한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.270-278
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2000
A machine vision system using charge coupled device(CCD) camera for the weed detection in a radish farm was developed. Shape features were analyzed with the binary images obtained from color images of radish and weeds. Aspect, Elongation and PTB were selected as significant variables for discriminant models using the STEPDISC option. The selected variables were used in the DISCRIM procedure to compute a discriminant function for classifying images into one of the two classes. Using discriminant analysis, the successful recognition rate was 92% for radish and 98% for weeds. To recognize radish and weeds more effectively than the discriminant analysis, an artificial neural network(ANN) was used. The developed ANN model distinguished the radish from the weeds with 100%. The performance of ANNs was improved to prevent overfitting and to generalize well using a regularization method. The successful recognition rate in the farms was 93.3% for radish and 93.8% for weeds. As a whole, the machine vision system using CCD camera with the artificial neural network was useful to detect weeds in the radish farms.
본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권3호
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pp.22-26
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2018
The goal of this study was to find out whether early maladaptive schemas (EMS) can be differentiated between the gifted adolescents and delinquent adolescents. Two groups of adolescents were recruited as participants to be surveyed. 144 gifted adolescents were taken from a gifted science and math education center, and 115 delinquent adolescents who had committed crime were taken from 4 police stations in the area of Gyungnam province in Korea. The Korean version of the Schema Inventory for Children was used to measure the level of the early maladaptive schemas (EMS). Stepwise discriminant function analysis yielded a function containing 5 maladaptive schemas (failure, unrelenting standards, vulnerability to harm and illness, loneness/mistrust/abuse, and subjugation), classifying 75.29 accurately into either gifted adolescents or delinquent adolescents. These results suggested that the types of adolescents (gifted adolescents, and delinquent adolescents) can be predicted based on early maladaptive schemas. The findings are discussed from the perspective of Schema Therapy and school counseling.
본 연구는 영어 능력 수준을 구별할 수 있는 어휘적 정교화 특징이 무엇인지를 자동화된 어휘 분석 프로그램인 TAALES를 활용하여 탐색하였다. 300명의 한국 대학생이 쓴 총 600개의 에세이가 ICNALE 코퍼스에서 추출되었고 SPSS 프로그램의 판별 분석이 수행되었다. 판별 분석 결과 한국 대학생을 상. 중. 하의 세 개의 영어 능력 수준으로 유의미하게 구분하는 어휘 특성은 SUBTLEXUS 코퍼스의 내용어 빈도, 내용어의 어휘 습득 연령, 기능어의 어휘 결정 반응 평균 시간, 상위어 동사로 나타났다. 영어 능력 수준이 높은 상 수준 학생은 SUBTLEXUS 코퍼스에 빈번하게 나오는 어휘는 많이 사용하지 않았고, 어휘 습득 연령이 높고 어휘 결정 과업에서 평균 반응시간이 길게 나타난 정교화된 어휘와 구체적인 동사를 많이 사용한 특징이 있다.
In order for the corporation to get a good image from the customers it should consider several variables, but especially important are corproate ethics and customer satisfaction through quality improvement. Standard multivariate data analysis can be applied to find out the importance of customer satisfaction and corporate ethics as influence factors in the corporate competitive strategy. When applying this Methodology, multivariate normal distributions density function and the identical covariance between groups assumptions have to be satisfied. By using the evaluation result from a small number of specialists in an attempt to decide on the strategical factors that will create a better company image than its competitor, if it chooses to use statistical discriminant analysis method, it would be difficult to satisfy the two assumptions mentioned above. This thesis introduces discriminant analysis method that uses LP/GP effectively which is applicable to this particular situation.
This study suggests integrated neural network models for Interest rate forecasting using change-point detection, classifiers, and classification functions based on structural change. The proposed model is composed of three phases with tee-staged learning. The first phase is to detect successive and appropriate structural changes in interest rare dataset. The second phase is to forecast change-point group with classifiers (discriminant analysis, logistic regression, and backpropagation neural networks) and their. combined classification functions. The fecal phase is to forecast the interest rate with backpropagation neural networks. We propose some classification functions to overcome the problems of two-staged learning that cannot measure the performance of the first learning. Subsequently, we compare the structured models with a neural network model alone and, in addition, determine which of classifiers and classification functions can perform better. This article then examines the predictability of the proposed classification functions for interest rate forecasting using structural change.
