문맥 종속형 융합(CDF, Context Dependent Fusion)은 여러 분류기의 결과를 종합하여 성능을 향상시키는 융합 방법으로 주어진 문제의 문맥을 균일한 여러 문맥으로 나누고 각 문맥에서 문맥 종속적인 융합을 시도함으로써 기존 융합 방법에 비해 향상된 성능을 보여주었다. 하지만 CDF는 학습해야할 파라미터의 개수가 많아 학습 데이터가 적은 경우 잡음에 민감한 문제점이 있으며, 선형 알고리듬이라는 한계로 인해 문맥 추출 및 지역적 융합 과정에서 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 CDF의 문제점을 완화할 수 있는 방법으로 SVM(Support Vector Machine)과 커널 주성분 분석을 이용한 CDF-SVM을 제안하였다. 커널 주성분 분석은 입력 벡터에 비선형 변환을 가함으로써 타원형이 아닌 비정형의 클러스터 생성이 가능하도록 해주며, SVM은 융합과정에서 비선형 경계의 생성을 가능하게 해주어 CDF의 선형성 제약을 극복하도록 해준다. 또한 목적함수에 정규화 항을 추가함으로써 잡음 민감성을 줄이도록 하였다. 제안한 CDF-SVM은 기존 CDF 및 그 변형들에 비해 나은 성능을 보여주었으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
현재 고밀도 반도체제작 환경에서는 반작용적인 이온 식각 과정(reactive ion etching)에서의 생산성을 극대화하기 위해서 비정상적인 공정장비를 발견하는 것이 매우 중요하다. 생산과정에서 오류발견의 중요성을 설명하기 위해 Support Vector Machine (SVM)은 실시간으로 공정오류에 대한 판단을 위해 사용되었다. 반작용적인 이온 식각도구 데이터는 59개 변수들로 구성된 반도체 공정장비로부터 얻는다. 각각의 변수들은 초당 10개의 데이터로 구성되어있다. 식각 런의 11개의 파라미터에 대한 모델을 만들기 위해 baseline런으로부터 얻은 데이터로 SVM모델을 구성하고 정상 런데이터와 비정상 런데이터로 SVM모델을 검증한다. 통계적 공정제어에서 흔히 이용되는 관리한계를 도입하여 정상데이터가 내재하고 있는 램덤변화율이 반영된 SVM 모델 기반의 관리 한계를 수립하고, 그 관리 한계를 바탕으로 오류발견을 실행한다. SVM을 이용함으로써 RIE의 오류발견은 run to run 기반에 정상 런데이터는 0% 오류율이 증명되었다.
In this paper, we present a method for estimating of position and velocity of a moving target by using the range and the bearing measurements from multiple sensors of aiming unit. In many cases, conventional low cost gyro sensor and a portable laser range finder(LRF) degrade the accuracy of estimation. To enhance these problems, we propose two methods. The first is background image tracking and the other is principal component analysis (PCA). The background tracking is used to assist the low cost gyro censor. And the PCA is used to cope with the problems of a portable LRF. In this paper, we prove that our method is robust with respect to low-frequency, biased and noisy inputs. We also present a comparison between our method and the extended Kalman filter(EKF).
한반도의 낙엽성 참나무인 졸참나무(Quercus serrata)의 생태적 지위폭이 $CO_2$ 농도와 온도가 상승하였을 때 광, 수분 그리고 영양소 구배에서 어떻게 변화하는지 알아보고자 유리온실에서 대조구와 온난화처리구로 구분하여 재배한 후, 유식물의 20가지 형질을 측정하고 생태적 지위폭을 계산하였다. 그 결과, 생태적 지위폭은 광구배에서 대조구보다 온난화처리구가 넓어졌고, 수분과 영양소 구배에서는 대조구보다 온난화처리구가 좁아졌다. 이것은 지구온난화 진행 시 졸참나무는 광 환경에 대한 내성이 증가되고, 수분과 영양소 환경에 대한 내성이 감소될 것으로 예측할 수 있다. 주성분분석(PCA) 결과, 각 환경 구배에서 요인 1과 요인 2에 의해 대조구와 온난화처리구가 구분되었다. 생태학적 반응은 다양한 형질이 종합적으로 관여하며, 그 중에서 식물의 생산량을 나타내는 형질이 많은 부분 관여하는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 라만스펙트럼의 효과적인 판별을 위해 계층 트리 구조로 클래스를 그룹화 하는 방식을 제안하였다. 실험데이터로는 28종 화학물질의 라만 스펙트럼을 준비하였고 잡음제거, 정규화 등의 전처리 수행하였다. 다음으로 사전실험을 통해 서로 간에 분류오류를 발생시키는 물질들을 그룹화 하여 계층 구조의 클래스를 구성하였고, 각각의 상위, 하위 클래스에 PCA(principal component analysis) 특징추출과 MAP(maximum a posteriori probability) 방식의 분류실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 계층 구조의 클래스를 적용한 경우 평균 2.7개의 특징을 사용하여 분류가 100% 이루어짐을 확인할 수 있었다. 계층 구조를 적용하지 않는 기존의 방식에서 6개의 특징을 사용할 때 동일한 분류결과를 보였음을 감안해 보면, 제안한 방식이 전체 계산 복잡도의 측면에서 훨씬 뛰어남을 알 수 있다. 따라서 제안한 방식이 실제 응용에 보다 적합하다고 할 수 있다.
