• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.94-104
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• 2000

차량 충돌 경보용 레이더 시스템의 개발에 있어 표적 추적의 정확도와 신뢰도는 매우 중요한 요소이다. 여러 표적을 동시에 추적할 때 중요한 것은 표적과 측정치와의 데이터 연관(data association) 이며, 부적절한 측정치가 어느 표적과 연관되면 그 표적은 트랙을 벗어나 추적능력을 잃어버릴 수 있고 심지어 다른 표적의 추적에도 영향을 줄 수 있다 지금까지 발표된 대부분의 데이터 연관 필터들은 근접하여 이동하는 표적들의 경우 이와 같은 문제점을 보여왔다 따라서, 현재 개발되고 있는 많은 알고리즘들은 이러한 데이터 연 관 문제의 해결에 초점을 맞추고 있다 본 논문에서는 순서통계(order statistics)를 이용한 새로운 다중 표적의 데이터 연관 방법에 대하여 서술하고자 한다 OSPDA와 OSJPDA로 불리는 제안된 방법은 각각 PDA 필터 또는 JPDA 필터에서 계산된 연관 확률을 이용하며 이 연관 확률을 결정 논리(dicision logic)에 의한 가중치로 함수화 하여 표적과 측정치 사이에 최적 혹은 최적 근처의(near optimal) 데이터 연관이 가능하도록 한 것이다 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 방법은 기존의 NN 필터, PDA 필터, 그리고 JPDA 필터의 성능과 비교 분석되었으며, 그 결과 제안한 OSPDA, OSJPDA 필터는 PDA, JPDA 필터보다 추적 정확도에 대해 각각 약 18%, 19% 이상으로 성능이 향상됨을 확인하였다 제안한 방법은 CAN을 통해 차량 엔진 등의 ECU와 통신하도록 개발된 DSP 보드를 이용하여 구현되었다

• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.957-964
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• 2016

요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 것이 매우 중요하다. 카메라와 객체 사이의 깊이 정보는 적외선 센서를 이용한 계산을 통해 직접 얻을 수 있다. 최근 들어, KINECT 카메라와 같이 카메라와 물체 사이의 거리를 적외선이나 광신호를 이용하여 직접 측정하는 Time-of-flight (ToF) 기술을 사용하는 깊이 측정 방법이 널리 사용되고 있다. 이러한 방법은 카메라와 객체 사이의 깊이 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점을 갖지만, 획득된 깊이맵에 잡음이 발생하고, 깊이맵의 해상도가 낮다는 단점을 갖는다. 최근 들어, 이런 문제를 해결하기 위해서 양방향 결합 업샘플링 방법 (JBU) 이나 잡음 제거 업샘플링 방법 (NAFDU) 과 같은 필터 기반의 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 필터 기반의 업샘플링 방법은 업샘플링된 깊이맵에 색상영상의 질감이 복사되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 고차 정규화항을 이용하여 에너지 함수를 만들고, 이를 최적화하여 깊이맵을 업샘플링 한다. 또한, 색상과 깊이맵의 경계 정보를 고려한 경계 가중치항을 추가하여 질감 복사 문제를 해결한다. 실험 결과, 제안하는 깊이맵 업샘플링 방법이 기존의 방법에 비해 깊이 정보의 품질은 유지하면서, 질감 복사 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.167-179
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• 2002

본 논문에서는 여러 프레임 특징으로 표현되는 분절 특징(segmental feature) 표현 방법을 제안하고, HMM 개념 위에서 음향학적 모델과 그 알고리즘을 개발하여 HMM의 약점으로 지적되는 독립관측 가정을 완화시키고자 한다. 제안된 특징 표현은 단일 프레임 특징이 음성 신호의 시간적 동적 특성 (temporal dynamics)을 제대로 표현하지 못하기 때문에, 여러 프레임을 이용하여 음성 특징을 표현하도록 한다. 분절 특징은 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)에 의하여 관측 벡터의 궤적으로 표현되고, 이 특징을 패턴 분류에 사용하기 위하여 음성 신호의 궤적을 효과적으로 표현하는 분절 HMM(segmental HMM)을 이용한다. SHMM은 상태에서의 관측 확률을 외적 분절 변이와 내적 분절 변이로 세분하며, 외적 분절 변이는 장기적인 변화를, 내적 분절 변이는 단기적인 변화를 나타낸다. 음향학적 모델에서 분절 특성을 고려하기 위하여 외적 분절 변이는 분절의 확률 분포로 표현하고, 내적 분절 변이는 궤적의 추정 오차로 표현하도록 SHMM을 수정한 분절 특징 HMM(SFHMM; segmental-feature HMM)을 제안한다. SFHMM에서는 분절의 관측 확률을 분절 우도와 궤적의 추정 오차의 관계로써 표현하며, 추정오차는 특정 상태에서의 분절의 우도에 대한 가중치로 고려될 수 있다. 제안된 방법의 유효성과 분절 특징의 특성을 살펴보기 위하여 TIMIT 자료를 이용하여 몇 가지 실험을 하였다. 이들 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 HMM보다 매개 변수가 많더라도, 성능의 향상과 제안된 특징이 유연하고 정보를 많이 가진다는 점에서 의미가 있다고 하겠다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제17권1호
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• pp.11-20
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• 2014

