Park, Doil;Lee, Chang Hyeun;Oh, Hyun Jun;Roh, Chung Wook
Proceedings of the KIPE Conference
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2020.08a
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pp.172-174
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2020
기존의 절대위치 감지 방식은 초기위치를 알기 위하여 이동자의 위치를 초기화해야 하고 생산 단가가 높다는 단점을 보완하기 위해 MR 센서를 이용하여 비접촉 방식으로 선형모터 이동자 절대위치를 판별하는 시스템을 제안하였다. 센서값을 이용하여 절대위치를 판별해야 하기 때문에 ADC 기능과 실시간 연산 기능이 필요하다. 때문에 8bit MCU(Atmega324PA)를 이용했다. 본 논문에서 이용한 MR 센서의 출력 변동폭이 작기 때문에 Instrumentation Amplifier를 이용하여 증폭된 출력을 MCU로 읽어 사용했다. 제안 시스템의 회로 및 알고리즘을 구현하였고 이를 이론적, 실험적 분석을 통해 동작 및 타당성을 검증하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.1
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pp.196-204
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2008
In this paper, we propose an efficient method to classify human facial impression using frontal face image. The features that represent the shape of eye, jaw and face are used. The proposed method employs PCA, LDA and SVM in series. PCA is used to project the feature space to a low dimensional subspace. LDA produces well separated classes in a low dimensional subspace even under severe variation. This results in good discriminating power for classification. SVM is used to classify the data. Human face has been classified for 8 facial impressions. The experiments have been performed for many face images, and show encouraging result.
The purpose of this study was to evaluate the freshness of chicken meat during 19 d of storage at $4^{\circ}C$ using a portable electronic nose. The portable system consisted of six different metal oxide sensors and a moisture sensor. Determination of volatile compounds with gas chromatography-mass spectrometry, total bacterial count (TBC), and 2-thiobarbituric acid reactive substances (TBARS) monitored the quality change of the samples. These results were compared with the results measured by the electronic nose system. TBC and TBARS measurements could be separated into five groups and seven groups, respectively, among ten groups. According to principal component analysis and linear discriminant analysis with the signals of the portable electronic nose, the sample groups could be clearly separated into eight groups and nine groups, respectively, among ten groups. The portable electronic nose demonstrated potential for evaluating freshness of stored chicken.
본 논문은 우리나라의 주가지수수익률의 변동특성이 카오스를 내재하고 있는지 아니면 랜덤과정을 따르는지를 분석하기 위하여 Hurst의 R/S분석을 중심으로 분석하였다. 우리나라 증권시장의 1980년 1월 5일부터 1996년 말까지 총 4,982일 동안의 일별종합주가지수를 대수수익률로 전환한 시계열자료로 R/S분석한 결과 안정성과 주기유무를 판별하는 V-통계량 그래프에 의하면 83일과 33일의 비주기적 순환을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 이러한 분석결과는 가우시안 랜덤과정과 그다지 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 또한 선형성을 제거한 ARMA잔차와 비선형성을 제거한 GARCHM잔차자료에 대한 R/S분석한 결과도 원래 시계열보다 더 가우시안 랜덤과정에 더 근접함을 알 수 있었다. 한편 총 10개의 대리자료를 만들어서 평균을 취한 값으로 분석한 결과도 마찬가지로 나타나고 있다. 일별주가지수수익률에 내재하는 선형성분을 ARMA과정에 의정에 제거하고 남은 잔차중에는 비선형성분이 여전히 잔존하는데 그것이 일부 GARCHM과정에 의해서 미미하고 가우시안 랜덤과정이 보다 크게 나타남을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.2
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pp.235-245
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2012
Logistic discrimination is an useful statistical technique for quantitative analysis of financial service industry. Especially it is not only easy to be implemented, but also has good classification rate. Generalized additive model is useful for credit scoring since it has the same advantages of logistic discrimination as well as accounting ability for the nonlinear effects of the explanatory variables. It may, however, need too many additive terms in the model when the number of explanatory variables is very large and there may exist dependencies among the variables. Mixtures of factor analyzers can be used for dimension reduction of high-dimensional feature. This study proposes to use the low-dimensional factor scores of mixtures of factor analyzers as the new features in the generalized additive model. Its application is demonstrated in the classification of some real credit scoring data. The comparison of correct classification rates of competing techniques shows the superiority of the generalized additive model using factor scores.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.225-230
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2004
얼굴 검출은 디지털화된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 둥을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 재스쳐 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 둥의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 포즈와, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 얼굴 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
We propose a method to improve the robustness of speaker verification on short test utterances. The accuracy of the state-of-the-art i-vector/probabilistic linear discriminant analysis systems can be degraded when testing utterance durations are short. The proposed method compensates for utterance variations of short test feature vectors using deep neural networks. We design three different types of DNN (Deep Neural Network) structures which are trained with different target output vectors. Each DNN is trained to minimize the discrepancy between the feed-forwarded output of a given short utterance feature and its original long utterance feature. We use short 2-10 s condition of the NIST (National Institute of Standards Technology, U.S.) 2008 SRE (Speaker Recognition Evaluation) corpus to evaluate the method. The experimental results show that the proposed method reduces the minimum detection cost relative to the baseline system.
