• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권5_6호
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• pp.187-194
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• 2007

Local alignment 알고리즘은 두 문자열을 비교하여 크기가 l, 유사도 점수가 s인 부분 문자열쌍을 찾는다. 크기가 충분히 크고 유사도 점수도 높은 부분 문자열 쌍을 찾기 위해 단위 길이당 유사도 점수 s/l을 최대화하는 정규화 방법이 제안되어있다. 본 논문에서는 증가함수 f, g를 도입하여 f(s)/g(l)을 최대화하는, 함수에 의한 정규화 방법을 제시한다. 여기서 함수 f, g는 DNA 서열을 비교하는 실험을 통해 정한다. 이러한 실험에서 함수에 의한 정규화 방법이 좋은 local alignment를 찾는다. 또한 유사도 점수의 기준으로 longest common subsequence를 채택한 경우, 기존의 정규화 알고리즘을 이용하면 별다른 시간 손실 없이 함수에 의해 정규화된 점수 f(s)/g(l)을 최대화 할 수 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제24권5호
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• pp.255-261
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• 2005

화자들 사이의 워핑특성을 알아보기 위해 비정형 워핑함수를 도출하는 실험을 수행하였다. 이를 위해 모음의 MFCC와 LP 스펙트럼을 이용하여 화자별, 음소별 대표 스펙트럼을 선정한 다음 음소별 기준 스펙트럼을 선택하였다. 기준 스펙트럼과 대표 스펙트럼을 스펙트럼의 전체대역에서 DTW로 비교하여 화자별 워핑함수를 구한 다음, 이들을 clustering함으로써 비정형 워핑함수의 집합을 도출하였다. 이 함수집합에서 남성화자와 여성화자의 함수들이 각각 구간선형함수와 파워함수와 유사함을 관찰할 수 있었으며, 이를 근거로 이 함수들을 조합한 하이브리드 워핑함수집합을 정의하였다. 음소단위의 인식 실험을 통하여 새로 정의된 함수들의 인식률을 시험하였으며 두 함수집합 모두에서 개선된 인식률을 얻을 수 있었다.

• 대한수학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.437-444
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• 2018

Let S denote the class of analytic and univalent functions in the open unit disk $D=\{z:{\mid}z{\mid}<1\}$ with the normalization conditions f(0) = 0 and f'(0) = 1. In the present article, an upper bound for third order Hankel determinant $H_3(1)$ is obtained for a certain subclass of univalent functions generated by Ruscheweyh derivative operator.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.78-85
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• 2007

영역들로 구성된 영상의 국부정규화처리 알고리즘에 내재된 분할 구도를 소개한다. 이동창에서 산출되는 국부통계치에 근거한 정규화적 접근은 선형 또는 비선형함수를 발생시켜 잡음 오염된 영역들의 화소분포와 근접유사 유형을 변형한다. 현재와 정규화된 영상신호 사이의 최근접 화소 이격거리에 대하여 평균과 표준편차를 조정하고 국부통계치와 파리미터 변동을 연계하여 영역간 분할 상태를 변화시킨다. 이러한 특성에 대하여 기존의 정규화 기법들과 본 연구에서 새로 고안한 국부정규화 기법이 비교 고찰된다. 그리고 실험결과는 국부정규화처리 실현에 의한 영역분할 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1380-1386
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• 2003

화자들 사이의 성도의 길이의 변이에 의하여 음성 인식기의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 입력 음성에서 추출한 단구간 스펙트럼의 주파수축을 확대하거나 축소하여 음성인식기에 미치는 화자사이의 성도 길이의 영향을 최소화하는 방법을 사용한다 성도의 길이를 정규화하기 위한 주파수 변환 함수로서, 선형의 주파수 변환 함수와 조각적 선형적인 변환 함수를 고려하였다. 또한, 커다란 성도길이의 변이에 따른 주파수축의 척도변화를 보다 효과적으로 모의할 수 있는 가변구간 조각적 선형함수를 제안한다. TIDIGITS 연결 숫자음 음성자료에 대하여 제안한 방법을 적용한 결과, 단어의 오인식률을 2.15%에서 0.53%로 크게 감소시킴으로서, 성도 길이 정규화가 화자 독립 음성인식기의 성능 향상에 필수적임을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.115-127
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• 2006

