본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점 추출과 Mel frequency cepstral coefficient(MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다.
In this study, we propose an object identification method for bin-picking developed for industrial robots. We identify the grasp posture and the associated geometric parameters of grasp objects using the joint data of a robotic gripper. Prior to grasp identification, we analyze the grasping motion in a low-dimensional space using principle component analysis (PCA) to reduce the dimensions. We collected the joint data from a human hand to demonstrate the grasp-identification algorithm. For data acquisition of the human grasp data, we conducted additional research on the motion characteristics of a human hand. We explain the method for using the algorithm of grasp identification for bin-picking. Finally, we present a subject for future research using our proposed algorithm of grasp model and identification.
Bacterial blight, an important and potentially destructive bacterial disease in rice caused by Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo), has recently developed resistance to the available antibiotics. In this study, mass spectrometry (MS)-based metabolite profiling and multivariate analysis were employed to investigate the correlation between timedependent metabolite changes and antimicrobial activities against Xoo over the course of Phomopsis longicolla S1B4 fermentation. Metabolites were clearly differentiated based on fermentation time into phase 1 (days 4-8) and phase 2 (days 10-20) in the principal component analysis (PCA) plot. The multivariate statistical analysis showed that the metabolites contributing significantly for phases 1 and 2 were deacetylphomoxanthone B, monodeacetylphomoxanthone B, fusaristatin A, and dicerandrols A, B, and C as identified by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS), and dimethylglycine, isobutyric acid, pyruvic acid, ribofuranose, galactofuranose, fructose, arabinose, hexitol, myristic acid, and propylstearic acid were identified by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS)-based metabolite profiling. The most significantly different secondary metabolites, especially deacetylphomoxanthone B, monodeacetylphomoxanthone B, and dicerandrol A, B and C, were positively correlated with antibacterial activity against Xoo during fermentation.
본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 인공위성 MSS 데이타와 TM 데이타를 몇 가지의 선형변환된 데이타로 변형시킴으로 분류 정확도향상과 특정 대상물에서의 유효 변환데이타 조합을 알아내고자 하는 것이 주된 목적이라 하겠다. LANDSAT 데이타를 처리함에 있어서, 문제점 중의 하나가 자료의 방대함이며, 이 방대한 자료에 대하여 보다 효율적이고 경제적인 분석을 행하기 위한 방법이 선형변환이다. 이 방법은 여러가지 선형적 산술과 통계적 변환을 하여 다파장 데이타들을 변환시킴으로써, (1) 복잡한 데이타에 대해서는 단순함을 제공 (2) 중복 데이타에 대한 선택적 처리 및 불필요한 자료 제거 (3) 연구대상에 대한 강조등을 행한다. 본 연구에서는 Band Ratioing과 PCA를 수행하여 자료를 변환 분석하여 보았다. 분류 결과 Infrared/RED Ratio는 식물의 특성을 확장시켜 다른 분류 항목과 구별하여 분류하는 데 유용하였으며, 주성분 분석 결과 녹색식물역의 분류에 있어서 Band 1,27이 효과적이었다.
Wong, Man-Sing;Lee, Kwon-Ho;Kim, Young-Joon;Nichol, Janet Elizabeth;Li, Zhangqing;Emerson, Nick
대한원격탐사학회지
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제23권3호
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pp.161-169
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2007
A study was conducted in the Hong Kong with the aim of deriving an algorithm for the retrieval of suspended sediment (SS) and sea surface salinity (SSS) concentrations from Aqua/MODIS level 1B reflectance data with 250m and 500m spatial resolutions. 'In-situ' measurements of SS and SSS were also compared with coincident MODIS spectral reflectance measurements over the ocean surface. This is the first study of SSS modeling in Southeast Asia using earth observation satellite images. Three analysis techniques such as multiple regression, linear regression, and principal component analysis (PCA) were performed on the MODIS data and the 'in-situ' measurement datasets of the SS and SSS. Correlation coefficients by each analysis method shows that the best correlation results are multiple regression from the 500m spatial resolution MODIS images, $R^2$= 0.82 for SS and $R^2$ = 0.81 for SSS. The Root Mean Square Error (RMSE) between satellite and 'in-situ' data are 0.92mg/L for SS and 1.63psu for SSS, respectively. These suggest that 500m spatial resolution MODIS data are suitable for water quality modeling in the study area. Furthermore, the application of these models to MODIS images of the Hong Kong and Pearl River Delta (PRO) Region are able to accurately reproduce the spatial distribution map of the high turbidity with realistic SS concentrations.
