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스마트 베개를 위한 효율적인 스펙트럼 특징과 SVM을 이용한 코골이 판별 방법 (Snoring Sound Classification using Efficient Spectral Features and SVM for Smart Pillow)

  • 김병만;문창배
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.11-18
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    • 2018
  • 코골이가 심한경우 무호흡증(OSA : Obstructive Sleep Apnea)으로 연결되어 생명을 위협하는 경우도 발생할 수 있고, 코골이로 인하여 주변인과의 관계가 심각해지는 경우도 발생할 수 있다. 이런 코골이 문제를 해결하기 위해 최근 여러 형태의 스마트 베개들을 출시하고 있는데, 핵심 기술은 코골이 판별 기술, 즉 입력 사운드에 코골이 소리가 포함되어 있는지를 판별하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 베개에 적용하기 위한 코골이 판별 방법을 제안하였는데, 입력 신호로부터 코골이 소리의 특징을 추출 후 SVM을 이용하여 코골이를 판별하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 기존 방법과 비교 실험을 실시하였고, 실험결과 기존방법 코골이 판별성능보다 약 6% 좋은 판별성능을 보였다.

스마트폰 기반의 사용자 이동상태 판별 알고리즘 (An user moving state discriminant algorithm using a smart-phone)

  • 하동수;안우영;구경완;박성준
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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    • pp.237-240
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    • 2010
  • 본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 형태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 이 알고리즘은 스마트폰의 자체 내장된 3 축 가속도 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단하게 된다. 이때 GPS 센서을 이용해 사용자의 위치와 이동속도를 계산하여 사용자의 이동수단을 판별하는데 이용하게 되고 가속도 센서의 데이터를 분석하여 사용자의 세부적인 이동형태(걷기, 뛰기)를 판별하는데 이용된다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서(GPS, 가속도계)를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 가속도 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 가속도 센서의 기준 값을 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동형태 판별 알고리즘를 이용하여 사용자의 이동형태를 판별 할 수 있었다.

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연결강도판별분석에 의한 부도예측용 신경망 모형의 입력노드 설계 : 강체연결뉴론 선정 및 약체연결뉴론 제거 접근법 (Link Weight Discrimination Analysis based Design of Input Nodes in ANN Models for Bankruptcy Prediction: Strong-Linked Neurons Selection and Weak-Linked Neurons Elimination Approach)

  • 이웅규;손동우
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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    • pp.469-477
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    • 2000
  • 본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

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중년여성의 체형분류 및 판별에 관한 연구 (A Study of Somatotype Discrimination for Middle-aged Women)

  • Kim, Sora;Jo, Jin-Sook
    • 한국의류학회지
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    • 제25권9호
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    • pp.1633-1644
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    • 2001
  • 이 연구의 목적은 중년여성들의 체형을 분류하고 이들 체형을 분류하는 판별기준을 세우고자 하는 것이다. 이 연구에서 개발한 판별방법은 중년여성들의 체형을 간편하게 판별할 수 있도록 해주므로 이 방법을 활용하여 중년여성복을 제작할 경우, 소비자들은 인체적합도가 높은 의복을 구입 할 수 있고 의류업 체들은 이에 따른 매출증대를 가져올 수 있다. 연구의 진행절차와 이에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 만 40세~59세 중년여성 279명에 대 한 인체 계측을 하였다. 인체 계측항목은 34개의 직접 계측항목과 측면사진 촬영을 통한 3개의 간접계측항목,11개의 지수치, 5개의 계산치 등의 총 53개 항목이다. 인체 계측치에 대한 통계분석 방법으로는 분산분석과 SNK검정, 판별분석 방법을 사용하였다. 2. 피험자는 몇 가지 체형으로 분류되었다. 상반신 체형분류는 인체측면 자세와 유방크기를 분류기준으로 하여 바른-유방중소 체형, 바른-유방대 체형, 젖힌-유방중소 체형 , 숙인/휜-유방중소 체형, 숙인/휜-유방대 체형의 5가지로 분류하였다. 하반신 체형분류는 배와 엉덩이의 돌출정도에 따라 분류하여 배정상-엉덩이정상 체형, 배 정상-엉덩이돌출 체형, 배돌출-엉덩이정상 체형 , 배돌출-엉덩이돌출 체형의 4가지로 분류하였다. 3. 분류된 체형은 다음의 판별변수에 따라 체형이 판별되었다. 상반신 체 형 의 판별변수는 앞품/뒤품, 가슴둘레/밑가슴둘레 , 앞길이/뒤 길이, 앞허리선$\longrightarrow$어깨선 길이/어깨선$\longrightarrow$뒤허 리선 길이의 4가지 항목이고, 하반신 판별변수는 엉덩이상부각도, 배 하부각도, 배상부 각도, 엉덩이둘레/엉덩이 최대둘레, 뒤엉덩이둘레의 5가지 항목이다. 상반신 체 형과 하반신 체형 판별함수 모두 70% 이상의 높은 적중률을 나타내었다.

