The propose of this study is to develop the optimal sizing system of ready-to-wear far elementary school boys using a newly invented statistical technique. The body measurements was classified by the method that equalizes the distribution of the subjects using the probability density function, to theoretically systemize a method to determine a size range of ready-to-wear for elementary school boys between 7 to 12 yeiws old. The results were as follows: 1. Height group includes 9 types of heights: 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145, 150 and 155. 2. In the case of short children's groups, the variance in bust girth and waist girth is narrow. The people cluster together around the average. The size deviation of ready-to-wear is small. 3. In the case of tall children's groups, the variance in bust girth and waist girth is wide. The people spread widely around the average. The size deviation of ready-to-wear is large. 4. The optimal size system is suggested considering the weight of growth exponent of children according to their respective ages. Clothing companies can selectively choose sizes that meet the target of their brands. 5. It suggests the body sizes chart, which based on their means by the middle size children for each height group, so that clothing companies make use of it.
표준화된 중회귀모형에서 다중공선성(multicollinearity)이 존재할 때, 공선성(collinearity)의 영향을 완화하기 위해서 능형회귀가 사용된다. 반응변수의 예측을 위한 기준으로서 반응변 수의 예측치의 평균제곱합(MSE)을 설명변수의 관심영역 R에서 적분한(IMSE) $J_w(k)$ 기 준이 Lim, Choi & Park(1980)에 의해 소개되었다. $C_k$기준이 설명변수의 관심영역 R상 에서의 가중치 함수인 w(x)가 각각의 자료점에서 등확률 1/n을 갖는 경우의 IMSE 기준인 $J_n(k)$ 기준과 동치라는 관계를 이용함으로 $C_k$ 기준에 대해서 Myers(1986)에 의해 주어진 k의 선택방법 보다 더 합리적이라 기대되는 k의 선택방법이 제시되었다. 다음으로 관심이 있는 모든 기준들에 대해서 상대적으로 효율이 좋은 능형회귀추정량 $\beta(k)$를 선택하기 위해서, 관심이 있는 기준들 간의 가장 나쁜 효율을 최대화한다는 의미에서 MiniMax 원칙을 채택하여 관심이 있는 기준들에 대해서 로버스트한 k의 선택방법을 제시 하였다.
수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.
2D 영상 이미지를 인식하는데 있어서, 테스트 이미지를 입력 받는 카메라의 설치 공간 및 설정 상황에 따라 밝기, 명암, 빛의 방향 등과 같은 인식의 성능에 영향을 끼칠 수 있는 요소들이 매우 많이 존재한다. 본 논문은 카메라가 위치한 환경 상의 최소의 샘플 이미지를 가지고, 그 환경에서 입력되는 영상의 인식 성공률을 높일 수 있는 적응형 얼굴 인식 방법을 제안하고 있다. 제안한 적응형 얼굴 인식은 두 개의 부분으로 구성되어 있는데, 하나는 환경 적응을 하기 위한 부분이고, 다른 하나는 얼굴 인식을 수행하는 부분이다. 전자인 환경 적응 모듈에서는 안정 상태 유전 알고리즘을 사용하여 인식기가 최적의 성능을 낼 수 있는 필터 조합과 필터 파라메터와 특징 벡터 집합 차원을 결정하고, 후자인 얼굴 인식 모듈에서는 그 결과를 사용하여 얼굴 인식 결과를 확인한다. 얼굴 인식 과정에서 이미지 사이의 유사도를 측정하기 위해서 가보 웨이블릿을 사용하였고, 인식의 결과를 도출하는 과정에서는 k-Nearest Neighbor을 사용하였다. 적응형 얼굴 인식 방법을 테스트 하기위해, 사인 함수의 가중치를 사용한 명암 노이즈, 임펄스 노이즈, 복합 노이즈에 관하여 각각 실험을 하였고, 진화 후에는 일반적으로 발생할 수 있는 노이즈에 대한 급격한 인식률 저하를 방지할 수 있음을 확인하였다.
