• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.341-344
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• 2023

건식 반도체 공정에서 저온플라즈마를 일정한 상태로 유지하는 것은 반도체 공정의 효율을 높이기 위해서 매우 중요한 문제이다. 그러나 저온플라즈마 반응로를 진공상태로 유지해야하기 때문에 플라즈마의 상태를 예측하는 작업은 매우 어렵다. 본 연구에서는 OES 센서에서 수집된 데이터를 이용하여 플라즈마의 상태를 예측하는 모형을 개발하였다. 질소가스를 이용한 플라즈마 반응로에서 15개의 서로 다른 플라즈마를 생성하여 OES 데이터를 수집하였고 15개 플라즈마의 상태를 분류할 수 있는 Gaussian Mixture Model(GMM)을 개발하였다. 총 7,296개 파장에서 측정된 분광강도(intensity)를 주성분분석(Pricipal Component Analysis)를 통해 2개의 주성분으로 차원 축소하여 GMM 모형을 개발하엿다. 모형의 정확도는 약 81.72%으로 플라즈마의 OES데이터에 대한 해석력은 뛰어났다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.593-604
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• 2020

This study analyzes human development convergence and the impact of funds transfer to the regions using σ and β-convergence analysis method. Observations were made in all Indonesia's provinces in the period 2010-2019. The coefficient of variation calculation shows a dispersion in the inequality of human development, which means that convergence occurred. This is also documented by the clustering analysis results developed in the study. The results are in line with the hypothesis of neoclassical theory, which shows the tendency for provinces with lower human development levels to grow relatively faster. The dynamic panel data approach with the GMM model shows that a model built with explanatory variables for transfer of funds to regions may lead to the process of convergence of human development - 2.21% per year or 31 years to cover the half-life of convergence. This is a consequence of the Special Allocation Fund and the Village Fund, which positively impact the convergence process, and the General Allocation Fund and the Revenue Sharing Fund with negative signs slowing the convergence process. This evidence opens opportunities to review the justification of the weighting component in determining the amount of funds transferred to the region to accelerate the convergence process of human development.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2118-2125
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• 2014

Gait Recognition is a new technique to identify the people by the way they walk. Human gait is a spatio-temporal phenomenon that typifies the motion characteristics of an individual. The proposed method makes a simple but efficient attempt to gait recognition. For each video file, spatial silhouettes of a walker are extracted by an improved background subtraction procedure using Gaussian Mixture Model (GMM). Here GMM is used as a parametric probability density function represented as a weighted sum of Gaussian component densities. Then, the relevant features are extracted from the silhouette tracked from the given video file using the Principal Component Analysis (PCA) method. The Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA) classifier is used in the classification of dimensional reduced image derived by the PCA method for gait recognition. Although gait images can be easily acquired, the gait recognition is affected by clothes, shoes, carrying status and specific physical condition of an individual. To overcome this problem, it is combined with footprint as a multimodal biometric system. The minutiae is extracted from the footprint and then fused with silhouette image using the Discrete Stationary Wavelet Transform (DSWT). The experimental result shows that the efficiency of proposed fusion algorithm works well and attains better result while comparing with other fusion schemes.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1531-1539
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• 2004

본 논문은 입술의 경계선을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술 형태는 PDM(Point Distribution Model)과 주성분 분석법을 이용하여 표현하고 입술 경계선은 GLDM(Gray Level Distribution Model)을 기반으로 표현하였다 입술 경계선 추출은 모델에 대한 입력영상의 정확도에 대한 목적함수를 최적화하는 문제로 단순화하였으며, 최적화를 위해 다운힐 심플렉스(Down Hill Simplex) 알고리즘을 이용하였다. 탐색과정에서 지역 최소점으로 수렴하는 문제를 해결하기 위하여 입술 형태 모델의 형태계수를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 표현하였다. 형태계수에 대한 GMM을 이용하여 입술의 대략적인 형태를 찾고, 이때 사용된 mixture 성분을 이용하여 탐색과정에서 입술의 형태를 조정함으로써 지역 최소점에 수렴하여 입술의 정확한 위치를 찾지 못하는 문제점을 해결하였다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 2004년도 제24회 동계학술대회 논문집
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• pp.222-245
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• 2004

This paper has an intention of proposing useful parametric tables of each industry group within Korea. These parametric tables can be insightful criteria for those who are dealing with the exact valuation of company, technology or industry through Real Option Analysis (ROA) since the identification of the movement of underlying asset is the very first step to be done. To give the exact estimations of parameters and the most preferred model in each industry group, we cover topics on ROA, stochastic process, and parametric estimation method like Generalized Method of Moments (GMM) and Maximum Likelihood Estimation (MLE). Additionally, specific industry groups, such as, Internet service group and mobile telecommunication service group defined independently in this paper are also examined in terms of its property of movement with the suggesting of the most fitting stochastic model.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.31-37
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• 2004

웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree： HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.

