Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식의 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 전리층 레이더 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존에 세시 되었던 분류기와 비교한다.
A Study on the Development of Brassiere Pattern for Elderly Women The purpose of this study is to develop functional and sensible brassiere for elderly women. For this purpose, 6 elderly women(aged between 65 and 69) were sampled to be measured for their body sizes and tested for their bressiere wearing. he results were as follows; 1. In order to develop the basic patterns of elderly women's bressieres, 90B size was selected and then, their bressiere fitting was tested. The foundation pattern of the size 90A was proved for the body by the wearing tests. Each angle and length of the parts on the basic line of the breasts played an important role on setting the pattern. 2. As based on the body surface shell extracted from a plastic mold(photo.2), the cup of brassiere pattern were applied to the body surface shell(photo.4), and full side stretch-wings were applied to 13% reduced body size. The design pattern of elderly women's brassiers were characterized by a round wired as well as a full cup(3piece) embracing the entire breasts. 3. As the result of the wearing test, the excellence of the experimental brassiere was recognized objectively, with high marks in all the items(fig. 6). The experimental brassiere was covering the whole breasts to cope with change according to breasts loosing. It was designed to support the breasts firmly.
본 연구의 목적은 한국의 한 대학에 개설된 영작문 수업에서 수사 패턴과 의미 구성을 통해 학생들의 영작문 전략을 살펴보는 것이다. 참여자는 선택 과목으로 개설된 영작문 수업의 교사와 학생들이며, 학생들이 작성한 영어 의견문과 교사와의 인터뷰가 주된 데이터이다. 데이터 분석을 위해 '주장-근거' 패턴이 사용되었다. 분석 결과, 89%의 학생들이 주장, 근거, 그리고 결론의 요소를 사용하였으며, 또한 89%의 학생들은 수업 시간에 사용된 교과서에 등장하는 모델 글의 내용을 그대로 모방하거나 혹은 미미한 수준으로 발전시켜 자신들의 글 내용을 구성하였다. 이는 작문에서 창조성과 상상력을 가장 중요시하는 교수자의 수업의도와는 매우 동떨어진 것이었다. 이러한 결과는 대학 수업에서 좋은 점수를 얻기 위한 학생들의 '수용'전략으로 해석되어질 수 있다. 본 연구의 결론은 학생들은 교사의 수업 의도와는 상관없이 재설정된 환경에서의 성공을 위해 자신들의 방식으로 영어 작문을 위한 나름의 전략을 구사한다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 자동으로 사람의 감정을 인식하는 효과적인 방법을 제안한다. 얼굴 표정으로부터 감정을 파악하기 위해서는 카메라로부터 얼굴영상을 입력받고, ASM (active shape model)을 이용하여 얼굴의 영역 및 얼굴의 주요 특징점을 추출한다. 추출한 특징점으로부터 각 장면별로 49차의 크기 및 변이에 강인한 특징벡터를 추출한 후, 통계기반 패턴분류 방법을 사용하여 얼굴표정을 인식하였다. 사용된 패턴분류기는 Naive Bayes, 다중계층 신경회로망(MLP; multi-layer perceptron), 그리고 SVM (support vector machine)이며, 이중 SVM을 이용하였을 때 가장 높은 최종 성능을 얻을 수 있었으며, 6개의 감정분류에서 50.8%, 3개의 감정분류에서 78.0%의 인식결과를 보였다.
인터넷의 발달과 데이터베이스의 구축이 보편화됨에 따라 막대한 양의 데이터 속에서 의사 결정에 필요한 지식을 찾아내는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다 본 논문에서는 대규모 데이터의 효율적인 분석을 위하여 지식의 탐사 이전에 데이터에 대한 축소 작업을 수행하기 위한 효과적인 차원 축소 전략에 의한 패턴분류 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 통계적학습 모형인 Support Vector Machine의 VC-dimension에 기반한 RBF 신경망 모형을 제안한다. 기존의 RBF 신경망 모형은 주로 퍼셉트론 모형의 전처리 작업만을 수행하지만 제안하는 신경망 모형은 VD-dimension과 연계한 독자적으로 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖춘 모형을 구축하고 이를 바탕으로 개체들을 정확한 레이블로 분류한다. 기계 학습 데이터를 이용하여 본 논문에서 제안하는 모형의 성능을 비교 평가한 결과 기존의 여러 분류 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보임이 실험을 통해 확인되었다.
