Near infra-red (NIR) spectroscopy has been used for the non-invasive assessment of intact fruit for eating quality attributes such as total soluble solids (TSS) content. However, little information is available in the literature with respect to the robustness of such calibration models validated against independent populations (however, see Peiris et al. 1998 and Guthrie et al. 1998). Many studies report ‘prediction’ statistics in which the calibration and prediction sets are subsets of the same population (e. g. a three year calibration validated against a set from the same population, Peiris et al. 1998; calibration and validation subsets of the same initial population, Guthrie and Walsh 1997 and McGlone and Kawano 1998). In this study, a calibration was developed across 84 melon fruit (R$^2$= 0.86$^{\circ}$Brix, SECV = 0.38$^{\circ}$Brix), which predicted well on fruit excluded from the calibration set but taken from the same population (n = 24, SEP = 0.38$^{\circ}$Brix with 0.1$^{\circ}$Brix bias), relative to an independent group (same variety and farm but different harvest date) (n = 24, SEP= 0.66$^{\circ}$ Brix with 0.1$^{\circ}$Brix bias). Prediction on a different variety, different growing district and time was worse (n = 24, SEP = 1.2$^{\circ}$Brix with 0.9$^{\circ}$Brix bias). Using an ‘in-line’ unit based on a silicon diode array spectrometer, as described in Walsh et al. (2000), we collected spectra from fruit populations covering different varieties, growing districts and time. The calibration procedure was optimized in terms of spectral window, derivative function and scatter correction. Performance of a calibration across new populations of fruit (different varieties, growing districts and harvest date) is reported. Various calibration sample selection techniques (primarily based on Mahalanobis distances), were trialled to structure the calibration population to improve robustness of prediction on independent sets. Optimization of calibration population structure (using the ISI protocols of neighbourhood and global distances) resulted in the elimination of over 50% of the initial data set. The use of the ISI Local Calibration routine was also investigated.
농업과 관광이 주요 산업인 제주지역은 소득 증대를 위해 노지재배에서 시설재배로의 전환이 활발하게 진행되고 있으므로 하우스재배지에 대한 지속적인 현황 파악이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 하우스재배지 탐지를 위한 효과적인 영상분류 방법을 제시하고자 하였다. Formosat-2 위성영상을 대상으로 감독분류와 규칙기반분류 방법을 적용하여 하우스재배지를 분류하였으며, 두 가지 결과를 연계하여 하우스재배지 탐지를 위한 정확도 향상 방안을 모색하였다. 각 분류 방법별 결과는 육안 탐지 결과와의 비교를 통해 정확도를 산출하였다. 연구 결과, 감독분류 방법 중 마하라노비스 거리법이 가장 높은 탐지 결과를 얻을 수 있었으며 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 시 탐지 정확도가 향상됨을 확인하였다. 향후 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 과정에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 하우스재배지의 효율적인 탐지가 가능할 것으로 기대된다.
제스처는 빠르고 간편하게 명령을 수행 할 수 있어서 스마트폰과 태블릿PC, 웹브라우저를 비롯한 수많은 어플리케이션에서 사용되고 있다. 어플리케이션에 제스처를 적용하기 위해서는 제스처를 디자인해야하는데 사용자와 시스템 두 가지 측면을 모두 고려하여 디자인해야 한다. 이러한 제스처 디자인을 도와주고자 몇몇 툴들이 개발되어왔다. 그럼에도 불구하고 제스처를 디자인하기 위해서는 다음과 같은 어려움이 남아있다. 첫째, 모든 제스처를 사람이 직접 디자인해야 한다. 둘째, 디자인한 제스처를 인식기가 올바르게 인식할 수 있도록 반복적인 트레이닝 작업을 해야 한다. 본 논문에서는 보다 간편한 제스처 디자인 환경을 제공해 주고자 자동화 트레이닝, 제스처 제안, 제스처 생성을 제안하였다. 이를 통해 제스처를 트레이닝 시킬 필요가 없어졌고 생성된 제스처와 수집된 제스처의 마할라노비스 거리를 계산하여 이 중 인식이 잘 될 가능성이 높은 순서대로 제스처들을 제안해 줌으로서 모든 제스처를 직접 디자인해야 하는 노력을 줄일 수 있게 되었다.
