• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.29-32
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• 2000

자동문서 범주화에 이용되는 학습분류기 중에서 SVM은 자질 차원을 축소하지 않고도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 실험에서는 KTSET 텍스트 컬렉션을 대상으로 두 개의 SVM 분류기를 이용하여 자질축소 및 자질표현에 따른 성능비교 실험을 하였다. 자질축소를 위하여 $\chi$$^2$통계량을 자질선정기준으로 사용하였으며, 자질값으로는 단어빈도 및 문헌빈도의 두 요소로 구성되는 다양한 가중치를 사용하였다. 실험결과 SVM은 자질축소에 큰 영향을 받지 않고 가중치 유형에 따라 성능의 차이를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.591-594
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• 2003

본 논문은 중심 화소의 FOD 성분값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 FOD에 적응성을 부여한 디지털 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 이용하여 산출한 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 구하고 FOD 성분값과 이 인접 가해 성분값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 전체 영역에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다. 제안된 축소 방법에 따르면, 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 FOD 방식의 장점을 취하면서 인접 화소의 유효 가해 성분을 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 FOD의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있는 바, 개선된 정보 보존성을 제공할 수 있는 이점이 있다. 본고에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석 평가한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.35-42
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• 2014

본 논문은 최소신장트리를 쉽고 빠르게 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프의 가중치 간선의 수를 축소시키는 방법으로 그래프를 단순화 시켰다. 간선 수를 축소시키는 방법으로는 그래프 정점의 결합가가 3 이상인 경우, 최대 가중치 간선을 제거하는 방법을 적용하였다. 다음으로, 그래프를 단순화 시킨 축소된 모집단 간선들을 대상으로 사이클이 발생하는 부분을 확인하여 사이클 발생 간선들 중에서 최대 가중치를 갖는 간선을 삭제하는 방법을 적용하였다. 다양한 9개 그래프에 대해 제안된 사이클 최대 가중치 간선 제거 알고리즘을 적용한 결과 그래프의 사이클 개수만큼만 수행하여 MST를 쉽게 구하는 장점을 보였다. 모집단 축소 기법을 적용한 결과, 9개 그래프의 사이클 개수를 66%로 감소시키는 결과를 얻었으며, 최소 2개에서 최대 8개의 사이클에서의 최대 가중치 간선만 삭제하면 MST를 얻는 효과를 얻었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.17-26
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• 2008

본 논문은 기준 화소의 인접 가해 성분값과 선형 축소 성분값의 평균으로 축소 성분값을 정하는 적응형 선형 축소기를 제안하고 주관적 화질과 하드웨어 복잡도 측면에서 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 제안된 적응형 선형 축소기는 우선, 일차 미분 연산자를 이용하여 기준 화소의 우측 및 하측 인접화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 정의한다. 제안된 방법은 인접 화소들의 유효 가해 정보를 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 선형 축소기의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있다. 또한 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 양호한 결과를 제공하는 선형 축소 방식의 장점을 취할 수 있는 이점이 있다.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.323-335
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• 2023

고차원 데이터의 인과 추론에서 고차원 공변량의 차원을 축소하고 적절히 변형하여 처리와 잠재 결과에 영향을 줄 수 있는 교란을 통제하는 것은 중요한 문제이다. 평균 처리 효과(average treatment effect; ATE) 추정에 있어서, 성향점수와 결과 모형 추정을 이용한 확장된 역확률 가중치 방법이 주로 사용된다. 고차원 데이터의 분석시 모든 공변량을 포함한 모수 모형을 이용하여 성향 점수와 결과 모형 추정을 할 경우, ATE 추정량이 일치성을 갖지 않거나 추정량의 분산이 큰 값을 가질 수 있다. 이런 이유로 고차원 데이터에 대한 적절한 차원 축소 방법과 준모수 모형을 이용한 ATE 방법이 주목 받고 있다. 이와 관련된 연구로는 차원 축소부분에 준모수 모형과 희소 충분 차원 축소 방법을 활용한 연구가 있다. 최근에는 성향점수와 결과 모형을 추정하지 않고, 차원 축소 후 매칭을 활용한 ATE 추정 방법도 제시되었다. 고차원 데이터의 ATE 추정 방법연구 중 최근에 제시된 네 가지 연구에 대해 소개하고, 추정치 해석시 유의할 점에 대하여 논하기로 한다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1229-1241
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• 2014

이상점과 무응답이 동시에 존재하는 경우에는 무응답만 있는 경우에 비해 무응답 대체의 성능이 떨어지게 된다. 이러한 경우에는 먼저 이상점을 탐지하고, 탐지된 이상점의 영향력을 축소한 후 무응답 대체를 실시하여야 한다. 본 논문에서는 이상점의 영향력을 축소하여 무응답 대체법의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였다. 이를 위해 She and Owen (2011)이 제안한 이상점 탐지법을 살펴보았고, 탐지된 이상점의 영향력을 줄이기 위한 방법으로 흔히 사용되는 가중치 조정법과 이상점 대체법을 살펴보았다. 또한 이상점 처리 방법을 적용한 무응답 대체법을 살펴보았으며 모의실험과 사례분석을 통하여 이상점 영향력 축소 효과를 살펴보았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.391-397
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• 2003

본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD와 FOD의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 영상 축소 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.521-524
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• 2004

본 논문에서는 기존의 FMM 신경망의 학습 단계 중 하이퍼박스 축소 단계에서 발생하는 정보의 왜곡 현상을 보완하여, 패턴분류 성능을 향상시키는 방법론을 제안하고 그 유용성을 고찰한다. 제안된 학습방법에서는 기존 FMM 신경망의 하이퍼박스 생성, 확장, 축소의 3 가지 학습 과정 중 축소과정을 생략하고, 각 특징 범위와 빈도를 고려한 학습으로 대치함으로써 축소과정에서 나타나는 부작용을 보완할 수 있도록 하였다. 이는 가중치 개념을 통해 각 특징값의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있도록 하며 하이퍼박스 중첩영역에서 발생하는 분류 오류를 최소화한다. 본 연구에서는 개선된 학습기법의 이론을 제시하고, 이를 아이리스 데이터 분류 실험에 적용하여 그 유용성을 고찰하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제4권2호
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• pp.211-221
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• 2003

본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD(Zero Order Decimation)와 FOD(First Order Decimation)의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 문서 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석했고. 이러한 분석 결과를 토대로 개선된 디지털 문서 영상 축소 알고리즘을 개발하기 위한 바람직한 접근법에 대해 고찰했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.385-387
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• 2006

본 논문에서는 Cubic Convolution 보간 알고리즘을 변형하여 연산량을 감소시키고 에지를 강조하는 보간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디지털 영상의 확대 또는 축소에 필요한 연산량을 줄이기 위해 두가지 방법을 사용하였다. 기존의 Cubic Convolution 알고리즘의 고차항의 가중치 연산을 일차원으로 변환하였다. 인접한 픽셀의 차이값을 사용하여 Bilinear 알고리즘을 제한적으로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 화질 평가를 위해 원영상의 확대-후-축소와 축소-후-확대를 하여 RMSE를 사용하였고, 연산량을 평가하기 위해 픽셀별 곱셈기와 덧셈기를 기존의 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 기존 Cubic Convolution 알고리즘보다 연산량이 감소하였다.