• 제목/요약/키워드: 교차 비교

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정삼각 마이크로스트립 원형편파 안테나 설계 (Design of Equilateral Triangular Microstrip Antennas for Circular Polarization)

  • 황호순;이동철;임정섭;장재삼;이문수
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권8호
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    • pp.103-109
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    • 2006
  • 본 논문에서는 원형 편파(CP)용 단일급전 정삼각 마이크로스트립 안테나(ETMA)를 설계하고 실험적으로 연구하였다. 이 안테나는 정삼각 마이크로스트립 패치에 하나의 좁은 슬롯이나 길이가 다른 교차 슬롯을 넣어 동축 급전위치를 적절하게 조정하여 쉽게 우선회 원형편파(RHCP) 와 좌선회 원형편파(LHCP)를 얻는다. 삼각 마이크로스트립 패치 안테나의 크기는 주어진 주파수에서 전통적인 직사각형이나 원형 패치 보다 작다. 두께 60 mils 인 유전체 기판에 수평으로 좁은 슬롯이 인쇄된 단일급전 정삼각 마이크로스트립 패치 안테나와, 같은 유전체 기판에 길이가 다른 교차 슬롯이 인쇄된 정삼각 마이크로스트립 패치 안테나가 있다. 안테나의 방사 특성은 앙상불(Ver.5.0) 소프트웨어로 계산하여 실험결과와 비교하였다. 그 결과 보통 원형편파 설계와 비교해서 약 $17%{\sim}2l%$의 안테나 크기가 감소하였다.

오디오 인덱싱을 위한 음성/음악 분류 특징 비교 (A Comparison of Speech/Music Discrimination Features for Audio Indexing)

  • 이경록;서봉수;김진영
    • 한국음향학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.10-15
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    • 2001
  • 본 논문에서 우리는 음향신호에서 음성과 음악을 분류하는 음성/음악 분류실험에 사용되는 특징들간의 상호조합을 비교하였다. 음향신호는 3가지 (음성, 음악, 음성+음악)와 2가지 (음성, 음악)로 분류하였다. 실험은 멜캡스트럼, 에너지, 영교차를 특징으로 사용하였고, 음성/음악 분류성능이 가장 좋은 특징간 상호조합을 모색하였다. 분류 알고리즘으로는 Gaussian Mixture Model (GMM)을 이용하였으며, GMM에 의한 데이터 모델링 전에 각기 다른 특징들을 하나의 특징공간에서 결합하였다. 실험결과 3가지 분류기준 적용시에는 멜캡스트럼, 영교차 조합이 가장 좋은 결과 (음성: 95.1%, 음악: 61.9%, 음성+음악: 55.5%)를 보였고, 2가지 분류기준 적용시에는 멜캡스트럼, 에너지 조합과 멜캡스트럼, 에너지, 영교차 조합이 가장 좋은 결과 (음성: 98.9%, 음악: 100%)를 보였다.

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교차 편파를 이용한 MIMO 채널에서 1-비트 피드백 기반 OSTBC의 물리계층 보안 성능 분석 (Secrecy Performance Analysis of One-Bit Feedback-Based OSTBC in Cross-Polarized MIMO Channels)

  • 이상준;이인호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.301-307
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    • 2015
  • 본 논문에서는 공간적 상관관계를 갖는 MIMO(multiple-input multiple-output) 채널을 가정하여 도청자가 존재하는 환경인 와이어탭(wiretap) 채널을 고려한다. 이 때, 각 노드에서 안테나의 교차 편파를 가정하여 1-비트 피드백을 이용하는 직교 시공간 블록 코드(OSTBC: orthogonal space-time block code)의 물리계층 보안 성능을 분석한다. 본 논문에서는 1-비트 피드백을 이용하여 OSTBC(O-OSTBC: one-bit feedback-based OSTBC) 전송을 위한 송신안테나 그룹을 선택하는 방법을 제시하고, 다양한 송신안테나 그룹핑 방법들에 대하여 보안 불통 확률(secrecy outage probability)을 비교한다. 특히, 높은 공간적 상관관계를 갖는 MIMO 채널에서 O-OSTBC와 기존의 OSTBC와의 보안 불통 확률의 성능을 비교하여 효율적인 송신안테나 그룹핑 방법을 제안한다.

