본 논문에서는 데이터 마이닝에서 분류 작업을 실시할 때 그 분류정확도을 측정하기 위해 Cohen의 kappa 계수와 weighted kappa 계수를 제안하였다. kappa 계수는 우연에 의해 생기는 분류를 보정하여 분류정확도을 측정하며 명목척도와 순서척도의 데이터에 대해 사용된다. 특히 순서척도의 데이터에서는 오분류의 크기를 가중치에 의해 정량화하여 분류정확도을 측정하는 weighted kappa 계수가 더 유용하게 사용된다. weighted kappa 계수 계산을 위해서는 2가지 가중치(일차형 가중치, 이차형 가중치)를 사용하였다.. 또한 실제 데이터인 지방간 데이터에 대해 kappa 계수와 weighted kappa 계수를 계산하여 비교하였다.
본 연구에서는 뇌파를 AR모델로 모델링하여 선형예측계수를 특징 파라미터로 이용할 때와 뇌파의 주파수 대역별 상호상관계수를 이용할 때의 감정상태 분류 성능을 비교해 보고자 하였다. 이를 위하여 분노, 슬픔, 기쁨, 안정의 4가지 감정상태에 따른 뇌파를 4개 채널로부터 수집하여 선형예측계수와 ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ 대역의 주파수 영역에서의 상호상관계수를 추출하여 이들을 특징 파라미터로 한 감정상태 분류 실험을 수행함으로써 두 방법의 감정상태 분류 성능을 비교하였고, 패턴 분류기로는 신경회로망을 이용하였다. 감정 분류 실험 결과 뇌파의 특징 파라미터로서 선형예측계수를 이용한 결과가 상호상관계수를 이용할 때보다 성능이 월등히 좋은 것을 알 수 있었다.
IBC와 KBC의 지반분류는 ft-kips 단위체계를 기본으로 하고, 지반종류를 단일 지반특성값이 아닌 지반특성값 범위로 규정하여 지반종류에 따른 전단파속도와 지반계수들 간의 불명확한 관계 때문에 지반계수의 선형보간이 쉽지 않다. 또한, KBC의 지반분류에서 각 지반종류에 대한 지반특성값 범위가 너무 넓어서 구조기술자들이 다양한 지반의 실제적인 지반계수를 추정하는데 어려움을 격고 있다. 이 연구에서는 SI 단위체계를 고려한 새로운 지반분류체계를KBC등 차세대 내진설계기준을 위해 제안하였고, 제안된 새로운 지반분류에 따라 지반계수들의 선형보간 가능성을 검토하기 위해 $F_{a},\;F_{v}$, 지반계수들의 비교에 관한 연구를 수행하였다. 연구결과에 의하면, SI 단위체계와 얕게 묻힌기초 밑 30m 지반의 지반특성을 고려한 새로 제안한 지반분류체계를 이용하는 것이 지반계수의 선형보간을 위해서 보다 합리적이고, 설계스펙트럼 가속도계수의 선형보간도 각 지반을 대표하는 전단파속도에 따라 지반계수를 규정함으로써 보다 합리적으로 수행할 수 있다. 연구결과에 따라 KBC 내진설계기준을 위한 새로운 지반분류체계와 선형보간이 가능한 설계스펙트럼 가속도 계수를 제안하였다.
본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석(Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.
본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 불성실한 응답자를 제거시키기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파 계수와 선형판별함수의 계수를 이용한다.
국내에서 활발하게 연구되고 있는 위성영상을 이용한 원격탐사는 매핑, 환경관리, 시설물 관리 등에 이용되어 왔다. 본 연구에서는 날씨나 태양의 제약을 받지 않는 RADARSAT SAR 영상의 수계지역을 신경망 기법을 이용하여 분류하고자 하였다. RADARSAT은 경사관측을 통하여 영상을 취득하며 지형의 기복에 의한 음영효과(Shadow effect)로 인하여 수계지역 분류시 정확도를 감소시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상의 역산란계수를 계산하고 음영효과에 의한 분류오류를 감소시키기 위하여 수치고도모형을 사용하였다. 지형의 기복이 작은 평지와 지형의 기복이 심한 산악지로 나누어 연구를 수행하여 각 지역별로 분류 정확도를 평가하였다. 연구결과로 역산란계수를 신경망기법의 단일 입력 자료로 사용한 경우보다 수치고도모형을 같이 사용한 것이 분류 정확도가 높았다. 또한, 수치고도모형을 역산란계수와 함께 입력 자료로 이용할 경우 평지보다 산악지에서 효율적이었다. 산악지역이 많은 국내에서는 SAR영상의 수계지역 추출을 신경망 기법으로 할 경우에는 수치고도모형을 함께 이용함으로써 분류정확도 향상을 시킬 수 있다고 사료된다.
