• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2010

This paper proposes texture descriptor for texture classification called Local Neighbor Differences (LND). LND is a high discriminating texture descriptor and also robust to illumination changes. The proposed descriptor utilizes the sign of differences between surrounding pixels in a local neighborhood. The differences of those pixels are thresholded to form an 8-bit binary codeword. The decimal values of these 8-bit code words are computed and they are called LND values. A histogram of the resulting LND values is created and used as feature to describe the texture information of an image. Experimental results, with respect to texture classification accuracies using OUTEX_TC_00001 test suite has been performed. The results show that LND outperforms LBP method, with average classification accuracies of 92.3% whereas that of local binary patterns (LBP) is 90.7%.

• 한국사회복지학
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• 제67권2호
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• pp.237-257
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• 2015

본 연구는 지역사회 주민참여 결정요인과 사회자본 형성에 미치는 영향을 분석하는데 목적을 둔다. 이를 위해 부산지역의 마을만들기 사업에 참여한 경험이 있는 A동 주민 389명을 대상으로 질문지법을 통해 지역사회 주민참여 요인인 근린환경만족도, 외부지원만족도, 지역애착도, 이웃과의 유대감의 영향력을 분석하였다. 분석결과 첫째, 지역사회 주민참여 결정요인은 외부지원만족도와 이웃과의 유대감이 주요 요인으로 나타나, 다른 변수들을 통제하였을 때 외부지원이 커지거나, 이웃과의 유대감이 커지면 지역사회에 참여할 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 외부지원만족도, 지역 애착도, 이웃과의 유대감 등이 사회자본 형성에 유의미한 영향력을 나타냈다. 셋째, 사회자본 하위 요소별로 영향력을 검증한 결과 신뢰와 네트워크는 외부지원만족도, 지역애착도, 이웃과의 유대감의 영향력이 유의미한 영향을 미치는 반면, 상호호혜성은 지역애착도와 이웃과의 유대감이 유의미하게 나타나 차이를 보였다. 이를 바탕으로 함의와 제언을 제시하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제40권4호
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• pp.417-427
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• 2015

Purpose: This study investigated different band selection methods to classify spectrally similar data - obtained from aerial images of healthy citrus canopies and citrus greening disease (Huanglongbing or HLB) infected canopies - using small differences without unmixing endmember components and therefore without the need for an endmember library. However, large number of hyperspectral bands has high redundancy which had to be reduced through band selection. The objective, therefore, was to first select the best set of bands and then detect citrus Huanglongbing infected canopies using these bands in aerial hyperspectral images. Methods: The forward feature selection algorithm (FFSA) was chosen for band selection. The selected bands were used for identifying HLB infected pixels using various classifiers such as K nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), naïve Bayesian classifier (NBC), and generalized local discriminant bases (LDB). All bands were also utilized to compare results. Results: It was determined that a few well-chosen bands yielded much better results than when all bands were chosen, and brought the classification results on par with standard hyperspectral classification techniques such as spectral angle mapper (SAM) and mixture tuned matched filtering (MTMF). Median detection accuracies ranged from 66-80%, which showed great potential toward rapid detection of the disease. Conclusions: Among the methods investigated, a support vector machine classifier combined with the forward feature selection algorithm yielded the best results.

• 한국축산식품학회지
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• 제41권6호
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• pp.936-949
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• 2021

This study discriminated fatty acid profile and flavor characteristics of Beijing You Chicken (BYC) as a precious local breed and Dwarf Beijing You Chicken (DBYC) eggs. Fatty acid profile and flavor characteristics were analyzed to identify differences between BYC and DBYC eggs. Four classification algorithms were used to build classification models. Arachidic acid, oleic acid (OA), eicosatrienoic acid, docosapentaenoic acid (DPA), hexadecenoic acid, monounsaturated fatty acids (MUFA), polyunsaturated fatty acids (PUFA), unsaturated fatty acids (UFA) and 35 volatile compounds had significant differences in fatty acids and volatile compounds by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) (p<0.05). For fatty acid data, k-nearest neighbor (KNN) and support vector machine (SVM) got 91.7% classification accuracy. SPME-GC-MS data failed in classification models. For electronic nose data, classification accuracy of KNN, linear discriminant analysis (LDA), SVM and decision tree was all 100%. The overall results indicated that BYC and DBYC eggs could be discriminated based on electronic nose with suitable classification algorithms. This research compared the differentiation of the fatty acid profile and volatile compounds of various egg yolks. The results could be applied to evaluate egg nutrition and distinguish avian eggs.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2230-2237
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• 2015

본 논문에서는 자연계에 존재하는 동기화 현상에 착안하여 무선 네트워크를 위한 자율적 부하균형 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 무선 접속 서비스를 제공하는 셀 사이의 부하균형 문제를 자연계 동기화 현상을 이용하여 모델링 한 후 각 셀들이 이웃 셀과의 부하 차이에 따라 자율적으로 부하를 분배하기 위한 알고리즘을 설계한다. 모의실험을 통해 제안 기법을 이용하여 각 셀들이 자신의 지역적 정보만을 이용하여 자율적으로 부하 분배 여부를 결정하더라도 셀 간 부하균형을 이룰 수 있다는 것을 검증하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.333-355
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• 2006

이 연구에서는 지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 기준값 절단 방식, 최근접이웃 그래프, 최소비용 신장트리, 패스파인더 네트워크의 네 가지 네트워크 형성 방식 중에서 전체 구조와 세부 구조의 표현 능력이 모두 뛰어난 패스파인더 네트워크 알고리즘이 최근 가장 활발히 응용되고 있다. 최근접이웃 그래프는 아직까지 계량서지적 분석에 응용된 사례는 없으나 간단한 알고리즘과 클러스터링 능력 등과 같은 지적 구조 규명에 도움이 될 수 있는 몇 가지 장점을 갖추고 있는 것으로 확인되었다. 다차원척도나 군집분석과 달리 네트워크를 이용한 시각화에서는 입력자료의 전처리에 따라서 생성된 지적 구조의 차이가 큰 것으로 나타났다. 이 연구에서 고찰한 여러 네트워크 형성 방식을 적절히 활용함으로써 국내의 지적 구조 규명 연구를 활성화할 수 있을 것이라 기대된다.