The purpose of this study was to classier the somatotype of late middle-aged women and to analyze the characteristics of each somatotype. The subjects were 337 late middle-aged women and their age range os from 45 to 59 fears old. Data were collected through anthropometry and photometry and analyzed by factor analysis, cluster analysis and discriminant analysis. The results were as follows; 1. The result of factor analysis indicated that 9 factors were extracted through factor analysis and those factors comprised 83.56 percent of total valiance. 2. Using factor scores, cluster analysis was carried out and the subject were classified into 4 cluster. Each cluster was classified as their body front and side view contour. Type 1 is tall, slim, and lower balk is flat on the side. Type 2 is standard and lean-back type on the side. Type 3 is standard height and weight, H type in front, and belly-protruded on the side. Type 4 is short, fat, and the side is hip-protruded. 3. According to the stepwise discriminant analysis, the 9 important items in classifying the somatotype of the late middle-aged women are as follows ; lower back tilt angle, hip depth(back) -back waist depth(back), bust depth(fore) - anterior waist depth(fore), jugular fossa point(fore), upper back tilt angle, burst breadth -waist breadth, right shoulder tilt, height of shoulder - height of anterior waist, abdomen breath. The correct classification rate for these items is as exact as 84.62%.
The purpose of this study was to classify lower body types of elementary school girls. The subjects for anthropometric study were 368 girls aged from 10 to 11. Factor analysis, cluster analysis, discriminant analysis, and analysis of variance were performed for statistical analysis of the data. Four lower body construction factors were extracted by the factor analysis of antropometric measurements. The factors extracted were lower body fatness factor, lower body height factor, lower body length from the waist to the crotch factor, and lower body configuration factor. On the basis of the cluster analysis, three different lower body types were categorized. Type 1 was short and small sized type and 42.4% of subjects belonged under this type. Type 2 was tall and fat type and 22.3% of subjects belonged under this type. Type 3 was the most similar to the average type having the largest waist-hip drop value and 35.3% of subjects belonged under this type. Discriminant analysis showed 7 discriminant factors that can classify the children's lower body type were Rohrer's index, height, fibulae length, waist girth, ilio cristale girth, trochanter girth, and weight.
Fire-blight disease is a kind of contagious disease affecting apples, pears, and some other members of the family Rosaceae. Due to its extremely strong infectivity, once an orchard is confirmed to be infected, all of the orchards located within 100 m must be buried under the ground, and the sites are prohibited to cultivate any fruit trees for 5 years. In South Korea, fire-blight was confirmed for the first time in the Ansung area in 2015, and the infection is still being identified every year. Traditional approaches to detect fire-blight are expensive and require much time, additionally, also the inspectors have the potential to transmit the pathogen, Thus, it is necessary to develop a remote, unmanned monitoring system for fire-blight to prevent the spread of the disease. This study was conducted to detect fire-blight on pear trees using discriminant analysis with color information collected from a rotary-wing drone. The images of the infected trees were obtained at a pear orchard in Cheonan using an RGB camera attached to a rotary-wing drone at an altitude of 4 m, and also using a smart phone RGB camera on the ground. RGB and Lab color spaces and discriminant analysis were used to develop the image processing algorithm. As a result, the proposed method had an accuracy of approximately 75% although the system still requires many flaws to be improved.
이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 이미 잘 알려진 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 레이디얼 기저 함수 신경망을 결합한 인식 알고리즘을 제시하였다. 입력된 원래의 얼굴영상은 주성분분석법을 통하여 차원을 줄인 고유 얼굴 가중치를 산출한다. 이 가중치 벡터를 선형판별 분석법의 입력데이터로 사용하여 선형판별분석의 변환행렬을 계산할 때 클래스 내의 분산행렬에서 특이점이 발생하지 않도록 하면서 특징벡터를 산출하여 인식을 수행하였다. 두 번째 시도에서는 선형판별분석법에 의해 생성된 특징벡터를 레이디얼 기저 함수 신경망에 입력하여 학습하고 얼굴인식을 수행하였다. ORL DB의 얼굴영상에 대해 실험한 결과 93.5%의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.
인간과 컴퓨터간의 상호작용에 있어서 감정처리는 매우 중요한 부결이다. 특히, 비디오 정보처리에 있어서 사용자의 감정을 처리할 수 있다면 비디오 검색이나 요약본 추출 등 다양한 응용분야에 활용이 가능하다. 비디오 데이터로부터 이러한 감정 처리를 하기 위해서는 감정에 관련된 특징들을 표현하고, 검출하는 것이 필요하다. 쉽게 추출이 가능한 색상이나 모션 등의 저급 특징들로부터 고급 개념인 감정을 검출하는 것은 매우 어려운 일이지만, 감정에 관련된 여러 장면으로부터 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 같은 통계적인 분석을 통해 감정에 관련된 특징들을 검출하는 것은 가능하다. 본 논문에서는 색상, 모션 및 셧 길이 정보로부터 감정과의 관련된 특징을 표현하고 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 특징을 사용하여 감정 검출에 관련된 실험을 한 결과 바람직한 결과를 얻었다.
