In order to increase the productivity in manufacturing TFT-LCD(thin film transistor-liquid crystal display), it is essential to classify defects that occur during the production and make an appropriate decision on whether the product with defects is scrapped or not. The decision mainly depends on classifying the defects accurately. In this paper, we present an effective classification method for film defects acquired in the panel production line by analyzing the intensity distribution and shape feature of the defects. We first generate a binary image for each defect by separating defect regions from background (non-defect) regions. Then, we extract various features from the defect regions such as the linearity of the defect, the intensity distribution, and the shape characteristics considering intensity, and construct a referential image database that stores those feature values. Finally, we determine the type of a defect by matching a defect image with a referential image in the database through the matching cost function between the two images. To verify the effectiveness of our method, we conducted a classification experiment using defect images acquired from real TFT-LCD production lines. Experimental results show that our method has achieved highly effective classification enough to be used in the production line.
This study proposes a fuzzy classification using EM algorithm. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes.
Objectives : Based on the analysis of Yin-Yang[음양] characteristics and symptoms, each person is classified into Yin-Yang. Also the validity of the result is statistically analized. Methods : From Feb. to May. 2003, the data were collected through a questionnaire given to 690 patients. The questionnaire was composed of 34 items which were about personality, habit, sweat, response to coldness, thirst, bowel, urine, physical shape, and menstruation for women only. SD(Semantic Differential Technique) used for each item, each item is measured as a contrast of two opposite symptoms. Reliability analysis was used to select items and categories. Based on means of items in each category the Yin-Yang index was developed. The validity of Yin-Yang index was investigated using classification and clustering analysis. In statistical analysis, SPSS V10.0.7 PC was used. Results : The obtained results are summarized as follows: 1) We constructed Yin-Yang index based on the middle point of the sum of categorical means. Then we classified each person into Yin or Yang. 2) To investigate the validity of the distribution of personal Yin-Yang degree, the crosstabulation of results from clustering and classification was used. The hit ratio for classification was much higher than Maximum Chance Criterion($C_{max}$), and concurrence in crosstabulation was successful. Therefore we can infer that the distribution of Yin-Yang was valid. Conclusions : Based on Yin-Yang characteristics and symptoms, we was analyzed personal degree of Yin-Yang, and confirmed the validity of its distribution. Therefore this index can be used further for Bian-Zheng [변증] and classification of the constitution.
This paper proposes a pattern classification algorithm for the defect distribution of Hard Disk Drive (HDD). In the HDD productions, the defect pattern of defective HDD set is important information to diagnosis of defective HDD set. In this paper, 5 characteristics are determined for the classification to six standard defect pattern classes. A fuzzy inference system is proposed, the inputs of which are 5 characteristic values and the outputs are the possibilities that the input pattern is classified to the standard patterns. Classification result is the pattern with maximum possibility. The proposed algorithm is implemented with a PC system for defective HDD sets and shows its effectiveness.
Purpose - The business model is a method of creating corporate value, in existing "classification of business model", limitations and redundancy phenomena are applied when a new type flows in, and as consumer's purchasing decision of consumer behavior 5 steps. The classification schemes can be used for more accurate data analysis by proposing a new mapping technique in the fourth industry. Research design, data, and methodology - It was far more classified on the business model (BMS by BDS), and so on. Designing the new horizons of logistics, marketing, methodology by reclassifying these existing data to new useful data with the old methods, in order to analyze the areas where the problem has been raised for the point that the existing methods are not suitable configured. This will be applicable to the system of quaternary industry from the perspective of the buyer. Results - The mapping results of the consumer purchase decision were as follows,the 1st stage (interest) was 23.73%, 2nd stages (publicity) 33.90%, 3rd stages (sales) 13.56%, 4th stages (decision) 11.86%, 5th stages (repurchaser) 16.95%. This verified that "the business model can be classified through "BMS by BDS". Conclusions - This structural classification is the basis of logistics marketing in the 4th industry, and proposes a innovative and effective model of constructing theory.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.3
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pp.343-355
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2011
For a data with the assumption of the mixture distribution, it is important to find an appropriate threshold and evaluate its performance. The relationship is found of well-known nine classification accuracy measures such as MVD, Youden's index, the closest-to-(0, 1) criterion, the amended closest-to-(0, 1) criterion, SSS, symmetry point, accuracy area, TA, TR. Then some conditions of these measures are categorized into seven groups. Under the normal mixture assumption, we calculate thresholds based on these measures and obtain the corresponding type I and II errors. We could explore that which classification measure has minimum type I and II errors for estimated mixture distribution to understand the strength and weakness of these classification measures.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.5