화재 영상감시를 위한 표준 색상모델의 연기색상 분석 (Smoke color analysis of the standard color models for fire video surveillance)

  • 이용훈;김원호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권9호
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    • pp.4472-4477
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    • 2013
  • 본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.

MeSH 시소러스를 이용한 한영 교차언어 키워드 자동 부여 (Automatic Korean to English Cross Language Keyword Assignment Using MeSH Thesaurus)

  • 이재성;김미숙;오영순;이영성
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권2호
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    • pp.155-162
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    • 2006
  • 의학용 시소러스인 MeSH (Medical Subject Heading)는 영어 의학 논문 색인을 위한 통제어 시소러스로서 오랫동안 사용되고 있다. 본 논문에서는 한국어 MeSH를 이용하여 한국어 의학 논문의 요약문에 자동으로 영문 MeSH 색인어를 부여하는 '교차언어 키워드 부여' 방법을 제안하고 색인 전문가 및 저자의 색인 효율과 비교한다. 이 색인어 부여 과정은 우선 한국어 MeSH 용어를 문장에서 인식하여 추출하고, 이 용어를 다시 영어 MeSH 용어로 바꾼 후, 용어의 중요도를 계산하여 상위의 용어를 색인어로 부여한다. 특히, 한국어 MeSH 용어 추출을 위해 효과적으로 띄어쓰기 변이를 처리할 수 있는 방법을 제안한다 실험 결과, 띄어쓰기 변이를 효과적으로 처리하여 한국어 MeSH의 크기를 약 42% 정도 줄였을 뿐만 아니라, 후보 색인어 추출의 효과도 높였다. 또 이 방법을 이용하여 색인어 자동 부여를 한 후, 색인 전문가 및 저자의 색인 결과를 비교한 결과, 이 자동 색인 방법이 전문가의 색인 능력보다는 부족했지만, 저자의 색인 능력과는 별 차이가 없음을 보였다.

인공신경망모형(다층퍼셉트론, 방사형기저함수), 사회연결망모형, 타부서치모형을 이용한 컨테이너항만의 클러스터링 측정 및 2단계(Type IV) 교차효율성 메트릭스 군집모형을 이용한 실증적 검증에 관한 연구 (A Study on Containerports Clustering Using Artificial Neural Network(Multilayer Perceptron and Radial Basis Function), Social Network, and Tabu Search Models with Empirical Verification of Clustering Using the Second Stage(Type IV) Cross-Efficiency Matrix Clustering Model)

  • 박노경
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.757-772
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    • 2019
  • 본 논문에서는 아시아 38개 컨테이너항만 들을 대상으로 10년(2007년-2016년)동안의 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수)와 1개의 산출요소(컨테이너화물 처리량)를 이용하여 인공신경망모형(다층퍼셉트론, 방사형기저함수)으로 클러스터링에 영향을 미친 요소들을 파악하였으며, 1단계 교차효율성 메트릭스를 이용한 군집 수를 사회연결망모형과 타부서치모형에 적용하여 클러스터링을 파악하고 효율성을 측정하였다. 또한 2단계효율성 메트릭스모형을 이용한 클러스터링을 파악하고 효율성을 측정하여 1단계 교차효율성 메트릭스에 의한 측정결과와 비교하였다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공신경망모형에 의해서 측정해 보았을 때, 군집에 영향을 많이 미친 요소별로 제시해 보면 컨테이너화물 처리량, 선석길이와 수심, 총면적, 크레인 수의 순서로 나타났다. 둘째, 사회연결망분석에서는 2단계 교차효율성(Type IV)메트릭스에 의한 군집은 benevolent 와 aggressive 모형에서 매년 동일한 결과를 보였다. 셋째, 클러스터링 후에 1단계 교차효율성 모형에 비해서 사회연결망 모형 분석과 타부서치 모형 분석에서 국내항만들의 효율성이 거의(사회연결망 모형에서 인천항의 경우 제외) 악화되는 것으로 나타났다. 다섯째, 일반적인 투입지향, 규모수확불변하의 CCR모형의 효율성 측정결과와 비교했을 때는 클러스터링이 모든 항만들에 대해서 약 37%이상의 효율성을 증대시켰다. 여섯째, 사회연결망모형과 타부서치모형에 의해서 클러스터링 되는 항만들은 부산항(고베, 오사카, 포트클랑, 탄중 펠파스, 마닐라항), 인천항(사히드 라자히, 광양), 광양항(아카바, 포트 슐탄 카바스, 담만, 크호르 파칸, 인천)으로 나타났다. 한국항만당국은 본 연구에서 이용된 방법을 도입하여 항만개선방안을 마련해야만 한다.

