• 대한산업공학회지
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• 제38권4호
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• pp.276-284
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• 2012

Classification algorithms generally assume that the data is complete. However, missing values are common in real data sets due to various reasons. In this paper, we propose to use locally linear reconstruction (LLR) for missing value imputation to improve the classification performance when missing values exist. We first investigate how much missing values degenerate the classification performance with regard to various missing ratios. Then, we compare the proposed missing value imputation (LLR) with three well-known single imputation methods over three different classifiers using eight data sets. The experimental results showed that (1) any imputation methods, although some of them are very simple, helped to improve the classification accuracy; (2) among the imputation methods, the proposed LLR imputation was the most effective over all missing ratios, and (3) when the missing ratio is relatively high, LLR was outstanding and its classification accuracy was as high as the classification accuracy derived from the compete data set.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.21-26
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• 2011

This is a study to establish regulations against light pollution for lighting on roads. Many kinds of light pollution by luminaire on roads was calculated and analyzed by applying the classification method of luminaires(Cut-off classification of IDA-IESNA, BUG Rating Classification) and the calculation method of Upward Lighting Ratio of CIE among measures to prevent light pollution that international lighting organizations suggest. As a result of the analysis, it was found that the regulation by Cutoff of IESNA and ULR classification of CIE could be one for scattered light of light pollution compared to BUG classification but is not sufficient for the regulation of light tresspass or glare. BUG classification by each lighting zone was suggested as threshold value of the light pollution regulation considering domestic conditions.

• 한국문화재보존과학회:학술대회논문집
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• 한국문화재보존과학회 2005년도 제22회 학술대회 발표 논문집
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• pp.268-271
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• 2005

Sixty-four obsidian artifacts found in the Korean Peninsula have been characterised by a study of their minor elements and Sr isotope ratio. The artifacts are from the following locations: Yondaedo Island; Yokjido Island; Sangnodaedo Island, Tongyeong, Gyeongnam; Dongsamdong, Busan; Songdo Island, Yeosu, Jeonnam; Suyanggae, Danyang, Chungbuk; Sangmuyongri, Yanggu, Gangwondo; Paektusan Mountain; Kyushu region, Japan. The study of minor elements and Sr isotope ratio recognised three distinct major groups. This result suggests that there are no correlations among the three groups whose provenances are different. But as a result of classification using Sr isotope ratio, obsidian artifacts found in the southern part of the Korean Peninsula classified two groups within C group. This research will furnish scientific datum to be able to mutual comparison of obsidians excavated from other site.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권1호
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• pp.63-68
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• 2005

본 논문에서는 다중레벨 직교진폭변조 신호론 위한 최우 변조분류기법의 성능을 분석한다. 기존의 연구와는 달리 여기서는 가용 변조방식에 대한 상대적인 분규성능과 단일표본관측을 적용할 경우 최우 분류기의 성능한계 둥을 제시하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 가용 성상도에서 심볼간 최소 유클리드 거리론 동일하게 하여 심볼의 수가 자은 성상도가 보다 큰 성상도의 부분집합이 되도록 하였다 그리고 다중가설시험을 위한 표본의 수는 하나로 정하였다. 그 결과 모든 실험에서 신호대잡음비의 증가에 따라 분류성능이 향상됨을 될 수 있다. 특히, 참인 성상도가 4진 직교진폭변조인 경우 추가적인 정보나 관측표본 없이도 송신기에서 사용된 변조방식을 거의 완벽하게 분류함을 확인할 수 있다. 또한 16진과 64진 신호의 경우 그 부분집합이 되는 성상도에 의하여 공유된 심볼들의 영향으로 오분류 가능성이 상존하지만 단일표본관측만으로도 약 $80{\%}$의 정분류 성능을 얻을 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제50권5호
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• pp.485-503
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• 2015

본 연구는 산지에서 지형분류기법을 이용하여 산사태 발생을 예측하고자 하였다. 이를 위해 Catena, Topographic Position Index(TPI), 그리고 Geomorphons 방법을 적용하였다. 연구지역은 가평군, 횡성군, 김천시, 여주시/이천시이며, 2001부터 2014년까지 군단위로 수집된 산사태 자료를 사용하였다. Catena 방법은 분류기준자가 명확하며, 지역 간 분류기준자의 객관화와 비교가 가능하고, 분류된 결과를 직관적으로 이해할 수 있다. 반면 지형분석 및 통계분석 절차가 까다로우며 자동화가 어려워 일반인이 쉽게 사용하기 힘들다는 단점이 존재한다. TPI와 Geomorphons 방법의 경우 분류절차가 간단하고, GIS에서 이용할 수 있는 프로그램이 개발되어 일반인이 쉽게 사용할 수 있다. 하지만 계산하는 방안의 크기에 따라 결과에 큰 차이를 보이고, 사용하는 지형단위가 형태적인 특성에 한정되어 지표에서 나타나는 지형형성작용과의 공간적 연결성이 비교적 낮다는 단점이 존재한다. 이 세 지형분류방법 간 호환성이 낮게 나타나, 지형분류방법이 보다 보편적으로 사용되기 위해서는 지형 단위에 대해 통일된 개념 규정이 필요하다. 각 지형분류법이 산사태를 예측하는 정도를 평가하기 위해 산사태 발생지 중 차지하는 비중이 높은 상위 50%의 지형단위를 선택한 뒤, 지형단위에서 나타나는 산사태 발생비율을 계산하여 '산사태 예측력(Predictive Ability)'이라고 정의하였다. '산사태 예측력'에 의해 구분되는 지형이 전체 지역 면적에서 차지하는 비율을 '취약지 면적(Vulnerable Area Ratio)'이라고 규정하였다. 종합적인 판단을 위해 산사태 예측력을 산사태취약지역으로 나누어 점수화한 결과, Catena 방법의 적합성이 가장 높게 나타났다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.351-361
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• 2001

