quality is a complex trait which is affected by many factors, consideration of the overall phenotype is very useful to study meat quality. For integrating the phenotypes, we used principle component analysis (PCA). The significant SNPs refer to results of the GRAMMAR method against PC1, PC2 and PC3 of 14 meat quality traits of 181 Duroc pigs. The Genome-wide association study (GWAS) found 26 potential SNPs affecting various meat quality traits. The loci identified are located in or near 23 genes. The SNPs associated with meat quality are in or near five genes (ANK1, BMP6, SHH, PIP4K2A, and FOXN2) and have been reported previously. Twenty-five of the significant SNPs also located in meat quality-related QTL regions, these result supported the QTL effect indirectly. Each single gene typically affects multiple traits. Therefore, it is a useful approach to use integrated traits for the various traits at the same time. This innovative approach using integrated traits could be applied on other GWAS of complex-traits including meat-quality, and the results will contribute to improving meat-quality of pork.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1247-1259
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• 2005

본 연구는 웹카메라와 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간 다중 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 동영상을 이용한 얼굴 인식 시스템은 크게 얼굴 검출 단계와 얼굴 분류 단계로 나눌 수 있다. 첫째, 얼굴 검출 단계에서는 빠르고 강인한 객체 검출 성능을 가진 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출하였고, 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분을 수행하여 데이타의 크기기 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한 다음에 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진 분류를 수행하여 얼굴 후보 영역을 검증하였다. 둘째, 얼굴 분류 단계에는 주성분 분석과 멀티 SVM을 이용하여 각 얼굴들을 분류하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도에서도 높은 얼굴 검출율과 동영상에서 실시간 처리가 가능한 빠른 다중 얼굴 검출과 인식 성능을 보였다. 또한 팬-틸트 기능을 가진 웹카메라를 이용한 자동 추적형 얼굴 인식 시스템을 적용하여 얼굴 검출 성능을 향상시켰고, 얼굴 인식 시스템의 응용으로 무선 On/off 얼굴인식 도어락 시스템을 구현하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.3900-3914
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• 2012

본 연구에서는 미국발 금융위기의 근본 원인과 국내,외 금융시장에서 관심의 대상이 되고 있는 장외파생상품의 일종인 신용부도스왑(Credit Default Swap, CDS) 혹은 합성부채담보부채권에 대한 내용을 사전적으로 분석하였다. 2007년부터 문제화가 되기 시작한 미국발 금융위기의 근본 배경으로서, 2000년부터 2008년 초까지 약 5배나 급속히 상승한 국제유가 요인 등이 동 위기의 기조원인으로서 분석되었다. 기존의 국내기업 관련 CDS 스프레드 분석연구결과 등과 비교하여(예: Park & Kim, 2011), 본 연구에서는 일반성(commonality)과 견고성(robustness)의 제고를 위하여, 해당 실증적 방법론과 변수들(즉, 산업별 더미변수들 포함한 총 18가지의 설명변수들과 종속변수들(3가지))의 활용에서도, 더욱 포괄적이고 심층적인 분석을 수행하고자 하였다. 결과와 관련하여, 종속변수인 CDS 스프레드의 재무적 특성 혹은 결정요인으로서, 4가지 설명변수들 (무위험수익률, 이자율의 기간구조, 자산의 크기, 변동성)이 다중회귀모형을 통하여 각각의 통계적인 유의성(5% 신뢰수준)을 나타낸 반면, 추가적인 설명변수의 발견을 위하여 주성분분석을 사용한 결과, 5가지 변수들(체계적 위험(베타), 수익성, 매출액 성장성, 변동성, 장부상 부채비욜)이 CDS 스프레드에 대한 유의성을 보였다. 상기 결과들의 robustness 제고를 위하여, 사용된 총 18가지의 설명변수를 종합적으로 활용한 '단계적 회귀식(stepwise regression)'의 결과에서는 CDS스프레드의 대용치인 모든 종속변수에서, 다음의 4가지 설명변수들이 결정요인으로서 발견되었다: 무위험수익률, 이자율의 기간구조, 변동성, 체계적 위험(베타). 또한, 산업별 유의성 관련, 수출주도형 산업으로 분류되는 자동차산업과 철강산업은 종속변수와 음(-)의 상관관계를 나타낸 반면, 내수업종인 통신서비스업종은 양(+)의 유의성을 보였다.