• Title/Summary/Keyword: 성 판별

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Tag Identification Process Model with Scalability for Protecting Privacy of RFID on the Computational Grid (Computational Grid 환경에서 RFID 프라이버시 보호를 위한 확장성 있는 태그 판별 처리 모델)

  • Shin, Myeong-Sook;Kim, Choong-Woon;Lee, Joon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.245-248
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    • 2008
  • 최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 유지하면서 태그판별시간 절감을 위해서 그리드 환경으로의 이식과 노드별로 m/k개의 SP를 분할하는 균등분할 알고리즘을 적용한 태그 판별 처리 모델을 제안한다. 제안 모델을 그리드 환경에서 동시에 수행할 수 있다면 이상적인 경우 태그를 판별하는 시간은 1/k로 감소한다.

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Fault Diagnosis of Power Transformer Using Hierarchical SVM (계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기 고장진단)

  • Lim, Jae-Yoon;Lee, Dae-Jong;Lee, Jong-Pil;Park, Jae-Won;Ji, Pyeong-Shik
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.11b
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    • pp.279-281
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    • 2007
  • 본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.

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Multiplex PCR Technique for Rapid Detecting of Hanwoo and Holstain (한우 및 젖소를 고속으로 판별하기 위한 멀티 플레스 PCR 기술 개발)

  • Lee, Jin-Sung
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.46-47
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    • 2007
  • 본 논문은 소의 모색에 관여하는 Melanocortin I recepter (MCIR) 유전자의 염기서열을 기초로 정확하게 한우와 젖소를 구분할 수 있는 단일 염기 변이를 이용하여 기존의 방법보다 2배 이상으로 빠른 속도로 한우와 젖소를 판별할 수 있는 multiplex PCR 기술에 관한 것이다. 또한, 동 기술에 적용된 기술에는 기존의 방법으로는 동시 판별을 할 수 없었던 소의 암수 구분이 가능하도록 수컷 판별을 위한 표지 유전자인 SRY 유전자를 적용함으로써 한우와 젖소 그리고 압수를 고속으로 동시 판별이 가능하게 되어 젖소가 한우로 둔갑되는 현재의 불법 유통의 문제점을 해결해 주는 새로운 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.

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한국산 참기름의 진위성 판별을 위한 NIR 분석

  • Kim, Yeong-Su
    • Bulletin of Food Technology
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    • v.9 no.4
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    • pp.87-93
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    • 1996
  • NIR(근적외) 분광분석법이 참기름의 원산국 판별에 이용 가능 한지를 알아보기 위하여 32종의 시료에 대하여 NIR 분석을 실시한 후, 그 분광 데이터에 대하여 principal component analysis(주성분 분석)와 canonical variate analysis(정준판별분석)을 실시하였다. 10개의 주성분과 400-2500nm에서 second derivative log(1/R) 데이터를 이용할 경우, 제1 및 제2 정준판별함수는 3개 참기름 그룹(한국산 참깨로 제조한 13종의 참기름 그룹, 외국산 참깨로 제조한 10종의 국산 참기름 그룹 및 미지의 참깨로 제조한 9종의 참기름 그룹)을 판별하는데 가장 효과적이었다. 사용된 canonical variate analysis는 참기름 시료를 100%의 정확도로 그 지리적 출처를 분류하였다. 한편 second derivative log(1/R) spectra상의 파장범위 498-500, 668, 1698-1724, 2242-2256, 2302-2306, 2328 및 2348~2352nm에서 3개 그룹간에 현저한 차이가 발견되었다.

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A simulation study on projection pursuit discriminant analysis (투사지향방법에 의한 판별분석의 모의실험분석)

  • 안윤기;이성석
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.5 no.1
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    • pp.103-111
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    • 1992
  • The projection pursuit method has been gussested as a technique for the analysis of the multivariate data. This method seeks out interesting linear projections of the multivariate data onto a line of a plane to solve the curse or dimensionality. In this paper we developed the discriminant analysis by using the projection method and simulations were used for comparison between this and other existing discriminant analysis methods.

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Transformation Technique for Null Space-Based Linear Discriminant Analysis with Lagrange Method (라그랑지 기법을 쓴 영 공간 기반 선형 판별 분석법의 변형 기법)

  • Hou, Yuxi;Min, Hwang-Ki;Song, Iickho;Choi, Myeong Soo;Park, Sun;Lee, Seong Ro
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.38C no.2
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    • pp.208-212
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    • 2013
  • Due to the singularity of the within-class scatter, linear discriminant analysis (LDA) becomes ill-posed for small sample size (SSS) problems. An extension of LDA, the null space-based LDA (NLDA) provides good discriminant performances for SSS problems. In this paper, by applying the Lagrange technique, the procedure of transforming the problem of finding the feature extractor of NLDA into a linear equation problem is derived.

