• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2309-2314
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• 1997

본 연구는 보험 회사의 파산 예측을 위하여 신경회로망이 사용되는데 이를 최적화하기 위하여 유전자 알고리즘이 사용된다. 유전자 알고리즘은 최적의 네트워크 구조와 매개변수들을 제시해 준다. 유전자 알고리즘에 의해 설계된 신경회로망은 파산 예측을 함에 있어 discriminant analysis, logistic regression, ID3, CART 등과 비교되는데 가장 좋은 성능을 보여준다.

• 품질경영학회지
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• 제29권3호
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• pp.124-137
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• 2001

In general, it is very efficient and effective to use screening variables that are correlated with the performance variable in case that measuring the performance variable is impossible (destructive) or expensive. The general methodology for searching surrogate variables is regression analysis. This paper considers the inspection problem in CRT (Cathode Ray Tube) production line, in which the performance variable (dependent variable) is binary type and screening variables are continuous. The general regression with dummy variable, discriminant analysis and binary logistic regression are considered. The cost model is also formulated to determine economically inspection procedure with screening variables.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제5권2호
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• pp.7-17
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• 2001

음성인식 시스템이 있어서 현재 가장 널리 사용되고 있는 Hidden Markov Model(HMM)은 확률 모델을 기반한 것으로 데이터에 대한 통계처리를 학습과정으로 하고 있다. 한국어 연속 숫자음에 대한 음성인식은 고립 숫자음 인식과는 달리 충분한 학습데이터만으로는 만족할 만한 결과를 가져오지 못한다. 이 논문에서는 연속 숫자음 음성인식에 잇어서 비슷하게 발음되는 숫자음과 같은 숫자에 대해 다양하게 발음되는 숫자음에 대해 HMM의 한계를 제시하고 그 해결채으로 Discriminant 학습의 적용방법을 제시한다. 연속 숫자음의 인식 시스템을 구현하는 데 있어서 인식률 낮은 부분에 Discriminant 학습을 적용하여 인식률을 대폭 향상시킨 실험결과를 제시한다.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제9권6호
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• pp.409-415
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• 2017

PURPOSE. Accurate information is essential in dentistry. The image information of missing teeth is used in optically based medical equipment in prosthodontic treatment. To evaluate oral scanners, the standardized model was examined from cases of image recognition errors of linear discriminant analysis (LDA), and a model that combines the variables with reference to ISO 12836:2015 was designed. MATERIALS AND METHODS. The basic model was fabricated by applying 4 factors to the tooth profile (chamfer, groove, curve, and square) and the bottom surface. Photo-type and video-type scanners were used to analyze 3D images after image capture. The scans were performed several times according to the prescribed sequence to distinguish the model from the one that did not form, and the results confirmed it to be the best. RESULTS. In the case of the initial basic model, a 3D shape could not be obtained by scanning even if several shots were taken. Subsequently, the recognition rate of the image was improved with every variable factor, and the difference depends on the tooth profile and the pattern of the floor surface. CONCLUSION. Based on the recognition error of the LDA, the recognition rate decreases when the model has a similar pattern. Therefore, to obtain the accurate 3D data, the difference of each class needs to be provided when developing a standardized model.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1269-1278
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• 2014

교통문제 해결을 위해 건설된 자동차 전용도로인 도시고속도로는 신호에 의하여 단속되지 않는 연속 교통류가 주된 흐름인 관계로 주행차량들의 주행속도가 일반도로에 비해 높아 교통사고 발생 시 인명 피해의 정도가 매우 크다는 특징이 있으며, 특히 인명 피해의 정도가 큰 중상 교통사고는 전체 교통사고에 있어서 매우 중요한 위치를 점하고 있어 중상 교통사고 발생에 미치는 영향요인에 대한 분석은 중상 교통사고 감소대책 수립 시 가장 우선적으로 고려되어져야 할 것이다. 따라서 본 연구는 도시고속도로에서 발생한 중상 교통사고 발생에 있어 여러 인자들의 복합적 작용을 알아보기 위한 미시적 분석의 일환으로 영향요인의 영향정도를 판별할 수 있는 모델을 구축하였는바, 그 결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 판별모델에서는 전체 적중률들이 비교적 높게 나타났고, 상관비들을 고려해 볼 때 본 모델들이 유효하다고 판단되었으며, 제반 영향요인들의 특성 역시 명확하게 구분되었다. 둘째, 판별모델을 통하여 도시고속도로에서의 중상 교통사고 발생 영향요인별 문제점을 명확하게 도출할 수 있었다. 셋째, 판별모델을 통하여 도출된 문제점에 대한 개선대책도 명확하게 제시할 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제32권3호
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• pp.198-215
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• 2004

Technology competitiveness evaluates environmental and engineered technology and process at both the scientific and market levels. There are increasing concerns to measure the effects of the technology variables on the potential market feasibility levels. However, there are very little empirical analysis studies on that issue. This study investigates the impacts of technology variables on the levels of market feasibility based on 230 data obtained from Korea Technology Transfer Center. As various statistical analysis, the canonical discriminant model, logit discriminant model and classification model were used and their results were compared. This study results showed that major technology variables had very significant relations to discriminate high and low categories of market feasibility. Finally, this study will help building management strategies to level up the potential market performance and also help financial Institutions to decide funds needed for small-sized technology firms.

