본 연구에서는 HCbCr 색 특징과 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴영상을 효과적으로 검출하고 인식하기 위한 방법에 대해 제안한다. 피부색을 검출하는 것은 계산이 빠르고 형태 변형에 강인하여 얼굴을 검출하기에 유용하지만 유사한 색을 갖는 다른 물체를 잘못 검출하기도 한다. 따라서 피부색 검출의 정확도를 높이기 위하여 HSI 색공간과 YCbCr 색공간으로부터 각각 H요소와 CbCr요소를 추출하고 이를 결합하는 방법을 제안하였다. 그리고 각각의 피부색 후보 영역에 대하여 Haar-like 특징을 사용하여 눈을 검출함으로써 얼굴의 정확한 위치를 찾아냈다. 마지막으로 제안된 FCM 기반 RBFNNs 패턴분류기를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 또 Cambridge ICPR 영상 DB에 대하여 제안된 방법의 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.
정규 상호 상관 (상관계수)은 입자영상유속계(PIV) 분석에서 형태 분석을 위한 가장 정확하고 적합한 척도이다. 그러나 상관계수는 주파수 영역에서 그에 상당하는 간단한 수식 표현이 없기 때문에, 빠르지만 부정확한 척도들이 종종 이용된다. 이러한 척도 중에서 선정된 세 가지 방법과 상관계수법을 상호 비교하였다. 그 결과 상관계수법을 제외한 나머지 척도들은 모두 종종 부정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다. 그러나 상관계수법은 계산 시간이 많이 걸린다는 단점을 지니고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 상관계수법을 계산하는 빠르고 정확한 방법을 제시하였다. 이 방법은 상관계수의 분산을 계산하는 Fn 알고리듬과 분모를 계산하는 순차가감법을 결합한 것이다. 시험 결과 이 방법은 상관계수를 빠르고 정확하게 계산할 수 있음을 보였다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제34권6호
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pp.622-627
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2008
In orthognathic surgery, precise analysis and diagnosis are essential for successful results. In facial asymmetric patient, traditional 2D image analysis has been used by lateral and P-A Cephalometric view, Skull PA, Panorama, Submentovertex view etc. But clinicians sometimes misdiagnose because they cannot find exact landmark due to superimposition, moreover image can be magnified and distorted by projection technique or patient's skull position, when using these analysis and method. For overcome these defects, analysis by using of 3D CT has been introduced. In this way we can analysis precisely by getting the exact image free of artifact and finding exact landmark with no interruption of superimposition. So we want to review of relationship between various skeletal landmarks of mandible or cranial base and facial asymmetry by predictable analysis using 3D CT. We select the cases of the patients who visited our department for correction of facial asymmetry during 2003-2007 and who were taken image of 3D CT for diagnosis. 3D CT images were reconstructed to 3D image by using V-Work program (Cybermed Inc., Seoul, Korea). And we analysis the relationship between facial asymmetry and various affecting factor of skeletal pattern. The mandibular ramus hight difference between right and left was most affecting factor that express facial asymmetry. And in this research, there was no relationship between cranial base and facial asymmetry. The angulation between facial midline and mandibular ramus divergency has significant relationship with facial asymmetry
Objectives : The purpose of this study is to identify Yangsaeng level and pattern identification of subfertility in childbearing aged women according to the pregnancy experience. Methods : Data was collected by structured questionnaire distributed to 217 women(125 women experienced pregnancy, 92 subfertile women) in I city from Nov. to Dec. 2014. For data analysis, Chi-square test, Fisher's exact test, t-test and Pearson's correlation coefficients were performed using SPSS version 19.0. Results : Drinking rate and stress level of subfertile group were higher than pregnancy experience group. Subfertile women group have more disease related to reproductive system, irregularities of the menstrual cycle and dysmenorrhea than pregnancy experience group. Subfertile women showed lower scores for Yangsaeng level but higher scores for all types of pattern identification of subfertility more than those in the women experiencing pregnancy. Conclusions : The results of this study indicate that reproductive health program for the childbearing aged women is necessary before serviced by western or oriental medical treatment for subinfertile(infertile) women. These results can be used for a program based on oriental medicine in order to improve women's health.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서 전자상거래 대규모가 대형화되고 취급되는 항목제품들도 다종 다양해지고 있는 것이 현실이다. 이러한 유비쿼터스 상거래 시스템은 편리하고 신속하게 제공되어야 하고 다이나믹한 환경에서 실시간성과 민첩성이 요구되고 있다. 데이터마이닝에서 추출한 지식을 적극적으로 활용하는 기법들이 전자상거래에서 구매 촉진을 증진시키는 마케팅 전략으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에 지능형 모바일 단말기를 이용한 추천을 위한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스f를 제안하였다. 본 연구에서는 추천의 정확성을 향상시키고 구매력이 높은 항목제품 및 서비스를 추천하기 위해서 FRAT 세분화 기법을 이용한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스를 제안하였다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 방법과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다. 유비쿼터스 상거래에서 시간과 장소에 제약을 받지 않는 모바일 웹앱을 이용한 추천서비스를 위해서 이전방법보다 개선된 방법으로 추천서비스를 구현하였다.