현행(現行)의 형태학적수목분류법(形態學的樹木分類法)에 계획적특성(計劃的特性)을 이용(利用)한 소위(所謂) 판별분석법(判別分析法)에 의(依)할 독일(獨逸)가문비(Picea abies(L.) Karsten)와 종비나무(樅榧)(Picea koraiensis Nak.)와의 분류시험(分類試驗)을 실시(實施)하고 그 결과(結果)를 다음과 같이 요약(要約)한다. 1) 본(本) 시험(試驗)에서 얻은 판별식(判別式)과 판별영역(判別領域)은, Z(x)=Z($x_1,\;x_2$)=$0.000379x_1+0.004354x_2-0.311061$ 또는 Z(x)=Z($x_1,\;x_2$)=$0.000379(x_1-60.4428)+0.004354(x_2-66.1851)$, $$R_1=\{x{\mid}0.000379x_1+0.004354x_2-0.311061{\geq_-}0\}$$, $R_2$={$x{\mid}0.000379x_1+0.004354x_2-0.311061$ <0)} 또는 $$R_1=\{x{\mid}0.000379(x_1-60.4428)+0.004354(x_2-66.1851){\geq_-}0%\}$$, $R_2$={$x{\mid}0.000379(x_1-60.4428)+0.004354(x_2-66.1851)$ <0}. 2) 위의 판별영역(判別領域)에 의(依)한 오판율(誤判率)(오분류확율(誤分類確率))은, P($2{\mid}1$)=($P1{\mid}2$)=0.444로서, P($2{\mid}1$)와 P($P1{\mid}2$)의 동시오판율(同時誤判率)은 P=44.4%. 3) 본(本) 시험(試驗)에서 얻은 판별식(判別式)에 의(依)한 오판율(誤判率)은 상당(相當)히 높게 나타났지만 그의 정도(精度)보다는 오히려 판별(判別)에 대(對)한 신뢰도(信賴度)를 알 수 있다는데 보다 큰 의의(意義)가 있는 것으로 사료(思料)된다.
1. Objectives: This study is about a development of Sasang constitutional classification algorithm using facial information. 2. Methods: We analysed the datum of middle aged (20~48) women collected by multi-center researchers in 2007. And this study analysed the data of the measurement of the face by 3D-AFRA (3-Dimensional Automatic Face Recognition Apparatus) and the items of impression by SDQ. We used multiple comparison, exploratory discriminant analysis and clinical decision to select optimal 3D facial variables which will be input in discriminant analysis model. And we used univariate F values and stepwise discriminant function analysis to choose best impression variables. 3. Results and Conclusions: In this study, derived discriminant function's explanation power was 39% in female group. Diagnostic accuracy rate was 66.0% in female group. And in test sample, Sasang constitutional diagnostic accuracy rate was 56.9%. In this process we could help improve the objectification of Sasang constitution diagnosis.
PURPOSES : Low visibility caused by dark surroundings at nighttime affects the likelihood of accidents, and various efforts, such as installing road safety facilities, have been made to reduce accidents at night. Despite these efforts, the nighttime severity index (SI) in Korea was higher than the daytime SI during 2011-2014. This study determined the factors affecting daytime and nighttime accident severity through a discriminant analysis. METHODS : Discriminant analysis. RESULTS : First, drowsiness, lack of attention, and lighting facilities affected both daytime and nighttime accident severity. Accidents were found to be caused by a low ability to recognize the driving conditions and a low obstacle avoidance capability. Second, road conditions and speeding affected only the daytime accident severity. Third, failure to maintain a safe distance significantly affected daytime accident severity and nonsignificantly affected nighttime accident severity. The majority of such accidents were caused by rear-end collisions of vehicles driving in the same direction; given the low relative speed difference in such cases, the shock imparted by the accidents was minimal. CONCLUSIONS : Accidents caused by a failure to maintain a safe distance has lower severity than do accidents caused by other factors.
This study purported to acquire information necessary to improve the management of general hospitals. It tried to determine major indices which represent managerial performance of general hospitals and to identify the managerial characteristics of general hospitals which affect the major financial indices. Eighty-eight hospitals were chosen from 188 hospitals which were subject to standardization audit by the Korean Hospital Association. The results of a discriminant analysis are summarized as followings. First, when a single index was used to measure managerial performance of the sample hospitals, the ration of net profit to total capital was the best index and its discriminant power was 58.14%. The ratio of the number of boardmen((M. D.) and average daily medical cost were highly related to this index. Second, when two indices were used, income growth rte and the ration of net profit to total capital had the highest discriminant distinction ability. Their discriminant power was 61.9%. In this case, the ratio of the number of boardmen(M. D.) was significantly and highly related to the indices. Third, when all three indices-income growth rate, the ration of net profit to total capital and quick ratio - were used together, a discriminant function was statistically insignificant. Therefore, using all three indices was not useful in measuring managerial performance of the sample hospitals. In conclusion, using two indices-income growth rate and the ration of net profit to total capital-was better in measuring manegerial performance of general hospitals than using a single index. The independent variable which affected these indices was the ration of the number of boardmen. The discriminant function was : $D_{GI}=2.77+4.832\times(the ratio of the number of boardmen)$ *G=growth index(income growth rate) *I=profit index(the ration of net profit to total capital)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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