본 연구는 쌀과 현미의 연산 또는 신 구곡 판별법을 개발하기 위하여 쌀의 저장기간 동안 변화되는 지방의 일종인 인지질 성분을 지표물질로 이용하여 쌀과 현미의 신 구곡 판별식을 작성하였고 미지의 시료를 이용하여 판별식 검증을 수행하였다. 또한 벼의 저장 온도와 시기에 따른 인지질 지표의 판별정확도를 분석함으로써 인지질 지표의 실용적인 활용 가능성을 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 인지질 지표를 이용하여 쌀에 대한 판별식을 작성한 결과 쌀의 연산별 분류적중률은 90%, 신 구곡의 분류적중률은 97%로 나타나 연산 판별식보다 신 구곡 판별식의 적중률이 높게 나타났다. 따라서 신 구곡 판별식을 쌀의 판별식으로 확립하였고 연산을 알고 있는 미지의 시료를 이용하여 개발된 판별식의 정확도를 분석한 결과 판별식 정확도는 1차 분석에서는 82%, 2차 분석에서는 80%로 나타났다. 2. 현미에 대한 인지질 지표의 신 구곡 분류적중률은 96%로 나타나 95%이상의 적중률을 보여주었으므로 현미의 신 구곡 판별식을 확립하였다. 미지의 시료를 이용하여 개발된 판별식의 정확도를 분석한 결과 93%로 나타나 판별 정확도가 쌀에 비해 높게 나타났다. 현미는 백미에 비해 지방 함량이 많기 때문에 신곡과 구곡 간의 인지질 함량의 차이가 크게 나타나는 경향이었다. 3. 저장온도와 시기에 따른 쌀의 판별 정확도를 분석하기 위하여 벼 보관창고에서 동일한 시료를 수집하여 기확립된 쌀의 신 구곡 판별식에 대입하였을 때 상온 보관된 쌀의 정확도는 57.9~92.1%로 나타났고, 저온 보관된 쌀의 정확도는 86.8~94.7%의 범위로 나타났다. 쌀의 경우 저장 온도와 시기에 따라 판별되는 정확도가 달라졌고 저온 보관된 시료가 상온 보관된 시료에 비해 시기별 판별 정확도의 차이가 적은 것으로 나타났다. 4. 현미의 저장온도 및 시기에 따른 판별 정확도를 분석하기 위하여 벼 보관창고에서 동일한 시료를 수집하여 기 확립된 현미의 신 구곡 판별식에 대입하였을 때 상온 보관된 현미의 정확도는 94.7~100%로 나타났고, 저온 보관된 현미의 정확도는 92.1~100%의 범위로 나타났다. 현미의 경우 쌀에 비해 지방함량이 많고 강층의 존재로 산패가 더디게 진행되기 때문에 저장온도 및 시기에 상관없이 92%이상의 판별 정확도를 나타내었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.617-628
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1997
시계열 자료의 변이상태(transition status)에 대한 판별은 여러 분야에서 연구되고 있다. 하지만 변압기의 진동신호와 같이 특정한 시계열모형을 적합시키기 힘든 자료는 변이 상태에 대한 판별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 정상적인 변압기에서 발생하는 진동신호에 대하여 각 주기별 최대값, 자기상관계수 및 편자기상관계수 등의 경험적 표본분포를 연구한 후, 이를 이용한 관리도를 만들어 변압기 진동신호의 변이상태에 대한 판별을 하였다. 이 방법은 품질관리의 관리도 이론을 시계열자료에 응용한 것으로 비정상적인 변압기 진동신호의 판별에 만족스러운 결과를 가져왔다.
직류기정류이론은 Arnold, Langsdorf등에 의하여 연구되어 왔으며, 이들은 정류방정식에서 정류주기중의 전류의 시간적변화와 정류주기종단에서 전류의 시간적 변화율의 값에 의하여 spark 발생여부를 판별하여 정류량부를 판별하였다. 본 논문은 상기한 방법과는 달리 정류의 기본방정식에서 정류곡선의 일반식을 구하고 정류곡선을 해석하여 정류양부를 판별하는 것이며, 정류주기중에 있는 단종선론의 coil저항과 연접한 극(pole)아래의 Brush에 의한 단각전류의 상호유도작용까지도 고려하였을때의 정류곡선의 일반식을 구하고 이를 해석하여 Langsdorf에 의하여 연구된 정류판별의 결과를 비교하여 정류판별에 대한 차이점과 명확한 결론을 제시코저 한다.
본 논문에서는 오차역전파 알고리즘을 사용한 3층 구조의 퍼셉트론형 신경회로망으로 네트워크의 학습을 실시하여, N비트의 패리티판별에 필요한 최소의 중간유닛수의 해석에 관한 연구이다. 따라서 본 논문은 제안한 퍼셉트론형 신경회로망의 중간 유닛의 수를 변화시켜 N 비트의 패리티 판별 실험을 실시하였다. 본 시스템은 패리티 판별의 실험을 통하여 N 비트 패리티 판별이 가능하다는 것을 실험으로 확인한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.283-287
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1996
본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.