Background Several attempts have been made to accurately diagnose the Sasnag Constitution. One of these attempts is to use a questionnaire. Questionnaire for the Sasang Constitution Classification(QSCC) has been revised several times and now used as QSCC II+. This study was designed to improve the accuracy of the revised Questionnaire for the Sasang Constitution Classification(QSCC II+). Method 1,054 people were gathered for this study and analyzed to check discrimination ability of current discriminant function of QSCC II+. They were outpatients who visited the hospital and the constitution was confirmed by the specialist of Sasang Constitutional Medicine. Results Accuracy of QSCC II+ at Soeumin was improved from 74.9% to 79.3%, and there were no significant difference at Soyangin and Taeumin. Conclusion New discriminant function was constructed through discriminant analysis. And the accuracy of QSCC II+ was generally improved, especially in Soeumin.
한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 732명의 피험자를 대상으로 사상체질감별설문지 검사를 통하여 한의사가 감별한 사상체질 결과와 맥진기를 사용하여 촌, 관, 척 부위의 요골 맥파를 측정한 자료를 입수하였다. 입수한 맥파 자료로부터 맥파의 폭, 피크의 크기와 개수를 특징 변수로 추출했다. 특징 변수들 중 타당도와 신뢰도가 높은 것들을 판별변수로 선정했다. 5겹 교차 검증법을 적용하여, 맥파 자료를 사상체질을 알려주는 훈련 표본과 사상체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분했다. 훈련 표본에 대해서 판별분석을 수행하여 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 사상체질을 예측했다. 예측한 사상체질과 설문지 검사로 알고 있는 사상체질을 비교하여 사상체질 분류 정확도를 계산했다. 사상체질 분류 정확도는 나이별, 성별 보정 전에는 태음인: 73.6 %, 소음인: 68.4 %, 소양인: 74.2 %이었으며, 전체 분류 정확도는 72.5 %이었다. 한국 인구를 기반으로 한 성별, 나이별 가중치를 적용하여 보정을 한 후의 사상체질 분류 정확도는 태음인(70.4 %), 소음인(84.2 %), 소양인(67.7 %)이었으며, 전체 분류 정확도는 73.8 %이었다.
본 연구에서는 회동저수지 상류 수영강 유역에 발달된 토양을 대상으로 지질 및 토지이용별로 토양의 물리화학적 특성을 조사하고 그 영향을 다변량 통계분석법인 주성분 및 판별분석을 이용하여 고찰하였다. 연구지역내 토양의 토성은 안산암에서 발달한 토양이 화강암의 것보다 세립질이며 용출 무기성분, 점토 및 유색광물의 함량도 높았다. 경작지 토양 내 염류 집적(EC, 양이온, 음이온)과 pH증가는 대부분 경작과정에 투입된 비료의 영향에 의한 것이며 임야 토양에 비해 상대적으로 낮은 유기물 농도는 경운에 의한 유기물의 산화 촉진 및 작물 수확에 기인하는 것이다. 토지이용별 무기성분의 함량은 밭>과수원>논>임야 토양 순으로 나타났으며, 논 토양의 높은 $SO_4\;^{2-}$함량은 담수 상태 환원조건하 침전된 황화광물형태가 산화조건의 용출 실험에 의해 용해되어 증가되는 것에 기인한다. 주성분 분석결과는 토지 이용이나 지질에 따른 토양 특성을 잘 나타내었으며, 주성분 1은 시비, 광물 풍화작용 및 질소질 비료에 의한 이온교환 반응의 영향을 나타내었다. 토양 용출 성분과 성분비를 이용한 두 종류의 판별분석결과는 모두 토지이용별로 판별함수 1과 2에 의해 뚜렷하게 구분되며, 토양 성분을 이용한 판별분석에서 판별함수 1은 경작에 의한 비료의 영향을 나타내며 밭, 과수원, 논, 임야 토양 순서로 증가하였다. 판별분석에 의한 토지이용 특성의 조사 및 예측자료는 비교적 잘 일치하였으며 토지 이용의 변화를 확인할 수 있는 방법으로도 사용될 수 있었다.
This study purported to acquire information necessary to improve the management of general hospitals. It tried to determine major indices which represent managerial performance of general hospitals and to identify the managerial characteristics of general hospitals which affect the major financial indices. Eighty-eight hospitals were chosen from 188 hospitals which were subject to standardization audit by the Korean Hospital Association. The results of a discriminant analysis are summarized as followings. First, when a single index was used to measure managerial performance of the sample hospitals, the ration of net profit to total capital was the best index and its discriminant power was 58.14%. The ratio of the number of boardmen((M. D.) and average daily medical cost were highly related to this index. Second, when two indices were used, income growth rte and the ration of net profit to total capital had the highest discriminant distinction ability. Their discriminant power was 61.9%. In this case, the ratio of the number of boardmen(M. D.) was significantly and highly related to the indices. Third, when all three indices-income growth rate, the ration of net profit to total capital and quick ratio - were used together, a discriminant function was statistically insignificant. Therefore, using all three indices was not useful in measuring managerial performance of the sample hospitals. In conclusion, using two indices-income growth rate and the ration of net profit to total capital-was better in measuring manegerial performance of general hospitals than using a single index. The independent variable which affected these indices was the ration of the number of boardmen. The discriminant function was : $D_{GI}=2.77+4.832\times(the ratio of the number of boardmen)$ *G=growth index(income growth rate) *I=profit index(the ration of net profit to total capital)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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