• 음성과학
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• 제11권4호
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• pp.43-52
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• 2004

Model parameters in HMM based speech recognition systems are normally estimated using Maximum Likelihood Estimation(MLE). The MLE method is based mainly on the principle of statistical data fitting in terms of increasing the HMM likelihood. The optimality of this training criterion is conditioned on the availability of infinite amount of training data and the correct choice of model. However, in practice, neither of these conditions is satisfied. In this paper, we propose a training algorithm, MCE(Minimum Classification Error), to improve the performance of a speech recognizer detecting mispronunciation of a foreign language. During the conventional MLE(Maximum Likelihood Estimation) training, the model parameters are adjusted to increase the likelihood of the word strings corresponding to the training utterances without taking account of the probability of other possible word strings. In contrast to MLE, the MCE training scheme takes account of possible competing word hypotheses and tries to reduce the probability of incorrect hypotheses. The discriminant training method using MCE shows better recognition results than the MLE method does.

• 전기학회논문지
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• 제63권4호
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• pp.534-540
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• 2014

In this paper, we propose a fuzzy combined Polynomial Neural Network(PNN) for pattern classification. The fuzzy combined PNN comes from the generic TSK fuzzy model with several linear polynomial as the consequent part and is the expanded version of the fuzzy model. The proposed pattern classifier has the polynomial neural networks as the consequent part, instead of the general linear polynomial. PNNs are implemented by stacking the simple polynomials dynamically. To implement one layer of PNNs, the various types of simple polynomials are used so that PNNs have flexibility and versatility. Although the structural complexity of the implemented PNNs is high, the PNNs become a high order-multi input polynomial finally. To estimate the coefficients of a polynomial neuron, The weighted linear discriminant analysis. The output of fuzzy rule system with PNNs as the consequent part is the linear combination of the output of several PNNs. To evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, we make some experiments with several machine learning data sets.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.261-274
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• 1997

기존에 제안되어온 판별분석 기법이 대상으로 하는 대부분의 자료는 각 개체가 어느 한 특정한 집단에 전적으로 소속되어 있는 것으로 국한되어 왔다. 그러나 오늘날 (0-1)의 이치논리가 퍼지(Fuzzy) 개념과 다치논리로 확장되는 현상은 어느 한 개체를 꼭 한개의 집단에만 국한시키는 관점 역시 변화를 요구하고 있다고 본다. 이에 본 논문에서는 한 개체가 어떤 소속확률을 갖고 여러개의 집단에 소속되어 있는 상황을 고려하여 이러한 개체들로 구성된 학습표본으로부터 판별분석 규칙을 개발하는 것을 목표로 하였다. 방법론으로는 개체들의 특성벡터와 소속상태의 관계를 역추정(calibration) 모형으로 표현하고 판별대상개체의 특성벡터가 주어졌을 때 소속상태를 추정하도록 하며 이때 추정은 베이지안 방법, Metropolis 알고리즘 등을 사용하였다. 또한 제안된 판별규칙의 평가를 위한 기준을 제안하고 두개의 자료를 기존의 다른 규칙들과 함께 분석하여 결과를 비교하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2002년도 학술대회지
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• pp.363-366
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• 2002

현행 건설신기술지정제도의 평가는 신규성, 진보성 및 현장적용성의 일률적인 평가기준이 적용되고 정량적 평가가 쉽지 않아, 객관성과 공정성확보에 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 건설신기술 지정제도의 실태 및 문제점을 파악하기 위해서 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 건설신기술의 기술분야별 특성을 반영할 수 있는 구체적인 평가 기준 및 평가방법의 정량화가 필요함을 알 수 있었다. 또한, 신기술 평가의 정량화 방안으로 판별함수식을 이용한 평가 모델을 제시하였다. 평가기관 전문가의 브레인스토밍을 통하여 평가항목변수를 선정하고, t-검정을 실시하여 모델구축의 최종변수를 선정하였으며, 판별분석을 실시하여 판별함수를 도출하였다.