• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
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• pp.189-193
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• 2007

필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2013년도 추계학술대회 논문집
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• pp.346-353
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• 2013

Industrial processes need to be monitored in real-time based on the input-output data observed during their operation. Abnormalities in an induction motor should be detected early in order to avoid costly breakdowns. To early identify induction motor faults, this paper effectively estimates spectral envelopes of each induction motor fault by utilizing a linear prediction coding (LPC) analysis technique and an expectation maximization (EM) algorithm. Moreover, this paper classifies induction motor faults into their corresponding categories by calculating Mahalanobis distance using the estimated spectral envelopes and finding the minimum distance. Experimental results shows that the proposed approach yields higher classification accuracies than the state-of-the-art approach for both noiseless and noisy environments for identifying the induction motor faults.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.764-767
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• 2024

웨어러블 디바이스에서는 사용자의 다양한 메타데이터를 수집할 수 있다. 그러나 이런 개인정보를 함유하고 있는 데이터를 수집하는 것은 사용자에게 개인정보침해 위협을 야기한다. 때문에 본 논문에서는 개인정보보호를 통한 웨어러블 디바이스 데이터활용방안으로 연합학습을 채택하였다. 다만 기존 연합학습에서도 해결해야할 문제점들이 있다. 우리는 그중에서도 데이터이질성(Data Heterogeneity) 문제해결을 위해 군집화(Clustering) 방법을 활용하였다. 또한 기존의 코사인유사도 기반 군집화에서 파라미터중요도가 반영되지 않는다는 문제점을 해결하고자 데이터수 기반 마하라노비스거리(Number of Samples Mahalanobis Distance) 군집화 방법을 제시하였다. 이를 통해 WESAD(Werable Stress Affect Detection)데이터에서 피실험자의 데이터 이질성이 존재하는 상황에서 기존 연합학습보다 학습 안정성 측면에서 좋음을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제31권4호
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• pp.517-528
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• 2018

다변량 자료에서 특이점을 검출하고, 검출된 특이점을 시각화와 연결한 R 스크립트를 제공한다. 개발된 R 스크립트는 특이점을 검출하는 방법으로서 1) Robust Mahalanobis distance, 2) High Dimensional data, 3) Density-based approach 방법을 이용하였다. 특이점을 연결하면서 데이터 구조를 파악하기 위한 시각화 방법으로는 1) multidimensional scaling (MDS)와 minimal spanning tree (MST)를 K-means 군집분석과 연결하여 표시하는 방법, 2) MDS를 fviz cluster와 연결하는 방법, 3) principal component analysis (PCA)를 fviz cluster와 연결한 방법을 이용하였다. 사례분석의 예로서는 Major League Baseball (MLB) 자료에서 류현진이 적극적으로 활동하던 2013년, 2014년 투수자료를 이용하였다. 개발된 R 스트립트는 "http://www.knou.ac.kr/~sskim/ddpoutlier.html (R 스크립트와 R 패키지도 다운로드 받을 수 있다. 실행방법도 설명되어 있다.)"에서 다운받으면 된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제27권1호
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• pp.89-94
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• 2014

양적 형질을 중심으로 다변량 분석법에 의해 매실 품종들 간의 유전적 거리를 추정하고 이에 기초한 클러스터 분석을 실시하여 품종을 분류하였다. Mahalanobis's distance (D)에 의하여 공시한 20개 품종을 5개 군으로 대별해 볼 수 있었는데, 제1군이 2품종, 제2군이 4품종, 제3군이 5품종, 제4군이 5품종, 제5군이 4품종으로 그룹을 형성하였다. 제1군과 제2군은 꽃잎 수와 암술 수가 많은 품종인 반면에 제3군과 제4군은 엽장과 엽폭은 높으나 꽃잎 수와 암술 수가 낮은 품종군이었다. 지리적 분포와 유전적 변이는 직접적인 관련이 없었다. 품종군 내, 품종 간의 $D^2$에 가장 크게 영향을 미친 형질은 암술 수와 엽장 및 엽폭이었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.299-302
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• 2002

컴퓨터를 이용한 독순 연구는 Man Machine Interface, 지적부호화에 있어서의 송신측 기술, 청각 장애인의 독순 훈련 시스템 등 다방면에서 그 응용이 기대된다. 본 논문은, 움직임 정보는 입술의 에지영역에 집중하고 있음에 주목하여, 입술 에지영역의 Optical Flow 추정값을 독순정보로 이용하는 방법을 제안한다. 휘도값을 갖지 않는 에지에, 선형 가상 휘도값를 정해주어 Optical Flow를 추정하는 VGM을 도입해 특징 파라미터를 계산하고, 마할라노비스 평방거리(Mahalanobis's square distance)에 기초한 최대우도판별함수를 이용하여 단모음을 분석하는 알고리즘을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1385-1398
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• 2016

원자력 발전소의 가압기는 1차 계통의 냉각재가 고온에서도 기화되지 않도록 압력을 가해주는 장치이다. 즉, 가압기의 고장은 원자력 발전소에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 따라서, 가압기의 조기 고장 감지는 원자력 발전소의 안전에 매우 중요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 마할라노비스 거리 개념과 다구찌 품질 공학 이론에 기반한 패턴 분류 인식 알고리즘 중 하나인 마할라노비스 다구찌 시스템(MTS)을 가압기 압력 제어 계통의 조기 고장 감지에 적용하였다. MTS의 고장 감지 성능을 검증하기 위해, 실제 원자력 발전소에서 발생하고 있는 가압기 압력전송기 고장 시나리오를 대상으로 하여, Full Scope 시뮬레이터를 통해 모사된 데이터에 적용하였다. 실험 결과, MTS는 단일 센서모니터링 기반의 전통적인 고장 감지에 비하여 매우 빠르게 고장을 감지할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.464-468
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• 2009

본 연구는 Apoptosis세포들의 형상을 검출하기 위하여 전통적인 세포측정법과는 다른 영상기반 접근법을 제안한다. 이 방법은 세포측정 법의 단점을 극복하고 Apoptosis 세포들을 정확하게 인식할 수 있다. 본 연구에서 K-means 군집화 방법이 Apoptosis 세포의 거시적인 분할을 행하는 데 사용되었으며, '스네이코'라고 불리는 액티브 윤곽선 모델이 정밀한 경계선 검출을 위해 사용되었다. 그리고 Apoptosis세포들의 물리적 특징, 형태적 특징 그리고 무늬특징들을 포함하는 몇가지 특징들이 추출되었다. 마지막으로 Mahalanobis 거리 분류기가 Apoptosis세포와 비Apoptosis 세포로서 분할영상들을 분류한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.239-247
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• 2022

The existing studies on the localization in the GNSS (Global Navigation Satellite System) denied environment usually exploit low-cost MEMS IMU (Micro Electro Mechanical Systems Inertial Measurement Unit) sensors to replace the GNSS signals. However, the navigation system still requires GNSS signals for the normal environment. This paper presents an integrated GNSS/INS (Inertial Navigation System) navigation system which combines GNSS and multiple IMU sensors using extended Kalman filter in partially GNSS-denied environments. The position and velocity of the INS and GNSS are used as the inputs to the integrated navigation system. The Mahalanobis distance is used for novelty detection to detect the outlier of GNSS measurements. When the abnormality is detected in GNSS signals, GNSS data is excluded from the fusion process. The performance of the proposed method is evaluated using MATLAB/Simulink. The simulation results show that the proposed algorithm can achieve a higher degree of positioning accuracy in the partially GNSS-denied environment.