K-최근접 이웃 알고리즘을 활용한 심장병 진단 및 예측 (Classification of Heart Disease Using K-Nearest Neighbor Imputation)

  • 박평우;이석원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.742-745
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    • 2017
  • 본 논문은 심장질환 도메인에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구로, 기존 환자의 정보에 대하여 K-최근접 이웃 알고리즘을 통해 결측 값을 대체하고, 대표적인 예측 분류기인 나이브 베이지안, 소포트 벡터 머신, 그리고 다층 퍼셉트론을 적용하여 각각 결과를 비교 및 분석한다. 본 연구의 실험은 K 최적화 과정을 포함하고 10-겹 교차 검증 방식으로 수행되었으며, 비교 및 분석은 정확도와 카파 통계치를 통해 판별한다.

영상의 특징점과 비용함수를 고려한 스테레오 정합개선 (Improve Stereo Matching by considering the Characteristic Points of the Image and the Cost Function)

  • 백영민;최현준;서영호;김동욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.1667-1679
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    • 2010
  • 본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 교차 일치성 검사 방법은 최적의 변이와 차상위 최적의 변이에 대한 비용함수 값들을 비교하여 비용하수 값 자체가 너무 크거나 두 비용함수의 차이가 너무 적은 경우를 찾아내어 처리하는 방법이다. 제안한 두 방법에 대한 Middleburry에서 제공한 네 가지 실험영상을 대상으로 실험한 결과 적응적 가변 정합창 방법은 최대 18.2%의 오차율을 감소시켰다. 또한 제안한 교차 일치성 검사는 최대 7.4%의 신뢰도를 향상시킨 것으로 나타났다.

직업분류 및 고용분류에 따른 스트레스, 우울증상, 의료기관 이용률 (Stress, Depressive Symptom, and Utilization of Professional Consultation according by Occupation Classification and Employment Status)

  • 안지연;이성은
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.409-420
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    • 2014
  • 본 연구는 직업분류 및 고용분류별 스트레스, 스트레스 상담, 우울증상, 우울증상 상담 정도를 파악하기 위해 지역사회건강조사 자료를 이차 분석하였다. 직업분류별 및 고용분류별 확실한 비교를 위해 기준 직업군으로 '무직(직업분류 기준항목)'과 '무급가족종사자(고용분류 기준항목)'를 포함하여 한국표준직업분류(6차 개정)에 의한 총 13개의 직업군을 이용하였다. 직업분류 및 고용분류별 스트레스, 스트레스 상담, 우울증상, 우울증상 상담 여부의 교차비에서는 '무직'과 '무급가족종사자'의 스트레스 정도가 대체적으로 더 낮게 나타난 반면, 스트레스 상담, 우울증상, 우울증상 상담에서는 '무직'과 '무급가족종사자'가 오히려 더 높은 교차비를 보였다. '관리직'을 포함한 7개의 직업군은 '무직'보다 스트레스를 많이 받지만(OR > 1), 의료기관 이용률은 낮게 나타났다(OR < 1). '고용주 및 자영업자'와 '임금근로자'가 '무급가족종사자'에 비해 높은 교차비를, 스트레스 상담 및 우울상담에서는 낮은 교차비를 보였다. 본 연구는 정신건강문제 선별 및 관리를 위해 특정 인구집단에 대한 접근을 통해 직장 내 정신보건서비스 제공에 대한 필요성을 시사하고 있다.