유전 발현 데이터는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 microarray상에서 측정한 것으로 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이터이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현 정도는 차이를 보이기 때문에, 유전발현 데이터를 통하여 암을 분류할 수 있다. 하지만 분류에 모든 유전자가 관여하지는 않으므로 관련성 있는 유전자만을 선별해내는 작업인 특징 선택방법이 필요하다. 본 논문에서는 회귀분석의 변수선택방법중 하나인 전진 선택법(forward selection method)을 사용하여 유전자들을 선택하고 분류하는 방법을 제안한다. 실험데이터는 대장암 데이트를 사용하였고, 분류기는 KNN을 사용하였다. 이 방법과 상관계수를 이용한 특징 선택 방법인 피어슨 상관계수와 스피어맨 상관계수방법과 비교해본 결과 전진 선택법에 의한 특징 선택방법이 암의 분류에 있어서 더 효과적인 유전자 선택을 한다는 사실을 확인하였다. 실험결과 90.3%의 높은 인식률을 보였다.
방수로는 홍수 피해 경감을 사용되는 구조적 대책으로 최근 국내에서 널리 계획되고 있다. 이러한 방수로는 보통 횡월류위어 등으로 대표되는 유입부 구조물을 통하여 하천 본류와 연결되지만, 평상시에도 본류의 유량을 일부 분담하는 형태로 설계되는 젖은 하도(wet channel) 형태의 방수로는 별도의 유입부 구조물을 설치하지 않고 바로 본류에 연결되는 것이 일반적이다. 유입부 구조물을 통해 연결되는 방수로의 특성은 유입부 구조물의 수리학적인 특성에 의해서 많이 좌우된다. 이에 반해 젖은 하도 형태로 본류에서 바로 분기되는 방수로는 그 특성이 방수로의 폭(W), 방수로 분류각$(\theta)$등에 의해서 많이 좌우되며, 만약 설계된 방수로의 횡단면 형상이 사다리꼴 또는 직사각형 단면을 따른다면 이러한 흐름은 "제한 영마루고 횡월류위어 흐름(restricted zero-height side weir flow)"으로 분류할 수 있다. 이러한 조건에서의 흐름은 일반적인 횡월류위어 흐름과 많이 다른 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 방수로 폭 및 분류각을 변화시켜 방수로 분류 조건을 다양하게 구현하여 실험을 수행하였으며, 특히 분류각 변화에 따른 유량계수의 변화를 분석, 검토하였다. 또한 측정된 방류량을 기준으로 산정된 유량계수를 기존 연구자들이 제시한 영마루고(zero-height) 횡월류위어 유량계수 산정식에 의해 산정된 결과와 비교하여 분석하였다. 분석결과 분류각이 90도인 경우 본류 프루드수의 증가에 따라 유량계수가 점차 감소하였으나, 분류각이 90도 보다 작은 경우에는 본류 프루드수가 증가함에 따라 유량계수가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 한계를 만족시킬 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.시민의 휴식 및 여가선용 공간으로 활용하기 위한 사업의 기초자료로 활용되며 이미 설계검토가 시작되었다. 본 연구결과는 유수지 및 저수지의 환경개선 사업의 선두적인 성공사례로 국내 타 지역의 유사한 사업에 있어 벤치마킹을 할 수 있는 훌륭한 사례가 될 것이다.요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백
본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
원자력 압력용기의 소성변형에 의한 파괴의 방지를 위한 설계개념의 요체는 압력용기에 발생하는 응력을 하중형태와 중요도에 따라 분류하고, 분류된 각각의 응력범주에 대해서 극한설계의 개 념에 의한 붕괴하중에 안전계수를 도입한 것이다. 원자력 압력용기에 적용된 안전계수는 재료의 인장가동에 대해서 3이다. 이것은 일반용 압력용기에 대한 안전계수 4보다 적은 값이나, 원자력 압력용기의 소성변형에 의한 파괴방지를 위하여 이미 모든 작용하중에 대하여 응력해석을 수행 하였고 그 결과를 평가한 것이기 때문에 안전계수는 낮더라도 더 안전하다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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