• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권1호
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• pp.67-74
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• 2003

Median regression analysis has robustness properties which make it an attractive alternative to regression based on the mean. Support vector machine (SVM) is used widely in real-world regression tasks. In this paper, we propose a new SV median regression based on check function. And we illustrate how this proposed SVM performs and compare this with the SVM based on absolute deviation loss function.

• 한국IT서비스학회지
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• 제8권4호
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• pp.129-140
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• 2009

The accurate estimation of software reliability is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the models using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software reliability using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying immune algorithm, changing the number of generations, memory cells, and allele. The proposed IA-SVR model outperforms some recent results reported in the literature.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.150-156
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• 2001

본 논문에서는 센서리스 벡터제어를 위한 MRAC를 적용해 속도추정기를 설계한다. 이 속도추정기는 파라미터 변동 및 부하 외란에 강인하며, 그 속도값은 센서리스 벡터제어 구현을 위해 필요한 속도정보로 피드백되어 사용된다. 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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• pp.207-210
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• 1995

In this paper, two representative schemes for vector control of induction motor without speed sensor are studied. First, the two sensorless systems which are implemented by voltage and current source are presented with new ideas and interpretations. Then a linear model around an operating point is proposed. Finally, the stability improvement of these systems are studied and evaluated by computing the trajectories of poles and zeros.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.672-679
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• 1988

In this paper, attempts have been made to code images employing a separating mean vector quantizer(SMVQ). Then we analyzed the performance of the SMVQ experimentally as well as analytically. The results of simulation with natural images are presented. But, conclusively the performance of the SMVQ technique is not better than that of the conventional vector quantizer. In this paper, a brief analysis in which we revealed that the performance, based on the mean square error measure, of the SMVQ is not favorable is favorable is discussed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2164-2167
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• 2003

In this paper we propose effective speech recognizer through recognition experiments for three feature parameters(PCA, ICA and MFCC) using SVM(Support Vector Machine) classifier In general, SVM is classification method which classify two class set by finding voluntary nonlinear boundary in vector space and possesses high classification performance under few training data number. In this paper we compare recognition result for each feature parameter and propose ICA feature as the most effective parameter

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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• pp.517-519
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• 2007

We report our study on the implementation of Q tensor approach into three-dimensional finite element method (FEM) numerical solver. The comparative simulation results demonstrated the possibility of a different director configuration in between Q tensor method and vector method. The comparative study confirmed that Q Tensor implementation is more appropriate for OCB analysis than the vector method.

• Computers and Concrete
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• 제20권5호
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• pp.555-562
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• 2017

The accuracy and integrity of stress data acquired by bridge heath monitoring system is of significant importance for bridge safety assessment. However, the missing and abnormal data are inevitably existed in a realistic monitoring system. This paper presents a data reconstruction approach for bridge heath monitoring based on the wavelet multi-resolution analysis and support vector machine (SVM). The proposed method has been applied for data imputation based on the recorded data by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on a prestressed concrete cable-stayed bridge. The effectiveness and accuracy of the proposed wavelet-based SVM prediction method is examined by comparing with the traditional autoregression moving average (ARMA) method and SVM prediction method without wavelet multi-resolution analysis in accordance with the prediction errors. The data reconstruction analysis based on 5-day and 1-day continuous stress history data with obvious preternatural signals is performed to examine the effect of sample size on the accuracy of data reconstruction. The results indicate that the proposed data reconstruction approach based on wavelet multi-resolution analysis and SVM is an effective tool for missing data imputation or preternatural signal replacement, which can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the safety of bridge structures.

• 생명과학회지
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• 제23권2호
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• pp.290-298
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• 2013

Mycobacterium 속은 Mycobacterium tuberculosis, Mycobacterium leprae, Mycobacterium bovis와 같은 동물과 인체에 병원성을 나타내는 세균 종을 다수 포함하고 있다. 이들의 숙주에서의 생존과 병원성에 관한 유전학적 정보를 확보하는 것은 매우 중요하지만, 효과적인 유전학적 도구가 부족하였기 때문에 이들에 관한 연구가 미비하였다. 따라서 mycobacteria의 연구를 위한 분자생물학적 실험 도구로서 다양한 기능성 vector들이 고안되었고, 이러한 기능성 vector의 개발은 실질적으로 mycobacteria에서의 연구 효과를 증진시켰다. 본 연구에서는 Mycobacterium smegmatis에 적용 가능하고 기존에 제시되었던 mycobacteria 연구에 있어서의 한계점을 극복하기 위한 노력의 일환으로, 기능성 vector인 temperature-sensitive replication origin (TSRO)과 counterselectable marker로 levansucrase를 암호화하는 sacB 유전자를 포함하는 suicide vector pKOTs, chromosomal DNA로 site-specific recombination을 통해 삽입되는 lacZ transcriptional fusion vector pMV306lacZ, 그리고 TSRO를 가지는 minitransposon vector pTnMod-OKmTs를 개발하였다. 이 vector들은 실질적으로 M. smegmatis에서 효과적으로 작동하는 것이 확인되었으며 목적으로 하는 실험 결과 도출 가능성 또한 보여주었다. 따라서 이들 vector는 앞으로의 mycobacteria에 대한 효과적인 연구 기반이 될 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.47-52
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• 2003

변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.