본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제61권3호
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• pp.513-522
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• 2021

In this paper we investigate a subclass 𝓜(α) of the class of starlike functions in the unit disk |z| < 1. 𝓜(α), π/2 ≤ α < π, is the set of all analytic functions f in the unit disk |z| < 1 with the normalization f(0) = f'(0) - 1 = 0 that satisfy the condition $$1+\frac{{\alpha}-{\pi}}{2\;sin\;{\alpha}}. The class 𝓜(α) was introduced by Kargar et al. [Complex Anal. Oper. Theory 11: 1639-1649, 2017]. In this paper some basic geometric properties of the class 𝓜(α) are investigated. Among others things, coefficients estimates and bound are given for the Fekete-Szegö functional associated with the k-th root transform [f(z^k)]^1/k. Also a certain subclass of bi-starlike functions is introduced and the bounds for the initial coefficients are obtained.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제46권4호
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• pp.204-212
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• 2021

Background: Identification of radioisotopes for plastic scintillation detectors is challenging because their spectra have poor energy resolutions and lack photo peaks. To overcome this weakness, many researchers have conducted radioisotope identification studies using machine learning algorithms; however, the effect of data normalization on radioisotope identification has not been addressed yet. Furthermore, studies on machine learning-based radioisotope identifiers for plastic scintillation detectors are limited. Materials and Methods: In this study, machine learning-based radioisotope identifiers were implemented, and their performances according to data normalization methods were compared. Eight classes of radioisotopes consisting of combinations of ²²Na, ⁶⁰Co, and ¹³⁷Cs, and the background, were defined. The training set was generated by the random sampling technique based on probabilistic density functions acquired by experiments and simulations, and test set was acquired by experiments. Support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), and convolutional neural network (CNN) were implemented as radioisotope identifiers with six data normalization methods, and trained using the generated training set. Results and Discussion: The implemented identifiers were evaluated by test sets acquired by experiments with and without gain shifts to confirm the robustness of the identifiers against the gain shift effect. Among the three machine learning-based radioisotope identifiers, prediction accuracy followed the order SVM > ANN > CNN, while the training time followed the order SVM > ANN > CNN. Conclusion: The prediction accuracy for the combined test sets was highest with the SVM. The CNN exhibited a minimum variation in prediction accuracy for each class, even though it had the lowest prediction accuracy for the combined test sets among three identifiers. The SVM exhibited the highest prediction accuracy for the combined test sets, and its training time was the shortest among three identifiers.

• 사상체질의학회지
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• 제23권4호
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• pp.458-470
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• 2011

1. Objectives Vocal characteristics are commonly considered as an important factor in determining the Sasang constitution and the health condition. We have tried to find out the classification procedure to distinguish the constitution objectively and quantitatively by analyzing the characteristics of subject's voice without noise and error. 2. Methods In this study, we extract the vocal features from voice selected with prior information, remove outliers, minimize the correlated features, correct the features with normalization according to gender and age, and make the discriminant functions that are adaptive to gender and age from the features for improving diagnostic accuracy. 3. Results and Conclusions Finally, the discriminant functions produced about 45% accuracy to classify the constitution for every age interval and every gender, and the diagnostic accuracy was meaningful as the result from only the voice.

• 대한수학회지
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• 제57권4호
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• pp.1031-1052
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• 2020

In this paper our aim is to find various radii problems of the generalized Mittag-Leffler function for three different kinds of normalization by using their Hadamard factorization in such a way that the resulting functions are analytic. The basic tool of this study is the Mittag-Leffler function in series. Also we have shown that the obtained radii are the smallest positive roots of some functional equations.