• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권5호
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• pp.971-988
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• 2023

This study evaluated the effects of supplementing solubles from shredded, steam-exploded pine particles (SSPP) on growth performances, plasma biochemicals, and microbial composition in broilers. The birds were reared for 28 days and fed basal diets with or without the inclusion of SSPP from 8 days old. There were a total of three dietary treatments supplemented with 0% (0% SSPP), 0.1% (0.1% SSPP) and 0.4% (0.4% SSPP) SSPP in basal diets. Supplementation of SSPP did not significantly affect growth or plasma biochemicals, but there was a clear indication of diet-induced microbial shifts. Beta-diversity analysis revealed SSPP supplementation-related clustering (ANOSIM: r = 0.31, p < 0.01), with an overall lower (PERMDISP: p < 0.05) individual dispersion in comparison to the control group. In addition, the proportions of the Bacteroides were increased, and the relative abundances of the families Vallitaleaceae, Defluviitaleaceae, Clostridiaceae, and the genera Butyricicoccus and Anaerofilum (p < 0.05) were significantly higher in the 0.4% SSPP group than in the control group. Furthermore, the linear discriminant analysis effect size (LEfSe) also showed that beneficial bacteria such as Ruminococcus albus and Butyricicoccus pullicaecorum were identified as microbial biomarkers of dietary SSPP inclusion (p < 0.05; | LDA effect size | > 2.0). Finally, network analysis showed that strong positive correlations were established among microbial species belonging to the class Clostridia, whereas Erysipelotrichia and Bacteroidia were mostly negatively correlated with Clostridia. Taken together, the results suggested that SSPP supplementation modulates the cecal microbial composition of broilers toward a "healthier" profile.

• 공학교육연구
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• 제20권5호
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• pp.59-73
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• 2017

This study aims to examine whether a gender works to make the difference on the university experiences of natural sciences and engineering major students; and the income and quality gap between the graduates. In this study, university experiences means job market and job searching related experiences such as job fair attending, The main research questions are as follows; fist, what are the significant university experiences related job preparation and application, and is there a gender gap on those experiences? Second, how is the job market performance of the national sciences and engineering graduates for their income level and quality job, and is there a gender gap on the job market performance of the sample? Third, which variables among the university experiences for job searching and application impacts the job quality and income level of the natural sciences and engineering graduates? To find out the research results, this study conducts a panel data analysis with GOMS (Graduates Occupational Mobility Survey) throughout survey year of 2006 to 2015, towards 568,264 as weighted value number. As analysis methods, this study carries out a descriptive analysis, ANOVA, discriminant analysis, linear regression and T-test. Therefore, here are the brief outputs of the study; first, for natural sciences and engineering students, the off-campus experiences such as job fair, job recruit festival and internship programs are more favored; second, female students are more likely to attend personal and self-driven job preparation programs; third, on job market performance, the graduates' income level and company scale rate are higher in the male but job stability is higher in the female; fourth, as a result of the linear regression, gender factor decides the income level in considerable degree; additionally, gender factor shows the difference of the job satisfaction and self-effectiveness on one's job as a qualitative variables. For obtaining strictness, university program factors are controlled through model fitness process. As above, this study finds out the main factors of university life of natural sciences and engineering graduates which are related their job searching and preparation experiences and figures out stronger factors in job market; and examines the statistically significance of the gender in this casual-effect relationship between job preparation and job quality of the graduates.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5446-5451
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• 2014

내비게이션 단말기에 사용되는 전자지도 제작이 수작업으로 이루어지고 있어 오기가 발생할 수 있기 때문에, 본 논문에서는 내비게이션 정보의 요소로 다루어지는 교통 표지판에 대한 오프라인 자동 인식에 대해 제안하였다. 컴퓨터 비전과 패턴 인식 응용 분야로 2차원 얼굴 인식 분야에 널리 활용되고 있는 주성분분석기법(PCA)과 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 교통표지판을 인식하고자 한다. 먼저 PCA를 이용하여 높은 차원의 2차원 이미지 데이터를 저차원의 특징 벡터영역으로 투영을 시킨다. PCA로부터 구해진 저차원의 특징 벡터를 이용하여 LDA로 분산 매트릭스들 간에 최대가 되고 하고, 분산 매트릭스 내에서는 최소가 되도록 하였다. 실제 도로 환경에서 추출된 교통 신호판의 대부분을 제안된 알고리즘에 의해서 특징 벡터를 40개 이상 사용하였을 경우 92.3%이상의 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.431-437
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• 2004

본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.

