Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.23-23
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2017
Recent favor on high quality food and concern on food safety have demonstrated the superiority of Hanwoo (Korean native cattle). In general, the price of cow is higher than those of steer and bull, causing cheating issues in the market. Hence, this study is to discriminate genders of Hanwoo with identification of factors which highly influence gender discrimination based on the big-size deboning data. Totally, there were 31 variables in the deboning data, and we divided into them two categories: data obtained before and after deboning. Discriminant function analysis was then applied into the data to determined the accuracy of gender discrimination in Hanwoo. The result showed that Hanwoo could be classified by gender with 99.2% of accuracy when using all 31 variables. In detail, it was possible to identify 93 of 94 bulls (98.9%), 96 of 96 cows (100%) and 74 of 75 steers (98.7%). The most significant variables was chuck, sirloin, armbone shin, plates, retail and cuts percentage, sequentially. With variables obtainable before deboning, accuracies of classification were 91.5% for bulls, 92.7% for cows, and 89.3% for steers. The most significant variables was water, cold carcass weight and back-fat thickness. The discrimination accuracy was higher with data obtainable after deboning: bulls (98.9%), cows (99.0%) and steers (98.7%). In this case, chuck, sirloin and armbone shin were the factors determined the classification ability. This study showed that Hanwoo can be classified based on deboning data with appropriate statistics, further suggesting weight of cut of beef might be the standard for gender classification.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.16
no.2
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pp.155-161
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1999
Red pepper powder (Capsicum annum L.) is an important seasoning as a kimchi ingredient in korea and most korean consumer tend to eat the korean red pepper powder as the better than other oriental country such as China. Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was applied for discrimination according to geographical origin (Korea, China) of red pepper powder. The objective of this study is to determine if NIR technique could be used to discriminate between the korean red pepper powder and non-korean red pepper powder according to seed content and maxing ratio in red pepper powder by using the new method. Rapid, precise and nondestructive analysis method for determination of the geographical origin of red pepper powder by near infrared spectroscopy and chemometrics were performed. It has been observed discriminant analysis with PLS is adequate to determinate the geographical origin of red pepper powder. It tend to difficult the discrimination of geographical origin according to increase the seed content of red pepper powder. The accuracy of discrimination in mixed red pepper powder was range from 95.2% to 100%.
To produce F1 hybrid of silkworm sex discrimination has to be followed at the pupal stage by sexual organ. However it requires a lot of labour and may bring about a wrong classification. In these regards, this study has been implemented to find out an effective measure for the pupal sex discrimination by use of variation of cocoon weight and image analysis of cocoon. As a result, it was found that in case of the pupal weight the percentage of a wrong classification fell on 0.3% and in case of single cocoon weight 0.4%. The discrimination rate was 99% in the weight variables of cocoon but analysis by single cocoon weight and cocoon shape variables, it was 98.7%. Efficiency of discrimination was increased by 2.7% as compared to variable of single cocoon weight. The minimum cocoon sampling size may be 15 cocoons sexual-wise.
1. The purpose of study The problem lies in the Sasang-constitutional-medicine is a subjectiveness of diagnosis that can be varied by every donor. Questionnare for the Sasang Constitution Classification II(QSCCII) was invented to solve this problem. This study was conducted for two purpose. The one is re-value the QSCCII. The other is to make a basis to upgrade QSCCII. 2. The method of study QSCCII was administered to 537 patients at Kyung Hee Oriental Medicine Hospital. Data was collected during 19 months from september 2000 to march 2002. For the purpose of this study, the collected data was analyzed by crosstabs, variation analysis and discrimination analysis. The analyzing program was SPSS 8.0 for Windows. And using this program I made the judgmental equation to re-value the QSCCII. 3. The result of study 1) not applied intensifying value The diagnostic discrimination abilities of the QSCCII is 61.5% about Taeyangin, 57.7% about Soyangin, 67.2% about Taeumin, 68.8% about Soemin. And its average is 65.0%. 2) applied intensifying value The diagnostic discrimination abilities of the QSCCII is 76.9% about Taeyangin, 59.9% about Soyangin, 68.9% about Taeumin, 71.2% about Soemin. And its average is 67.3%. 3) I propose a new diagnostic possibility with a different discriminant analysis and increase 42.3% of diagnostic discrimination ability considering 25% of accident diagnostic discrimination ability. 4) Development and complement of Taeyangin and Soyangin questions is needed to increase the accuracy of diagnosis.
