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.
야구경기의 승패에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되는 도루의 성공모형을 개발하기 위하여 2007년 한국프로야구 기록자료를 바탕으로 로지스틱 회귀모형들을 제안한다. 또한 한국프로야구의 도루성공과 실패에 대해 판별분석을 실시하고 분류 기준값을 결정하였으며, 판별분석 분류표를 이용해 로지스틱 회귀분석과 판별분석의 효율성을 비교한다. 전체적인 모형의 정확도는 로지스틱 회귀모형이 판별분석보다 더 좋은 것으로 나타났고, 연속형 자료를 범주형으로 변환한 자료에 대한 로지스틱 회귀모형도 유사한 효율성을 갖고있다.
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 연구에서는 한우의 연도, 다즙성, 향미, 전반적인 기호도에 관한 소비자 관능평가 데이터를 기반으로 소비자 맛 등급을 판별하는 방법을 비교 연구하였다. 판별방법으로는 선형판별, 이차판별, 정준판별, 비모수적 판별방법을 사용하였고, 재대입 방법에 의한 분류율을 측정하여 판별방법들의 분류능력을 비교하였다.
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.
GC-FID를 이용하여 유통판매 참기름 62건(국산 18건, 수입산 44건)의 지방산 조성을 확인 하였으며 참기름의 원산지 판별을 위해 주요지방산 5 종(C16:0, C18:0, C18:1, C18:2, C18:3)에 대하여 다변량 통계분석인 주성분 분석과 선형판별 분석을 실시하였다. t-검정 결과 국산과 수입산 참기름에서 C16:0, C18:0, C18:1, 및 C18:2 함량 간에 유의적인 차이가 확인되었으며, C16:0과 C18:1 및 C18:2의 상관성은 국산과 수입산 참기름에서 서로 반대되는 경향을 보였다. 실험법 검증을 위한 회수율 검정 결과 82.8~100.2 %의 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 주성분 분석을 통해 참기름의 원산지에 따른 집단 분포 양상의 차이를 시각적으로 확인하였다. 참기름 시료를 원산지에 따라 두 집단으로 분류하기 위해 선형판별 분석을 실시한 결과 국산은 88.9 %, 수입산은 100 %의 판별 정확성을 보였다. C16:0 (Wilks λ = 0.361)과 C18:1 (Wilks λ= 0.637)은 참기름 원산지 판별에 가장 판별력이 큰 지방산으로 확인되었다. 전체 62건의 참기름 중 60건이 정확하게 분류되어 96.8 %의 예측정확성을 보였으며 이러한 결과는 상기의 접근법이 참기름의 원산지를 판별하고 분류하는 유용한 툴로서 활용될 수 있음을 보여준다.
선형판별분석(LDA) 기법은 특징벡터의 차원을 줄이거나 클래스 식별에 이용되는 통계적 분석 방법이다. 그러나 선형 분리가 불가능한 데이터 집합의 경우에는 비선형 함수를 이용하여 특징벡터를 고차원의 공간으로 사상(mapping) 시켜줌으로써 선형 분리가 가능하도록 만들 수 있는데, 이러한 기법을 일반화된 판별분석(GDA) 또는 커널판별분석(KDA) 기법이라고 한다. 본 연구에서는 인터넷에 공개되어 있는 능동소나 표적신호에 LDA 및 GDA 기법을 이용하여 표적식별 실험을 수행하고, 그 결과를 비교/분석하였다. 실험 결과 104개의 테스트 데이터에 대해 LDA 기법으로는 73.08% 인식률을 얻었으나 GDA 기법으로는 95.19%로 기존의 MLP 또는 커널 기반 SVM에 비해 나은 성능을 보였다.
필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.
주어진 시계열 자료의 경향성을 분석하고 판별하는 것은 수문 자료의 분석에서 가장 우선적으로 수행되어야 할 절차이며 경향성의 유무에 따라 자료를 분석하는 방법이 달라지게 되므로 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 국내에서 주로 사용되는 수문 시계열 자료의 경향성 분석 방법으로는 비매개변수적인 방법인 Mann-Kendall test, Spearman's rho test, Hotelling Pabst test, Sentest 등이 있으며 그 중에서도 국내외 수문 자료의 경향성 분석에는 비교적 높은 기각력을 보이는 Mann-Kendall test가 주된 방법으로 활용되어 오고 있다. Mann-Kendall test는 통계적 유의성을 바탕으로 한 경향성 판별 방법으로 시계열 자료 내에 존재하는 경향성의 형태를 분석하여 경향성 유무를 판별하는 것에는 한계가 있다. 경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석 방법은 체거름 과정을 통하여 주어진 시계열 자료를 내재모드함수로 분해한 후, 추출된 모든 요소를 제거하고 남은 잔여값의 형태를 이용하여 경향성 유무를 판별하는 방법으로 자료에 내재된 경향성의 형태를 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 모드분해법을 이용한 경향성 분석 방법을 소개하고, 모의를 통한 시계열 자료를 이용하여 경향성 분석에 적용한 후 기존에 사용되어온 Mann-Kendall test와의 비교를 통해 적용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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