• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제33권2호
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• pp.65-71
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• 2012

In this paper, the Gaussian Mixture Model(GMM) which is very robust modeling for pattern classification is proposed to classify wrist motions using surface electromyograms(EMG). EMG is widely used to recognize wrist motions such as up, down, left, right, rest, and is obtained from two electrodes placed on the flexor carpi ulnaris and extensor carpi ulnaris of 15 subjects under no strain condition during wrist motions. Also, EMG-based feature is derived from extracted EMG signals in time domain for fast processing. The estimated features based in difference absolute mean value(DAMV) are used for motion classification through GMM. The performance of our approach is evaluated by recognition rates and it is found that the proposed GMM-based method yields better results than conventional schemes including k-Nearest Neighbor(k-NN), Quadratic Discriminant Analysis(QDA) and Linear Discriminant Analysis(LDA).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1395-1405
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• 2017

In this paper, we analyses heart beat data to identify subjects stress state (binary) using heart rate variability (HRV) features extracted from heart beat data of the subjects and implement supervised machine learning techniques to create the mental stress classifier. There are four steps need to be done: data acquisition, data processing (HRV analysis), features selection, and machine learning, before doing performance measurement. There are 56 features generated from the HRV Analysis module with several of them are selected (using own algorithm) after computing the Pearson Correlation Matrix (p-values). The results of the list of selected features compared with all features data are compared by its model error after training using several machine learning techniques: support vector machine, decision tree, and discriminant analysis. SVM model and decision tree model with using selected features shows close results compared to using all recording by only 1% difference. Meanwhile, the discriminant analysis differs about 5%. All the machine learning method used in this works have 90% maximum average accuracy.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.99-107
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• 2009

본 논문에서는 자동차 번호판 숫자의 특징을 추출하기 위해 강화된 독립성분분석(independent component analysis)의 혼합모델을 제안한다 독립성분분석은 고차 통계적 특성만을 이용하기 때문에 고차 통계적 특성과 숫자 종류별 상관관계에 대한 특성을 고려하지 못한다. 이러한 독립성분분석의 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 주성분분석(principle component analysis)과 선형판별분석(linear discriminant analysis)을 조합한 혼합 모델 형태의 독립성분분석을 제안한다. 실험 결과, 제안된 혼합 모델은 독립성분분석이나 다른 혼합 모델들보다 특징 추출과 인식에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한간호학회지
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• 제46권1호
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• pp.69-78
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• 2016

Purpose: The purpose of this study was to develop a wellness index for workers (WIW) and examine the validity and reliability of the WIW for assessing workers' wellness. Methods: The developmental process for the instrument included construction of a conceptual framework based on a wellness model, generation of initial items, verification of content validity, preliminary study, extraction of final items, and psychometric testing. Content validity was verified by 4 experts from occupational health nursing and wellness disciplines. The construct validity, convergent validity and discriminant validity were examined with confirmatory factor analysis. The reliability was examined with Cronbach's alpha. The participants were 494 workers from two workplaces. Results: Eighteen items were selected for the final scale, and the results of the confirmatory factor analysis supported a five-factor model of wellness with acceptable model fit, and factors named as physical emotional social intellectual occupational wellness. The convergent and discriminant validity were also supported. The Cronbach's alpha coefficient was .91. Conclusion: The results indicate that the WIW is a valid and reliable instrument to comprehensively assess workers' wellness, and to provide basic directions for developing workplace wellness program.

• 사상체질의학회지
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• 제23권2호
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• pp.194-207
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• 2011

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.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.227-231
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• 2024

이 연구는 한국인의 정치적 성향을 판별하는데 복지에 대한 태도가 유의한 기여를 하는지 여부를 실증적으로 분석하고자 한다. 분석자료는 2022년도 수집된 한국복지패널 17년차 자료이다. 종속변수는 진보와 보수로 구분된 응답자의 정치적 성향이며 핵심 종속변수는 복지태도의 두 가지 측면, 보편주의 vs 선별주의에 대한 태도와 복지를 위한 증세에 대한 태도이다. 기존 연구들에서 정치적 성향에 영향을 미치는 것으로 알려진 성별, 연령, 정치에 대한 관심, 경제활동 상태, 교육수준 등이 통제변수로 활용되었다. 판별분석을 통해 종속변수 범주의 구분에 유의하게 하는 독립변수 확인, 확인된 독립변수를 활용하여 판별함수 구축, 판별 능력 측면에서 개별 독립변수들의 상대적 중요도 파악, 판별함수의 판별력 평가 및 새로운 판별 대상에 대한 범주 예측 등을 수행하였다. 분석결과, 판별함수에 의한 집단 간 판별점수는 유의한 것으로 나타났으며 '성별'과 '임시직 여부'를 제외한 모든 변수들이 유의한 판별효과를 보이는 것으로 나타났다. 종속변수의 판별에 미치는 효과의 크기는 '응답자 연령', '복지태도_증세', '복지태도_보편 vs 선별', '정치에 대한 관심', '교육수준' 순으로 나타났다. '진보' 집단의 79.8%, '보수' 집단의 81.2%가 정확히 분류된 것으로 나타났으며, 분류 적중률은 80.2%로 나타났다.

