This study aims to analyse the landscape ecological characteristics of 39 rural villages in Korea and classify them according to their characteristics. After producing a land-use map of rural villages, this study quantified the landscape ecological characteristics of the subject sites as 18 landscape indexes using Fragstats. By applying the landscape index as a variable, selecting 4 factor through principal component analysis and conducting a cluster analysis, it classified them into 3 groups. Rural villages of Korea have their unique types of land-use due to the influence of physical environment such as geography, climate and ecology as well as the social and cultural influence, and the characteristics of land-use can be analysed and classified using the landscape index, the quantified landscape ecological characteristics.
이 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일생체 인식 대신에 얼굴, 입술, 음성을 이용하는 다중생체 인식방법을 제안한다. 각 생체 특징은 다음과 같은 방법으로 찾는다. 얼굴 특징은 웨이블렛 다중분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 음성은 멜 주파수에 의한 MFCC를 사용하였으며, 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인하였다.
For information processing tasks, it is an important cognitive skill to manipulate and store information, which is known as information intake. One of the tasks which greatly involve this skill would be a spreadsheet calculation task. In this study, a spreadsheet calculation task is analyzed by the cognitive task analysis based on the cognitive factors having been usef for a model of human information processing. By the results of the cognitive task analysis, the spreadsheet calculation tasks to be used in the experiments are designed and the testbattery of cognitive abilities assessment (CCAB ; complex cognitive asssessment battery) are selected. Then, the features of cognitive demands and a human performance model of the spreadsheet calculation task are suggested by means of correlation analysis, principal component factor analysis, and regression analysis of the results of the experiments on task performances and the assessment of cognitive abilities. Also, the application of the results of the study to job placement and further research issues are described.
Kazerouni, Iman Abaspur;Zadeh, Hossein Ghayoumi;Haddadnia, Javad
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권24호
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pp.10573-10576
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2015
Background: Accuracy in feature extraction is an important factor in image classification and retrieval. In this paper, a breast tissue density classification and image retrieval model is introduced for breast cancer detection based on thermographic images. The new method of thermographic image analysis for automated detection of high tumor risk areas, based on two-directional two-dimensional principal component analysis technique for feature extraction, and a support vector machine for thermographic image retrieval was tested on 400 images. The sensitivity and specificity of the model are 100% and 98%, respectively.
본 연구는 가전제품의 정보음을 평가할 수 있는 어휘 척도의 개발을 목적으로 행해졌다. 21명의 주부를 대상으로 8개의 주파수혼 정보음을 제시하여 각 정보음에 대해 30개의 형용사 쌍 체크리스트를 이용하여 5점 척도로 평가하게 하였다. 요인분석은 SPSS S/W를 이용하였고 요인추출 방법은 주성분법(principal component method)으로 하였으며 요인추출 갯수는 scree test와 최종요인구조의 심리적 해석에 기초하여 4개로 결정하였으며 해석의 용이성을 위하여 직교회전방법을 적용하였다. 가전제품의 경고음그룹 4개와 종료음그룹 4개로 구성된 주파수혼합 정보음의 적합성평가에 사용된 30개 형용사 쌍의 요인분석 결과, 4가지 요인구조로 가장 잘 설명할 수 있었으며, 첫 번째 요인은 긴박성 요인, 두 번째 요인은 명료성 요인, 세 번째 요인은 역능 요인, 네 번째 요인은 평가 요인으로 나타났다.
Kim, Sangki;Park, Seungjin;Lee, Jaesung;Lee, Dongsoo
한국정보과학회:학술대회논문집
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한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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pp.301-303
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2002
Subspace analysis is a popular method for multivariate data analysis and is closely related to factor analysis and principal component analysis (PCA). In the context of image processing (especially positron emission tomography), all data points are nonnegative and it is expected that both basis images and factors are nonnegative in order to obtain reasonable result. In this paper We present a sequential EM algorithm for rectified subspace analysis (subspace in nonnegativity constraint) and apply it to dynamic PET image analysis. Experimental results show that our proposed method is useful in dynamic PET image analysis.
The purpose of this study is to provide total information for elderly women\`s clothing construction by classifying and analyzing the characteristics of their lower body types. Three hundred three subjects, between the ages of 60 and 82, were chosen. The data were collected from 37 anthropometric measurements of each subject and analyzed by the multivariate method. Through the factor analysis of principal component model, eight factors were extracted from anthropometric measurements. The most important factors were obesity, vertical size, and shape of below waistline to hip. The subjects were classified into 5 types according to cluster analysis by Ward\`s minimum variance method. The dominent types were type 1, 2. The chracteristics of type 1 are average height and sized tyoes, a greater difference between hip and waist. The charateristics of type 2 are shorter height and comparatively fat types, fatness of the waist and abdomen.
The objectives of the study were two folds. The first objective was to determine the dimensions of the evaluative criteria of various clothing items (underwear, pajamas, jeans, blouse, two-piece, coat). The second objective was to compare the importance of the dimensions according to the clothing items and the socioeconomic status of the subjects. The questionnaires were administered to college female students living in Seoul. Principal component factor analysis with varimax rotation and ANOVA were used for the analysis. The results were as follows; 1) The evaluative criteria dimensions were found to be different according to clothing items. (1) In underwear, pajamas, jeans, evaluative criteria were classified into Aesthetic dimension, economic dimension and Functional dimension. (2) In blouse, two-piece, coat, evaluative criteria were classified into Aesthetic dimension and practical dimension. 2) there were partially significant differences in placing importance on each evaluative criteria dimension between socio-economic groups. (1) In jeans, there was a significant difference in placing importance on Aesthetic dimension between socioeconomic status groups. (2) In blouse and two-piece there was a significant difference in placing importance on Practical dimension between socioeconomic status groups.
본 논문에서 화자공간모델 evolution에 기반한 continuous density hidden Markov model (CDHMM)의 online 적응에 대한 새로운 기법을 제안한다. 학습화자의 a priori knowledge을 나타내는 화자공간모델은 factor analysis (FA) 또는 probabilistic principal component analysis (PPCA)와 같은 은닉변수모델(latent variable model)에 의해 효과적으로 나타내어진다. 은닉 변수모델은 화자공간모델뿐아니라 CDHMM 파라메터의 ajoint prior분포를 표시함으로, maximum a posteriori(MAP)적응기법에 직접 적용되어진다. 화자공간모델의 hyperparameters와 CDHMM파라메터를 동시에 순차적으로 적응하기 위해 quasi-Bayes (QB)추정 기술에 기반한 online 적응기법을 제안한다. 연속숫자음 인식과 관련된 화자적응 실험을 통해 제안된 기법은 적은 적응데이터에서 좋은 성능을 나타내며, 데이터가 증가함에 따라 성능이 지속적으로 증가함을 보여준다.
Asthma is one of the most common chronic disease of childhood. Although an improved understanding of the pathophysiology of asthma has had a positive impact on the treatment and management of the disease, there has been a gradual but significant increase in asthma mortality. Also, mother's caring type is the essential factor in management of the child with asthma. The purpose of this study is to identify and understand the caring patterns of mathers of children with Athma by Q methodology. As a research method, 35 Q-statements were collected through individual interviews and review of related literatures. 37 subjects were interviewed and the data were analyzed by the PC QUANL program with principal component analysis. The were 3 different caring types classified as follows : Type I was the therapeutic compliance obeying type, compliancing medication and preventing cold etc. Type II was the physical strengthening type, taking Chinese medicine and folk remedy etc. Type III was the environment control type, managing house and environment clearly and ventilating room air etc. Therefore, it needs considering above each type in nursing care of the family and children with asthma.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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