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MDA에서 판별변수 선택을 위한 베이즈 기준 (A Bayes Criterion for Selecting Variables in MDA)

  • 김혜중;유희경
    • 응용통계연구
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    • 제11권2호
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    • pp.435-449
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    • 1998
  • 본 연구는 다중판별분석(MDA)에서 필요한 변수선택기준을 베이즈접근법으로 제안하였다. 이 베이즈판별변수 선택기준은 여러 정규모집단분포의 평균벡터에 대한 동질성 검정에 필요한 디폴터형태의 베이즈요인을 객관적 베이즈방법으로 유도하여 설정하였다. 디폴트베이즈요인(default Bayes factor)은 Spiegelhalter와 Smith (1982)가 계발한 가상적트레이닝표본법(imaginary training sample method)을 사용하여서 도출하였다. 또한 제안된 베이즈판별변수선택 기준이 지닌 분포의 성질을 이용하여, 추가 판별변수(또는 변수군)가 MDA에 기여하는 부가적인 판별력에 대한 검정법 및 추가판별변수(또는 변수군)의 선택 기준에 대해서도 논하였다. 본 연구에서 새로이 얻은 변수선택기준은 최적부분집합선택법(optimal subset selection method)뿐 아니라 각 단계적방법(stepwise method)의 변수선택기준으로 사용될 수 있으며, 두 그룹 판별분석에도 사용이 가능하다는 점에서 표본이론에 의해 여러 형태로 개발된 기존의 판별변수 선택 기준들을 하나로 통합시킬 수 있는 기능을 지니고 있다. 모의실험을 실시하여 최적 부분집합선택법과 단계적방법하에서 제안된 판별변수선택 기준이 가진 효용성을 평가하였다.

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관능특성 및 판별함수를 이용한 한우고기 맛 등급 분석 (Palatability Grading Analysis of Hanwoo Beef using Sensory Properties and Discriminant Analysis)

  • 조수현;서그러운달님;김동훈;김재희
    • 한국축산식품학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.132-139
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    • 2009
  • 본 연구에서는 1,300명의 소비자들이 직접 먹어보고 평가한 한우고기 데이터를 이용하여 쇠고기 맛 등급을 구분 해 내기 위한 판별분석 방법들을 비교하였다. 한우 관능평가의 주요 세 변수인 연도, 다즙성, 향미를 포함한 정준 판별분석과 대표적인 맛 변수로 여겨지는 전반적인 기호도 만을 이용하여 선형판별분석과 비모수 판별분석을 하였다. 전반적인 기호도와 같은 한 개의 변수만을 사용할 경우 두 가지 모두 비슷한 분류율을 나타내지만 선형판별 함수는 이해와 사용 측면에서 장점이 있었던 반면에 비모수적 방법은 커널함수와 띠폭에 대한 선택이 불편하지만 잘 선택하면 정확한 분류율을 높일 수 있는 장점이 있었다. 그러나 다른 정보를 가진 변수들이 있음에도 불구하고 한 개의 변수만을 이용한 판별 분석은 판별에 영향을 미치는 다른 중요한 변수들의 정보를 활용하지 못한다는 문제점이 있다. 한편, 정준판별분석의 경우 정준판별함수의 오분류율이 일변량 선형 판별함수와 비모수 판별함수의 오분류율에 비해 크게 떨어지지 않으면서 분포에 대한 특별한 가정이 필요하지 않아 통계적 가정이 까다롭지 않고 또한 맛에 중요한 요인인 연도, 다즙성, 향미의 세 개변수를 모두 사용하므로 맛 정보를 최대로 활용한다는 장점이 있었다. 따라서 본 연구결과 연도, 다즙성, 향미의 세가지 변수 정보를 모두 포함한 다변량 정준판별분석법을 이용하는 것이 맛 등급을 구분하는데 가장 적절할 것으로 판단되었다.

