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- 저자 : 이인섭 (검색결과 480 건)
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이인섭,최정아,배명진,안수길 한국음향학회 1990 韓國音響學會誌 Vol.9 No.6
유-무-묵음 분류 과정은 음성분석시에 아주 중요한 문제중의 하나이다. 음성에너지, ZCR, 자기 상관계수, LPC 계수, 예측에러 에너지등을 퍼래미터로 사용하여 지금까지 많은 분류기법이 제안되어져 왔다. 이런기법들은 기본적으로 퍼래미터를 추출해야 하고, 이 때문에 많은 계산량이 요구되고, 이들 퍼 래미터는 음성 본래의 정보들의 대부분을 상실하게 된다. 이 때문에 각 프레임의 진폭분포를 사용하는 새로운 앨고리즘을 제안하였다. 첫째로 V-U-S 영역은 개별 진폭분포형태를 가지기 때문에 주어진 프레 임에서 진폭분포를 구한다. 그런 다음에는 신경망을 통해 분류를 하게 된다. 신경망은 문덕값을 별도로 선정할 필요없고, 배경잡음에 강력하며, 또한 실시간 처리에 적합하다.
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이인섭,최봉호,In-Sup Lee,Bong-Ho Chae 한국작물학회 1979 Korean journal of crop science Vol.24 No.1
Korean local corn lines from various regions in the country were studied for the plant characters such as flowering days. plant height. growth rate. number of ears per plant. leaf size. brace roots and tillers. All the lines without exception were different in plant characters studied and the difference were also apparent among regions from where the original lines were obtained. The variation among lines and original regions indicated that the plant characters were quite dependent upon the magnitude of traditional cultural practices and other environmental factors such as precipitation or cropping systems in regions concerned.
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Principal Component Analysis Method에 의(依)한 한국재래종(韓國在來種) 옥수수의 해석(解析) 및 계통분류(系統分類)(I)
이인섭,최봉호,Lee, In Sup,Choe, Bong Ho 충남대학교 농업과학연구소 1981 Korean Journal of Agricultural Science Vol.8 No.2
육종재료(育種材料)를 얻기 위해 수집(蒐集)된 한국(韓國) 재래종(在來種) 옥수수 57계통(系統)에 대(對)하여 주성분(主成分) 분석(分析)을 적용(適用)하여 재래종(在來種) 옥수수르 해석(解釋)하고 계통분류(系統分類)를 하였던 바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 27개(個) 형질(形質)을 이용(利用)하여 실시(實施)한 주성분(主成分) 분석(分析)에서 제(第)4 주성분(主成分)까지를 가지고 전변동(全變動)의 67.09% 설명(說明)할 수 있었고, 제(第)1주성분(主成分)까지를 취(取)하면 전변동(全變動)의 88.63%를 설명(說明)할 수 있었다. 2. 형질(形質)의 주성분(主成分)에 대(對)한 기여율(寄與率)은 형질(形質)과 주성분(主成分)에 따라 큰 차이(差異)가 있었다. 3. 주성분(主成分)과 형질문(形質問)에 상관계수(相關係數)는 주성분(主成分)의 생물학적(生物學的) 의의(意義)와 주성분(主成分)에 대응(對應)한 식물체의 type을 명확(明確)히 하였다. 4. 계통간거리(系統間距離)에 의(依)해 57계통(系統)을 4개(個)의 계통군(系統群)으로 분류(分類)하였다. To obtain breeding materials 57 Korean local corn lines collected were assessed and classified by the application of principal component analysis. The results obtained were as follows. 1. In the result of principal component analysis for 27 characters, 67.1% and 88.6% of total variation could be appreciated by the first four and fir st ten principal component respectively. 2. According to the value of characters and principal components, contribution of characters to principal components were very variable. 3. Biological meaning of the principal component and plant type corresponded to the each principal component were explained clear by the correlation coefficients between principal components and characters. 4. 57 lines were classified into 4 lineal groups by the taxonomic distances.
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