• 제목/요약/키워드: NN clustering

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생명공학과 담배 및 다른 작물들의 응용 현황

  • 박성원
    • 한국연초학회:학술대회논문집
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    • 한국연초학회 2001년도 제45회 학술발표회 및 심포지움:담배산업의 환경변화와 최근의 연구동향
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    • pp.72-78
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    • 2001
  • 농업 유전공학 기술은 생산성 향상, 환경보전, 식품의 안정성 및 품질향상에 기여함은 물론 농업의 경쟁력을 높일 수 있는 유일한 대안으로 인식되고 있다. 전 세계적으로 유전자 재조합 작물의 경작지는 2000년 한해동안 지난해 같은 기간에 비해 11% 증가하였으며 이는 1996년 대비 25배 증가하였고, 선진국과 개발도상국은 각각 2%, 51% 1999년 대비 증가하였다. 1983년 유전자 재조합에 의한 식물의 형질전환이 성공한 뒤 종묘업계는 형질전환 종자개발과 보급에 열중하고 있으며 종자시장에 형질전화 품종이 차지하는 비율은 2000년 30억 달러에서 2010년이면 전체의 60%인 200억 달러에 이를 것으로 전망된다. 1995년 제초제 저항성 콩(라운드업레디콩)이 농가에 보급된 이후 2000년 형질전환품종 재배면적이 3990만 ha에 이르렀고 1997년 미국과 캐나다는 옥수수, 대두, 면화, 감자, 유채 등의 형질전환 품종 재배로 각각 3억1400만 달러, 5300만 달러를 벌어들였음. 형질전환 품종의 보급 증가속도는 소비자들의 GMO에 대한 거부반응으로 다소 주춤한 상태이다. 그러나 최근 종자회사들은 생태계 위해성 논란을 피해갈 수 있는 연구로 이러한 상황을 돌파하려 하고 있다. 우리나라에서도 유전자변형 생물체에 관한 법률이 제정되었으며 많은 대학과 연구소에서 형질전환 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 최근 제초제 저항성 벼와 바이러스 저항성 감자가 개발돼 GMO 안정성 점검에 들어가 있고, 살충성 배추, 혈압강하 토마토, 지방산 강화 들깨, 병저항성 고추 등도 실험실과 포장에서 재배되고 있다. 이르면 4-5년 뒤 형질전환 작물들이 농가에 보급될 전망이다. 이처럼 체크 툴은 Firewall의 수비능력을 보강하는 위치에 있다고 생각할 수 있다.다. 4 장에서는 3장에서 제기한 각각의 문제점에 대해 RAD 의 관점에 비추어 e-business 시스템의 단기개발을 실현하기 위한 고려사항이나 조건 해결책을 제안한다. 본 논문이 지금부터 e-business 를 시작하려고 하는 분, e-business 시스템의 개발을 시작하려고 하는 분께 단기간의 e-business 실현을 위한 하나의 지침이 된다면 다행이겠다.formable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.uage ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of

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기계학습 알고리즘을 사용한 스포츠 경기장 방문객 마케팅 적용 방안 (A Study on Application of Machine Learning Algorithms to Visitor Marketing in Sports Stadium)

  • 박소현;임선영;박영호
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.27-33
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    • 2018
  • 본 연구에서는 마케팅 분야 중 스포츠 경기장을 찾는 관람객의 빅 데이터를 분석하여 소비자에게 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하는 연구를 진행한다. 이를 위해 본 연구에서는 K-평균 군집화 방법을 사용하여 유사 관람객 그룹을 도출하고자 하며, K-근접 이웃 방법을 사용하여 새로운 방문객의 관심 매장을 예측하고자 한다. 실험 결과를 통해 상기 두 가지 알고리즘을 사용하는 것은 유사 관람객 그룹을 도출하며 신규 관람객 입장 시 신규 관람객의 특성에 맞는 적합한 마케팅 서비스를 제공 할 수 있게 하였다.

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기반 Sleep Deprivation Attack 탐지 모델 (Sleep Deprivation Attack Detection Based on Clustering in Wireless Sensor Network)

  • 김숙영;문종섭
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권1호
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    • pp.83-97
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    • 2021
  • 무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.

펴지 군집화 알고리즘 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 3차원 얼굴 인식 (3D Face Recognition using Wavelet Transform Based on Fuzzy Clustering Algorithm)

  • 이영학
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.1501-1514
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    • 2008
  • 깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.

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