• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권4호
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• pp.293-299
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• 2004

This paper is about the extraction of basis function for ECG signal processing. In the first step, it is assumed that ECG signal consists of linearly mixed independent source signals. 12 channel ECG signals, which were sampled at 600sps, were used and the basis function, which can separate and detect source signals - QRS complex, P and T waves, - was found by applying the fast fixed point algorithm, which is one of learning algorithms in independent component analysis(ICA). The possibilities of significant point detection and classification of normal and abnormal ECG, using the basis function, were suggested. Finally, the proposed method showed that it could overcome the difficulty in separating specific frequency in ECG signal processing by wavelet transform. And, it was found that independent component analysis(ICA) could be applied to ECG signal processing for detection of significant points and classification of abnormal beats.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.1-6
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• 2006

단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.26-29
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• 2002

Radial Basis Function (RBF) networks is known as efficient method in classification problems and function approximation. The basis function of RBF networks is usual adopted normal distribution like the Gaussian function. The output of the Gaussian function has the maximum at the center and decrease as increase the distance from the center. For learning of neural network, the method treating the limited area of input space is sometimes more useful than the method treating the whole of input space. The q-normal distribution is the set of probability density function include the Gaussian function. In this paper, we introduce the RBF networks with the basis function of q-normal distribution and actually approximate a function using the RBF networks.

• 한방재활의학과학회지
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• 제24권4호
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• pp.61-70
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• 2014

Objectives The purpose of this study was to investigate the characteristics in obesity classification group of college students having health checkup by analyzing their BMI and blood test and determine the association between factors contributing to obesity and obesity according to BMI. Methods A group of 2992 test subjects took their medical examination and their body composition, height, weight, blood pressure were measured and blood test was done. With these results we diagnosed obesity, and analysed relationship between obesity and cholesterol, triglyceride, LDL (low density lipoprotein)-cholesterol, HDL (high density lipoprotein)-cholesterol, liver function, renal function and blood pressure. Results 1. Overweight individuals showed high total cholesterol, LDL-cholesterol, triglyceride, GOT (glutamic oxalacetic transaminase), GPT (glutamic pyruvate transaminase), Urea-nitrogen, Creatinine and low HDL-cholesterol. 2. BMI showed a significant association with other factors. BMI has a negative correlation with sex and HDL-cholesterol. BMI had positive correlations with other factors. 3. There was no relation between BMI and sex. Those six factors, liver function, cholesterol, blood pressure, kidney function, neutral fat, and blood sugar were related to BMI. Conclusions There was a significant relation between college students' BMI and their liver function, cholesterol, blood pressure, kidney function, neutral fat, and blood sugar. The diseases related to liver function, cholesterol, blood pressure, kidney function, neutral fat, and blood sugar were clearly associated with obesity.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.71-81
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• 1995

본 논문에서는 수중에서 발생되는 전이 신호의 자동 식별을 위하여 특징벡타를 추출하는 기법과 식별 알고리즘에 대하여 논한다. 특징벡타 추출기법으로 적은 계수로도 우수한 성능을 보이는 wavelet 변환을 사용한 방법을 제안하고 기종의 고전적인 방법들과 비교한다. 자동식별을 위해서는 MLP (Multilayer Perceptron), RBF (radial Basis Function), MLP-클래스 등 세 종류의 신경회로망을 사용하고, 성능 및 신뢰성을 높이기 위해서 두가지 특징벡타 및 세 식별기를 결합하는 방법을 사용한다. Traco의 표준 천이 데이터 집합 (standard transient data set) I과 모의 실험 데이터를 사용하여, 주어진 천이신호가 배경잡음에 비하여 충분히 에너지가 크고, 유한개의 소음원이 존재하며, 동시에 둘 이상의 소음원이 존재하지 않는다는 가정하에서 제안된 특징벡타 추출기법과 식별 알고리즘의 우수성을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1115-1127
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• 2010