• 대한의생명과학회지
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• 제25권1호
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• pp.99-106
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• 2019

Amyloid positron emission tomography (PET) allows early and accurate diagnosis in suspected cases of Alzheimer's disease (AD) and contributes to future treatment plans. In the present study, a method of implementing a diagnostic system to distinguish ${\beta}$-Amyloid ($A{\beta}$) positive from $A{\beta}$ negative with objectiveness and accuracy was proposed using a machine learning approach, such as the Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machine (SVM). $^{18}F$-Florbetaben (FBB) brain PET images were arranged in control and patients (total n = 176) with mild cognitive impairment and AD. An SVM was used to classify the slices of registered PET image using PET template, and a system was created to diagnose patients comprehensively from the output of the trained model. To compare the per-slice classification, the PCA-SVM model observing the whole brain (WB) region showed the highest performance (accuracy 92.38, specificity 92.87, sensitivity 92.87), followed by SVM with gray matter masking (GMM) (accuracy 92.22, specificity 92.13, sensitivity 92.28) for $A{\beta}$ positivity. To compare according to per-subject classification, the PCA-SVM with WB also showed the highest performance (accuracy 89.21, specificity 71.67, sensitivity 98.28), followed by PCA-SVM with GMM (accuracy 85.80, specificity 61.67, sensitivity 98.28) for $A{\beta}$ positivity. When comparing the area under curve (AUC), PCA-SVM with WB was the highest for per-slice classifiers (0.992), and the models except for SVM with WM were highest for the per-subject classifier (1.000). We can classify $^{18}F$-Florbetaben amyloid brain PET image for $A{\beta}$ positivity using PCA-SVM model, with no additional effects on GMM.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제25권2호
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• pp.49-63
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• 2022

Anti-cholinesterase (ChE)s are commonly prescribed as the symptomatic treatment of Alzheimer's disease. They are applied to prevent the breakdown of neurotransmitter acetylcholine (ACh) that bind to muscarinic and nicotinic receptors in the synaptic cleft. Seaweeds are one of the richest sources of bioactive compounds for both nutraceuticals and pharmacognosy applications. This study aimed to determine the anti-ChEs activity of Gracilaria manilaensis, one of the red seaweeds notables for its economic importance as food and raw materials for agar production. Methanol extracts (GMM) of G. manilaensis were prepared through maceration, and further purified with column chromatography into a semi-pure fraction. Ellman assay was carried out to determine the anti-acetylcholinesterase (AChE) and anti-butyrylcholinesterase (BuChE) activities of extracts and fractions. Lineweaver-Burk plot analysis was carried out to determine the inhibition kinetic of potent extract and fraction. Major compound(s) from the most potent fraction was determined by liquid chromatography-mass spectrometry (LCMS). GMM and fraction G (GMMG) showed significant inhibitory activity AChE with EC₅₀ of 2.6 mg/mL and 2.3 mg/mL respectively. GMM and GMMG exhibit mixed-inhibition and uncompetitive inhibition respectively against AChE. GMMG possesses neuroprotective compounds such as cynerine A, graveolinine, militarinone A, eplerenone and curumenol. These findings showed a promising insight of G. manilaensis to be served as a nutraceutical for neuronal health care in the future.

• 경제분석
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• 제17권4호
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• pp.30-51
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• 2011

무역자유화의 파급효과를 분석한 선행 연구의 대부분은 어떤 시점에 이루어진 무역자 유화가 해당연도 또는 그 다음연도와 같은 특정시점의 경제성과(economic performance)에만 영향을 미치는 것처럼 암묵적으로 가정하기 때문에 본질적으로 정태분석의 한계를 벗어나지 못한다. 이러한 선행연구와는 달리 본 연구는 무역자유화가 경제성과에 지속적으로 영향을 미칠 수 있는 동태적 실증분석모형을 설정하여 무역자유화의 누적효과(cumulative effects)를 분석한다. 또한 무역자유화의 파급효과에 대한 실증분석에서 제기되는 내생성(endogeneity)의 문제를 통제하기 위해 수준방정식과 차분방정식을 동시에 이용하는 동태적 패널 데이터 분석방법인 시스템 일반화적률법(system GMM)을 적용한다. 본 연구는 1988-2005년 기간의 한국 제조업을 대상으로 무역자유화의 정태 효과 및 동태적 누적효과를 추정하였는데, 무역자유화의 파급효과는 상당 기간 동안 지속되고, 동태적 누적효과는 정태효과에 비해 훨씬 더 크게 나타났다.

• 경제분석
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• 제25권3호
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• pp.1-29
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• 2019

본고에서는 OECD 회원국(2018년 현재 총 36개국) 중 29개국을 대상으로 상용직·임시직 고용비중 변화가 노동생산성에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 이 때 자영업자도 함께 고려함으로써 상용직 및 임시직 대비 노동생산성을 비교하였다. 구체적으로는 1990-2015년 동안 OECD 29개국의 국가별 불균형(unbalanced) 패널자료를 이용하여 통상최소자승법(OLS), 고정효과(fixed effect) 분석, 일반화된 적률법(이하 GMM), 동태적 패널 GMM 등 다양한 방법으로 고용형태 변화가 노동생산성에 미치는 영향을 추정하였다. 분석 결과를 보면, 각 추정 방법에 따라 약간 차이는 있으나 상용직 비중 증가가 노동생산성 증대에 미치는 영향이 가장 높았으며 그 다음이 자영업, 임시직 순으로 나타났다. 특히 임시직 근로자 비중이 노동생산성에 미치는 영향은 상용직에 비해 상당 폭 낮은 것으로 추정되었다. 이러한 결과는 노동시장 이중구조가 심화되면 노동생산성에 부정적 영향을 미칠 가능성이 있음을 시사한다.