최근 한의학 분야에서도 객관성 확보를 위한 학문적 경험의 수량화연구가 일반화되고 있다. 이의 일환으로 한방부인과의 진단 기준 프로그램개발이 요구되고 있으며 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 가중주성분분석을 이용한 변증점수 개발을 제안하고 있다. 또한 이 과정에서 변증유형별 점수 비교를 하기 위한 변증점수의 사후조정에 대한 방법도 제시하고있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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pp.253-255
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2002
본 논문에서는 한글, 숫자, 영문자, 기호 통이 혼용된 컬러용 품지 또는 A4지 처방전을 자동으로 인식하는 시스템을 설계하는 방법을 제안한다. 이를 구현하기 위해 먼저 처방전을 스캐너를 이용하여 스캔하고 컬러 정보를 이용하여 회전된 처방전을 보정한 다음 처방전의 종류를 결정한다. 그리고, 문자의 형태학적 특징에 따라 한글과 그 외의 문자(비한글)를 구분한다. 그리고, 구분된 비한글의 경우는 다양할 특징 벡터를 이용한 가중 페널티 방법을 이용하여 인식한다
In this work, a new adaptive weighted mean filter is proposed for preserving image details while effectively suppressing impulse noise. The proposed filter is based on a noise pixel detection-estimation strategy. All the pixels are first detected using an impulse noise detector. Then the detected noise pixels are replaced with the output of the weighted mean filter over adaptive working window according to the rate of corrupted neighborhood pixels, while noise-free pixels are left unaltered. We compare the proposed filter to other existing filters in the qualitative measure and quantitative measures such as PSNR and MAE as well as computation time to verify the capability of the proposed filter. Extensive simulations show that the proposed filter performs better than other filters in impulse noise suppression and detail preservation without increasing of running time.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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pp.712-712
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2014
본 논문에서는 지연-가중-합 빔형성 방법이 적용된 지향성 헤드폰의 마이크로폰 배치 설계를 설명한다. 마이크로폰의 갯수, 마이크로폰 간의 간격 등이 헤드폰 지향성에 영향을 미치는 설계 변수가 된다. 본 논문에서는 현실성을 고려하여 4개 이하의 마이크로폰을 포함한 10cm 길이의 배열을 타겟으로 한다. 전방으로부터의 소리를 증폭하고 후방으로부터의 소리를 감쇠하여, 전-후방 음압차를 최대화하는 것을 목표로 하였다. 구형 머리전달 함수를 이용한 시뮬레이션을 통해 최적의 마이크로폰 배치를 결정하였다. 설계된 헤드폰은 3개의 마이크로폰을 이용하여 300~3000Hz의 주파수 대역에서 평균 34.6dB의 전-후방 음압차를 보였다. 이 결과는 선행 연구에서 수행된 지연-합 빔형성 방법을 이용한 결과에 비해 8.8dB 뛰어난 성능이다.
Widely used among the various single imputation methods is k-nearest neighbors (KNN) imputation due to its robustness even when a parametric model such as multivariate normality is not satisfied. We propose a weighted adaptive nearest neighbors imputation method that combines the adaptive nearest neighbors imputation method that accounts for the local features of the data in the KNN imputation method and weighted k-nearest neighbors method that are less sensitive to extreme value or outlier among k-nearest neighbors. We conducted a Monte Carlo simulation study to compare the performance of the proposed imputation method with previous imputation methods.
In this paper, we propose a subband acoustic echo canceller using the weighted Overlap-add adaptive filter bank to prevent the decrease of convergence speed in full-band US processing, and make it possible to realize the adaptive filter in block-parallel processing, this paper introduces the weighted overlap-add technique for subband echo canceller. Moreover, we propose a new double-talk detector which employs dedicated filter in addition to the energy comparison method simultaneously. The computer simulation results show that the performance of the proposed subband adaptive echo canceller double-talk detection
Stacking in seismic processing plays an important role in improving signal-to-noise ratio and imaging quality of seismic data. However, the conventional stacking method doesn't remove random noises with various distributions and outliers up to a satisfactory level. This paper introduces a robust and optimum weighted stack method which shows both robustness to outlier noises and optimum in removing random noises. This was achieved by combining the robust median stacking with the optimum weighted stacking using local correlation. Application of the method to synthetic data showed that the proposed method is very effective in suppressing random noises with various distributions including outliers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제10권3호
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pp.554-559
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2009
This paper proposes a new method of weighted template matching fur machine-printed numeral recognition. The proposed weighted template matching, which emphasizes the feature of a pattern using adaptive Hamming distance on local feature areas, improves the recognition rate while template matching processes an input image as one global feature. The experiment compares confusion matrices of the template matching, error back propagation neural network classifier, and the proposed weighted template matching respectively. The result shows that the proposed method improves fairly the recognition rate of the machine-printed numerals.
The settlement prediction during the design phase is primarily conducted using theoretical methods. However, measurement-based settlement prediction methods that predict future settlements based on measured settlement data over time are primarily used during construction due to accuracy issues. Among these methods, the hyperbolic method is commonly used. However, the existing hyperbolic method has accuracy issues and statistical limitations. Therefore, a weighted nonlinear regression hyperbolic method has been proposed. In this study, two weighting methods were applied to the weighted nonlinear regression hyperbolic method to compare and analyze the accuracy of settlement prediction. Measured settlement plate data from two sites located in Busan New Port were used. The settlement of the remaining sections was predicted by setting the regression analysis section to 30%, 50%, and 70% of the total data. Thus, regardless of the weight assignment method, the settlement prediction based on the hyperbolic method demonstrated a remarkable increase in accuracy as the regression analysis section increased. The weighted nonlinear regression hyperbolic method predicted settlement more accurately than the existing linear regression hyperbolic method. In particular, despite a smaller regression analysis section, the weighted nonlinear regression hyperbolic method showed higher settlement prediction performance than the existing linear regression hyperbolic method. Thus, it was confirmed that the weighted nonlinear regression hyperbolic method could predict settlement much faster and more accurately.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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제38권11호
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pp.1291-1297
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2014
This paper proposes integrated chassis control (ICC) with electronic stability control (ESC) and active rear steering (ARS). Direct yaw moment control is used to generate a control yaw moment. A weighted pseudo-inverse-based control allocation (WPCA) method is adopted to distribute the control yaw moment into tire forces, generated by ESC and ARS. Simulation-based tuning of variables weights in the WPCA is used to enhance the yaw moment distribution performance. Simulations using the vehicle simulation software $CarSim^{(R)}$ show that the proposed ICC is effective in improving maneuverability and lateral stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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