골조의 보-기둥 접합부는 보통 강접합과 반강접합 또는 핀접합으로 구성된 분류체계에서 평가되어 진다. 대표적인 분류체계로는 EC3와 Bjorhovede등에 의한 체계가 있다. 그런데 EC3의 경우 강접합과 반강접합 사이의 경계값은 접합부의 모멘트 강도와 강성 면에서 너무나 높은 제한선을 가지고 있고, Bjorhovede등의 경우 강접합일 때의 거동을 표현하는데 부적한 강성을 갖을 수 있다는 문제점을 안고 있다. 본 연구에서는 스프링으로 모델링된 접합부를 갖는 비가새 1층 1경간의 골조를 대상으로 기둥에 대한 보의 강성비 ($\rho$)와 보에 대한 접합부의 강성비(k)로 완전 강접 골조의 임계하중과 접합부를 갖는 골조의 임계하중을 비교하여, 수정된 분류체계를 제안한다. 제안된 분류체계가 EC3나 Bjorhovede등과 비교할 때 실용적이고 실제적임을 실험데이터를 이용해서 검증하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권3호
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• pp.279-289
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• 2024

Familial searching is a useful technique in a forensic investigation. Using genetic information, it is possible to identify individuals, determine familial relationships, and obtain racial/ethnic information. The total number of shared alleles (TNSA) and likelihood ratio (LR) methods have traditionally been used, and novel data-mining classification methods have recently been applied here as well. However, it is difficult to apply these methods to identify familial relationships above the third degree (e.g., uncle-nephew and first cousins). Therefore, we propose to apply a stacking ensemble machine learning algorithm to improve the accuracy of familial relationship identification. Using real data analysis, we obtain superior relationship identification results when applying meta-classifiers with a stacking algorithm rather than applying traditional TNSA or LR methods and data mining techniques.

• 한국측량학회지
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• 제36권3호
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• pp.135-152
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• 2018

The purpose of this study is to propose an optimal fusion method of aerial multi - sensor data to improve the accuracy of land cover classification. Recently, in the fields of environmental impact assessment and land monitoring, high-resolution image data has been acquired for many regions for quantitative land management using aerial multi-sensor, but most of them are used only for the purpose of the project. Hyperspectral sensor data, which is mainly used for land cover classification, has the advantage of high classification accuracy, but it is difficult to classify the accurate land cover state because only the visible and near infrared wavelengths are acquired and of low spatial resolution. Therefore, there is a need for research that can improve the accuracy of land cover classification by fusing hyperspectral sensor data with multispectral sensor and aerial laser sensor data. As a fusion method of aerial multisensor, we proposed a pixel ratio adjustment method, a band accumulation method, and a spectral graph adjustment method. Fusion parameters such as fusion rate, band accumulation, spectral graph expansion ratio were selected according to the fusion method, and the fusion data generation and degree of land cover classification accuracy were calculated by applying incremental changes to the fusion variables. Optimal fusion variables for hyperspectral data, multispectral data and aerial laser data were derived by considering the correlation between land cover classification accuracy and fusion variables.

• 사상체질의학회지
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• 제7권2호
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• pp.89-100
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• 1995

This study was conducted for the purpose of finding out an objective classification method for Sasang Constitutional medicine, which divides people into 4 groups of constitution and presents comprehensively physiology, pathology, diagnosis, therapy and recuperation regarding each constitution. Questionnaire of Sasang Constitution Classification(I) was administered to 328 inpatients at Kyung Hee Oriental Medicine Hospital. Data was collected during 10 months from June 1994 to Mar. 11, 1995. For the purposes of this study, the collected data was analyzed by crosstabs, variation analysis, and discrimination analysis. The analyzing program was SPSS PC+V4.0. For the purposes of this study, the collected data was analyzed by crosstabs, cariation analysis, and discrimination analysis. The analyzing program was SPSS PC+V4.0. The results were as follows : 1. There was significant differences of each group scales through variation analysis. The questions of each group had Sasang constitutional diagnostic discrimination abilities 2. The diagnostic discrimination abilities(Hit-ratio=56.10%) of the Questionnaire for Sasang Constitution Classification(I) were found to have over 20% improvement than the propotional chance criteria(33.3%), Especially, Hit-ratio for $So{\breve{u}}m$-In(63%) was higher than that of SoYang-In(55%) and $Ta{\breve{e}}um$-In(56.3%). 3. Through discrimination analysis on good questions of each group, the diagnostic discrimination abilities of the Questionnaire for Sasang Constitution Classification(I) was 57.93%. 4. This would be on the ground that the Questionnaire for Sasang Constitution Classification(I) could be used as a tool for Sasang constitution classification.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1870-1877
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• 2012

천이신호는 지속시간이 짧으면서 길이의 변화가 크고, 시변성 및 비정재성 특성을 갖는다. 이러한 천이신호의 식별에는 분석 프레임 단위로 참조신호에 대한 기준패턴을 만들어 입력신호와의 유사도를 비교하는 방법이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 참조신호의 기준패턴으로 프레임 기반의 특징벡터들에 대해 확률통계 모형인 정규혼합모델을 적용하는 방법을 제안하고, 다양한 수중 천이신호에 대한 식별 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.