New index for the gifted students(G-Index) with EEG analysis (뇌파검사 자료를 기반으로 한 과학영재 판별 지수(G-Index) 개발과 적용)

  • Kim, Kyung-Hwa;Kim, Kyu-Han;Lee, Sun-Kil;Hur, Myung;Kim, Yong-Jin
    • Journal of Gifted/Talented Education
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    • v.15 no.1
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    • pp.67-84
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    • 2005
  • In this study we investigated the adequacy of tools for distinction gifted students through the comparison these mutual relation on the basis of data, like paper test, the depths interview score, and the rest data((TTCT: Torrance Tests of Creative Thinking, IQ test, FASP: Find A Shape Puzzle, V.T: Visualization Tests and Exp: experimental ability test), and analysis data of EEG test for examining the adequacy of tools for identification gifted students. So, we developed Brain Wave gifted Index(G-Index) for finding another distinction ability as using brain waves data. The standard of index development use gifted brain characteristic in closed-eyes rest state which is judged like that characteristic of distinction between gifted and normal students is the most clear and consistence. That is, the degree of unified pattern between each object and gifted PCA pattern was defined by Pearson method which added spatial mutual index to weight concept. This refer to mean number of spatial PCA pattern. Searching for the possibility of distinction gifted gave distinction effect in 76%. The result of regression analysis on the basis of mutual relation between the rest data is . The probability formula for distinct gifted group is as follow. $$P=\frac 1{1+e^{-[-0.018(TTCT)+0.057(IQ)+1.916(FASP)+0.682(V.T)+0.088(Exp.)+0.034(G-Index)-57.510]}}$$ The result of this calculation showed that probability for distinct in gifted group was very good(95.0%). On the basis of upper result, tools for identification gifted students should be estimated as using many-sided estimation data whatever possible. And following study about development, and operation of tools for distinction suitable to gifted student in science should be progressed.

Exploring the Class Observation and Nomination System for the Identification of Gifted Students Using a Concept Mapping Approach (영재교사들이 지각하는 관찰-추천 영재판별 시스템의 방향, 중요도, 실행수준 분석: 개념도 연구법을 활용하여)

  • Han, Ki-Soon;Lee, Jeong-Yong
    • Journal of Gifted/Talented Education
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    • v.21 no.1
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    • pp.107-122
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    • 2011
  • The purpose of this study is to explore the perception of the observation and nomination system for the identification of the gifted and to find out the importance and practice level perceived by the gifted education teachers using the concept mapping approach. For this, twelve gifted education teachers brainstormed and gathered ideas for the ideal ways of observation and nomination system and the gathered statements were solicited. Multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis were also used. In addition, 112 gifted education teachers rated the importance of and the practice level for the suggested ideas of observation and nomination system. Results were as follows: First, 36 statements were solicited and as a result of concept mapping the suggested observation and nomination system were categorized as 'attainment of professionality', 'attainment of administrative support', 'attainment of fairness', and 'considering points for recommendation.' Second, there were significant differences between the perceived importance levels and the practice levels. Based on the results, imlications of the study were discussed in depth.

Medial Surface Computation of Polyhedra (다면체의 중립면 계산)

  • 이용구;이건우
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1996.11a
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    • pp.833-840
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    • 1996
  • 중립면은 셸 (솔리드 모델) 유한 요소 생성, 로보트 이동 경로 계산, 특징 형상 판별 등에서 사용될 수 있다. 그러나 기존 중립면 계산 알고리즘들은 연립 방정식을 수렴성이 보장되지 않는 수치 해법으로 풀어야 했기 때문에 발전이 미비했다. 본 논문은 복셀-이등분 면의 교자성을 이용한 중립면 계산 알고리즘을 제시한다. 교차성은 보로노이 영역을 사용, 단순한 기하학적 요소간의 거리 비교로 판별한다. 이런 기하학적인 접근 방법은 기본적으로 수렴성 문제가 배제된다.

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Learning Algorithm of Neural Networks Using Rough Set (러프집합을 이용한 신경망 학습알고리즘)

  • 손현숙;피수영;정환묵
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.327-330
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    • 1997
  • 패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.

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