• 대한인간공학회지
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• 제31권3호
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• pp.427-435
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• 2012

The aim of this study is to investigate facial temperature changes induced by facial expression and emotional state in order to recognize a persons emotion using facial thermal images. Background: Facial thermal images have two advantages compared to visual images. Firstly, facial temperature measured by thermal camera does not depend on skin color, darkness, and lighting condition. Secondly, facial thermal images are changed not only by facial expression but also emotional state. To our knowledge, there is no study to concurrently investigate these two sources of facial temperature changes. Method: 231 students participated in the experiment. Four kinds of stimuli inducing anger, fear, boredom, and neutral were presented to participants and the facial temperatures were measured by an infrared camera. Each stimulus consisted of baseline and emotion period. Baseline period lasted during 1min and emotion period 1~3min. In the data analysis, the temperature differences between the baseline and emotion state were analyzed. Eyes, mouth, and glabella were selected for facial expression features, and forehead, nose, cheeks were selected for emotional state features. Results: The temperatures of eyes, mouth, glanella, forehead, and nose area were significantly decreased during the emotional experience and the changes were significantly different by the kind of emotion. The result of linear discriminant analysis for emotion recognition showed that the correct classification percentage in four emotions was 62.7% when using both facial expression features and emotional state features. The accuracy was slightly but significantly decreased at 56.7% when using only facial expression features, and the accuracy was 40.2% when using only emotional state features. Conclusion: Facial expression features are essential in emotion recognition, but emotion state features are also important to classify the emotion. Application: The results of this study can be applied to human-computer interaction system in the work places or the automobiles.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.15-24
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• 2013

적어도 2,500년 전에 기원된 바둑은 세상에서 가장 오래된 보드 게임 중의 하나이다. 아직까지 포석 바둑에 대한 이론적 연구는 여전히 미흡하다. 본 연구는 특정 프로기사의 포석을 갖고 훈련용 포석으로부터 얻어낸 클래스로의 인식을 위해 전통적인 선형판별분석 알고리즘을 적용하였다. 상위 10위권 한국 프로기사의 포석을 갖고 클래스-독립 선형판별분석과 클래스-종속 선형판별분석을 수행하였다. 실험 결과 클래스-독립 LDA는 평균 14%의 인식률을, 클래스-종속 LDA는 평균 12%의 인식률을 각각 보였다. 또한 연구 결과 일반적인 상식과 달리 PCA가 LDA보다 더 우월하고, 유클리디언 거리 측정 방식이 결코 LDA보다 뒤지지 않는다는 새로운 사실이 밝혀졌다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권6호
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• pp.705-713
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• 2011

Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 입력된 얼굴 영상으로부터 구한 DCT 계수에 대해 LDA를 적용하는 DCT/LDA를 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 적은 수의 DCT 계수를 이용하여 입력 영상을 저차원으로 표현함으로써 특징 공간의 차수보다 트레이닝 데이터의 수가 적은 경우 발생하는 LDA의 SSS 문제를 해결한다. DCT는 기저 벡터가 일정하며 PCA와 유사한 에너지 압축 효율을 가지기 때문에 제안된 방법은 기존의 PCA/LDA 방법보다 학습 속도는 빠르면서 실제 얼굴인식 시스템에 적용이 가능한 정도의 얼굴 인식율을 기대할 수 있다. 실험을 통해 제안된 방법이 PCA/LDA 방법과 유사한 얼굴 인식 성능을 보이면서 약 13,000배 빠르게 학습되는 것을 확인하였고, 기존의 Block-DCT/LDA 방법과 유사하거나 향상된 인식 결과를 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.37-46
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• 2006

생체 정보를 사용하는 시스템에 암호학적 단방향 함수를 직접적으로 적용하는 것은 어려운 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법으로써, 치환 변환 기법이 존재한다. 그러나 그 기법에서는 실험을 통한 구체적인 알고리즘이나 변환 기법에 따른 성능 분석을 직접 보여주지 않았다. 이 논문에서는 변환 기법의 인식률을 실험을 통하여 보여줌으로써 기법이 올바르게 동작한다는 사실을 보인다. 또한 실험 결과를 보여주는데 있어서 LDA에 치환 변환 기법을 적용하였다. 반대로 우리는 또한 치환 변환 기법에 반하는 새로운 공격에 대해서 소개하고, 마지막으로 이 문제를 해결할 수 있는 치환 변환 기법의 일반화를 간략히 소개한다.