전자눈을 이용한 햅쌀, 묵은쌀 및 이의 혼합쌀 판별 분석 (Discrimination analysis of new rice, stale rice, and their mixture using an electronic eye)

  • 홍지화;이재훤;조영호;최경후;이민휘;박영준;김현태
    • 한국식품과학회지
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    • 제49권5호
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    • pp.469-473
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    • 2017
  • 본 연구는 햅쌀과 묵은쌀 및 이의 혼합곡 판별을 위하여 전자 눈 분석을 이용한 쌀 신곡과 구곡 판별법 개발 연구를 수행하였다. 국내에서 수집된 신구곡을 대상으로 GOP 시약처리를 통해 효소 활성에 따른 정색 반응을 확인한 후 전자눈 장비를 이용하여 신곡과 구곡의 판별에 적합한 색깔 코드의 선별과 이를 이용한 쌀 신곡과 구곡의 판별법을 개발하였다. 미지시료를 이용하여 판별 정확도를 분석한 결과 신곡과 구곡인 단일곡은 100%의 정확도로 판별이 되었으나 혼합곡의 경우 혼합된 비율에 따라 판별 정확도가 달라졌다. 혼합곡은 신곡과 구곡의 혼합 비율에서 구곡이 비율이 높아질수록 판별 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 전자눈 분석을 통하여 햅쌀과 묵은쌀을 판별할 수 있는 실용적인 판별 체계를 구축하였으므로 본 연구를 통해 개발된 판별식은 쌀 신구곡 판별을 위한 과학적인 근거자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

현미 세 면(윗면, 측면, 앞면)의 화상을 이용한 품종 판별 (Identification of Rice Species by Three Side (Top, Side and Front) Images of Brown Rice)

  • 김상숙;이상효;류미라;김영진
    • 한국식품과학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.473-479
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    • 1998
  • 국산 19품종의 현미(40점)를 대상으로 현미 1알로부터 3개의 화상(윗면, 측면, 앞면)의 9개 화상특성(면적, 장단축비, 장축길이, 단축길이, 둘레길이, 원형도, 적색도, 녹색도, 청색도), 도합 27개 화상특성을 측정하여 품종 판별을 시도하였다. 판별식의 도출과 검증을 위하여 현미 시료 1점당 각각 105알과 20알이 사용되었다. 현미의 화상특성 중 윗면 화상, 측면 화상에서의 면적, 장단축비, 장축길이, 단축길이, 둘레, 원형도, 앞면 화상에서의 면적, 둘레는 품종 간 차이가 큰 특성이었다. 27개 화상 특성중 판별에 기여율이 가장 낮은 앞면 화상의 둘레길이, 측면 화상의 원형도, 윗면의 둘레길이를 제외한 24개 화상특성을 사용하였을 때 84.75%로 가장 판별율이 높았다. 품종 판별율은 품종 농안의 경우 최고 99.05%, 화성의 경우 최저 50.63%로 품종 간 차이가 많았다. 품종 판별식을 검증한 결과 평균 84.93%의 품종 판별율을 보였으며, 농안과 팔공의 경우 최고 100%, 화성의 경우 최저 47.62%의 품종 판별율을 보였다. 이 결과, 단지 화상분석에 의한 품종 판별율은 품종에 따라 커다란 차이가 있어 전체 품종 판별에는 적합하지 않은 것으로 사료되었다. 좀더 신뢰성 있는 품종 판별을 위해서는 화상분석 이외에 품종이 지닌 고유의 특성을 분석하는 다른 판별분석법도 병행하여 사용되어야 할 것이다.