원주시 저고도 지역에서의 천부 횡파속도($v_s$) 및 부지특성을 파악하기 위해 2013년 2월부터 2013년 9월 사이의 20일간 4.5 Hz 수직 지오폰 12 ~ 24개를 이용하여 원주시계 내의 78 지점에서 레일리파를 기록하였다. 레일리파 분산곡선은 확장된 공간자기상관함수법으로 구하였고, $v_s$를 구하기 위하여 감소최소자승법으로 역산하였다. 이들 1-D 모델로부터 구한 풍화암질 기반암의 깊이($D_b$), 기반암의 횡파속도($v_s^b$), 토양층의 평균 횡파속도($\bar{v}_s^s$), 30 m까지 평균 횡파속도($v_s30$)는 95% 신뢰구간에서 각각 $16.3{\pm}0.7m$, $576{\pm}8m/s$, $290{\pm}7m/s$, $418{\pm}13m/s$로 산출되었다. $v_s30$의 적절한 지시자를 결정하기 위해서 $v_s30$과 지표면 경사도(r = 0.46) 및 고도(r = 0.43)와의 상관계수를 계산하였고, 개별적으로 평가한 $v_s30$과의 상관성을 종합하여 지표면 경사도, 고도, 암상의 가중치를 각각 0.45, 0.45, 0.1으로 하는 선형 경험식을 제시하였다. 그러나 이 경험식과 역산으로 구한 $v_s30$의 상관성이 미약하여(r = 0.50), 적용시에는 상대적으로 큰 오차범위를 고려해야 할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.114-125
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• 2009

본 연구에서는 확률적 LCC 및 확률적 성능평가를 고려한 설계 VA분석 방법을 제안하였으며, 신뢰성 해석의 개념을 도입하여 신뢰도를 확보한 의사결정을 지원하고자 하였다. 상기와 같은 목적과 방법에 따라 진행된 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: 1) 기능정의가 완료된 이후 도출된 대안들의 대안평가시 신뢰성 있는 분석을 위하여 개선된 설계VA 절차 와 가치상태함수를 정식화하였으며, 가치평가절차에서의 일관성 및 효율성을 확보하기 위하여 평가지표방안을 제시하였다. 2) 교량의 LCC분석을 위한 DB를 수집 및 분석하였다. 자료의 수집범위는 기존에 수행된 교량의 LCC분석 연구 문헌을 기초로 하여 분석하였으며, 분석결과에 대한 신뢰도 확보 및 수집된 자료의 불확실성 처리를 위해 MCS 기법을 적용하였다. 3) 대안별 성능평가를 위한 가중치 및 평가등급과 LCC 분석을 위한 LCC 분석모델, 분석기간, 할인율, 사용자비용, 안전점검 및 안전진단비용에 대한 조건을 제시하였다. 끝으로, 사례대상인 "OO대교 및 연결도로 건설공사 실시설계" 프로젝트에 대한 VA수행 사례를 중심으로 타당성을 검토하고 결론을 도출하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.818-826
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• 2015

인간 시각 체계(Human Visual System: HVS)의 영상 화질 인지 특성을 정교하게 반영하는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)방법들이 최근 활발히 연구되어 왔다. 이와 관련된 HVS의 특성 중, 광적응(Luminance Adaptation: LA)효과는 HVS의 왜곡에 대한 민감도가 영상 배경 밝기에 따라 달라지는 특성을 가리키며, 이 효과는 베버의 법칙(Weber's law) 모델을 통해 많은 IQA 방법들에 반영되어져 왔다. 본 논문에서는 처음으로 이러한 베버의 법칙 모델을 기반으로 하는 기존 IQA 방법들이 LA 효과를 부정확하게 반영해 왔다는 점을 수학적/정신물리학적 분석을 통해 밝힌다. 이러한 분석을 기반으로 우리는 IQA 방법에 LA 효과가 정교하게 적용될 수 있는 새로운 LA 효과 기반 국부 가중치 함수(LA effect-based Local weight Function: LALF)를 제안한다. 우리는 제안 LALF를 SSIM(Structural SIMilarity) 및 PSNR 척도(metric)에 적용하여 제안 방법의 효과를 검증하였다. 실험 결과, LALF가 적용된 SSIM은 기존 SSIM 대비 측정된 주관적 화질 점수와의 스피어 랭크 순위 상관계수 기준 약 5% 포인트가 향상될 정도로 제안 방법의 큰 효과성을 입증하였다. 또한, 제안한 LALF는 PSNR에 적용된 경우에도 기존 PSNR 대비 약 2.5% 포인트의 성능 향상을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.173-182
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• 1993