일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.
The carcass size performances and the meat quality of Gannan and Sibu yak were determined using M. supraspinatus (SU), M. longissimus thoracis (LT) and M.quadriceps femoris (QF). It is found that Sibu yak had significantly higher carcass weight (CW) than Gannan yak with difference of nearly 40 kg, as well as significantly higher eye muscle area (EMA), carcass thorax depth (CTD), round perimeter (RP), etc. The carcass performances of steer yak were significantly higher than heifer yak except meat thickness at round (MTR) (p<0.05). The results show that both yak breed and gender had significant effects on carcass performances. It could be seen that the variation of carcass size performances from breeds is as large as from gender (50.22% and 46.25% of total variation, respectively) through principal component analysis (PCA). Sibu yak had significantly higher L*, b*, WBSF, cooking loss and Fat content, while Gannan yak had significantly higher a*, press loss, protein content and moisture (p<0.05). Yak gender and muscle had insignificant effects on meat colour and water holding capacity (p>0.05). The variation of meat quality of yak from breed is up to 59.46% of total variation according to PCA. It is shown that the difference between breeds, for Gannan yak and Sibu yak, plays an important role in carcass size performance and meat quality.
본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.
Semiconductor thick film gas sensors based on tin oxide are fabricated and their gas response characteristics are examined for four simulant gases of chemical warfare agent (CWA)s. The sensing materials are prepared in three different sets. 1) The Pt or Pd $(1,\;2,\;3\;wt.\%)$ as catalyst is impregnated in the base material of $SnO_2$ by impregnation method.2) $Al_2O_3\;(0,\;4,\;12,\;20\;wt.\%),\;In_2O_3\;(1,\;2,\;3\;wt.\%),\;WO_3\;(1,\;2,\;3\;wt.\%),\;TiO_2\;(3,\;5,\;10\;wt.\%)$ or $SiO_2\;(3,\;5,\;10\;wt.\%)$ is added to $SnO_2$ by physical ball milling process. 3) ZnO $(1,\;2,\;3,\;4,\;5\;wt.\%)$ or $ZrO_2\;(1,\;3,\;5\;wt.\%)$ is added to $SnO_2$ by co-precipitation method. Surface morphology, particle size, and specific surface area of fabricated sensing films are performed by the SEM, XRD and BET respectively. Response characteristics are examined for simulant gases with temperature in the range 200 to $400^{\circ}C$, with different gas concentrations. These sensors have high sensitivities more than $50\%$ at 500ppb concentration for test gases and also have shown good repetition tests. Four sensing materials are selected with good sensitivity and stability and are fabricated as a sensor array A sensor array Identities among the four simulant gases through the principal component analysis (PCA). High sensitivity is acquired by using the semiconductor thick film gas sensors and four CWA gases are classified by using a sensor array through PCA.
현재 반도체 제조 공정에서 집적회로의 소자 크기가 점점 작아짐에 따라 플라즈마 식각 공정에서의 식각 종료점 검출이 더 어려워지고 있다. 식각 종료점 검출은 위해서는 반도체 장비에 다양한 종류의 센서를 설치하고 이 센서를 통해 데이터를 얻고 분석해야 한다. 기존의 식각 종료점 검출 방식은 주로 By-product의 OES 데이터를 분석하여 진행되었는데 본 연구에서는 By-product 와 Etchant gas 의 OES 데이터를 함께 분석하여 식각 종료점 검출 결과에 신뢰성을 더 높이고자 하였다. 또한, 데이터 분석을 위해 OES-SNR, PCA, Polynomial Regression, eHMM 등의 기법들을 사용하여 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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