• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제26권5호
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• pp.769-775
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• 2005

An efficiency of Monte Carlo (MC) docking simulations was examined for the prediction of chiral discrimination by cyclodextrins. Docking simulations were performed with various computational parameters for the chiral discrimination of a series of 17 enantiomers by $\beta$-cyclodextrin ($\beta$-CD) or by 6-amino-6-deoxy-$\beta$-cyclodextrin (am-$\beta$-CD). A total of 30 sets of enantiomeric complexes were tested to find the optimal simulation parameters for accurate predictions. Rigid-body MC docking simulations gave more accurate predictions than flexible docking simulations. The accuracy was also affected by both the simulation temperature and the kind of force field. The prediction rate of chiral preference was improved by as much as 76.7% when rigid-body MC docking simulations were performed at low-temperatures (100 K) with a sugar22 parameter set in the CHARMM force field. Our approach for MC docking simulations suggested that the conformational rigidity of both the host and guest molecule, due to either the low-temperature or rigid-body docking condition, contributed greatly to the prediction of chiral discrimination.

• 한국가금학회:학술대회논문집
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• 한국가금학회 2003년도 제20차 정기총회 및 학술발표회
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• pp.131-132
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• 2003

본 연구의 결과에서 악간부 형태 비교법이 비교적 단순한 방법으로서 빠른 시간내 많은 수의 십자매암수 구별을 할 수 있다는 장점이 있으나, 그 확률이 평균 암수비율과 비슷하여 이용성에 있어서는 추가적인 방법이 연구되어야할 것으로 사료된다. 다만 이 방법이 농가 관행 구별법보다 정확도가 약간 개선된 경향을 보였다는 것은 형태적으로 구별할 수 있는 가능성을 보여준 것으로 판단된다. 따라서 악간부 형태비교 외에 추가적인 형태적 차이를 비교 연구하여 적용하면 십자매 암수 구별에 정확도가 크게 개선될 것으로 판단된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권6_2호
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• pp.1063-1071
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• 2023

Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.

• 비파괴검사학회지
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• 제32권5호
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• pp.518-525
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• 2012

본 연구에서는 초분광 반사광 영상기술을 이용하여 비파괴적으로 상추의 건전종자와 퇴화종자를 선별하는 기술을 개발하고자 하였다. 750~1000nm의 근적외선 초분광 반사광 영상의 분광데이터를 이용하여 상추의 발아종자와 불발아 종자를 판별하는 PLS-DA 모델을 개발하고 개발된 모델의 성능 평가를 실시하였다. 모델 calibration의 판별 정확도는 81.6%였으며, test의 결과는 81.2%의 판별 정확도를 보였다. 또한 개발된 PLS-DA 모델을 적용한 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 불발아 종자를 동시에 영상으로 검출 가능한 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 초분광 반사광 영상에 PLS-DA 모델이 적용된 영상을 이용한 검출 정확도는 91%로 나타났으며, 이는 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 상추 종자의 비파괴 품질선별에 이용될 수 있음을 보여 주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권4호
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• pp.235-244
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• 2004

본 연구는 SPOT-4 위성의 VEGETATION-1 센서의 가시 채널, 근적외 채널, 단파 적외채널 자료를 이용하여 눈과 구름을 구별하기 위해 새롭게 제시된 알고리즘을 평가하기 위한 것이다. 눈과 구름의 마스크를 위해 전통적으로 이용되고 있는 임계치 방법들은 본 연구에서 좋은 결과를 보여 주지 못하였다 따라서 K-means 군집화 방법이 이러한 임계치 방법 대신 본 연구에서 사용되었다. 군집화에서는 두 임계치 알고리즘을 통합하여 적설과 구름을 그룹화 시켜 동시에 추출한 화소들을 적용하였다. 이것은 전체 영상을 군집화에 적용시킬 때와 비교해 군집화의 과정을 단순화시키고 나아가 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 얻어진 결과를 임계치 방법이 적용되었을 때의 결과와 비교함과 동시에 VEGETATION 자료의 분별능력을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용하였을 때, 구름과 눈의 분별 능력은 상당히 향상되었다. 분별 오차는 임계치 방법을 사용하였을 때 보다 구름에 대해 19.4% 적설에 대해 9.7% 정도 감소하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.723-738
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• 2020

