• 제목/요약/키워드: feature models

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공통요인분석자혼합모형의 요인점수를 이용한 일반화가법모형 기반 신용평가 (A credit classification method based on generalized additive models using factor scores of mixtures of common factor analyzers)

  • 임수열;백장선
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권2호
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    • pp.235-245
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    • 2012
  • 로지스틱판별분석은 금융 분야에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법으로 신용평가 시 해석이 쉽고 우수한 분별력으로 많이 활용되고 있지만 종속변수에 대한 설명변수들의 비선형적인 관계를 설명하는 부분에는 한계점이 있다. 일반화가법모형은 로지스틱판별모형의 장점과 함께 종속변수와 설명변수 사이의 비선형적인 관계도 설명할 수 있다. 그러나 연속형 설명변수의 수가 대단히 많은 경우이 두 방법은 모형에 유의한 변수를 선택해야하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다수의 연속형 설명변수들을 공통요인분석자혼합모형에 의한 차원축소를 통해 변환된 소수의 요인점수들을 일반화가법모형의 새로운 연속형 설명변수로 사용하여 신용분류를 하는 방법을 제시한다. 실제 금융자료를 이용하여 로지스틱판별모형과 일반화가법모형, 그리고 본 연구에서 제안한 방법에 의한 정분류율을 비교한 결과 본 연구에서 제안한 방법의 분류 성능이 더 우수하였다.

움직임 카메라 환경에서 파티클 필터를 이용한 객체 추적 (Object Tracking Using Particle Filters in Moving Camera)

  • 고병철;남재열;곽준영
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권5A호
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    • pp.375-387
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    • 2012
  • 본 연구에서는 움직이는 CCD 카메라로부터 입력된 영상에서 색상 및 질감 성분을 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 초기 영상에서 추적하고자 하는 객체를 선택하면 이를 타깃 파티클로 결정하고, 타깃 파티클로 부터 추적을 위한 초기 상태가 모델링 된다. 이후 프레임부터 N개의 파티클들이 랜덤 분포로 생성되고 각 파티클로 부터 질감 정보인 로컬 CS-LBP (Centre Symmetric Local Binary Patterns)모델과 색상 분포 모델이 특징 모델로 사용된다. 각 특징 모델에 대해 바타차리야 (Bhattacharyya) 거리를 사용하여 각 파티클과 타깃 파티클 간의 특징 관측 우도(likelihood)를 구하고 이를 각 파티클의 가중치로 설정 한다. 각 파티클의 가중치를 기반으로 가중치가 가장 높은 파티클을 새로운 타깃으로 설정하고, 각 파티클들을 재 샘플링 한다. 본 실험결과에서는 여러 가지 특징을 조합하여 실험을 하였고, 그 결과 색상 분포 모델과 로컬 CS-LBP를 조합했을 때 추적 성능이 가장 우수한 것을 확인할 수 있었다.

2 단계 상호간섭 다중모델을 이용한 인공위성 고장 검출 (Satellite Fault Detection and Isolation Using 2 Step IMM)

  • 이준한;박찬국;이달호
    • 한국항공우주학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.144-152
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    • 2011
  • 본 논문에서는 인공위성 자세제어 시스템의 고장 검출 기법을 제시하였다. 논문에서는 상호간섭 다중모델을 기반으로 벌점을 이용하여 인공위성 자세 시스템 중 구동기의 완전 고장과 구동력 저하 고장을 검출하였다. 제안한 고장 검출 기법은 2단계로 구분되는데, 먼저 11개의 구동기 고장 관련 모델을 구성하여 구동기 고장 검출을 수행한 후, 구동기의 고장이 검출되면 구동기의 고장 특성에 관련된 하위 모델을 생성하여 실제 발생한 고장이 완전 고장인지 구동력 저하 고장인지를 구분하게 된다. 또한 기존에 제안된 상호간섭 다중모델을 이용한 고장 검출 기법과 비교한 결과, 본 논문에서는 병렬로 구성되었던 고장 모델들을 2단계로 구성하고 각 단계별로 차등화된 벌점을 이용함으로써 구동기 고장 검출 시간을 줄였을 뿐만 아니라, 고장의 특성까지 빠르게 구분할 수 있는 장점이 있음을 확인 하였다.