Two scale characters, the width ana circuli counts of the first-year band, were used in a discriminant function analysis to see how effectively the two scale characters would separate geographical chum stocks from the western North Pacific. A total of 476 scale samples were taken from spawning adults which ascended to rivers of Hokkaido, Japan, in 1956, and Kamchatka, the U.S.S.R., in 1957. The scale characters were examined for conformity to the statistical requirements of a discriminant function. As a result of the examinations the two characters were verified to be able to be used in a discriminant function analysis that would classify chum taken on the high seas to most Probable origin. A discriminant function computed using the two characters correctly classified 78.5 percent of the Hokkaido and Kamchatka chum fish. Of the two characters the number of the circuli could alone classify fish to its origin with nearly the same probability of correct classification as the discriminant function based on the two characters can.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.6
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pp.1055-1063
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2014
Recently, various methods have been proposed for improving the performance of the side channel analysis using the power consumption. Of those method, waveform compression method applies to reduce the noise component in pre-processing step. In this paper, we propose the new LDA(Linear Discriminant Analysis)-based signal compression method finding unique feature vector. Through experimentations, we are comparing the proposed method with the PCA(Principal Component Analysis)-based method which has known for the best performance among existing signal compression methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1032-1036
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2006
본 연구에서는 영산강 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 하여, 해당 지점에서 자동 측정되고 있는 수질 항목들 중에서 총유기탄소(TOC: Total Organic Carbon)의 시계열 자료에 대한 비선형 동역학적 거동을 파악하고자 하였다. 1994년 낙동강에서의 수질오염 사고 이후 4대강 유역에서 설치.운영되고 있는 수질자동 측정망의 TOC 자료를 일자료로 환산하여 사용하였으며, 시계열 자료에 비선형 동역학적(카오스적) 특성이 존재하는지를 알아보기에 앞서 자료의 전처리 과정으로써 3가지의 잡음제거 방법을 적용하였다. 잡음이 제거된 시계열 자료에 비선형 동역학적 거동의 파악을 위해 보편적으로 사용되고 있는 상관차원분석을 실시하였다. 또한 상관차원분석 결과 비선형 동역학적 거동을 나타내는 것으로 판별된 자료에 대하여 그 양상을 가시적으로 알아보기 위해 지체시간$(\tau)$을 적용하여 3차원 위상공간에 도시하였다. 본 연구의 결과, 나주지점에서 측정되고 있는 총유기탄소에 대해 비선형 잡음제거 방법을 적용한 자료가 비선형 동역학적 거동을 내재하고 있는 것으로 나타났으나, 이를 위상공간에 재건하였을 경우 이상한 끌개(strange attractor)의 뚜렷한 구조가 보이지 않았다. 그러나 상관차원분석 결과 잡음이 제거된 자료가 카오스적 특성을 보이므로, 자료의 단기예측을 위한 방법에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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