개발로 인한 환경변화는 관련 분석모형을 통해 직접적으로 예측하기 하는 것이 가장 바람직하지만 데이터 취득의 어려움, 분석 방법론의 부재 등의 이유로 정량적 평가가 어려운 현실이다. 그렇기 때문에 수자원사업을 계획시 대부분 환경적인 영향을 매우 정성적인 형태로 평가하거나 수질과 같은 대표적인 항목에 대해서만 예측하는 수준이다. 기존의 연구 또한, 유역 또는 행정구역의 현재의 현 상황을 평가하기 위한 것이 주이며, 수자원사업과 관련성이 적은 항목도 일부 포함되어 있기 때문에 수자원사업의 특수성을 반영하기에 한계가 있다. 현 상황의 이러한 문제점을 인식하여 본 연구는 오늘날 대표적 의사결정 기법이라 할 수 있는 계층화분석과정(AHP)과 다속성효용이론(MAUT)을 활용하여 향후 수자원사업과 관련된 다기준의 사결정 과정에서의 환경성 평가방안을 제시하였다. 환경성 평가기준은 수질, 경관, 생태계 이렇게 세 가지 항목으로 구성하였고, 각 평가기준에 대한 수준을 직접적으로 대변 가능한 정량화 방안을 제시하였다. 그리고 앞서 정량화된 값을 표준화하기 위하여 MAUT 기법으로부터 평가기준별 효용함수를 도출하였다. 한편, 사업을 시행함에 따라 예상되는 환경성변화는 사업전 환경성과 사업 후 환경성을 비교하도록 하였고, 이때 해당사업의 특수성을 반영하고자 별도의 설문과정을 통해 평가기준별 가중치를 결정하였다. 본 연구는 환경성 검토시 생태학적, 물리적 분석에 기반을 둔 정량적 예측의 어려움을 보완하기 위해 정성적 예측을 추가적으로 제시하였고, 사업의 특수성과 평가항목이 갖는 일반성을 명확히 구분하여 의사결정 과정에서 주관적인 요소를 최소화하였다. 또한, 평가항목별 사업전후의 환경성을 비교, 검토함으로써 실제 사업추진 과정에서 개발로 인한 부정적 영향의 사전예방에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국내 소형 어선의 재화상태에 따른 중량 및 무게중심 추정식을 제안하였다. 소형 어선에 탑재되는 중량물은 선원, 어구 등의 고정 중량과 연료, 청수, 식량, 미끼, 어획물 등의 가변 중량으로 분류할 수 있다. 다양한 소형 어선들의 중량 데이터를 통계 분석한 후, 각 탑재물의 중량 및 무게중심을 총톤수에 대하여 선형 함수화하였다. 그리고 재화상태를 고려하여 각 가변 중량물에 가중치를 부가하는 방식으로 총 중량 및 무게중심 추정식을 구성하였다. 소형 어선의 길이와 총톤수, 그리고 재화상태 정보만을 활용하여 총 중량 및 무게중심을 상당히 신뢰도 높게 추정할 수 있음을 검증하였다.
자동차 분야에서 저항 점용접의 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 연구는 원가절감과 고품질 생산을 위한 필수 불가결한 연구 분야라 할 수 있다. 용접 품질은 전단강도와 너깃의 크기에 의해서 결정되며 여러 가지 독립변수에 따라 결과가 달라진다. 실시간 예측시스템을 개발하기 위하여 다중 회귀분석을 실시하여 3개의 독립변수로 두 가지 종속변수를 충분한 통계적 결과로 구하였으나 회귀식에 의한 품질 예측은 정확도를 보장할 수 없었다. 본 연구에서는 다층 신경망 회로를 구축하였다. 10가지의 동저항 변수에 의한 신경망은 3개의 은닉층을 구축하여 실행 함수와 가중치 행렬을 구하였다. 그러나 이 경우, 입력 변수가 너무 많아 실시간 제어에 어려움이 있을 수 있으므로 회귀분석에 의한 3개의 독립변수로 신경망을 구축하였다. 그 결과 모든 시험데이터를 불량, 부분 불량, 양품으로 구분하는데 성공하였다. 따라서 다중 회귀분석에 의해서 구한 3개의 독립변수에 의한 실시간 용접 품질 판정 시스템을 완성할 수 있었다.
머신 러닝 및 신호처리에 활용되고 있는 정보이론적 학습법(ITL, information theoretic learning)은 커널 사이즈(σ) 설정이 매우 민감한 어려움을 지닌다. ITL의 성능지표중 하나인 코렌트로피 함수를 최대화하는 성능지표에 대해, 기울기에 존재하는 1/σ2를 제거한 뒤 남은 커널 사이즈에 대해 적응적으로 조절하는 방법들이 연구되었다. 이 논문에서는, 1/σ2의 커널 사이즈가 실제 시스템의 민감성이나 불안정에 큰 역할을 하고 있으며 남은 부분에 존재하는 커널 사이즈에 대한 최적해는 오차의 절대값 근방에 수렴함에 따라 오히려 수렴 후 가중치 갱신을 멈추게 하는 부작용이 나타남을 밝혔다. 이에 적응적 커널 사이즈 조절 대신 적절한 상수를 선택하는 것이 보다 효과적이라는 것을 제안하였고, 실험결과에서 동일한 수렴 속도에 약 2dB 향상된 정상상태 MSE를 보였다. 제안한 방식을 더욱 열악한 다경로 채널환경에 적용하여 실험한 결과 4dB 이상의 성능향상을 보여 제안한 방식은 열악한 상황일수록 더욱 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 GMM-supervector를 특징 파라미터로 하는 SVM 기반 화자 분류에 대해서 실험하였다. 실험을 위한 화자 클러스터를 생성하기 위해서 기존의 SNR 기반 가중치를 반영한 KL거리 기반 화자변화검출을 실행하였다. SVM 기반 화자 분류는 2단계로 이루어져있다. 1단계는 UBM과 화자 모델들간의 SVM 기반 분류를 시행하여 각 클러스터에 화자 정보를 인덱싱한 다음 화자별로 그룹핑한다. 2단계는 화자 클러스터 그룹에 UBM과 화자모델들간의 SVM 기반 분류를 시행한다. SVM의 커널 함수로는 Linear와 RBF를 사용하였다. 실험결과, 1단계에서는 Linear 커널이 화자 클러스터 148개, MDR 0, FAR 47.3, ER 50.7로 좋은 성능으로 보였다. 2단계 실험결과도 Linear 커널이 화자 클러스터 109개, MDR 1.3, FAR 28.4, ER 32.1로 좋은 성능을 보였다.
최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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