• 제목/요약/키워드: pattern-mixture model

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LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴 표정 인식 연구 (A Study on Face Expression Recognition using LDA Mixture Model and Nearest Neighbor Pattern Classification)

  • 노종흔;백영현;문성룡;강영진
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.167-170
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    • 2006
  • 본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.

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2단계 Mixture Model을 이용한 온라인 소비 자의 방문행동특성이 사이트 재방문과 구매에 미치는 영향에 관한 연구 - 온라인 쇼핑몰을 중심으로 - (A Study on Site Repeat Visit and Purchase Decision-Making of On-line Consumer using Two-Stage Mixture Regression Analysis - Focus on Internet Shopping Mall -)

  • 이영승
    • 마케팅과학연구
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    • 제13권
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    • pp.135-158
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    • 2004
  • 본 연구에서 온라인 소비자들이 재방문단계(revisit stage)와 구매의사결정 단계(decision-making stage)에서 어떤 방문행동 특성상의 차이를 보이고 있는가를 파악하기 위한 목적을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 시장에서 어떤 방문행동특성을 가진 온라인 소비자들이 지속적으로 같은 사이트를 방문하고, 구매행동을 하는지에 관한 정보는 사이트 관리자의 입장에서 볼 때 수익성 제고 측면에서 공헌하는 바가크다. 특히 본 연구에서는 2단계 Mixture Model 율 이용하여 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악함으로써 인터넷 쇼핑몰의 경쟁력을 강화활 수 있는 세분시장 결정방법을 제시하고자 한다. 또한 사이트 재방문단계 (revisit stage) 와 구매의사결정 단계 (decision-making stage) 훌 통한 온라인 소비자들의 방문 행동 특성 정보는 사이트 경쟁력 강화를 위한 전략적 시사점율 제공해줄 것으로 기대된다. 본 연구는 온라인 소비자들의 구매의사결정이 재밤문단계 (revisit stage) 와 구매단계 (purchase stage) 라고 하는 2단계 의사결정과정을 거치고 있음을 보여주는 실증분석을 통해 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악하여 이에 적합한 대응전략을 전개할 수 있음을 논의함으로써 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 사이트 밀착도 및 항해유형에 따라 파악할 수 있다는 학문적 공헌점을 제시 하고 있다.

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An Experimental Investigation of Heat Transfer in Forced Convective Boiling of R 134a, R 123 and R 134a/R 123 in a Horizontal Tube

  • Lim, Tae-Woo;Kim, Jun-Hyo
    • Journal of Mechanical Science and Technology
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    • 제18권3호
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    • pp.513-525
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    • 2004
  • This paper reports an experimental study on flow boiling of pure refrigerants R l34a and R l23 and their mixtures in a uniformly heated horizontal tube. The flow pattern was observed through tubular sight glasses with an internal diameter of 10㎜ located at the inlet and outlet of the test section. Tests were run at a pressure of 0.6 MPa in the heat flux ranges of 5-50㎾/㎡, vapor quality 0-100 percent and mass velocity of 150-600㎏/㎡s. Both in the nucleate boiling-dominant region at low quality and in the two-phase convective evaporation region at higher quality where nucleation is supposed to be fully suppressed, the heat transfer coefficient for the mixture was lower than that for an equivalent pure component with the same physical properties as the mixture. The reduction of the heat transfer coefficient in mixture is explained by such mechanisms as mass transfer resistance and non-linear variation in physical properties etc. In this study, the contribution of convective evaporation, which is obtained for pure refrigerants under the suppression of nucleate boiling, is multiplied by the composition factor by Singal et al. (1984). On the basis of Chen's superposition model, a new correlation is presented for heat transfer coefficients of mixture.

GMM을 이용한 화자 및 문장 독립적 감정 인식 시스템 구현 (Speaker and Context Independent Emotion Recognition System using Gaussian Mixture Model)

  • 강면구;김원구
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.2463-2466
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    • 2003
  • This paper studied the pattern recognition algorithm and feature parameters for emotion recognition. In this paper, KNN algorithm was used as the pattern matching technique for comparison, and also VQ and GMM were used lot speaker and context independent recognition. The speech parameters used as the feature are pitch, energy, MFCC and their first and second derivatives. Experimental results showed that emotion recognizer using MFCC and their derivatives as a feature showed better performance than that using the Pitch and energy Parameters. For pattern recognition algorithm, GMM based emotion recognizer was superior to KNN and VQ based recognizer

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글루코스-글리신 혼합용액의 갈색화 패턴 및 색소 (Browning Pattern and Pigment of Glucose/Glycine Model Systems)

  • 남상숙;이미순
    • 한국식품과학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.218-222
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    • 1984
  • 조정된 조건하에서 glucose-glycine 혼합수용액을 사용하여 browning을 발달시켰다. Browning pattern은 medium의 pH및 반응물질의 농도에 특히 영향을 받았다. Glucose- glycine수용액을 희석시켜 filter paper disks를 담갔다가 기름으로 튀겼다. 반응물질의 농도는 튀긴 filter Paper dists의 browning pattern에만 영향하고 pH영향은 고온에서 불명확하게 되였다. Glucose-glycine system의 pH 2에서는 무결정형의 갈색 침전물이 생성되었다. 본 model system에서 생성된 갈색 색소를 규명하기 위하여 기기분석을 시도하였다.

