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- JOURNAL OF VETERINARY SCIENCE(9)
- THE KOREAN JOURNAL OF PHYSIOLOGY & PHARMACOLOGY(7)
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- ASIA-PACIFIC JOURNAL OF RESEARCH IN EARLY CHILDHOOD EDUCATION(1)
- COMMUNICATIONS FOR STATISTICAL APPLICATIONS AND METHODS(1)
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- KOREAN JOURNAL OF VETERINARY RESEARCH(구 대한수의학회지)(1)
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- STRUCTURAL ENGINEERING AND MECHANICS : AN INTERNATIONAL JOURNAL(1)
- THE JOURNAL OF THE ACOUSTICAL SOCIETY OF KOREA(1)
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주성분분석에 의한 결손 자료의 영향값 검출에 대한 연구
김현정, 문승호, 신재경 한국통계학회 응용통계연구 10 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2000, Vol.13 No.2 383-392 (10 pages)
왔다. 결손 값이 포함된 불완전한 자료에 관해서도 이러한 연구가 필요하다. 이와 관련하여 Kim et al.(1998)등은 평균벡터와 분산공분산행렬에 대한 최우추정값에 초점을 두고 불완전한 자료에 대한 다변량 해석법에서의 감도분석에 관한 방법적 연구를 다루었다. Kim et al.(1998)에서는 Cook’s D 통계량을 이용하였으나, 본 논문에서는 결손값이 있는 다변량 자료에 대해서 주성분을 이용하여 영향력이 있는 관측값을 검출하는 방법에 대해서 살펴보았다. 이 때, 결손값은 EM알고리즘에 의해 대치하여 PCA 통계량을 유도하였다. -
지폐검사를 위한 UV 패턴의 자동추출
이건호, 박태형, Lee. Geon-Ho, Park. Tae-Hyoung 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 7 Pages
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2011, Vol.21 No.3 365-371 (7 pages)
대부분의 지폐는 UV(ultra violet)조명에 반응하는 UV패턴을 포함한다. 본 논문은 지폐검사를 위하여 지폐 내부에 존재하는 UV패턴을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. UV조명을 이용하여 촬영한 영상을 전 처리 과정을 통하여 입력데이터로 변환시킨 후, 가우시안 혼합 모형과 split-and merge EM(SMEM)알고리즘을 적용하여 영상을 몇 개의 영역으로 분리시킨다. 영역 분리된 영상 중 원하는 패턴을 추출하기 위하여, 공분산 벡터의 넓이와 가중치를 이용하는 방법을 새로이 제안한다. 다양한 지폐에 대한 실험을 통하여 제안방법의... -
지반조사를 위한 loop-loop 전자탐사 기법의 적용
유진상, 송윤호, 설순지, 송영수, You. Jin-Sang, Song. Yoonho, Seo1. Soon-Jee, Song. Young-Soo 한국지구물리탐사학회 물리탐사 9 Pages
한국지구물리탐사학회 물리탐사 2001, Vol.4 No.2 25-33 (9 pages)
비전도성 이상체의 위치를 잘 확인할 수 있었다. 또한 VCP배열 자료의 역산 결과보다 HCP배열 자료의 역산 결과에서 보다 나은 해상도를 보였으며, HCP배열과 VCP배열의 자료를 동시에 역산하였을 경우에 분해능의 향상을 확인하였다. 실제 루프-루프 전자탐사의 현장 자료 획득을 위해서 캐나다 Geonics사의 전자탐사 장비 EM34-3XL을 이용하였으며, 전기비저항 탐사 자료와 동일 측선상에서 비교 분석하였다. 역산 결과, 1차원 역산 보다는 2차원 역산 알고리듬을 이용하여 구성한 영상에서 전기비저항 탐사 결과와 매우 유사한... -
정보검색 성능 향상을 위한 단어 중의성 해소 모형에 관한 연구
정영미, 이용구, Chung. Young-Mee, Lee. Yong-Gu 한국정보관리학회 정보관리학회지 21 Pages
한국정보관리학회 정보관리학회지 2005, Vol.22 No.2 125-145 (21 pages)
단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 $92\%$의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 $67\%$ 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 $39.6\%$의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 $36\%$의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 $37\%$와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 $7.4\%$의 성능...


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