no.1
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pp.35-50
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2002
This study aims to understand wetland distribution and type-specific classification features with a focus on Tumen River downstream in China by adjusting and improving the classification system used in Korea with a reference to international wetland classification systems and their criteria & methods. In this study, wetland types were determined based on hydrology, vegetation, and soil conditions, which are the most basic elements of wetlands. Also, topography analytical map, vegetation analytical map, and soil analytical map for wetland classification were developed and used based on currently available topography map, vegetation map, and soil map. In addition, codes were defined based on topography, location, hydrology, and vegetation. The result shows that, in the Tumen River downstream, wetlands are often found near natural revetment and terrace land & river-bed lakes. In the discovered wetlands, riverine, lacustrine, and inland wetlands were mostly found at system level. Riparian and human-made wetlands were also identified. At a sub-system level, perennial and seasonal wetlands were found to a similar degree. At a class level, perennial open water, herbal plants, and shrubs were mostly found and sandy plain, hydrophytes, and forest tree types were also observed. An overall detailed classification shows that a total of 17 wetland types were found and a large distribution of sand dunes and river-bed lakes, which are scarce in Northeast Asia, indicates that other rare wetland types such as palustrine seasonal sand plain wetland and lacustrine seasonal sand plain wetland may be discovered.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.9
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pp.513-520
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2004
In the paper, we summarize the result of the experimental research for the overload criteria of domestic distribution transformers considering the electric consumption patterns of customers. For the basic characteristic data of distribution transformer overload, the actual experiments are accomplished. The field data of loads are surveyed from sample transformers for analyzing the consumption pattern of customer load. The load data acquisition devices are equipped, and the algorithm of load pattern classification is applied. In addition to this efforts, various load pattern data. in past are gathered. Then the representative load pattern of each customer type in domestic is extracted. The final results of overload criterions are presented as tabular form through the results of experiments and survey are combined. The field test of the experiment results is peformed using the special manufactured transformers, which can measure both the load and top-oil temperature of transformer. Through this, we verify that the results of field test are similar to the laboratory one and the Proposed overload criteria can be effectively applied to the real system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.5
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pp.559-568
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2018
Gene classification can involve complex order-restricted inference. Examining gene expression pattern across groups with order-restriction makes standard statistical inference ineffective and thus, requires different methods. For this problem, Roy's union-intersection principle has some merit. The M-estimator adjusting for outlier arrays in a microarray study produces a robust test statistic with distribution-insensitive clustering of genes. The M-estimator in conjunction with a union-intersection principle provides a nonstandard robust procedure. By exact permutation distribution theory, a conditionally distribution-free test based on the proposed test statistic generates corresponding p-values in a small sample size setup. We apply a false discovery rate (FDR) as a multiple testing procedure to p-values in simulated data and real microarray data. FDR procedure for proposed test statistics controls the FDR at all levels of ${\alpha}$ and ${\pi}_0$ (the proportion of true null); however, the FDR procedure for test statistics based upon normal theory (ANOVA) fails to control FDR.
Document image layout analysis contains the process to segment document image into detailed regions and the process to classify the segmented regions into text, picture, table or etc. In the region classification process, the size of a region, the density of black pixels, and the complexity of pixel distribution are the bases of region classification. But in case of picture, the ranges of these bases are so wide that it's difficult to decide the classification threshold between picture and others. As a result, the picture has a higher region classification error than others. In this paper, we propose document image layout analysis method which has a better performance for the picture and text region classification than that of previous methods including commercial softwares. In the picture and text region classification, median filter is used in order to reduce the influence of the size of a region, the density of black pixels, and the complexity of pixel distribution. Futhermore the classification error is corrected by the use of region expanding filter and constrained conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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