Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.20
no.8
/
pp.216-223
/
2019
Fault detection during production processes is one of the required operational tasks to run production processes both safely and consistently. Unexpected operational events or undetected process faults can have a serious impact on the production systems and subsequently on the final products' quality. In addition, such situations may lead to malfunctions or breakdowns of production processes. To reliably detect such abnormalities, a new one-class classification-based detection scheme has recently been developed The proposed method consists of four steps:1) noise filtering, 2) feature selection, 3) nonlinear representation and 4) outlier detection. The performance of the proposed scheme was demonstrated using the multivariate data obtained from a simulation process. The results have shown that the proposed method produced reliable monitoring results and outperforms any existing methods with an average improvement of 25.4%. The use of proper feature selection in the proposed framework yielded better detection performance.
In this letter, we evaluate the classification performance of mixed numeric and categorical data for comparing the efficiency of feature filtering and feature wrapping. Because the mixed data is composed of numeric and categorical features, the feature selection method was applied to data set after discretizing the numeric features in the given data set. In this study, we choose the feature subset for improving the classification performance of the data set after preprocessing. The experimental result of comparing the classification performance show that the feature wrapping method is more reliable than feature filtering method in the aspect of classification accuracy.
Several reasons such as no free lunch theorem indicate that there is not a universal Feature selection (FS) technique that outperforms other ones. Moreover, some approaches such as using synthetic dataset, in presence of large number of FS techniques, are very tedious and time consuming task. In this study to tackle the issue of dependency of estimation accuracy on the selected FS technique, a methodology based on the heterogeneous ensemble is proposed. The performance of the major learning algorithms of neural network (i.e. the FFNN-BR, the FFNN-LM) in combination with the diverse FS techniques (i.e. the NCA, the F-test, the Kendall's tau, the Pearson, the Spearman, and the Relief) and different combination techniques of the heterogeneous ensemble (i.e. the Min, the Median, the Arithmetic mean, and the Geometric mean) are considered. The target parameters/transients of Bushehr nuclear power plant (BNPP) are examined as the case study. The results show that the Min combination technique gives the more accurate estimation. Therefore, if the number of FS techniques is m and the number of learning algorithms is n, by the heterogeneous ensemble, the search space for acceptable estimation of the target parameters may be reduced from n × m to n × 1. The proposed methodology gives a simple and practical approach for more reliable and more accurate estimation of the target parameters compared to the methods such as the use of synthetic dataset or trial and error methods.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
/
v.52
no.4
/
pp.212-222
/
2003
The ability to efficiently and robustly recover accurate 3D terrain models from sets of stereoscopic images is important to many civilian and military applications. A stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. However, there exist many factors causing stereo matching error, such as occlusion, no feature or repetitive pattern in the correlation window, intensity variation, etc. Among them, occlusion can be only resolved by true multi-image stereo. In this paper, we present multi-image stereo method using DEM fusion as one of efficient and reliable true multi-image methods. Elevations generated by all pairs of images are combined by the fusion process which accepts an accurate elevation and rejects an outlier. We propose three fusion schemes: THD(Thresholding), BPS(Best Pair Selection) and MS(Median Selection). THD averages elevations after rejecting outliers by thresholding, while BPS selects the most reliable elevation. To determine the reliability of a elevation or detect the outlier, we employ the measure of self-consistency. The last scheme, MS, selects the median value of elevations. We test the effectiveness of the proposed methods with a quantitative analysis using simulated images. Experimental results indicate that all three fusion schemes showed much better improvement over the conventional binocular stereo in natural terrain of 29 Palms and urban site of Avenches.
Tsehay Admassu Assegie;Sushma S.J;Bhavya B.G;Padmashree S
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.24
no.2
/
pp.150-154
/
2024
In recent years, there are extensive researches on the applications of machine learning to the automation and decision support for medical experts during disease detection. However, the performance of machine learning still needs improvement so that machine learning model produces result that is more accurate and reliable for disease detection. Selecting the hyper-parameter that could produce the possible maximum classification accuracy on medical dataset is the most challenging task in developing decision support systems with machine learning algorithms for medical dataset classification. Moreover, selecting the features that best characterizes a disease is another challenge in developing machine-learning model with better classification accuracy. In this study, we have proposed an optimized decision tree model for heart disease classification by using heart disease dataset collected from kaggle data repository. The proposed model is evaluated and experimental test reveals that the performance of decision tree improves when an optimal number of features are used for training. Overall, the accuracy of the proposed decision tree model is 98.2% for heart disease classification.