EEFL BLU 구동용 인버터 최적화 설계에 대한 연구 (A Study of the Inverter Optimization Design for EEFL BLU)

  • 김상범;이상훈;강준길;조미령;신상욱;이세현;황명근;양승용
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.241-245
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    • 2006
  • EEFL(External Electrode Fluorescent Lamp) for LCD displays are analyzed on electrical and optical characteristics by various electrode length. The electrodes of EEFL are coated at the outside of the glass tube. Brightness and efficiency of the EEFL are affected on lamp impedance characteristic. So, the experimental models are proposed for analysis and measurements of the brightness and efficiency of the lamps according to the electrode length. The sample of LCD backlight unit is used for these experiments, EEFL arrayed BLU of 32' for commercial TV display. The parameters of the experiments were quantised for simple result reading as the length of electrodes as 15, 23 and 30 mm. The inverter was designed and manufactured in the laboratory as the Full-Bridge switching inverter. The feature of the output were measured on voltages about 1000 - 1400V at the currents of 11 - 29 mA and the brightness $15,000\;cd/m^2-40,000\;cd/m^2$. The experiments have shown that the brightness are increased by increasing of the electrode lengths which have the lamp currents increased. But at an certain conditions, the brightness and efficiency were decreased because of unmatched between the inverter output and lamp impedance. The optimum applications of the EEFL BLU of 32' in this experiments have been shown to choose the parameters for driving frequencies of 100 kHz - 150 kHz, the brightness of $18,000-19,000\;cd/m^2$ and efficiencies of 40 - 45 lm/w.

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Convex-hull을 이용한 기하학적 특징 기반의 손 모양 인식 기법 (Hand shape recognition based on geometric feature using the convex-hull)

  • 최인규;유지상
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.1931-1940
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    • 2014
  • x본 논문에서는 키넥트(Kinect) 시스템에서 획득한 깊이 영상으로부터 convex-hull을 이용한 기하학적 특징 기반의 손 모양 인식 기법을 제안한다. 키넥트 시스템은 깊이 영상과 사용자의 골격 정보를 제공하는 카메라로 손 영역 검출에 유용하게 활용할 수 있다. 제안하는 기법에서는 키넥트로 획득한 깊이 영상에서 손 영역을 검출하고, 이 손 영역의 convex-hull을 구한다. 손 모양에 따라서 변하는 convex-hull에서 잡음으로 생긴 경계점 및 인식에 불필요한 경계점을 일련의 기법을 통해 제거한다. 추려진 경계점을 통해 재구성된 convex-hull을 특정 다각형으로 판단하고, 이 다각형의 내각의 합을 이용하여 손 모양을 인식하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 인식하고자 하는 모델에 대하여 높은 인식률을 보여준다는 것을 확인하였고, 단순히 특정 방향으로 고정된 손 모양뿐만 아니라 같은 모양이나 방향이 틀어진 손 모양에 대해서도 우수한 인식 성능을 확인하였다.

RDF 온톨로지 접근 제어를 위한 3 계층 온톨로지 뷰 보안 모델 (A Three-Layered Ontology View Security Model for Access Control of RDF Ontology)

  • 정동원;징이신;백두권
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제35권1호
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    • pp.29-43
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    • 2008
  • RDF 온톨로지는 XML 트리 모델을 이용하여 표현할 수 있다. 그러나 XML 문서를 보호하기 위해 개발된 XML 보안 모델을 RDF 온톨로지에 적용하는 방법은 부적합하다. RDF는 그래프 모델로서 추론 기능을 제공하므로 새로운 보안 모델의 개발이 요구된다. 이 논문에서는 RDF 온톨로지 접근 제어를 위한 새로운 질의 지향 모델을 제안한다. 제안 모델은 3 계층 온톨로지 뷰를 이용하여 사용자 질의를 재작성한다. 이를 통해 제안 모델은 추론 규칙에 따라 추론 모델을 생성하는 기존 접근 방법의 문제점을 해결한다. 사용자가 방문할 수 있는 접근 가능한 온톨로지 개념들과 인스턴스들을 각각 온톨로지 뷰로서 정의하며, 또한 추론 질의에 대한 제어를 위해 정의한 추론 뷰를 통해 사용자의 추론 기능을 제어할 수 있다. 이 논문에서는 3 계층 뷰를 정의하고 이에 따라 질의를 재작성하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 시스템 구조와 구현된 프로토타입에 대하여 기술한다. 마지막으로. 제안 모델과 기존 접근 방법에 대한 실험 및 평가 결과에 대하여 기술한다.