영재는 그 다양한 특성으로 인하여 객관적인 판별도구를 개발하는 것에 한계가 있으며 판별절차에 관한 학자들의 이론도 다양하다. 특히 고도의 창의적인 능력을 나타내는 수학 영재아의 경우에는 더더욱 그러한 면이 심하다고 할 것이다. 본 연구에서는 인천과학 영재교육센터에서 실행했던 중등 수학영재선발과정에 대하여 살펴보고 이에 대한 문제점을 검증함으로써 앞으로 더 발전된 수학 영재아의 판별을 위한 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 벼의 보관기간 동안 감소되는 물질인 peroxidase 등의 효소의 활성도를 알아보는 신선도 감정법과 색을 인지하는 전자눈 장비를 이용하여 현미의 신곡과 구곡을 판별할 수 있는 칼라 코드를 선정하였고, 현미의 신 구곡 판별식을 개발하였다. 동일한 시기에 수집된 시료의 판별식 검증을 통해 현미 신곡, 구곡 및 이의 혼합곡에 대한 판별 정확도를 분석하여 실용적인 활용 가능성을 살펴보았다. 또한 수확시기에 수집된 현미로부터 개발된 판별식의 활용도를 검토하기 위하여 신곡 수확 시점으로부터 약 8개월이 경과한 시료를 무작위 채취하여 보관기간에 따른 판별 정확도를 분석함으로써 현미의 신곡과 구곡 판별에 효소 지표의 적용 가능성을 연구한 결과는 아래와 같다. 1. 현미의 신곡과 구곡의 판별 지표로 효소를 선정하여 신선도 감정법인 G O P 시약을 처리를 통한 효소 활성정도를 육안으로 감정한 후 전자눈 장비를 이용하여 신곡과 구곡 그룹 간에 차이나는 칼라코드를 29개 선발하였다. 선발된 칼라코드의 식별능은 최소 0.263에서 최대 0.922의 분포를 나타내었고 평균 식별능 값은 0.62로 나타났다. 2. 선발된 칼라 코드를 이용한 현미 신곡과 구곡 단일곡의 분류되는 적중률은 PCA 및 DFA 분석 결과 모두 100%로 나타나 현미의 신곡과 구곡을 판별할 수 있는 판별식으로 채택하였다. PCA 분석 결과보다 DFA 분석 결과가 신곡과 구곡 그룹을 보다 더 잘 구분하는 것으로 나타났다. 3. 개발된 판별식의 실용적인 활용 가능성을 알아보기 위하여 판별식 개발 시료와 동일한 시기에 수집된 신곡과 구곡 및 이의 혼합곡 시료를 이용하여 검증 시험을 추진하였다. 기 개발된 판별식에 미지의 시료를 대입한 결과, 신곡과 구곡 단일 시료는 100%의 판별정확도를 나타내었고 혼합곡은 96.9%의 정확도를 나타내었다. 4. 수확 후 얼마 지나지 않은 겨울에 수집된 시료를 이용하여 구축한 판별식을 보관 기간이 8개월 정도 지나고 효소활성도가 급격하게 떨어질 것으로 추정되는 여름 시료에도 적용이 가능한지 알아보기 위하여, 신곡과 구곡 시료를 대상으로 검증시험을 실시하였다. 여름에 수집한 구곡 시료를 기 구축된 판별식에 대입한 결과 구곡은 모두 100% 구곡으로 판별이 되었으나, 신곡 시료는 100% 구곡으로 판별이 되어 신곡의 판별 정확도는 0%로 나타났다. 시간이 지남에 따라 효소 함량이 변화됨을 알수 있었고 검사 시기별 판별식의 개발과 검증의 필요성을 확인하였다.
본 논문은 선행연구에서 유의성 있는 지표로 판명된 투하자본수익률(ROIC)과 총자산영업이익률을 기준변수로 하여 2005년 12월 말 현재 최종표본기업 250개의 우량벤처기업과 비우량벤처기업의 정도를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 정준판별함수는 2가지 기준 모두 판별함수의 판별력이 양호하였으며, 집단간 판별 점수의 차이가 유의한 것으로 나타났다. 변수들 간의 상대적인 중요도를 나타내는 표준화된 정준판별함수계수의 설명력이 높고, 판별함수에 가장 큰 영향을 미치는 변수가 총자산영업이익률임을 보였다. 둘째, 판별분석을 통해 도출된 선형판별식에 의한 우량벤처기업과 비우량벤처기업의 판별결과도 2가지 기준 모두 비우량벤처기업을 우량벤처기업으로 판별하는 오분류율이 각각 4%, 2.4%로 나타나 표본에 대한 분류정확도는 각각 98.0%, 98.8%로 밝혀졌다. 또한 상호교차법에 의한 오분류율도 각각 4.8%, 3.2%로 나타나 97.6%, 98.4% 정확도를 나타내고 있어 도출된 판별함수가 우수한 판별력이 있음을 실증하였다.
문서 저작권에 대한 관심과 중요성이 높아짐에 따라 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리기술의 한계가 있어 문서의 심층적 표절 검출에 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 분석의 기술을 적용한 유사문서 판별기를 설계, 구현한다. 이 시스템은 형태소 분석의 기술과 함께 구문의미 분석의 기술, 저빈도 및 관용표현 가중치을 이용하여 유사문서를 판별한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 기존 시스템, 그리고 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미 분석을 활용한 시스템의 개선점을 발견할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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