하천을 복원하거나 정비하는데 있어서 중요한 하천의 실태를 파악하는데, 하천 피복상태 정보는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 하천의 피복상태 정보를 효율적이고 경제적으로 획득하기 위해 고해상도 항공정사영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 방법을 시험하고 하천토지피복지도 작성을 위한 최적 분류 방법을 검증하였다. 항공 정사영상의 CIR 영상과 RGB 영상을 이용한 하천토지피복 분석과정은 하천토지피복분류 항목 선정, 감독분류, 정확도 평가 및 분류지도 작성의 순서로 수행하였다. 분류 항목은 수역, 도로, 건물, 초지, 산림, 나지, 밭의 7가지 항목을 선정하였다. 감독 분류 알고리즘으로는 최대우도분류, 최소거리분류, 평행육면체분류, 마하라노비스거리분류 기법을 적용하였다. 감독분류의 분류정확도를 개선하기 위해 필터링과 훈련지역의 왜도 검증을 수행한 결과 CIR 영상을 이용한 최대우도분류 기법이 가장 높은 정확도를 보였다.
This experiment was conducted to investigate the discrimination of cigarette brands and the similarity between Korea and America cigarette brands by near infrared spectra. Statistical tools such as principal component analysis (PCA) and mahalanobis distance(M.D) were used. The discrimination rate of the Korea and the America cigarette brands, determined by position number which was calculated with PCA and M.D, was 94% and 87%, respectively. The spectra of the 10 America cigarette brands were selected by averaging 5 sample spectra for each brand and another 5 spectra for each brand were investigated to use as the sample spectra. Comparing the sample spectra with the selected spectra by M.D using 410-1090 nm, 1110-1850 nm and 1970-2490 nm wavelength, the discrimination rate which was determined by the closest M.D between the sample and the selected spectra was 100% when each spectra was investigated on the same time. But the discrimination rate decreased 50% when the sample and the selected spectra were investigated on the different time. Excluding 1970-2490 nm wavelength, the discrimination rate increased up to 90% when the sample and the selected spectra were investigated on the different time. Comparing the spectra of Korea cigarette brands with those of America cigarette brands by M.D using only 410-1090 nm and 1110-1850 nm wavelength, the spectra of Expo(G) was similar to Winston, Vantage(U.L) and Benson & hedges(M.), the spectra of Hanaro(D) was similar to Carrel, Winston(L), Vantage(U.L), \Vantage and Carrel(L), the spectra of Hanaro(L) was similar to Winston(L) , Carton, Vantage and Carmel(L) and the spectra of Pinetree was similar to Kent, Kool, Kent(G.L), Merit and Benson & hedges(L), respectively. Key Words : NIRS, cigarette brands discrimination
영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾거나 얼굴을 검출하기 위한 많은 방법들이 연구되고 있다. 영상에서 얼굴 검출은 얼굴의 크기, 얼굴이 있는 위치, 그리고 다양한 포즈, 조명 상태 등의 변화에 따라 달라진다 따라서 얼굴 검출과 인식에 있어서의 어려운 점은 얼굴의 크기와 위치, 거리, 조명, 포즈 때문에 나타나는 것이다. 본 논문에서는 다양한 얼굴 크기와 얼굴이 있는 위치 등에 강인한 얼굴 검출을 위해 피셔의 선형 판별 함수를 이용하는 방법을 제안한다. 선형 판별식을 이용하여 효과적으로 얼굴을 검출하기 위해서는 학습 방법 및 학습에 사용되는 데이터들의 구성이 중요하다. 그 이유는, 얼굴 검출을 위해 사용되는 학습 데이터들은 조명과 포즈에 영향을 받기 때문에 얼굴의 특징들을 반영하는 학습 데이터들의 구성이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 배경과 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위한 계층적인 방법을 제시하며, 효과적인 피셔 판별 분석을 위하여 얼굴과 비얼굴 학습 데이터의 효율적인 분류 방법을 제안한다.
양적 형질을 중심으로 다변량 해석법에 의해 율무품종들 간의 유전적 거리를 추정하고 이에 기초한 Cluster analysis를 실시하여 품종을 분류한 결과는 다음과 같다. 1. Mahalanobis's distance(D$^2$)에 의하여 공시한 62개 품종을 10개군으로 대별해 볼 수 있었는데 1개 품종만으로 군을 형성한 제V군을 제외하고는 모든 품종이 고른군을 형성하였다. 2. 제I군에 3품종(5%), 제II군에 18품종(29%), 제III군에 5품종(8%), 제IV군에 13품종(21%), 제V군에 1품종(2%), 제Ⅵ군에 5품종(8%), 제Ⅶ5군에 7품종(11%), 제Ⅷ군에 4품종(7%), 제Ⅸ군에 2품종(3%) 그리고 제Ⅹ군에 4품종(7%)이 소속되어 있으며 제II군과 IV군은 여타 형질면에 상당한 변이폭을 가진 반면 제Ⅷ-Ⅹ군은 단간종으로 초세나 수량형질면에서 변이폭이 좁고 다소 렬세인 경향이었다. 3. 지리적 분포와 유전적 변이는 직접관련이 없는 것으로 평가되었다. 4. 품종군내, 품종군간의 D$^2$에 가장 큰 영향을 미친 형질은 개화기, 성숙기, 초장, 등숙율, 립수이었다.