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아파트 거실의 활용과 이용행태에 관한 비교연구 - 모델하우스와 실제거주 거실 공간 사례를 중심으로 - (A Comparative Study of the Practical Use and Behavior Pattern on the Livingroom space of Apartment)

  • 김양희;하재경
    • 한국디지털건축인테리어학회논문집
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    • 제9권2호
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    • pp.35-43
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    • 2009
  • The purpose of this study is to know the way of practical space use and user behavior pattern at the livingroom of city apartment that is the representative residential space of modern citizen. The way of study is to compare the livingroom of model house with actual condition of livingroom, through this way, we will know that livingroom is in use as the original concept of design or not. From the research which sees consequently (1) Most of the current model houses show common kind of livingroom by using typical style and arrangement of furniture (TV, couch, table, and decorations such as pictures or other artworks). (2) Actual condition of livingroom is different from model house in furniture arrangement and in using space which is set depending on the residents' preferences and characteristics.(computer, desk, exercising equipments, and instruments etc.) (3) The actual condition of livingroom shows the various behavior pattern of space use as the actual condition of livingroom is a mixture of typical kind of livingroom and the livingroom that reflects the characteristics of residents'.

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정규혼합모델을 이용한 수중 천이신호 식별 (Classification of Underwater Transient Signals Using Gaussian Mixture Model)

  • 오상환;배건성
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권9호
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    • pp.1870-1877
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    • 2012
  • 천이신호는 지속시간이 짧으면서 길이의 변화가 크고, 시변성 및 비정재성 특성을 갖는다. 이러한 천이신호의 식별에는 분석 프레임 단위로 참조신호에 대한 기준패턴을 만들어 입력신호와의 유사도를 비교하는 방법이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 참조신호의 기준패턴으로 프레임 기반의 특징벡터들에 대해 확률통계 모형인 정규혼합모델을 적용하는 방법을 제안하고, 다양한 수중 천이신호에 대한 식별 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

Numerical simulation of shaking table test on concrete gravity dam using plastic damage model

  • Phansri, B.;Charoenwongmit, S.;Warnitchai, P.;Shin, D.H.;Park, K.H.
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제36권4호
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    • pp.481-497
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    • 2010
  • The shaking table tests were conducted on two small-scale models (Model 1 and Model 2) to examine the earthquake-induced damage of a concrete gravity dam, which has been planned for the construction with the recommendation of the peak ground acceleration of the maximum credible earthquake of 0.42 g. This study deals with the numerical simulation of shaking table tests for two smallscale dam models. The plastic damage constitutive model is used to simulate the crack/damage behavior of the bentonite-concrete mixture material. The numerical results of the maximum failure acceleration and the crack/damage propagation are compared with experimental results. Numerical results of Model 1 showed similar crack/damage propagation pattern with experimental results, while for Model 2 the similar pattern was obtained by considering the modulus of elasticity of the first and second natural frequencies. The crack/damage initiated at the changing point in the downstream side and then propagated toward the upstream side. Crack/damage accumulation occurred in the neck area at acceleration amplitudes of around 0.55 g~0.60 g and 0.65 g~0.675 g for Model 1 and Model 2, respectively.

가우시안 혼합모델을 이용한 공항 접근 패턴 추출 및 패턴 별 과이탈 확률 분석 (Extracting Patterns of Airport Approach Using Gaussian Mixture Models and Analyzing the Overshoot Probabilities)

  • 류재영;한성민;이학태
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.888-896
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    • 2023
  • 항공기 착륙 시에는 정해진 절차에 따라 접근이 이루어진 다음, 활주로 중심선과 정렬하여 착륙하게 된다. 하지만 공항의 상황, 주변 항공기의 상황, 또는 관제사의 지시 등에 따라 빈번한 레이더 벡터링이 일어나기 때문에, 교통 흐름을 파악하거나, 비행 안전성을 파악하기 위해서는 항공기의 접근 패턴을 인지할 필요가 있다. 또한 최종 접근 시 활주로 중심선과 정렬하는 과정에서 과이탈이 발생하는 경우가 있는 데, 이는 이후 불안정 접근 등과 같이 보다 위험한 상황을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용하여 접근 구간에서의 항공기 궤적들의 패턴을 추출하였다. GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 김해공항 접근 항공기 궤적에 대한 클러스터링을 진행하였으며, 2019년 1년간 김해공항으로 착륙한 항공기의 데이터를 이용하였다. 클러스터 별 centroid 값을 이용하여, 총 86개의 접근 궤적 패턴을 추출하였다. 그 후 각 클러스터 내 항공기 중 최종 접근시 과이탈하는 항공기를 탐지하여 확률 분포를 계산하였다.

시간단위 전력사용량 시계열 패턴의 군집 및 분류분석 (Clustering and classification to characterize daily electricity demand)

  • 박다인;윤상후
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권2호
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    • pp.395-406
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    • 2017
  • 전력 공급 시스템의 효율적인 운영을 위해 전력수요예측은 필수적이다. 본 연구에서는 군집분석과 분류분석을 이용하여 일 단위 시간별 전력수요량 시계열 패턴의 유형을 살펴보고자 한다. 전력거래소에서 수집된 2008년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지의 일 단위 시간별 전력수요량 데이터를 추세성분, 계절성분, 오차 성분으로 구성된 시계열 자료로 변환하여 사용하였다. 추세성분을 제거한 시계열 자료의 패턴을 구분하기 위한 군집 분석방법은 k-평균 군집분석 (k-means), 가우시안혼합모델 혼합 모델 군집분석 (Gaussian mixture model), 함수적 군집분석 (functional clustering)을 고려하였다. 주성분분석을 통해 24시간 자료를 2개의 요인로 축소한 후 k-평균 군집분석과 가우시안 혼합 모델, 함수적 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과를 토대로 2008년부터 2011년까지 총 4년간 데이터를 4가지 분류분석방법인 의사결정나무, RF (random forest), Naive bayes, SVM (support vector machine)을 통해 훈련시켜 2012년 군집을 예측하였다. 분석 결과 가우시안 혼합 분포기반 군집분석과 RF를 이용한 군집예측 결과의 성능이 가장 우수하였다.