• 제목/요약/키워드: Coefficient Normalization

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신경망 기반의 유전자조합을 이용한 마이크로어레이 데이터 분류 시스템 (The System Of Microarray Data Classification Using Significant Gene Combination Method based on Neural Network.)

  • 박수영;정채영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.1243-1248
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    • 2008
  • 최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간치 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 본 논문에서 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, 유사성 척도 조합 방법과 결합한 멀티퍼셉트론 신경망 분류기와 기존의 DT, NB, SVM 분류기를 이용하여 클래스 분류 시스템을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전사들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 98.84%의 정확도를 보여 다른 분류기를 이용하여 실험을 수행한 경우보다 향상된 분류 성능을 보였다.

Identification of Tetrachloroethylene Sorption Behaviors in Natural Sorbents Via Sorption Models

  • Al Masud, Md Abdullah;Choi, Jiyeon;Shin, Won Sik
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제27권6호
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    • pp.47-57
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    • 2022
  • A number of different methods have been used for modeling the sorption of volatile organic chlorinated compounds such as tetrachloroethylene/perchloroethylene (PCE). In this study, PCE was adsorbed in several natural sorbents, i.e., Pahokee peat, vermicompost, BionSoil®, and natural soil, in the batch experiments. Several sorption models such as linear, Freundlich, solubility-normalized Freundlich model, and Polanyi-Manes model (PMM) were used to analyze sorption isotherms. The relationship between sorption model parameters, organic carbon content (foc), and elemental C/N ratio was studied. The organic carbon normalized partition coefficient values (log Koc = 1.50-3.13) in four different sorbents were less than the logarithm of the octanol-water partition coefficient (log Kow = 3.40) of PCE due to high organic carbon contents. The log Koc decreased linearly with log foc and log C/N ratio, but increased linearly with log O/C, log H/C, and log (N+O)/C ratio. Both log KF,oc or log KF,oc decreased linearly with log foc (R2 = 0.88-0.92) and log C/N ratio (R2 = 0.57-0.76), but increased linearly with log (N+O)/C (R2 = 0.93-0.95). The log qmax,oc decreased linearly as log foc and log C/N increased, whereas it increased with log O/C, log H/C and log (N+O)/C ratios. The log qmax,oc increased linearly with (N+O)/C indicating a strong dependence of qmax,oc on the polarity index. The results showed that PCE sorption behaviors were strongly correlated with the physicochemical properties of soil organic matter (SOM).

한국어 유아 음성인식을 위한 수정된 Mel 주파수 캡스트럼 (Modified Mel Frequency Cepstral Coefficient for Korean Children's Speech Recognition)

  • 유재권;이경미
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.1-8
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    • 2013
  • 본 논문에서는 한국어에서 유아 대상의 음성인식 향상을 위한 새로운 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 특징추출 알고리즘은 세 가지 방법을 통합한 기법이다. 첫째 성도의 길이가 성인에 비해 짧은 유아의 음향적 특징을 보완하기 위한 방법으로 성도정규화 방법을 사용한다. 둘째 성인의 음성과 비교했을 때 높은 스펙트럼 영역에 집중되어 있는 유아의 음향적 특징을 보완하기 위해 균일한 대역폭을 사용하는 방법이다. 마지막으로 실시간 환경에서의 잡음에 강건한 음성인식기 개발을 위해 스무딩 필터를 사용하여 보완하는 방법이다. 세 가지 방법을 통해 제안하는 특징추출 기법은 실험을 통해 유아의 음성인식 성능 향상에 도움을 준다는 것을 확인했다.

영상처리 기법을 통한 RBFNN 패턴 분류기 기반 개선된 지문인식 시스템 설계 (Design of Fingerprints Identification Based on RBFNN Using Image Processing Techniques)

  • 배종수;오성권;김현기
    • 전기학회논문지
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    • 제65권6호
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    • pp.1060-1069
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    • 2016
  • In this paper, we introduce the fingerprint recognition system based on Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). Fingerprints are classified as four types(Whole, Arch, Right roof, Left roof). The preprocessing methods such as fast fourier transform, normalization, calculation of ridge's direction, filtering with gabor filter, binarization and rotation algorithm, are used in order to extract the features on fingerprint images and then those features are considered as the inputs of the network. RBFNN uses Fuzzy C-Means(FCM) clustering in the hidden layer and polynomial functions such as linear, quadratic, and modified quadratic are defined as connection weights of the network. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm optimizes a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNN. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. The performance evaluation of the proposed fingerprint recognition system is illustrated with the use of fingerprint data sets that are collected through Anguli program.

등가의 Wiener-Hopf 방정식을 이용한 수정된 Gram-Schmidt 알고리즘 (Modified Gram-Schmidt Algorithm Using Equivalent Wiener-Hopf Equation)

  • 안봉만;황지원;조주필
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권7C호
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    • pp.562-568
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    • 2008
  • 본 논문에서는 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL(Tapped Delay Line) 필터의 계수를 구하는 방법과 등가의 Wiener-Hopf 방식의 해를 구하는 방법 중 정규화 알고리즘 두 가지를 제안한다. 이론적 해석에서 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘이 입력의 파워의 합으로 정규화 하는 것에 비해 제안한 정규화 알고리즘들은 고유값들의 합으로 정규화 한다. 컴퓨터 모의실험에서 두 개의 pole이 단위원 밖의 근접한 위치를 가지는 불안정한 환경에서 시스템 식별을 수행하였다. 결과적으로, 제안한 두 개의 알고리즘은 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL 필터의 계수를 회귀적으로 구할 수 있었고 기존의 NLMS 알고리즘에 비하여 우수한 수렴 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

