경상도지역의 두동리, 백련리, 사촌리 가마터 출토 백자편 총 47점에 대하연 중성자방사화분석으로 태토의 미량성분 함량을 측정하고 주성분분석(PCA)과 판별분석(LDA)으로 통계처리하여 가마터별 산지 및 특성을 분류해보았다. 주성분분석과 판별분석에서 이용한 미량성분은 17개(Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Dy, Eu, Hf, La, Lu, Rb, Sc, Sm, Ta, Th, V, Yb) 원소이며, 분류에 기여한 원소는 6개(Dy, Sm, La, Ce, Lu, Sc) 원소로 확인된다. 가시적 특징에 따라 구분되는 연질과 경질백자는 미량성분의 화학적 조성이 유사하여 원료의 조성 차이가 없는 것으로 확인되나, 양질(I)과 조질백자(II)는 화학적 조성에 차이가 나타남에 따라 원료의 채취 장소나 수비와 첨가제 사용의 제작 과정에 차이가 있었을 것으로 판단된다.
Recently, the number of techniques for analyzing medical images has been increasing in computer vision, employing X-ray CT images, ultrasound images, MR images, moire topographic images, etc. Spinal deformity is a serious problem especially for teenagers and medical doctors inspect moire topographic images of their backs visually for the primary screening. If a subject is normal, the moire image is almost symmetric with respect to the middle line of the subject's back, otherwise it shows asymmetric shape. In this paper, an image analysis technique is described for discriminating suspicious cases from normal in human spinal deformity by recognizing asymmetric moire images of human backs. The principal axes which are sensitive to asymmetry of the moire image are extracted at two parts on a subject's back and their angles are evaluated with respect to the detected middle line of the back. The two angles compose a 2-D feature space and inspected cases are divided into two clusters in the space by a linear discriminant function based on the Mahalanobis distance. Given 120 cases, 60 normal and 60 abnormal, the leave-out method was applied for the recognition and 75% recognition rate was achieved.
This study exploits the data discriminating capability of silhouette statistics, which combines wavelet-based vertical energy threshold technique for the purpose of extracting damage-sensitive features and clustering signals of the same class. This threshold technique allows to first obtain a suitable subset of the extracted or modified features of our data, i.e., good predictor sets should contain features that are strongly correlated to the characteristics of the data without considering the classification method used, although each of these features should be as uncorrelated with each other as possible. The silhouette statistics have been used to assess the quality of clustering by measuring how well an object is assigned to its corresponding cluster. We use this concept for the discriminant power function used in this paper. The simulation results of damage detection in a truss structure show that the approach proposed in this study can be successfully applied for locating both open- and breathing-type damage even in the presence of a considerable amount of process and measurement noise.
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, it is hard to tell a priori which of these techniques will be the most effective to solve a specific problem. It has been suggested that the better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the predictive performance. This paper proposes the post-model integration method, which tries to find the best combination of the results provided by individual techniques. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques, Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an object function subject to numerous hard and soft constraints. This study applies three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit model and Neural Networks) as base models for the corporate failure prediction. The results of composite predictions are compared with the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods improve the performance of business classification.
본 논문에서는 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training) 기반의 최적화된 가중치를 가지는 입력벡터를 구성하여 support vector machine (SVM)을 이용한 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 구체적으로, 최소 분류 오차 minimum classification error (MCE) 방법을 도입하여, 최적화된 가중치를 각각의 특징벡터별로 부가한 SVM을 적용하여 기존의 가중치를 고려하지 않은 SVM 기반의 알고리즘과 비교하였으며, 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.
시판 증류주 13종을 선정하여 전자코, 전자혀를 이용한 향기패턴과 맛패턴을 분석하였다. 전자코 분석 결과, 원재료에 따라 증류주의 향기성분이 구분됨을 확인하였다. 원재료가 좁쌀인 증류주가 향기 성분이 가장 많으며 쌀의 함량이 적고 보리가 함유된 증류주가 향기성분이 가장 적었다. 또한 오크통에서 숙성시킨 원액을 100% 사용한 경우 향기성분이 뚜렷하게 구분됨을 보였다. 따라서 숙성재에 의해 증류주의 향기성분이 구분될 것으로 예측된다. 시판 증류주를 전자혀로 분석한 결과, 증류주는 단맛과 쓴맛 보다는 신맛, 감칠맛, 짠맛으로 시료간의 차이가 구분되었다. 본 연구를 통하여 전자코와 전자혀가 증류주 모니터링에 활용이 가능한지 여부를 확인하고 분석한 시판 증류주의 향미특성 결과를 추후 증류주 개발 및 품질관리에 이용하고자 한다.
