동일 지점을 촬영한 위성영상은 위성의 센서나 영상의 취득 시기, 지형의 상태 등에 따라 그 지점에 나타나는 화소값이 일정하지 않다. 이러한 영상은 영상간 모자이크나 변화 탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정(또는 방사정규화)을 통해 화소값의 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 선형회귀식을 적용한 상대 방사정규화에 초점을 맞추고 있으며, 선형회귀식 구성에 필요한 PIF(Pseudo Invariant Feature)를 자동으로 추출하기 위해 Ordinal Rank 알고리즘을 적용하였다. 이 방법을 통해 각 밴드별 후보 PIF를 추출하고, 공통으로 해당되는 최종 PIF를 추출할 수 있었다. RMSE(Root Mean Square Error), Dynamic range, Coefficient of variation 등을 통해 방사보정 후의 결과를 평가해보았다. 영상회귀를 이용한 방사보정알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 갖는 장점을 확인하였다.
This paper presents three methods for expression of reliability measures for large and small data. First method is to express parametric estimation of cardinal reliability measure data for large sample, which requires numerous sample. Second is to obtain nonparametric distribution classification of ordinal reliability measure data for small sample. However it is difficult for field user to understand this method. Last method is to acquire parametric estimation of ordinal reliability measure data for small data. Because this method requires small sample and is comprehensive, we recommend this one among the proposed methods. Various reliability rank measures are presented.
This letter proposes a robust feature extraction method using a spatially normalized mean for temporal ordinal measurement. Before computing a rank matrix from the mean values of non-overlapped blocks, each block mean is normalized so that it obeys the invariance property against linear additive and subtractive noise effects and is insensitive against multiplied and divided noise effects. Then, the temporal ordinal measures of spatially normalized mean values are computed for the feature matching. The performance of the proposed method showed about 95% accuracy in both precision and recall rates on various distortion environments, which represents the 2.7% higher performance on average compared to the temporal ordinal measurement.
In a situation that ordinal preferences on multiattribute weights are captured, we present two solution approaches: an exact approach and an approximate method. The former, an exact solution approach via interaction with a decision-maker, pursues the progressive reduction of a set of non-dominated alternatives by narrowing down the feasible attribute weights region. Subsequent interactive questions and responses, however, sometimes may not guarantee the best alternative or a complete rank order of a set of alternatives that the decision-maker desires to have. Approximate solution approaches, on the other hand, can be divided into three categories including surrogate weights methods, dominance value-based decision rules, and three classical decision rules. Their efficacies are evaluated in terms of choice accuracy via a simulation analysis. The simulation results indicate that a proposed hybrid approach, intended to combine an exact solution approach through interaction and a dominance value-based approach, is recommendable for aiding a decision making in a case that a final choice is seldom made at single step under attribute weights that are imprecisely specified beyond ordinal descriptions.
This paper proposes a novel method to detect unauthorized copies of digital images. This copy detection scheme can be used as either an alternative approach or a complementary approach to watermarking. A test image is reduced to 8$\times$8 sub-image by intensity averaging, and the AC coefficients of its discrete cosine transform (DCT) are used to compute distance from those generated from the query image, of which a user wants to find copies. Copies may be Processed to avoid copy detection or enhance image quality. We show ordinal measure of DCT coefficients, which is based on relative ordering of AC magnitude values and using distance metrics between two rank permutations, are robust to various modifications of the original image. The optimal threshold selection scheme using the maximum a posteriori (MAP) criterion is also addressed.
최근 연구개발 투자규모가 급속히 증가함에 따라 정부는 R&D사업의 투자효율성을 높이기 위한 다양한 정책을 구사하고 있다. 구체적으로 R&D사업에 대한 성과평가를 강화하고 평가결과를 예산의 조정 및 배분에 반영하는 등 성과중심의 평가체계를 정착시키기 위해 노력하고 있다. 이처럼 국가연구개발사업에 대한 평가가 성과중심으로 체계화되기 위해서는 R&D 성과물을 과학적 객관적으로 분석할 수 있는 성과지표의 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 전 부처 연구개발사업에 공통으로 적용할 수 있는 성과지표인 SCI논문지표를 바탕으로 교육과학기술부 3대 연구개발사업에 대한 구체적인 사례분석을 실시하여 이들 사업이 우리나라 전체 R&D에서 차지하는 질적 양적 위상을 파악하고자 하였다. 이러한 분석을 위해 SCI 관련 기존지표와 더불어 4개의 신규지표를 소개하였고 신규지표들의 타당성 조사를 위해 모의실험을 실시하였다. 그 결과 보완된 순위보정영향력지수(ordinal rank normalized impact factor, omIF)가 분야간 비교 시 가장 적절한 성과지표인 것으로 분석되었다.
