The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.10B
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pp.1111-1116
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2009
In this paper, we discuss distortion-tolerant pattern recognition using computational integral imaging reconstruction. Three-dimensional object information is captured by the integral imaging pick-up process. The captured information is numerically reconstructed at arbitrary depth-levels by averaging the corresponding pixels. We apply Fisher linear discriminant analysis combined with principal component analysis to computationally reconstructed images for the distortion-tolerant recognition. Fisher linear discriminant analysis maximizes the discrimination capability between classes and principal component analysis reduces the dimensionality with the minimum mean squared errors between the original and the restored images. The presented methods provide the promising results for the classification of out-of-plane rotated objects.
Park, Hyeon-Geun;Lee, Hee-Suk;Jang, Sung-Mo;Lee, Sang-Moon
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.01a
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pp.65-68
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2011
이 논문에서는 모래의 주성분을 분석하여 콘크리트 배합설계용의 적합성을 판별하는 시험방법을 제안한다. 주성분을 분석하는 방법은 자연모래와 부순 모래, 그리고 혼합모래에 포함된 유해물(점토, 마사토, 염화물)의 패턴을 분석하여 정지영상에서 유해물 비율을 나타내고자 한다. 영상으로 판독된 유해물 비율은 도로공사 품질시험기준에 의해 시험된 데이터와 비교하여 근접한 값을 도출해 내어 건설 자재인 모래에 섞여있는 유해물질을 검출해 내는 알고리즘을 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.427-431
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2007
차세대 지뢰탐지 기술로는 NQR(Nuclear Quadrupole Resonance, 핵4중극자공명), GPR(Ground Penetrating Radar, 지상 침투 레이더)등 이 연구 및 개발 중 이다. 현재 우리나라에서도 이중 GPR을 차세대 지뢰탐지 기술로 연구중에 있다. 그렇지만 지금까지 개발된 GPR 기술을 적용한 지뢰탐지기는 얻어진 2차원 영상에 대해서 육안에 의한 식별만이 가능하여 지뢰 식별이 장시간 소요된다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 그러한 문제를 해결하기 위해 주성분 분석법을 적용하여 해결하고, 제안된 시스템이 가능한지 확인하기 위해 유사한 실험 환경을 구성하고, 얻어진 영상을 학습시켜 실제로 얻어진 영상에 대한 분류가 가능한지를 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.733-736
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2007
최근 생명 공학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험이 가능해지고 하나의 칩상에 수 만개의 유전자들의 발현 양상을 보다 쉽게 관찰할 수 있게 되었다. DNA 칩 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이터는 세포나 조직 내의 유전자 발현도(expression level)를 측정한 것으로 질병 진단이나 유전자 기능 예측 등에 이용되고 있다. 본 논문에서는 대량의 시계열 마이크로어레이 데이터 분석을 위해 효율적으로 데이터의 차원을 판단하는 점진적 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소 한다. 제안된 방법은 실제 시계열 마이크로어레이 데이터인 yeast cell cycle 데이터에 적용되었고, 데이터 차원 축소에 대한 효율성을 검증하기 위해 클러스터링을 수행하였다. 그 결과 데이터를 축소하여 클러스터링을 수행한 경우 학습 성능이 향상 된 결과를 보였다.
This paper describes how to reduce the effect of an occupation threshold by that the transform of mixture components of HMM parameters is controlled in hierarchical tree structure to prevent from over-adaptation. To reduce correlations between data elements and to remove elements with less variance, we employ PCA (Principal component analysis) and ICA (independent component analysis) that would give as good a representation as possible, and decline the effect of over-adaptation. When we set lower occupation threshold and increase the number of transformation function, ordinary MLLR adaptation algorithm represents lower recognition rate than SI models, whereas the proposed MLLR adaptation algorithm represents the improvement of over 2% for the word recognition rate as compared to performance of SI models.
In this study, new evaluation perspective and analysis methodology are suggested to assess the technological level of new product produced by national large R&D program and applied to case analysis of the superconducting cable technology. Logical Procedures for the assessment of the technological level include essential technology classification, analysis of evaluation factors, structure and content of assessment items, presentation method of the analysis result. Variable with technological properties are employed to analyze the relative competitiveness subjectively. The principal component analysis are applied to measure the relative competitiveness in terms of size and position. Finally the combined results of technology and right evaluation show that the technology level of DAPAS superconducting cables lies somewhere between 96.11% and 101.76% compared with a global leader in technology. The result provides sufficient evidences that it secures technological edges over other competitors. Therefore it can be called as a globally leading technology. New evaluation perspective and analysis methodology suggested can be applied usefully to assess the technology level of public large-scale R&D program.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.6
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pp.153-160
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2011
Recently, the use of security surveillance system including CCTV is increasing due to the increase of terrors and crimes. At the same time, interest of face recognition at a distance using surveillance cameras has been increasing. Accordingly, we analyzed the performance of face recognition according to distance using PCA-based face recognition and interpolation. In this paper, we used Nearest, Bilinear, Bicubic, Lanczos3 interpolations to interpolate face image. As a result, we confirmed that existing interpolation have an few effect on performance of PCA-based face recognition and performance of PCA-based face recognition is improved by including face image according to distance in traning data.
To examine taxonomic relationships among 53 plums derived from Prunus cerasifera, P. domestica, and P. salicina, principal component analysis (PCA) and cluster analysis on 27 morphological characters were conducted. Of 27 characters, leaf size, leaf shape, and leaf hair were useful characters for plum identification and understanding of taxonomic relationships among them. Leaf length, petiole length, number of leaf nectaries, leaf shape, leaf base, and date of full blooming showed the clear differences between P. salicina group and P. domestica group. Results of cluster analysis using scores of the first three principal components indicated that 53 plums could be grouped into P. salicina-P. cerasifera, P. domestica, and P. spinosa phenon at 1.0 of average distance in UPGMA. Although PCA was useful for rough classification of plums, much more characters were needed for the exact classification.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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