• 말소리와 음성과학
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• 제3권1호
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• pp.145-151
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• 2011

In view of the hypothesis that the effects of Parkinson's disease on voice production can be detected before pharmacological intervention, the prosodic features of patients with idiopathic Parkinson's disease (IPD) and a healthy aging group were diagnostically analyzed with the long term object of establishing, for clinical purposes, early disease-progression biomarkers. Twenty patients (male 8; female 12) with IPD (prior to pharmacological intervention) and a healthy control group of 22 (male 10; female 12) were selected. Ten sentences were recorded with a head-worn microphone. One sentence was chosen for the analysis of this paper. Relevant parameters, i.e. 3-dimensional model (F0, intensity, duration) and pitch and intensity related slopes (maxEnergy, maxF0, meanAbS, semiT, meanEnergy, meanF0), were analyzed by two-group discriminant analysis. The stepwise estimation method of discriminant analysis was performed by gender. The discriminant functions predicted 83.9% of the male test data correctly while the prediction rate was 93.1% for the female group. The results showed that meanF0_slope and semiT_slope were more important parameters than the others for the male group. For the female group, the meanEnergy_slope and maxEnergy_slope were the important ones. These findings indicate that significant parameters are different for the male and female group. Gender lifestyle may be responsible for this difference. Dysprosodic features of IPD show not simultaneously but progressively in terms of F0, intensity and duration.

• 한국약용작물학회지
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• 제24권2호
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• pp.93-100
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• 2016

Background: A set of logical criteria that can accurately identify and verify the cultivation region of raw materials is a critical tool for the scientific management of traditional herbal medicine. Methods and Results: Volatile compounds were obtained from 19 and 32 samples of Angelica gigas Nakai cultivated in Korea and China, respectively, by using steam distillation extraction. The metabolites were identified using GC/MS by querying against the NIST reference library. Data binning was performed to normalize the number of variables used in statistical analysis. Multivariate statistical analyses, such as Principal Component Analysis (PCA), Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA), and Orthogonal Partial Least Squares-Discriminant Analysis (OPLS-DA) were performed using the SIMCA-P software. Significant variables with a Variable Importance in the Projection (VIP) score higher than 1.0 as obtained through OPLS-DA and those that resulted in p-values less than 0.05 through one-way ANOVA were selected to verify the marker compounds. Among the 19 variables extracted, styrene, ${\alpha}$-pinene, and ${\beta}$-terpinene were selected as markers to indicate the origin of A. gigas. Conclusions: The statistical model developed was suitable for determination of the geographical origin of A. gigas. The cultivation regions of six Korean and eight Chinese A. gigas. samples were predicted using the established OPLS-DA model and it was confirmed that 13 of the 14 samples were accurately classified.

• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.330-340
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• 2016

본 연구는 대중교통전용지구 도입 목적 달성 여부를 판단하기 위한 것으로, 이를 위해 현재 운영중인 3개 도시의 대중교통전용지구에 대한 운영상황을 비교 검토하고, 2015년 가장 최근에 도입된 부산광역시를 대상으로 방문객의 만족과 불만족을 판별하는 요소들을 도출하는 판별모형식을 제안하였다. 국내 도입된 3개 도시를 비교 검토한 결과 도시별로 운영방식이 다르며, 서울의 경우는 교통수요관리, 부산의 경우는 보행환경, 대구의 경우는 대중교통 이용 접근성이 타도시 보다 높은 수준이라는 결론을 도출하였다. 또한, 부산의 대중교통전용지구 도입 목적 달성 여부를 판단할 수 있는 판별모형식을 통해 상권 활성화 여부가 만족 여부를 판단하는 가장 유용한 변수이고, 버스 이용편의 증대 여부, 교통위험성 증가 여부, 보행자 수 증가 여부, 상가방문자 증가 여부의 순으로 판별력이 높은 변수라는 결과를 도출하였다. 이러한 결과는 각종 event 행사와 상가 주민과 협의체를 구성하는 등의 상권 활성화 방안을 마련하고, 일반차량의 통행제한 시간 확대, 도시철도와 연계하는 방안 마련 등 교통여건 개선이 필요함을 시사한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.117-123
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• 2023

점점 더 고도화되고 있는 랜섬웨어 공격을 기계학습 기반 모델로 탐지하기 위해서는, 분류 모델이 고차원의 특성을 가지는 학습데이터를 훈련해야 한다. 그리고 이 경우 '차원의 저주' 현상이 발생하기 쉽다. 따라서 차원의 저주 현상을 회피하면서 학습모델의 정확성을 높이고 실행 속도를 향상하기 위해 특성의 차원 축소가 반드시 선행되어야 한다. 본 논문에서는 특성의 차원이 극단적으로 다른 2종의 데이터세트를 대상으로 3종의 기계학습 모델과 2종의 특성 추출기법을 적용하여 랜섬웨어 분류를 수행하였다. 실험 결과, 이진 분류에서는 특성 차원 축소기법이 성능 향상에 큰 영향을 미치지 않았으며, 다중 분류에서도 데이터세트의 특성 차원이 작을 경우에는 동일하였다. 그러나 학습데이터가 고차원의 특성을 가지는 상황에서 다중 분류를 시도했을 경우 LDA(Linear Discriminant Analysis)가 우수한 성능을 나타냈다.