TFT-LCD 생산 과정에서 발생하는 결함을 정확하게 분류하여 결함 유형에 따라 폐기, 사용가능 등의 의사결정을 적절하게 내리는 것은 수율 증가 및 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상에 대하여 명암도 분포(intensity distribution) 및 결함 영상의 형태 특징(shape feature)을 분석하여 효과적으로 필름 결함 유형을 분류하는 기법을 제시한다. 본 연구에서는 먼저 필름 결함 영상을 결함 영역과 결함이 아닌 배경 영역으로 이진화하고, 결함 영역에서 결함의 선형성(linearity), 명암도 분포를 고려한 형태 특징 등의 여러 가지 특징을 분석하여 기준 영상(referential image) 데이터베이스를 구축하였으며, 분류하고자 하는 결함 영상과 데이터베이스에 저장된 기준 영상과의 매칭 비용 함수(matching cost function)를 정의하여 적절히 매칭시킴으로써 결함의 유형을 결정하였다. 제시한 기법의 성능을 검증하기 위하여 실제 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상들을 대상으로 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 생산 라인에서 이용할 수 있을 정도의 상당한 수준의 분류 정확도를 달성하였음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.705-711
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• 2013

심전도 신호의 QRS 영역은 심장의 질환을 판단하는 중요한 자료로 쓰이는데, 여러 종류의 잡음으로 인해 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 시스템에서는 신호의 실시간 처리가 필요하다. 그리고 생체신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 최소한의 연산량으로 QRS를 검출하고 환자의 특성에 맞게 부정맥을 분류할 수 있는 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 형태연산을 통한 효율적인 QRS 검출과 개인별 정상신호 분류를 위해 해쉬 함수를 적용하여 프로파일링 하였으며, 검출된 QRS 폭과 RR 간격을 이용하여 심실조기수축(PVC)을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 기존 방법과 부정맥 분류 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.77%, 정상 신호 분류에 대한 에러율은 0.65%, PVC는 각각 93.29%로 기존 방법에 비해 약 5% 우수하게 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3383-3397
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• 2023

Scene graphs serve as semantic abstractions of images and play a crucial role in enhancing visual comprehension and reasoning. However, the performance of Scene Graph Generation is often compromised when working with biased data in real-world situations. While many existing systems focus on a single stage of learning for both feature extraction and classification, some employ Class-Balancing strategies, such as Re-weighting, Data Resampling, and Transfer Learning from head to tail. In this paper, we propose a novel approach that decouples the feature extraction and classification phases of the scene graph generation process. For feature extraction, we leverage a transformer-based architecture and design an adaptive calibration function specifically for predicate classification. This function enables us to dynamically adjust the classification scores for each predicate category. Additionally, we introduce a Distribution Alignment technique that effectively balances the class distribution after the feature extraction phase reaches a stable state, thereby facilitating the retraining of the classification head. Importantly, our Distribution Alignment strategy is model-independent and does not require additional supervision, making it applicable to a wide range of SGG models. Using the scene graph diagnostic toolkit on Visual Genome and several popular models, we achieved significant improvements over the previous state-of-the-art methods with our model. Compared to the TDE model, our model improved mR@100 by 70.5% for PredCls, by 84.0% for SGCls, and by 97.6% for SGDet tasks.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.842-845
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• 2004

The aim of this study is to compare the classification results for choosing the fuzzy membership function within fuzzy rules. There are various methods of extracting rules from training data in the process of fuzzy rules generation. Pattern distribution characteristics are considered to produce fuzzy rules. The accuracy of classification results are depended on not only considering the characteristics of fuzzy subspaces but also choosing the fuzzy membership functions. This paper shows how to produce various type of fuzzy rules from the partitioning the pattern spaces and results of land cover classification in satellite remote sensing images by adopting various fuzzy membership functions. The experiments of this study is applied to Landsat TM image and the results of classification are compared by fuzzy membership functions.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.428-431
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• 1990

This paper describes a pattern classification algorithm of QRS-complexes using significant point detection for extracting features of signals. Significant point extraction was processed by zero-crossing method, and decision function based on relational spectrum was used for pattern classification of the QRS-complexes. The hierarchical AND/OR graph was obtained by decomposing the signal, and by use of this graph, QRS's patterns were classified. By using the proposed algorithm, the accuracy of pattern classification and the processing speed were improved.