This paper is about applying efficient data mining method which improves the score calculation and proper building performance of credit ranking score system. The main idea of this data mining technique is accomplishing such objectives by applying Correlation based Feature Selection which could also be used to verify the properness of existing rank scores quickly. This study selected 2047 manufacturing companies on KOSPI market during the period of 2009 to 2013, which have their own credit rank scores given by NICE information service agency. Regarding the relevant financial variables, total 80 variables were collected from KIS-Value and DART (Data Analysis, Retrieval and Transfer System). If correlation based feature selection could select more important variables, then required information and cost would be reduced significantly. Through analysis, this study show that the proposed correlation based feature selection method improves selection and classification process of credit rank system so that the accuracy and credibility would be increased while the cost for building system would be decreased.
Clinical research ultimately aimed to promptly diagnose and prevent diseases through precise biomarker development. Finding the optimal cut-off point of a regularly measured biomarker can help its interpretation and ultimately help in disease investigation and diagnosis, more specifically in determining the presence of diseases. Therefore, this study aimed to use the characteristics of outcome variables in clinical research to explain how to determine the optimal cutoff point. The outcome variables can be divided into dichotomous, ordinal, and survival types. The optimal cut-off point can be determined by finding points that maximize the Youden index, extended Youden index, and log-rank statistics. This study will enable clinical researchers to accurately determine the optimal cut-off points for regularly measured biomarkers, thereby enabling prompt disease diagnosis for effective treatment.
본 연구는 동료(peer)에 대비한 학생의 상대적인 학업성취가 진로 결정에 어떠한 영향을 주는지를 살펴본다. 구체적으로 학교 내에서 학생들의 상대적인 수학 순위가 이과 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 서울시 소재 학생들의 패널데이터를 이용하였으며, 수학 성적을 통제하더라도 상대 순위가 낮은 경우 이과에 진학할 확률이 11%포인트 이상 감소함을 확인하였다. 높은 상대 순위는 여학생에게 추가적인 양의 이과 진학 효과를 나타내 상대 순위가 성별로 다르게 작용함을 보였다. 분석 결과에 따르면 상대 순위효과 중 약 12%만이 자신감과 같은 주관적 평가에 의해 설명되며, 이로 미루어보아 내신 성적을 통한 경로가 더 지배적일 것으로 추측할 수 있다.
The main purpose of this study is to systematically classify words indicating pain in terms of their ranks in each subclass. This study is a part of developing a Korean Pain Measurement Tool. This study didnot include exploration of each word's dimension such as sensory or affective. Eighty three Korean words tentatively classified in 19 subclasses in previous study were used for this study. At least three to six words were included in each subclass and the words were randomly placed in which each subject indicates their rank of pain degree. One hundred and fifty nursing students and one hundred clinical nurses were requested to indicate the rank of each word. One hundred and sixteen students and eighty three nurses completed the ratings for analysis. The data were collected from June 1983 to July 1983. The data using ordinal scale were analyzed by Friedman ANOVA to test significant difference between rank means. All of pain words indicated significant rank mean difference in all of 19 subclasses. Some of the words were either cancelled or replaced by other words, or rearranged for their ranks. Subclasses of which words were cancelled were 1) Simple stimulating pain, 2) Punctuate pressure, 3) peripheral nerve pain, 4) radiation pain, 5) punishment-related pain, and 6) suffering-related pain. Subclasses of which words were replaced or rearranged were 1) incisive pressure, 2) constrictive pressure, 3) dull pain, 4) tract pain, 5) digestion-related pain and 6) fear-related pain. Four subclasses such as traction pressure, thermal, cavity pressure, and fatigue- elated pain indicated significant differences among rank means in each subclasses and showed no visible overlaps of the ranks among means. Further research is needed using high level measurement of pain degree of each word and more sophisticated analysis of the pain degrees. Three pain words which would be related to chemical stimulation were newly explored and included as a new subclass. Through this study, the total number of subclasses increases from 19 to 20 and the total number of Korean words in the scale decreases from 83 to 80.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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