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.
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.
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.
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.
다변량 통계분석기법중 하나로 제기된 투사지향방법은 다변량자료를 관심있는 일차원 또는 이차원의 자료로의 선형투사를 찾아 나가는 방법이다. 이 방법은 다변량 자료가 갖는 차원의 문제를 해결해 줄 수 있는 유용한 기법으로 제시되었다. 본 연구에서는 투사지향방법을 이용하여 추정한 다변량 확률밀도함수를 사용한 새로운 비모수적인 판별분석방법을 제시하고, 이를 기존의 모수적 판별분석방법중 실제적으로 많이 사용되는 선형판별함수방법, 그리고 기존의 비모수적 판별분석방법중 계산상의 편리성이 많은 K-최인접방법과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교분석하였다.
부류안 분산 행렬의 특이성 때문에 선형 판별 분석은 작은 표본 크기 문제에 쓰기에 알맞지 않다. 이에 선형 판별 분석을 확장하여 작은 표본 크기 문제에서 좋은 성능을 갖는 영 공간 기반 선형 판별 분석이 제안되었다. 이 논문에서는 라그랑지 기법을 바탕으로 하여, 영 공간 기반 선형 판별 분석을 써서 특징을 추출하는 문제를 선형 방정식 문제로 바꾸는 과정을 제안하였다.
과학영재 판별의 대안적 도구로서의 가능성을 찾아보기 위하여 영재 집단과 일반 집단의 뇌파검사를 실시하였다. 뇌파의 주성분 공간분석법인 PCA분석 자료의 집단별 차이점을 이용하여 과학영재 판별지수(Gifted Index: G-Index)를 개발하고 과학영재 판별의 가능성을 탐색하여 보았더니 76% 수준에서의 판별 효과를 얻을 수 있었다. 또 과학영재 판별이 가능한 기타 판별도구 성취도들 간의 상관관계를 바탕으로 하여 회귀분석을 시도한 결과는로 나타났다. 이를 근거로 한 영재 판별 확률식을 제안하면 $$P=\frac 1{1+e^{-[-0.018(TTCT)+0.057(IQ)+1.916(FASP)+0.682(V.T)+0.088(Exp.)+0.034(G-Index)-57.510]}}$$와 같고 이 회귀분석식을 적용한 결과 영재 집단 내에서의 판별 가능성이 95% 수준에서 매우 우수하였다. 따라서 과학영재 판별의 대안적 도구로서의 뇌파검사와 G-Index의 유용성을 확인할 수 있었다.
이 연구는 개념도 연구법이라는 새로운 연구방법을 소개하고 이를 활용하여 최근 이슈와 논란이 되고 있는 관찰-추천 영재 판별 시스템과 관련하여 현장에서 영재들을 지도하고 있는 영재담당교사들의 인식을 중심으로 관찰-추천 영재판별 시스템의 바람직한 방향 및 그 중요도 그리고 실행수준을 탐색해 보았다. 이를 위해 12명의 영재교사들이 영재판별에서 바람직한 관찰-추천 시스템의 방향에 대해 작성한 진술문을 산출, 종합, 분류하고 이를 기초로 다차원 척도와 위계적 군집분석을 실시하였다. 또한 여기서 산출된 바람직한 관찰-추천 시스템 관련 문항을 가지고 112명의 영재담당교사들을 대상으로 각 문항에 대한 중요도와 실행수준을 평가하였다. 이 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 영재판별에서 관찰-추천 시스템의 방향 탐색 인식에 대한 브레인스토밍 결과를 토대로 진술문을 종합한 결과 36개의 진술문이 도출 되었으며 이들 36개의 진술문에 대한 비유사성 평정 자료를 사용하여 다차원 척도분석을 실시한 결과 2차원 개념도 제작에 적합한 stress 값은 .249이었다. 개념도에 나타난 진술문의 좌표 값을 기초로 위계적 군집 분석을 실시한 결과, 영재판별에서 관찰-추천 시스템의 방향 탐색인식은 4개의 범주로 나타났다. 각 범주명은 '전문성 확보', '행정적 지원 확보', '공정성 확보', '관찰-추천제의 원칙'으로 명명되었다. 둘째, '전문성 확보'와 '공정성 확보' 범주가 상대적으로 더 중요하게 인식되고 있는 것으로 드러났으며, 모든 범주에서 관찰-추천 영재판별 시스템의 방향 탐색의 중요도와 실행수준의 점수간에 유의한 차이가 있음이 나타났다. 이 연구는 앞으로 본격화될 관찰-추천에 의한 영재 판별이 바람직한 방향으로 정착하기 위해 무엇이 필요하고 중요하며 현재는 어느 수준으로 이루어지고 있는가를 현장에서 실질적으로 영재교육을 담당하고 있는 영재교사들을 통해 알아보는데 그 의의를 찾을 수 있다.
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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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