• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.340-348
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• 2021

본 연구는 콩의 한발 스트레스 판별에 대하여 RGB 영상에 기반한 작물 생육 지수의 적용 가능성과 한계점을 구명하기 위해 수행되었다. RGB 영상에서 추출한 생육 지수들과 한발 스트레스에 반응하는 대표적인 표현형 지표들(군락 피복도, 엽면적, 엽록소 함량 등)과의 높은 상관관계를 통해 영상 기반 생육 진단 모델개발의 가능성을 확인할 수 있었다. 다만 판별의 정확도와 해상도를 개선시키기 위해서는 향후 다양한 재배조건에서 지속적인 성능 평가가 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 결과는 향후 RGB 영상을 활용한 콩환경 스트레스 판별에 있어서 영상 전처리, 영상 분석방법, 생육 지수 정량화 기술 개발에 도움을 줄 수 있을 것이며, 개발된 생육 인자 예측 모델은 환경 스트레스 조기 진단을 통한 영농 의사결정 지원 모델의 개발에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제46권6호
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• pp.453-458
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• 2001

강원도 지역에 적응성이 있는 품종을 선정하기 위해서 5개 시험지에서 11개 품종으로 1997년부터 2000년 동안에 수행된 결과를 분석하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자-환경간 상호작용을 평가하는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다. 이를 위해서 기존에 활용되어 온 회귀분석모델로서 안정성을 분석하였고 AMMI model로서 지역별 수량성 반응의 변화양상을 토대로 유전자-환경간간의 상호작용을 해석하면서 각 시험지별 적응성 품종과 지역적 특성을 검토하였다. 1. 각 시험지에 대한 수량안정성 평가를 위한 회귀분석 결과 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼, 운봉벼 등이 안정성이 있는 품종이었다. 2. AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전 변이중 품종변이가 66％, 품종-환경간 상호작용변이가 21％, 지역간 변이가 13％였다. 21％의 품종-환경간 상호작용 변이는 주성분분석을 통하여 제1주성분치(IPCAl)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의(92％) 해석되었다. 3. 품종들의 지역간 수량성 변화패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종-환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분분석치와 시험지별 재배기간동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저온도, 최소상대습도, 일조시수 강수량 등이었다. 4. 비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼 등에었고, 춘천에는 진미벼 상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진부찰벼, 삼천벼, 둔내벼 , 운봉벼, 진부올벼가 적응성이 있었다. 0.57, Fe 0.414, p 94.68, fat 3.74, protein 3.08, lactose 4.68,4. In case of processed market cow′s milk ; Ca 134.72, K 142.74, Mg 10.33, Na 45.07, Zn 0.50, Fe 0.650, p 92.48, fat 3.72, protein 3.07, lactose 4.74. According to the group of market milk(milk, fortified market row′s milk, processed market cow′s milk), the mean concentration of Ca and Fe were significantly higher in fortified and processed milk than milk(p<0.05). There were no significant differences in macronutrient(fat, protein, lactose) and mineral contents between pasteurized milk and UHT(ultra high temperature) treated milk($\alpha$=0.05). The labeled "Nutritional Facts" of market milk were satisfied with "Labeling Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120％