The purpose of this study is to classify the body types of obese men in their 50-60s and compare them with those of obese middle-aged men in their 30-40s. The 3D anthropometric data of obese men aged 50 to 60 years from the 6th Size Korea. The data are analyzed using SPSS 25.0 for Windows, and descriptive statistics, χ2 test, correlation analysis, and cluster analysis are used to classify obese body types. As a result of the study, five factors are extracted to determine body types, which are classified into three obese body types through cluster analysis. 1) a large physique and consequently large circumference and height; 2) A short upper body length, short height, and thick belly; 3) the lowest rate of obesity and relatively flat abdominal curve. For the 30-40s group, Type1 showed the highest rate at 55.6%, whereas for the 50s group, Type3 showed the highest rate at 49.3%, and for 60s group, Type2 showed the highest rate at 41.2%. The classification accuracy of the discriminant function for each type is 94.7%, indicating relatively high accuracy. Furthemore, the recently changed obese body type are analyzed by comparing it with the 3D anthropometric data of 8th Size Korea, which will contribute to the utilization of basic data for manufacturing apparel for obese men.
Purpose: This study classified the actual functions of geriatric hospitals and examined the differences in their characteristics, in order to provide a basis for discussions on defining the functions of geriatric hospitals and how to pay for care. Methodology: This study used various administrative data such as health insurance data and long-term care insurance data. Cluster analysis was used to categorize geriatric hospitals. To examine the validity of the cluster analysis results, we conducted a discriminant analysis to calculate the accuracy of the classification. To examine cluster characteristics, we examined structure, process, and outcome indicators for each cluster. Findings: The cluster analysis identified five clusters. They were geriatric hospitals with relatively short stays for cancer patients(cluster 1; cancer patient-centered), geriatric hospitals with relatively large numbers of patients using rehabilitation services(cluster 2; rehabilitation patient-centered), geriatric hospitals with a high proportion of relatively severe elderly patients(cluster 3; severe elderly patient-centered), geriatric hospitals with a high proportion of mildly ill elderly patients with various conditions(cluster 4; mildly ill elderly patient-centered), and geriatric hospitals with a significantly higher proportion of dementia patients(cluster 5; dementia patient-centered). The largest number of geriatric hospitals were categorized in clusters 4 and 5, and the structure and process indicators for these clusters were generally lower than for the other clusters. Practical Implications: We have confirmed the existence of geriatric hospitals where the medical function, which is the original purpose of a geriatric hospital, has been weakened. It has been observed that the quality level of these geriatric hospitals is likely to be lower compared to hospitals that prioritize enhanced medical functions. Therefore, it is suggested to consider the conversion of these geriatric hospitals into long-term care facilities, and careful consideration should be given to the review of care-giver payment coverage.
The morphology and genetic identification of Rasbora lateristriata and Rasbora argyrotaenia between cultivated and wild populations has never been reported. This study compares morphology and cytochrome c oxidase (COI) genes between farmed and wild stock Rasbora spp. in Java and Sumatra island, Indonesia. We analyzed the truss network measurement (TNM) characters of 80 fish using discriminant function analysis statistical tests. DNA was extracted from muscle tissue of 24 fish specimens, which was then followed by polymerase chain reaction, sequencing, phylogenetic analysis, fixation index analysis, and statistical analysis of haplotype networks. Basic Local Alignment Search Tool analysis validated the following species: R. lateristriata and R. argyrotaenia from farming (Jogjakarta); Rasbora agryotaenia (Purworejo), R. lateristriata (Purworejo and Malang), Rasbora dusonensis (Palembang), and Rasbora einthovenii (Riau) from natural resources. Based on TNM characters, Rasbora spp. were divided into four groups, referring to four distinct characters in the middle of the body. The phylogenetic tree is divided into five clades. The genetic distance between R. argyrotaenia (Jogjakarta) and R. lateristriata (Malang) populations (0.66) was significantly different (p < 0.05). R. lateristriata (Purworejo) has the highest nucleotide diversity (0.43). R. argyrotaenia from Jogjakarta and Purworejo shared the same haplotype. The pattern of gene flow among them results from the two populations' close geographic proximity and environmental effects. R. argyrotaenia had low genetic diversity, therefore, increasing heterozygosity in cultivated populations is necessary to avoid inbreeding. Otherwise, R. lateristriata (Purworejo) had a greater gene variety that could be used to develop breeding. In conclusion, the middle body parts are a distinguishing morphometric character of Rasbora spp., and the COI gene is more heterozygous in the wild population than in farmed fish, therefore, enrichment of genetic variation is required for sustainable Rasbora fish farming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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