Facial expressions provide significant clues about one's emotional state; however, it always has been a great challenge for machine to recognize facial expressions effectively and reliably. In this paper, we report a method of feature-based adaptive motion energy analysis for recognizing facial expression. Our method optimizes the information gain heuristics of ID3 tree and introduces new approaches on (1) facial feature representation, (2) facial feature extraction, and (3) facial feature classification. We use minimal reasonable facial features, suggested by the information gain heuristics of ID3 tree, to represent the geometric face model. For the feature extraction, our method proceeds as follows. Features are first detected and then carefully "selected." Feature "selection" is finding the features with high variability for differentiating features with high variability from the ones with low variability, to effectively estimate the feature's motion pattern. For each facial feature, motion analysis is performed adaptively. That is, each facial feature's motion pattern (from the neutral face to the expressed face) is estimated based on its variability. After the feature extraction is done, the facial expression is classified using the ID3 tree (which is built from the 1728 possible facial expressions) and the test images from the JAFFE database. The proposed method excels and overcomes the problems aroused by previous methods. First of all, it is simple but effective. Our method effectively and reliably estimates the expressive facial features by differentiating features with high variability from the ones with low variability. Second, it is fast by avoiding complicated or time-consuming computations. Rather, it exploits few selected expressive features' motion energy values (acquired from intensity-based threshold). Lastly, our method gives reliable recognition rates with overall recognition rate of 77%. The effectiveness of the proposed method will be demonstrated from the experimental results.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
/
v.29B
no.4
/
pp.48-57
/
1992
This paper addresses the estimation of the shift vector from aerial image sequences. The conventional feature-based and area-based matching methods are simulated for determining the suitable image registration scheme. Computer simulations show that the feature-based matching schemes based on the co-occurrence matrix, autoregressive model, and edge information do not give a reliable matching for aerial image sequences which do not have a suitable statistical model or significant features. In area-based matching methods we try various similarity functions for a matching measure and discuss the factors determining the matching accuracy. To reduce the estimation error of the shift vector we propose the reference window selection scheme. We also discuss the performance of the proposed algorithm based on the simulation results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.12
no.7
/
pp.3268-3283
/
2018
With the advent of the Information Age, the source identification of digital images, as a part of digital image forensics, has attracted increasing attention. Therefore, an effective technique to identify the source of digital images is urgently needed at this stage. In this paper, first, we study and implement some previous work on image source identification based on sensor pattern noise, such as the Lukas method, principal component analysis method and the random subspace method. Second, to extract a purer sensor pattern noise, we propose a sample selection method to improve the random subspace method. By analyzing the image texture feature, we select a patch with less complexity to extract more reliable sensor pattern noise, which improves the accuracy of identification. Finally, experiment results reveal that the proposed sample selection method can extract a purer sensor pattern noise, which further improves the accuracy of image source identification. At the same time, this approach is less complicated than the deep learning models and is close to the most advanced performance.
Moattar, Mohammad Hossein;Homayounpour, Mohammad Mehdi
ETRI Journal
/
v.33
no.1
/
pp.99-109
/
2011
This paper concerns a robust real-time voice activity detection (VAD) approach which is easy to understand and implement. The proposed approach employs several short-term speech/nonspeech discriminating features in a voting paradigm to achieve a reliable performance in different environments. This paper mainly focuses on the performance improvement of a recently proposed approach which uses spectral peak valley difference (SPVD) as a feature for silence detection. The main issue of this paper is to apply a set of features with SPVD to improve the VAD robustness. The proposed approach uses a weighted voting scheme in order to take the discriminative power of the employed feature set into account. The experiments show that the proposed approach is more robust than the baseline approach from different points of view, including channel distortion and threshold selection. The proposed approach is also compared with some other VAD techniques for better confirmation of its achievements. Using the proposed weighted voting approach, the average VAD performance is increased to 89.29% for 5 different noise types and 8 SNR levels. The resulting performance is 13.79% higher than the approach based only on SPVD and even 2.25% higher than the not-weighted voting scheme.
Spherical fuzzy set (SFS) is also one of the fundamental concepts for address more uncertainties in decision problems than the existing structures of fuzzy sets, and thus its implementation was more substantial. The well-known sine trigonometric function maintains the periodicity and symmetry of the origin in nature and thus satisfies the expectations of the experts over the multi parameters. Taking this feature and the significance of the SFSs into the consideration, the main objective of the article is to describe some reliable sine trigonometric laws (ST L) for SFSs. Associated with these laws, we develop new average and geometric aggregation operators to aggregate the Spherical fuzzy numbers (SFNs). Then, we presented a group decision- making (DM) strategy to address the multi-attribute group decision making (MAGDM) problem using the developed aggregation operators. In order to verify the value of the defined operators, a MAGDM strategy is provided along with an application for the selection of laptop. Moreover, a comparative study is also performed to present the effectiveness of the developed approach.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.