본 논문에서는 추세-정상시계열과 차분-정상시계열을 판별하는 방법에 대해 연구한다. 두 시계열 모형은 시계열적 특징, 충격의 지속성 여부, 시계열을 정상화시키는 방법 등이 모두 다르므로, 어떤 모형을 선택하냐에 따라 분석 방법이나 해석에 차이가 발생한다. 따라서 시계열 자료를 분석할 때 추세-정상성과 차분-정상성을 판별하는 것은 매우 중요한 일이다. 두 시계열을 구분하는 중요한 기준은 단위근의 존재 여부이므로, 단위근 검정 결과를 활용할 수 있다. 최근 연구 결과들을 살펴보면, 다양한 시계열 모형을 적합시킬 때 뿐만 아니라 비정상 자기회귀모형의 차분 차수를 결정할 때도 adaptive lasso와 같은 벌점화 추정방법을 도입, 사용하고 있다. 본 논문에서도 adaptive lasso를 이용하여 추세-정상시계열과 차분-정상시계열을 판별하는 방법을 제안, 연구를 진행하였다. 단위근 검정을 이용한 분류 방법과 adaptive lasso 추정량을 기초로 한 분류 방법에 대한 비교 모의실험을 수행하였고, 그 결과 추세-정상시계열이 참인 경우는 adaptive lasso 방법의 분류 정확도가 단위근 검정방법보다 좀 더 우세하며, 차분-정상시계열의 경우에는 반대로 정확도가 떨어지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.61-70
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• 2017

본 논문에서는 CPU기반 병렬처리인 OpenMP를 적용하여 헤드라이트의 차종을 판별하기 위한 처리속도를 개선하고, 생산부품의 얼라인먼트를 보정 후 특징을 추출하여 차종을 판단하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 세부성능을 분석하기 위해 그레이영상을 이용한 방법 및 라인 검출을 이용한 방법과의 판별성능과 처리속도를 비교 분석하였다. 분석결과, 판별성능의 경우 제안방법과 라인 검출을 이용한 방법이 좋은 성능을 보였지만 처리속도 측면에서 라인검출 방법보다 제안 방법이 더 좋은 성능을 보였다. 처리속도의 경우 그레이 영상을 이용한 방법이 가장 좋은 성능을 보였으나 판별성능 측면에서 제안방법이 그레이 영상을 이용한 방법보다 좋다고 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.419-422
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• 2003

To improve the recognition accuracy of a developed artificial odor discrimination system for three mixture fragrance recognition, Fuzzy Similarity based Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (F-SONIA) is proposed. Minimum, average, and maximum values of fragrance data acquisitions are used to form triangular fuzzy numbers. Then the fuzzy similarity treasure is used to define the relationship between fragrance inputs and connection strengths of hidden units. The fuzzy similarity is defined as the maximum value of the intersection region between triangular fuzzy set of input vectors and the connection strengths of hidden units. In experiments, performances of the proposed method is compared with the conventional Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (SONIA), and the Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Experiments show that F-SONIA improves recognition accuracy of SONIA by 3-9％. Comparing to the previously developed artificial odor discrimination system that used FLVQ as pattern classifier, the recognition accuracy is increased by 14-25％.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.19-33
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제64호
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• pp.89-103
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• 2007

In this paper, we introduce mel-cepstrum modulation energy (MCME) for a feature to discriminate speech and music data. MCME is a mel-cepstrum domain extension of modulation energy (ME). MCME is extracted on the time trajectory of Mel-frequency cepstral coefficients, while ME is based on the spectrum. As cepstral coefficients are mutually uncorrelated, we expect the MCME to perform better than the ME. To find out the best modulation frequency for MCME, we perform experiments with 4 Hz to 20 Hz modulation frequency. To show effectiveness of the proposed feature, MCME, we compare the discrimination accuracy with the results obtained from the ME and the cepstral flux.