In this research, we propose an efficient Speech/Music discrimination method that uses spectrum analysis and neural network. The proposed method extracts the duration feature parameter(MSDF) from a spectral peak track by analyzing the spectrum, and it was used as a feature for Speech/Music discriminator combined with the MFSC. The neural network was used as a Speech/Music discriminator, and we have reformed various experiments to evaluate the proposed method according to the training pattern selection, size and neural network architecture. From the results of Speech/Music discrimination, we found performance improvement and stability according to the training pattern selection and model composition in comparison to previous method. The MSDF and MFSC are used as a feature parameter which is over 50 seconds of training pattern, a discrimination rate of 94.97% for speech and 92.38% for music. Finally, we have achieved performance improvement 1.25% for speech and 1.69% for music compares to the use of MFSC.
It is impossible for any human being to analyze the more than 500 million tweets that are generated per day. Lexical ambiguities on Twitter make it difficult to retrieve the desired data and relevant topics. Most of the solutions for the word sense disambiguation problem rely on knowledge base systems. Unfortunately, it is expensive and time-consuming to manually create a knowledge base system, resulting in a knowledge acquisition bottleneck. To solve the knowledge-acquisition bottleneck, a topic signature is used to disambiguate words. In this paper, we evaluate the effectiveness of various features of newspapers on the topic signature extraction for word sense discrimination in tweets. Based on our results, topic signatures obtained from a snippet feature exhibit higher accuracy in discriminating company names than those from the article body. We conclude that topic signatures extracted from news articles improve the accuracy of word sense discrimination in the automated analysis of tweets.
This paper suggests a new diagnostic measure for detecting influential observations in two group linear discriminant analysis(LDA). It is developed from an information theoretic point of view using the minimum discrimination information(MDI) methodology. MDI estimator of symmetric divergence by Kullback(l967) is taken as a measure of the power of discrimination in LDA. It is shown that the effect of an observation over the power of discrimination is fully explained by the diagnostic measure. Asymptotic distribution of the proposed measure is derived as a function of independent chi-squared and standard normal variables. By means of the distributions, a couple of methods are suggested for detecting the influential observations in LDA. Performance of the suggested methods are examined through a simulation study.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2005.07a
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pp.221-222
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2005
In this paper, application of NN (Neural Network) as a method of pattern discrimination of PD(partial discharge) which occurs at the stator coil of traction motor was studied. For PD data acquisition, three defective models are manufactured such as internal discharge model, slot discharge model and surface discharge model. PD data for recognition were acquired from PD detector and DAQ board which is able to analysis the PD signal and perform the pattern discrimination. Statistical distributions and parameters are calculated to discriminate PD sources. And also these statistical distribution parameters are applied to classify PD sources by BP and has good recognition rate on the discharge sources.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.469-477
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2000
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.
A paired comparison which is a method of comparative judgements is widely used to increase the amount of information transmitted to human sense organ. In this study, a paired comparison method is proposed for the discrimination capacity and preference analysis of non-skilled sensory inspectors. We consider on order effect, that is, difference of evaluation occurred as a result of sample presentation by random order. The purpose of this paper is to determine a sample with the highest preference degrees by analyzing a discrimination capacity and evaluating preference degrees of sensory inspectors. An analysis of a discrimination capacity is bared on the capacity index obtained by an eigen-vector method and an evaluation of preference degrees is performed by a significance test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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