DCT/CPCM복합 감축방식의 성능에 관한 연구 (On the Performance of CDT/DPCM Hybrid Coding)

  • 안재형;김남철;김재균
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.47-54
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    • 1983
  • DCT/DPCM 복합 감축방식(hybrid coding)에서 주요 시스템 변수에 따른 성능 변화가 평균 자승오차와 주관검사(subjective test)를 기준으로 해서 연구되었다. 검토된 시스템 변수는 DCT 변환계수의 예측상수, 블록 양자기의 평준화 계수 및 비트배정등이다. 그리고 적응식 감축방식의 특성도 비교 검토되었다. 실험결과로는 영상의 공분체 모델을 근거로 하는 비트 기정 및 적응방식이 실시간 처리에 편리할 뿐만 아니라, 낮은 비트율에서는 매우 유리한 방법임이 확인되었다.

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다항계수를 이용한 얼굴 인식 시스템 (The Recognition System of Face using Polynomial Coefficients)

  • 신창훈;김윤호;류광렬;이주신
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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    • pp.244-247
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    • 1999
  • 본 논문에서는 영상의 전체의 특징을 포함하는 다항계수를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 얼굴영상을 인식하는 다항계수를 이용한 얼굴 영상 인식 시스템을 제안한다 시스템은 먼저, 입력 영상의 특징 파라미터로 사용되는 다항계수의 수를 줄이기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 크기를 1/4씩 줄였다. 3차 웨이브렛 변환된 저주파 계수 행렬로부터 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수를 추출하였다. 추출된 각 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수들을 신경회로망의 입력벡터로 사용하기 위하여 정규화 과정을 거친다. 정규화된 다항계수를 역전파 알고리즘을 가진 신경회로망의 입력 백터로 사용하여 얼굴영상을 인식하였다.

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미확인 작품 식별을 위한 Feature 선정 및 유사도 비교 시스템 구축 (Feature selection and similarity comparison system for identification of unknown paintings)

  • 박경엽;김주성;김현수;신동명
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.17-24
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    • 2021
  • 최근 블록체인을 기반으로 하는 미술품 NFT(Non Fungible Token) 시장은 기존 그림 작품 뿐만 아니라 작품을 홀로그램화 하여 거래될 정도로 활성화 되고 있다. 하지만 이렇게 방대한 미술품 시장에서 미확인 작품은 위조 수준이 정교하여서 전문가조차 진품인지 위작인지 판별하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점은 진품이 출품될 시에도 위작으로 의심받을 수 있어 작품 및 작가의 가치하락까지 이어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객관적인 분석을 통하여 추출된 데이터 중 색도 Chromaticity 데이터를 4사분면으로 분류하여 비교군과 교점을 추출하고 교점에 해당하는 포인트의 XRF와 초분광 스펙트럼 데이터를 이용하여 미확인 작품의 작가를 추정하는 시스템을 제안한다.

Hybrid model-based and deep learning-based metal artifact reduction method in dental cone-beam computed tomography

  • Jin Hur;Yeong-Gil Shin;Ho Lee
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제55권8호
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    • pp.2854-2863
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    • 2023
  • Objective: To present a hybrid approach that incorporates a constrained beam-hardening estimator (CBHE) and deep learning (DL)-based post-refinement for metal artifact reduction in dental cone-beam computed tomography (CBCT). Methods: Constrained beam-hardening estimator (CBHE) is derived from a polychromatic X-ray attenuation model with respect to X-ray transmission length, which calculates associated parameters numerically. Deep-learning-based post-refinement with an artifact disentanglement network (ADN) is performed to mitigate the remaining dark shading regions around a metal. Artifact disentanglement network (ADN) supports an unsupervised learning approach, in which no paired CBCT images are required. The network consists of an encoder that separates artifacts and content and a decoder for the content. Additionally, ADN with data normalization replaces metal regions with values from bone or soft tissue regions. Finally, the metal regions obtained from the CBHE are blended into reconstructed images. The proposed approach is systematically assessed using a dental phantom with two types of metal objects for qualitative and quantitative comparisons. Results: The proposed hybrid scheme provides improved image quality in areas surrounding the metal while preserving native structures. Conclusion: This study may significantly improve the detection of areas of interest in many dentomaxillofacial applications.

누설유량과 회전체동역학적 성능을 고려한 래버린스 씰 설계 (Labyrinth Seal Design Considering Leakage Flow Rate and Rotordynamic Performance)

  • 문민주;이정인;서준호
    • Tribology and Lubricants
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    • 제39권2호
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    • pp.61-71
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    • 2023
  • This study proposes a procedure for designing a labyrinth seal that meets both leakage flow rate and rotordynamic performance criteria (effective damping, amplification factor, separation margin, logarithmic decrement, and vibration amplitude). The seal is modeled using a one control volume (1CV) bulk flow approach to predict the leakage flow rate and rotordynamic coefficients. The rotating shaft is modeled with the finite element (FE) method and is assumed to be supported by two linearized bearings. Geometry, material and operating conditions of the rotating shaft, and the supporting characteristics of the bearings were fixed. A single labyrinth seal is placed at the center of the rotor, and the linearized dynamic coefficients predicted by the seal numerical model are inserted as linear springs and dampers at the seal position. Seal designs that satisfy both leakage and rotordynamic performance are searched by modifying five seal design parameters using the multi-grid method. The five design parameters include pre-swirl ratio, number of teeth, tooth pitch, tooth height and tooth tip width. In total, 12500 seal models are examined and the optimal seal design is selected. Finally, normalization was performed to select the optimal labyrinth seal designs that satisfy the system performance requirements.