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에너지분산형 X-선 형광분석기를 이용한 한약재의 무기질 분석 및 이에 의한 원산지 판별 (Discrimination of Geographical Origin for Herbal Medicine by Mineral Content Analysis with Energy Dispersive X-Ray Fluorescence Spectrometer)

  • 정명실;이수복
    • 한국식품과학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.135-140
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    • 2008
  • 방풍, 시호, 천궁, 황기, 한약재 국산과 수입산 307점을 대상으로 분석과정에서 특별한 전처리 과정이 필요없는 간편하고 신속한 비파괴 분석법을 사용하여 식물 생장에 필수 원소인 다량 무기질 P, S, K, Ca의 함량을 EDXRF로 측정하고 정준판별분석을 실시한 후 원산지 판별 가능성을 검토하였다. 국산 방풍의 P, S, K, Ca 함량은 평균 12.67%, 7.51%, 60.21%, 19.61%이었고 수입산은 평균 9.72%, 20.66%, 50.29%, 19.33%였으며 국산 방풍에는 P, K 함량이 수입산에 비하여 높게 존재하였고 S는 수입산에 많았으며 Ca는 유사하였고 전체 75점의 시료 중 70점의 원산지를 정확히 판별하여 93.3%의 매우 높은 판별정확도를 나타냈다.국산 시호의 P, S, K, Ca 함량은 평균 8.91%, 6.42%, 50.18%, 34.48%였고 수입산 시호는 평균 4.35%, 12.16%, 43.40%, 40.09%이었다. 국산 시호에는 P, K 함량이 수입산보다 높았으며 S와 Ca는 수입산에서 더 높은 함량을 보였다. 국산과 수입산의 판별 정확도는 전체 70점의 분석 시료 중 67점의 원산지를 정확히 판별하여 95.7%의 높은 정확도를 나타냈다. 국산 천궁 P, S, K, Ca 함량은 평균 8.71%, 7.04%, 65.91%,18.33%이었고 수입산 천궁은 평균 11.05%, 13.79%, 51.48%, 23.69%의 함량을 나타내었다. K 함량은 국산 천궁에서 수입산보다 높은 함량을 나타냈고 P, S, Ca는 수입산에서 더 높은 함량을 보여 전체 82점의 시료 중 81점의 원산지를 정확히 판별하여 98.8%의 가장 높은 판별정확도를 나타냈다. 국산 황기의 P, S, K, Ca 함량은 평균 15.52%, 17.38%, 54.74%, 12.36%이고 수입산은 14.20%, 25.59%, 45.16%, 15.05%이었다. 국산에서 K함량이 수입산보다 높은 함량을 보였으며 S, Ca는 수입산 에서 국산보다 높은 함량을 나타내었고 P는 큰 차이가 없이 유사하였다. 전체 80점의 황기를 분석하여 70점의 원산지를 정확하게 판별하여 87.5%의 판별정확도를 보였다. 결론적으로 방풍, 시호, 천궁, 황기 모두에서 국산과 수입산간에 높은 판별정확도를 나타내 원산지 판별이 가능함을 알 수 있었다.

퍼셉트론형 신경회로망에 의한 패리티판별 (Parity Discrimination by Perceptron Neural Network)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.565-571
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    • 2010
  • 본 논문에서는 퍼셉트론형 신경회로망에 오차역전파 알고리즘을 사용하여 학습을 실시하여, N비트의 패리티판별에 필요한 최소의 중간유닛수의 해석에 관한 연구이다. 따라서 본 논문은 제안한 퍼셉트론형 신경회로망의 중간 유닛의 수를 변화시켜 N비트의 패리티 판별 실험을 실시하였다. 본 시스템은 패라티 판별의 실험을 통하여 N비트 패리티 판별이 가능하다는 것을 실험으로 확인한다.