영상 내 동전들의 금액 합계를 계산하는 새로운 동전 계산 시스템이 제안되었다. 제안된 시스템은 USB 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 실시간으로 동전을 종류별로 식별하고, 분류한다. 기존의 동전 계산 시스템들은 대부분 크기 정보만을 이용하며, 객체의 크기 인식이 잘못되면 오분류가 발생한다. 특히, 구 10원은 50원이나 100원 동전과 크기가 비슷해서 오류가 날 확률이 높다. 따라서 제안한 기법은 크기 정보와 더불어 색상 히스토그램을 활용하여 동전 분류 과정에서 오류를 감소할 수 있다. 전체 2,290개의 동전 객체를 분류한 실험 결과에서, 크기 정보만을 이용하였을 때는, 평균 약 88.2%의 인식률을 보였다. 반면, 크기 정보와 색상 히스토그램을 이용하였을 때에는 인식률이 평균 약 99.3%를 나타내었다.
Objectives Geographic Information Systems (GIS) is a powerful tool for assessing exposure in epidemiologic studies. We used GIS to determine the geographic extent of contamination by perfluorooctanoic acid, C8 (PFOA) that was released into the environment from the DuPont Washington Works Facility located in Parkersburg, West Virginia. Methods Paper maps of pipe distribution networks were provided by six local public water districts participating in the community cross-sectional survey, the C8 Health Project. Residential histories were also collected in the survey and geocoded. We integrated the pipe networks and geocoded addresses to determine which addresses were serviced by one of the participating water districts. The GIS-based water district assignment was then compared to the participants' self-reported source of public drinking water. Results There were a total of 151,871 addresses provided by the 48,800 participants of the C8 Health Project that consented to geocoding. We were able to successfully geocode 139,067 (91.6%) addresses, and of these, 118,209 (85.0%) self-reported water sources were confirmed using the GIS-based method of water district assignment. Furthermore, the GIS-based method corrected 20,858 (15.0%) self-reported public drinking water sources. Over half (54%) the participants in the lowest GIS-based exposure group self-reported being in a higher exposed water district. Conclusions Not only were we able to correct erroneous self-reported water sources, we were also able to assign water districts to participants with unknown sources. Without the GIS-based method, the reliance on only self-reported data would have resulted in exposure misclassification.
본 논문은 신경망에서 불필요한 연결자(weights and biases)를 제거하기 위한 일반적인 back-propagation 알고리즘의 간단한 변형을 소개한다. 이는 연결자들의 절대치 크기의 분포, 분할 경계선의 분석 및 sigmoid 함수의 비선형성에 기초하여 개발되었다. 신경망의 초기 학습 후, 이 알고리즘은 그 절대치의 크기가 임계치 (threshold) 보다 적은 모든 연결자들의 값을 영으로 할당 함으로서 이들을 제거하게 된다. 그런후, 중요한 연결자들의 복구를 위해 모든 연결자들을 포함하여 반복 학습을 실시한다. 이진함수 들을 이용한 학습에서, 이 알고리즘은 이론적 최소 구조를 실현하 였고, 함수를 푸는데 불필요한 연결자들을 제거하였다. 모의 랜덤 신호 분류에 응용에 있어서, 본 알고리즘으로 부터 얻어낸 결과는 쉬운 문제가 간단한 신경망을 필요로 하며 낮은 오분류율을 발생한다는 일반적인 개념과 일치 하였다. 또한, 본 제안된 알고리즘 은 overfitting과 형태소 (patterm) 암기의 문제점들을 줄임으로서 기존의 알고리즘보 다 더 좋은 결과를 보여주었다.
이 글에서는 우리나라 실업률이 현실 고용사정을 적절히 대변하고 있지 못한 문제의 원인과 해법을 탐구한다. 실업률은 18시간 미만 무급가족종사자의 취급, 취업예정자의 판단, 구직활동 요건 등에서 ILO 국제기준과 차이를 보인다. 또한 경활 본조사와 부가조사의 취업상태 판별을 위한 응답을 비교한 결과 약 90%가 불일치하고 있어 경제활동상태 판별 과정에서의 오분류 가능성을 시사하는데, 설문의 잘못된 설계가 원인으로 추론된다. 현 실업률지표의 결함을 보완할 대안지표로서 잠재실업 및 불완전취업을 포괄하는 확장실업지표를 제안한다. 이를 통해 상당한 규모의 준실업 인구의 존재와 공식실업률에서 확인되지 않는 고용변동의 다양한 측면을 포착할 수 있음을 검증한다.
점 클라우드로부터 차량을 추출하는 다양한 방식 중 OBPCA 방식은 세그먼트 단위의 평가-분류로 정확도가 높고, 단순한 직사각형 평면도에서 특성 값들을 추출하므로 분류가 빠르다. 그러나 이 OBPCA 방식은 차량과 크기가 비슷한 직육면체 모양의 물체를 차량과 구별하지 못하는 문제를 가지므로 이를 극복하고 차량 추출의 정확도를 높이는 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 수평 단면과 함께 수직 단면을 이용하는 확장 OBPCA 방식을 제안한다. 제안 방법은 수평 단면을 통해 차량 후보를 1차로 선별하고, 각 차량 후보에서 가장 특징적인 수직 단면을 찾아서 그 단면의 특성 값들을 임계값들과 비교하여 차량 여부를 판단한다. 비교실험에서는 본 제안방식이 기존 OBPCA 방식에 비해 정밀도가 6.61% 향상되고 위양성률이 13.96% 감소됨을 확인했으며, 이를 통해 제안 방식이 기존 OBPCA 분류오류 문제에 대해 효과적인 해결방안임을 보였다.