동영상 압축을 위해서, 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질이라는 두 가지 성능이 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 동영상의 공간적 상관성과움직임 벡터(MV)의 중심지향적인 특성을 이용하여 개선된 고속블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 현재 프레임의 인접 매크로 블록으로부터 초기 움직임 벡터를 예측하고 크로스 패턴과 납작한 육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 성능 평가를 통해, 제안된 알고리즘은 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질 측면 모두에서 비교대상인 육각 패턴 탐색 알고리즘(HEXBS)과 크로스-육각 패턴 탐색 알고리즘(CHS)에 비해 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색 속도 측면에서는 약 31%의 성능 향상을 보였고, PSNR 측면에서도 약 0.5dB 향상되어 비디오 화질의 성능 향상을 나타내었다.
데이터 마이닝에서 활발히 연구되고 있는 주요 분야들 가운데 하나인 빈발 패턴 마이닝은 대규모의 데이터 집합 또는 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 추출하기 위한 방법이다. 또한 이 기법으로 얻을 수 있는 결과물을 통해 데이터베이스내의 다양하고 중요한 특징들을 더욱 손쉽게 자동적으로 분석할 수 있기 때문에 많은 응용영역에도 활발히 적용되고 있다. 하지만 이러한 데이터베이스로부터 단순히 사용자에 의해 설정된 최소 지지도 임계값만을 가지고 이를 만족하는 모든 패턴들을 추출하는 기존의 전통적인 빈발 패턴 마이닝 방식은 데이터베이스의 특성과 임계값 설정의 정도에 따라 극도로 많은 수의 결과 패턴을 생성하는 문제를 가지며, 이에 따른 시간 및 공간 자원의 낭비를 초래한다. 또한 과도하게 생성된 패턴에 대한 분석의 어려움 역시 심각한 문제가 된다. 기존의 빈발 패턴 마이닝 접근방법들이 직면한 이러한 문제를 해결하고자, 데이터베이스로부터 가능한 모든 빈발 패턴들을 마이닝하는 것이 아닌, 이들에 대한 대표 패턴들만은 선별적으로 추출할 수 있도록 하는 대표 패턴 마이닝의 개념과 다양한 관련 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 생성되는 각 패턴의 최대성 또는 폐쇄성을 고려하는 패턴 압축 기법들에 대한 특성들을 기술하고, 이에대한 비교 및 분석을 진행한다. 최대 빈발 패턴 혹은 닫힌 빈발 패턴들을 마이닝함으로써, 효과적인 패턴 압축이 가능하며, 더 적은 시공간 자원으로 마이닝 작업을 수행할 수 있다. 또한 압축된 패턴들은 필요시 다시 원래의 패턴 형태로 복구가 가능한 특징이 있으며, 특히 닫힌 패턴 접근 방법을 이용하면 패턴을 압축하고 다시 해제하는 과정에서 어떠한 정보의 손실도 일어나지 않는다. 본 논문에서는 같은 플랫폼 상에서 동일한 구현 수준의 알고리즘에 대해 실세계로부터 축적된 실 데이터셋들을 가지고 상기 기법들에 대한 성능평가를 진행함으로써, 각 기법이 패턴 생성, 수행 시간, 메모리 사용량과 같은 실제적인 마이닝 성능에 대해 어떠한 영향을 미치는지에 대한 심층적 분석결과를 보인다.
최근 용접공정은 무인화 및 자동화 시스템의 구축이 급속하게 발전하고 있으며 정확한 용접현상의 해석을 위하여 여러 가지 신호처리 알고리즘을 적용하고 있다. 본 논문에서는 아크용접의 모니터링시스템의 구성에 있어서 용접 품질을 실시간으로 판단할 수 있는 효율적인 신경회로망을 제시하고, 학습 데이터의 선정을 위한 전처리 과정을 제시하며, 학습된 신경회로망을 이용하여 실제 용접이 이루어지는 파형에 대한 평가를 보다 정밀하고 정확하게 평가 할 수 있는 방법을 제시한다.
This paper describes a lateral guidance system of an unmanned vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in the unmanned vehicle simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\_$x/, B$\_$y/, B$\_$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the learning pattern, learning itself, and the adequacy of the design controller. A computer simulation of the vehicle (including vehicle dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the vehicle controller using the neural network. Good results were obtained. Also, the real unmanned electrical vehicle using neural network controller verified good results.
Geological and geotechnical surveys, in general, should precede the excavation to ensure the safety of the tunnel and should be followed up according to the various geological condition during the excavation. However actually the standard support patterns which were decided during the design step used be insisted for the whole excavation steps in spite of the various geological conditions. OO tunnel was excavated with NATM and a support pattern type-V in weak rocks. When the tunnel was excavated up to 25m long, the severe displacement was generated in the portal area and the shotcrete was damaged to make the cracks and the tunnel face was totally collapsed. It might happen owing to the one-day heavy rain, but the exact reason for that accident should be found out and the new optimal support patternt needed. Consequently three dimensional numerical analysis was applied for the evaluation of the cause of the tunnel collapse instead of two dimensional analysis, because three dimensional analysis can show better the real field phenomenon than two dimensional analysis in which the load distribution methods are adopted for the tunnel excavation. We could simulate the actual situations with three dimensional finite difference code and propose the new optimal support patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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