• 아시안잔디학회지
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• 제23권1호
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• pp.77-90
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• 2009

Near Infrared Reflectance Spectroscopy(NIRS)는 짧은 시간 안에 식물의 다양한 영양소를 동시에 정확하고 빠르게 측정할 수 있다. 본 연구는 creeping bentgrass 'CY2' 엽의 여러 가지 기본 요소의 값을 예측하기 위해서 NIRS(근적의선 분광분석기)를 사용하여 측정하였다. 그 결과, 질소와 수분 그리고 탄수화물의 $r^2$은 각각 0.892, 0.925, 0.971이었다. 검량식에 대한 검증에서 $r^2$이 높은 상관관계를 나타냈으므로, 잔디에서 더 많은 연구를 위한 실용화 가능성을 확인 할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1535-1543
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• 2015

뇌-컴퓨터 인터페이스는 사용자의 뇌전도(Electroencephalogram: EEG)를 획득하여 생각만으로 기계를 제어하거나 신체장애를 가진 사람에게 손 또는 발과 같은 신체를 대신하여 의사 전달 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동작 상상 EEG를 분류하기 위해 Sub-Band Common Spatial Pattern(SBCSP)를 기반으로 필터 선택을 하지 않는 특징 추출 방법에 대해 연구한다. 4~40Hz의 동작 상상 신호를 4Hz 대역마다 나눈 9개의 서브 밴드에 각각 CSP를 적용한다. 이후 Fisher's Linear Discriminant(FLD)를 사용하여 도출된 값들을 결합한 FLD 점수 벡터에 차원 축소를 위한 Principal Component Analysis(PCA)를 적용하여 클래스 구분을 위한 최적의 평면에 특징을 투영한다. 데이터베이스는 BCI CompetitionIII dataset IVa(2 클래스: 오른손 다리)를 이용하며, 추출된 특징은 Least Squares Support Vector Machine(LS-SVM)의 입력으로 사용된다. 제안된 방법의 성능은 $10{\times}10$ fold cross-validation을 이용하여 분류 정확도로 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 피험자 'aa', 'al', 'av', 'aw', 'ay'에 대하여 각각 $85.29{\pm}0.93%$, $95.43{\pm}0.57%$, $72.57{\pm}2.37%$, $91.82{\pm}1.38%$, $93.50{\pm}0.69%$의 분류 정확도를 보였다.