• 센서학회지
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• 제17권6호
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• pp.406-413
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• 2008

We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing for each sensor's signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and expected easy implementation for real-time sensing system.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권12호
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• pp.119-125
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• 1999

This paper gives an overview of the various approaches to designing statistical pattern recognition scheme based on Bayes discrimination rule and the artificial neural networks for rotating machine condition classification. Concerning to Bayes discrimination rule, this paper contains the linear discrimination rule applied to classification into several multivariate normal distributions with common covariance matrices, the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also we discribes k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. Five features are extracted in time domain vibration signals. Employing these five features, statistical pattern classifier and neural networks have been established to detect defects on rotating machine. Four different cases of rotation machine were observed. The effects of k number and neural networks structures on monitoring performance have also been investigated. For the comparison of diagnosis performance of these two method, their recognition success rates are calculated form the test data. The result of experiment which classifies the rotating machine conditions using each method presents that the neural networks shows the highest recognition rate.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.360-366
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• 2008

퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제20권4호
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• pp.1309-1319
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• 1996

The research for the classification of the natural defects in welding zone is performd using the neuro-pattern recognition technology. The signal pattern recognition package including the user's defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection, The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian calssifier are compared and discussed. The neuro-pattern recognition technique is applied to the classificaiton of such natural defects as root crack, incomplete penetration, lack of fusion, slag inclusion, porosity, etc. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the natural welding defects.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.701-710
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• 2012

망막색소변성(RP: Retinitis Pigmentosa)이란 가장 흔한 유전성 망막질환이다. 정상적인 사회활동을 영위하던 사람들이 이 질병으로 시력이 손상되면서 좌절과 고통을 겪는다. 또한 국가적 차원에서 이들의 경제활동이 끊김에 따라 경제활동 인구 감소에 따른 손실 또한 크다고 하겠다. 이에 망막색소변성 질환에 대한 임상 예후 정보를 제공할 수 있는 연구기반이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 망막색소변성 데이터에 대한 패턴 분류를 통해 예후 예측이 가능함을 제안한다. 기존에는 주로 SPSS등을 활용한 통계 처리 결과가 데이터 분석에 적용되었다. 그러나 본 연구에서는 기계학습과 자동 패턴 분류를 실험하였다. SVM(Support Vector Machine)과 여러 다양한 패턴분류기들을 실험을 위해 사용하였다. 제안한 방법은 SVM 분류기에 의하여 RP 데이터가 자동적으로 분류된 결과를 바탕으로 예후 예측이 가능함을 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.141-146
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• 2005

Ensemble method has been known as one of the most powerful classification tools that can improve prediction accuracy. Ensemble method also has been understood as ‘perturb and combine’ strategy. Many studies have tried to develop ensemble methods by improving perturbation. In this paper, we propose two new ensemble methods that improve combining, based on the idea of pattern matching. In the experiment with simulation data and with real dataset, the proposed ensemble methods peformed better than bagging. The proposed ensemble methods give the most accurate prediction when the pruned tree was used as the base learner.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.357-364
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• 1997

유방암은 그 조기 발견이 암환자의 사망률을 줄이는 데 있어서 가장 중요한 요소임을 알려져 있다. 스크리닝 검사에 의해 발견되는 유방암의 20%정도를 차지하는 DCIS(ductal carcinoma in situ)의 경우 미세석회화만이 필름 상에서 볼 수 있는 유일한 소견이다. 따라서 미세석회화를 발견하고 그 형태와 분포의 분석을 통한 진단이 암의 조기 발견에 매우 중요하다. 이 검출과정을 자동화하려는 시도가 디지털 영상처리 기술의 관심이 되어 왔다. 본 연구에서는 상관계수를 특징(feature)으로 사용하여 성능을 향상시킨 통계적 패턴 분류법을 제안하였다. 결과적인 검출율은 통계적 문턱치 설정에 의한 이진호 방법과 비교하여 48%에서 83%로 향상되었다. 성능은 TP와 FP로 평가되었으며 클래스 구분시의 오차도 함께 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.792-798
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• 2007

본 논문에서는 학습기법을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하면서 규칙의 수를 줄일 수 있는 통계적 정보기반 계층적 퍼지-러프 분류방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 계층적 퍼지-러프 분류 시스템에서 각 계층의 입력부 퍼지집합의 분할 구간을 추출하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 통계적 정보로부터 추출된 분할 구간들과 연관된 퍼지 if-then 규칙의 수를 최소화하기 위해서 사용되었다. 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해 Fisher의 IRIS 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법의 분류 정확도와 규칙들의 수를 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존 방법들의 분류 성능과 유사함을 확인할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제4권1호
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• pp.37-44
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• 1983

This paper deals with the processing of statistical pattern classification of unifunctional EMG signal. The signal was detected from bicep and tricep of a simulated amputees instead of below the humerus amputees or paralyzed persons.

• 비파괴검사학회지
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• 제15권4호
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• pp.531-539
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• 1996

본 연구에서는 초음파 신호형상인식법을 이용하여 용접부의 인공 결함을 분류하기 위한 연구를 실시하였다. 이를 위해 신호처리 및 특징 변수를 추출할 때에 많은 사용자 정의 변수를 가지는 신호 형상 인식 패키지를 개발하였으며 디지탈 신호처리, 특징 변수 추출, 특징 변수의 선택, 분류기 선정 등의 과정을 일괄적으로 처리하였다. 특히, 선형 분류기, 경험적 Bayesian 분류기 등의 통계적 분류기와 신경회로망 분류기를 함께 사용하여 비교, 검토하였다. 이에 관한 적용 연구로 노치와 구멍으로 이루어진 인공 결함을 분류하였다. 그 결과 인공결함 분류에서 높은 인식률을 얻었으며, 특히 적절히 학습 시켰을 경우 신경회로망 분류기가 통계적 분류기에 비하여 인식률 면에서 유리하였다.