일반적으로 해양개발을 위하여 사용되는 재킷식 해양 구조물은 염분, 조류, 파도, 바람 등 극심한 환경적 요인에 의해 육상 시설물에 비해 열악한 환경에 노출되어 있으나, 이러한 구조물의 구조적 안전성 및 성능 확보를 위한 모니터링 시스템의 적용사례는 그다지 많지 않다. 임피던스 기반의 구조물 건전성 모니터링은 구조물의 국부적인 손상을 모니터링하는 기술로서 최근 실 구조물에의 적용에 대한 연구가 국내외에서 활발하게 이루어지고 있으나, 온도, 하중 등의 환경적 요인에 의한 영향을 최소화하고 손상에 의한 특성만을 효과적으로 추출하는 기술은 미흡한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 재킷식 조류발전 지지구조물의 축소모형을 제작하여 온도와 정적 하중이 변하는 환경 하에서 임피던스 기반의 국부적 손상 모니터링에 관한 연구를 수행하였다. 환경에 의한 영향을 보상하기 위하여 기존의 손상지수에 대해 주성분 분석을 수행하였으며 환경 변화에 민감하게 반응하는 주성분을 선택하여 제거하였다. 이 후 손상지수를 모니터링한 결과, 제안된 주성분 분석 기반 접근법이 환경 영향 하에서의 장기 모니터링에 유효하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
특징 순위 방법은 데이터에 대한 정보와 관련된 특징을 구별하는데 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 혈소판으로부터 측정된 라만 스펙트럼에서 퇴행성 뇌신경질환과 혈관성 인지증의 분류에 특징 순위를 이용하는 방법을 제안하였다. 퇴행성 뇌신경 질환인 알츠하이머병(Alzheimer's disease)과 파킨슨병(Parkinson's disease) 그리고 혈관성 인지증(vascular dementia)을 유도한 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 스펙트럼은 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 노이즈를 제거하고 로컬 최저점에 선형 보간법(linear interpolation)으로 배경 잡음을 제거한다. 전처리 과정을 수행한 스펙트럼에서 분류정확도와 계산복잡도를 개선하기 위해 특징 순위 방법을 이용하여 주요 특징을 선택하였다. 선택된 특징들은 PCA(principal component analysis) 방법으로 변환하여 주성분의 수를 변화시키며 MAP(maximum a posteriori)으로 분류하고 전체 특징을 사용한 경우의 분류 결과와 비교하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 적용한 모든 실험에서 분류 시스템의 계산복잡도를 현저하게 감소시키고 분류정확도는 부분적으로 증가하였다. 특히 파킨슨병과 정상을 분류하는 실험에서 제안한 방법이 전체 특징을 사용한 경우보다 모든 주성분의 수에서 분류정확도가 높았으며 평균 1.7 %의 성능이 향상되었다. 이 결과에서 분류정확도와 계산복잡도의 개선을 고려하면 제안한 방법이 혈소판 라만 스펙트럼에서 퇴행성 뇌신경질환과 혈관성 인지증의 분류 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
PCBs의 오염정도 파악과 발생원 추정을 위해 다양한 발생원이 밀집한 시화 공단지역을 중심으로 8개의 토양시료를 채취 분석하였다. 토양 중 PCBs의 농도는 $2.43\sim274$ ng/g dry($0.116\sim60.5$ pg WHO-TEQ/g dry)의 범위로 검출되었고, 배가스 시료는 $48.6\sim2,872ng/m^3(0.00150\sim15.2ng\;WHO-TEQ/m^3)$의 범위로 조사되었으며, 이는 기존의 연구결과와 비교적 유사한 수준인 것으로 나타났다. 토양 중 PCBs의 동족체분포는 시료마다 다양한 패턴을 보였으나, 동족체 중 이성질체분포는 매우 유사한 경향을 나타내었다. 토양시료에 대한 발생원 추정을 위해 주성분분석을 수행한 결과 누적부하량이 95.7%인 주성분 1, 2를 추출할 수 있었다. 또한 Aroclors와 배출가스의 이성질체패턴 비교결과를 토대로 토양시료의 주성분분석 결과를 해석한 결과, 연소공정보다는 제품 PCBs에 의한 영향이 많은 것으로 추정되었고, 토양 중 PCBs의 많은 부분을 기존의 발생원인 제품 PCBs와 연소공정으로 설명할 수 있었다.
Conducting polymer 센서가 부착된 전자코를 이용하여 장마, 단마, 대화마의 향기 패턴을 분석하였고, 관능평가도 병행하여 3가지 마 품종의 관능적 특성을 비교하여 보았다. 관능평가 결과, 장마는 아삭아삭한 조직감과 단맛이 강했고, 대화마는 끈적거리고 느끼하지만 고소함과 조직감이 단단하였으며, 단마는 마고유의 향이 강하고 장마와 대화마 중간 정도의 조직감을 보여주었다. 마의 향기에 대한 전자코의 감응도(intensity)는 단마에서 가장 높았고 대화마에서 가장 낮은 값의 변화를 보여주었다. 32개 센서의 표준화된 감응도에 대해서 주성분 분석을 실시했을 때 품종들 사이의 품질특성값은 모두 2미만의 값을 나타내어 각 품종들 간에 향기패턴의 차이가 없는 것으로 나타났고 제 1주성분과 제2주성분의 고유값도 각각 33%, 16%로 매우 낮았다. 그러나 감응도 변화가 $1.216{\sim}1.561$로 상대적으로 높은 8개의 민감한 센서만를 선택하여 주성분분석한 결과 단마와 대화마 사이의 품질특성값은 2.057로 향기패턴의 차이가 있는 것으로 나타났으며, 제1주성분의 고유값도 85.95%로 매우 높았다.
BCI (Brain Computer Interface)는 인간의 뇌에서 측정된 EEG (Electroencephalogram)를 활용하여 의수와 같은 기기를 조종할 수 있는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 EEG와 힘과의 관계를 알아보고자 최대수축악력 (MVC)의 25%, 50%, 75%로 3개의 등급으로 나누어 EEG 변화를 측정하였다. 얻어진 EEG data를 FFT와 power spectrum analysis로 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$파로 나누어 각 파형의 파워 값을 구한 뒤, 구해진 EEG 파워 값을 PCA와 LDA를 사용하여 특징 추출 및 분류를 하였다. 실험 결과 25%의 악력을 가할 때 보다 75%의 악력 때 더 높은 EEG 파워의 증가를 확인하였고, 왼손과 오른손은 각각 52.03%와 77.7%의 분류율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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