주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할 때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.
본 논문은 brain-computer interface (BCI)를 통해 움직임 상상 시 측정된 뇌-활동전위신호(EEG)에 내포된 행동의도의 패턴을 보다 정확하게 분류하기 위한 최적 EEG 채널 선택 기법을 제안한다. 기존의 EEG 측정실험에서는 실험 설계자에 의해 대뇌 기능적 피질 분류를 이용하여 인위적으로 선별된 채널을 활용하거나 측정기기가 수용 가능한 전체 채널을 사용해왔으며, 일정 수준의 패턴분류 정확도를 얻을 수 있었지만 다수의 채널로 인해 Common Spatial Pattern (CSP) 등의 패턴특징 추출 시 overfit 및 계산 복잡도 증가의 문제가 발생되었다. 이를 극복하기 위하여 방안으로 본 논문에서는 binary particle swarm optimization (BPSO)을 기반으로 다수의 채널 중 최적 채널을 자동으로 선택하고, 각각의 채널에 대한 impact factor를 부여함으로써 중요 채널 부근의 채널들에 가중치를 부여하는 선택방법을 제안하였으며, Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 다수의 채널을 사용 하였을 때의 정확도와 channel impact factor를 고려한 BPSO를 적용시켰을 때의 정확도를 비교, 분석하였다.
The purpose of this study is to investigate interpersonal support, tension in lifechanges & satisfaction. The selected sample is composed of 387 housewives in ChongJoo city. SAS pc program was used for the statistical analysis of the data. Data was analyzed by frequency, F-test, percentage, mean, Duncan's Multiple Range Test, Pearson's correlation coefficient, Regression Analysis. Major findings as follows: 1)At wedding & funeral ceremony, kin networks of her parents & parents-in law side were variables to have influence on tension in life changes. And the number of social organization participated were a variable to have influence on the satisfaction. The age of couple, education of couple, duration of marriage, income, family lifecycle, the number of children, pattern of family were variables to influence tension in life changes, but were not variables to influence on the satisfaction. 2) At usual or wedding & funeral ceremony, kin networks of her parents side were variables to influence on instrumental & companionship support. And the number of friends was a variable to influence on companionship & informational support. The number of neighbors was a variable to influence on instrumental, companionship & informational support. The number of social organization participated was a variable to influence on companionship & emotional support. The age of couple, education of couple,income, duration of marriage, family life cycle, number of children, family size, family type were variables to influence on interpersonal support. 3)The relationship between tension and satisfaction in life changes was negative, and between instrumental support and satisfaction was negative also. But between companionship support and satisfaction was positive relationship and between tension of personal &social life and instrumental support was positive relationship. The relationship between tension of marriage life and companionship support was negative and between tension of family life and information support was negative relationships. The received companionship support was lower tension in life changes than not received it. But the received instrumental support was higher tension of personal & social life. The received companionship & informational support was higher satisfaction than not received them. But the received instrumental support was lower satisfaction than not received it. 4) Instrumental & companionship support, at usual kin network of her parents in taw side, at wedding & funeral ceremony kin network of her parents side,were variables to influence on tension in life changes. Instrumental, companionship& informational support, at wedding & funeral ceremony kin network of her parents side, were variables to influence on the satisfaction
Pattern discovery in biological sequences (e.g., DNA sequences) is one of the most challenging tasks in computational biology and bioinformatics. So far, in most approaches, the number of occurrences is a major measure of determining whether a pattern is interesting or not. In computational biology, however, a pattern that is not frequent may still be considered very informative if its actual support frequency exceeds the prior expectation by a large margin. In this paper, we propose a new interesting measure that can provide meaningful biological information. We also propose an efficient index-based method for mining such interesting patterns. Experimental results show that our approach can find interesting patterns within an acceptable computation time.
This study aims to develop a pattern identification system (PIS) for general users to check up their body condition. We collected previous 3 PI questionnaires, with internal consistency reliability or validity of the diagnosis by experts, through a field test. For defining weights of pattern indices, we applied the analytic hierarchy process (AHP) method with 11 experts. PIS receive two kinds of symptoms of users : body region based symptoms and core symptoms for PIS. PIS suggest possible patterns and health information on the basis of selected symptoms with analysis by AHP. This study showed PIS could be easily used for general user who wants to access Korean Medicine compared to conventional PI system. Furthermore, it could be utilized with mobile environment or as remote medicine care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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