본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.
영상분할에 사용되는 문턱치 처리 방법들 중 Otsu 방법은 클래스 내 분산(within-class variance)을 이용하여 최적의 문턱치를 자동으로 추정한다. 이때, Otsu 방법은 각 클래스(class)의 통계적 분포를 표현함에 있어 분산을 사용하며, 이러한 분산은 평균으로부터 해당 자료까지의 거리 제곱으로 표현된다. 그 결과, Otsu 방법의 최적 문턱치는 분산의 크기에 큰 영향을 받으며, 분산들 중 크기가 큰 쪽으로 편향되는 문제점을 보인다. 이에 본 논문은 분산을 표준편차로 변경함으로써 이러한 현상을 감소시켰으며, 보다 정확한 문턱치를 추정할 수 있었다. 본 논문은 기존의 클래스 분산(class variance)을 클래스 표준편차(class standard deviation)로 대체하였으며, 문턱치 선택 기준으로서 클래스 내 표준편차(within-class standard deviation)을 제안하였다. 타당성을 검증하기 위해 두 개의 정규분포 히스토그램(histogram) 및 음영이 있는 영상들에 대해 모의실험을 수행하였으며, 제안된 방법을 Otsu 방법 및 기존의 방법들과 비교하였다. 또한, 객관적 성능평가(Misclassification Error)를 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
한국환경보건학회 2003년도 Challenges and Achievements in Environmental Health
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pp.183-186
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2003
To evaluate the effect of air pollution on respiratory health in children, we conducted a longitudinal study in which children were asked to record their daily levels of peak expiratory flow rate using potable peak flow meter (mini-Wright) far 4 weeks. The relationship between daily PEFR and ambient air particle levels was analyzed using a mixed linear regression models including gender, age in you, weight, the presence of respiratory symptoms, and relative humidity as an extraneous variable. The daily mean concentrations of PM$\_$10/ and PM$\_$2.5/ over the study period were 64.9$\mu\textrm{g}$/㎥ and 46. l$\mu\textrm{g}$/㎥, respectively. The range of daily measured PEFR in this study was 170-481 l/min. Daily mean PEFR was regressed with the 24-hour. average PM$\_$10/ (or PM$\_$2.5/) levels, weather information such as air temperature and relative humidity, and individual characteristics including sex, weight, and respiratory symptoms. The analysis showed that the increase of air particle concentrations was negatively associated with the variability in PEFR. We estimated that the IQR increment of PM$\_$10/ or PM$\_$2.5/ were associated with 1.5 l/min (95% Confidence intervals -3.1, 0.1) and 0.8 l/min (95% Cl -1.8, 0.1) decline in PEFR. Even though this study shows negative findings on the relationship between respiratory function and air particles, it is worth noting that the findings must be interpreted cautiously because exposure measurement based on monitoring of ambient air likely results in misclassification of true exposure levels and this is the first Korean study that PM$\_$2.5/ measurement is applied as an index of air particle quality.
Background : Traditional herbal medicine is used extensively among the Korean populations, and other Asian countries employ similar therapies as well. In recent years, extensive focus was laid on adulteration of the herbal medicine with liver damage. The use of herbal preparations as remedies for various medical conditions has continuously increased in Korea. Large proportions of Korean patients use herbal medicinal products, folk remedies, and health food. However, studies on the safety of herbal products are conducted on a less than sufficient basis even in the countries like Korea where herbal medicine is being used extensively. Some of the reports on the safety of herbs were done by the doctors of western medicine but lack of knowledge and misclassification led to misunderstandings. Objectives : This study aims to verify the evidences on safety of frequently used 4 herbal medications (Sipjeondaebo-tang, Bojungikgi-tang, Ohjeok-San, Yukmaijihwang-tang) in the lab animal model. Methods : Sprague-Dawley rats was treated by 4 herbal medications during 31 days. After 1 month, we checked body weight, liver weight, and serum enzyme associated with liver function. Results : There is no significant difference in body weight and liver weight after 1 month of administrations. In all experimental groups, no abnormal findings was observed in histotogical research and lab liver Functions test(AST, ALT etc). Conclusions : These four herbal medications, frequently used in oriental medicine clinics and hospitals, are safe from hepatoxic events in the lab animal model.
주어진 응용에 적합한 MLP 분류기의 위상 구조를 효율적으로 학습하기 위하여 종족 유전 알고리즘 (SGA)과 파라미터 프리 유전 알고리즘(PfGA)을 결합한 파라미터 프리 종족 유전 알고리즘(PfSGA)을 제안한다. SGA는 전체 탐색 공간을 은닉층 뉴런의 수에 따라 여러 개의 영역(종족)으로 분할한 후, 학습 과정 중 기준에 미달되는 종족에 대해서는 학습을 중단시킴으로써 불필요한 탐색을 줄이는 학습법이다. 그러나 SGA는 돌연변이나 교배 확률 등 학습 파라미터 설정에 따라 분류기의 성능이 달라진다. 따라서 이 논문에서는 SGA와 PfGA를 결합하여 파라미터 설정에 무관하도록 하였다. 벤치마크 데이터와 수화 단어에 대하여 실험한 결과 PfSGA는 기존의 SGA에 비해 학습 시간을 단축시킬 수 있으며, 파라미터의 설정에 영향을 받지 않았다. 또한 기존의 방법에 비해 오인식율과 위상 구조 등에 있어서 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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