피보호자 모니터링 시스템을 위한 환경음 기반 상황 인식 (Context Recognition Using Environmental Sound for Client Monitoring System)

  • 지승은;조준영;이충근;오시원;김우일
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.343-350
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    • 2015
  • 본 논문에서는 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템 적용을 위한 환경음 기반의 상황 인식 기술을 소개한다. 상황 인식 실험을 위해 총 7가지의 음향 환경으로 나누어 환경음을 취득한다. 환경음 인식 성능 비교를 위해 MFCC와 LPCC 특징 추출 기법을 이용한다. 통계적 기반의 패턴인식 기법을 적용하기 위해 GMM 및 HMM 음향 모델을 기반으로 인식기를 설계한다. 인식 실험 결과에서는 LPCC 특징 추출 기법이 MFCC 기법 보다 우수하고, 음향 모델은 HMM이 GMM에 비해 높은 인식 성능을 나타낸다. LPCC 특징을 사용하고 HMM 모델을 채용함으로써 최고 96.03%의 인식률을 나타낸다. 이와 같은 결과는 음성에 비하여 다양한 주파수 성분이 존재하는 환경음을 표현하는데 MFCC 보다는 LPCC가 효과적임을 나타내며, 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 환경음은 GMM 보다 HMM이 효과적임을 입증한다.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 고려한 모바일 비즈니스 프레임워크 개발 (Developing a Mobile-Business Framework Considering Ubiquitous Computing Environment)

  • 박철우;양희동;안중호
    • 경영정보학연구
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    • 제5권2호
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    • pp.37-51
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    • 2003
  • 본 연구에서는 모바일 비즈니스를 특정 단말기 형태에 국한되지 않고, 이동성이 부과된 e-비즈니스로 정의하고, 더 포괄적인 가상공간에서의 상거래 프레임워크를 이루는 두 축으로 연결성(connectivity)과 이동성(mobility)을 도출하여 두 축의 조화(combination)로 인한 각 서비스의 내용들을 여러 사례들을 제시하여 설명한다. 기존 전자 상거래와 e-비즈니스를 설명할 때 주로 고려되었던 "연결성" 요소 이외에, 오프라인상의 "이동성" 요소를 추가한 점이 본프레임워크의 특징이라 할 수 있겠다. 이동성이 '장소(위치)'가 전제되어야 한다는 점에 착안하여 이와 관련된 기술적 요소로 위치 기반 서비스(LBS: Location-Based Service)가 새로운 e-비즈니스 모델 및 서비스 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

회전 블레이드의 결함진단 확률제고를 위한 가진 모멘트 적용 (Application of Excitation Moment for Enhancing Fault Diagnosis Probability of Rotating Blade)

  • 김종수;최찬규;유홍희
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제38권2호
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    • pp.205-210
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    • 2014
  • 기계시스템의 결함을 진단하기 위한 방법으로 패턴인식 기법이 널리 사용되고 있다. 진동신호의 변화를 감지하여 기계시스템의 건전성을 판단하는 방법이 패턴인식 기법이다. 대표적 패턴 인식기법으로 최근 은닉 마르코프 모델과 인공신경망이 여러 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 결함진단에 은닉 마르코프 모델과 인공신경망을 혼합한 방법이 제시되었으며 결함진단 대상 구조물로는 크랙을 가진 회전하는 풍력터빈 블레이드가 선정되었다. 본 연구에서는 크랙발생 여부뿐만 아니라 그 위치 및 크기도 동시에 진단하고자 하였다. 아울러서 본 연구에서는 일정 주파수들을 갖는 모멘트를 대상 구조물에 가함으로써 외부 잡음에도 불구하고 높은 결함진단 확률을 가질 수 있도록 하였다.

상황 인식 모바일 컴퓨팅을 위한 사운드 분류 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Sound Classification System for Context-Aware Mobile Computing)

  • 김주희;이석준;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권2호
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    • pp.81-86
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    • 2014
  • 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다.