This study held human measurement for 200 male subjects in their twenties in full age living in Ningbo City, Zhejiang Province in China. Their lower body types were classified and grouped according to shapes and sizes. Consequently, representative body type reflecting shapes, sizes, and characteristics were chosen and presented with their measurement values to be used as the basic data for slacks pattern making and fitness evaluation. The following are the results of the analysis: 1. Homogeneity analysis was given to determine the correspondence relationships among index types, indirect types, and size types. Index Type 1 (H-Round), Indirect Type 2 (Adjacent Straight Legs & Slight Slant of Lateral Lower Body), and Size Type 1 (Medium-Thick) were correlated; Index Type 2 (A-Trapezoid), Indirect Type 1 (Bow Legs & Slight Slant of Lateral Lower Body), and Size Type 3 (Small-Slim) were corresponded; Index Type 3 (A-Balance), Indirect Type 3 (Balance Legs & Large Slant of Lateral Lower Body), and Size Type 2 (Tall-Normal) were mutually related. 2. Mahalanobis distance based on each shape factor (index or indirect) and size factor (absolute) was obtained, while an index-absolute representative body type group (47 people, 24.4%) and an indirect-absolute representative body type group (45 people, 23.7%) were chosen, each reflecting shapes, sizes, and characteristics. 3. The representative body type group of lower body shapes of Chinese males in their 20s had average measurement values, such as 169.15cm (stature), 73.32cm (waist circumference), 75.76cm (omphalion waist circumference), 91.08cm (hip circumference), 106.02cm (outside leg length), 53.96cm (thigh circumference), and 74.42cm (crotch length).
본 논문은 지능형 자동차를 위한 속도 제한 표지판 실시간 인식 방법을 제안한다. 기존에는 전처리 과정을 거친 관심 영역에 대해 영역 전체의 픽셀 값을 특징으로 하여 연산량이 크나 제안된 방법은 연산량을 줄이기 위해 적은 개수의 DCT 계수를 이용하는 방법을 사용한다. 제안된 알고리듬은 인식의 판단 기준이 되는 DCT 계수를 선택하고 이를 선형판별법과 Mahalanobis Distance를 이용하여 단일 프레임의 속도 제한 표지판을 인식한다. 단일 프레임의 분류 결과를 연속된 프레임동안 누적하여 가장 높은 확률을 갖는 속도 제한 표지판을 선택한다. 실험 결과 테스트로 사용된 연속된 프레임에 대해서 100% 인식을 보이며 기존 대비, 곱셈 연산량은 58.6% 감소, 덧셈 연산량은 38.3% 감소하는 결과를 얻었다.
Kim, Young Sun;Kwon, Oh Jun;Kim, Ki Sik;Rhee, Kyung Yong
Safety and Health at Work
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제3권4호
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pp.278-286
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2012
Objectives: Authors investigated the pattern of the rate of occupational injuries and illnesses (ROII) at the level of enterprises in order to build a network for exchange of experience and knowledge, which would contribute to workers' safety and health through safety climate of workplace. Methods: Occupational accidents were analyzed at the manufacturing work site unit. A two step clustering process for the past patterns regarding the ROII from 2001 to 2009 was investigated. The ROII patterns were categorized based on regression analysis and the patterns were further divided according to the subtle changes with Mahalanobis distance and Ward's linkage. Results: The first clustering of ROII through regression analysis showed 5 different functions; 29 work sites of the linear function, 50 sites of the quadratic function, 95 sites of the logarithm function, 62 sites of the exponential function, and 54 sites of the sine function. Fourteen clusters were created in the second clustering. There were 3 clusters in each function categorized in the first clustering except for sine function. Each cluster consisted of the work sites with similar ROII patterns, which had unique characteristics. Conclusion: The five different patterns of ROII suggest that tailored management activities should be applied to every work site. Based on these differences, the authors selected exemplary work sites and built a network to help the work sites to share information on safety climate and accident prevention measures. The causes of different patterns of ROII, building network and evaluation of this management model should be evaluated as future researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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