본 논문은 여러개의 복합호우 자료로써 선형계획법에 의한 대표단위도를 유도하는 앨고리즘을 제공한다. 주어진 한 유역에서 종전의 방법은 여러 호우사상에 대해서 각각 단위도를 유도하여 첨두유량 및 시간에 대한 특성치 평균법을 썼다. 본 연구에서 사용한 LP모형은 Mays 등이 제안한 모형을 다음과 같이 수정하였다. 목적 함수는 가중치를 부여한 잔차의 합의 최소화로 설계하였고, Mays 논문에서 실제로는 적용하지 않은 부등호 제약보다 더 적극적인 2점 이동평균에 의한 부등식 제약조건을 두어 하강부의 진동을 제거하였다. 또한 Diskin이 지적한대로 강우 행렬의 구성을 개선하여 행렬의 차원을 줄였다. LP접근법은 대표값을 나타내는 우월성에도 불구하고 기저유출과 손실우량 분리의 정도에 매우 민감하였다. 유효우량 및 직접 유출량 분리를 위해 몇가지 방법을 적용하였으나 뚜렷이 우월한 방법은 없었다. 이것은 유역과 강우의 특성을 고려하여 판단할 문제였다. 본 연구의 앨고리즘을 낙동강 지류 위천에 적용하여 대표단휘도를 유도하였다. 기존의 IHP 성과와 비교할 때, 최적화된 대표단위 유량도의 첨두유량은 상대적으로 작고, 발생시간은 빨라졌으며, 하강부의 진동은 이동 평균법의 제약 조건에 의하여 성공적으로 소거할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.168-175
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• 2013

스테레오 좌우 영상간의 색 일치는 3D 영상을 재현할 때 매우 중요하다. 이를 위해 카메라 세팅 및 촬영 환경을 일치시켜서 스테레오 영상을 획득하더라도 여전히 색 불일치가 나타나게 된다. 이러한 색 불일치는 특성에 따라 전역과 지역적인 색불일치로 구분될 수 있다. 따라서 이들 특성을 고려하여 스테레오 영상의 색을 정확히 일치시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 누적 히스토그램과 3D 거리정보를 이용하여 전역과 지역의 색 불일치를 동시에 보정하는 방법을 제안한다. 먼저 기준이 되는 영상의 누적 히스토그램을 기반으로 한 매칭 함수를 이용하여 전역적으로 발생하는 색 불일치를 보정한다. 다음으로 대응되는 샘플 특징점 간의 CD-LUT(color difference look-up table)을 구성하고, disparity map을 통한 3D 거리 정보를 기반으로 한 샘플 특징점의 유사성을 기준으로 가중치를 적용하여 지역적인 색 일치를 수행한다. 마지막으로 전역적인 보정과 지역적인 보정된 영상을 결합함으로서 스테레오 영상에서 나타나는 색 불일치를 보정하였다. 색차가 발생한 스테레오 영상에 대해 기존 색 일치 방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 색상 유사도를(hue similarity)와 MOS(mean opinion scores) 이용하여 평가하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 통한 결과 영상이 기존 방법을 통한 결과 영상보다 더 높은 수치를 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.143-156
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• 2010

근거리통신망과 인터넷으로부터 유입되는 정보보호 위협이 증가하는 상황에 대처하기 위하여, 많은 기업들이 정보보호 시스템 구축을 고려하고 있다. 기업 내 의사결정자의 정보보호 도구 선택을 지원하기 위하여, 본 논문은 선형퍼지회귀분석 및 physical programming을 이용하는 세 가지 단계로 구성된 통합 프레임워크를 제안하였다. 첫째, 정보보호도구 선정 기준 및 평가 기준에 대한 전문가들의 상대평가 의견을 바탕으로, 각 정보보호 기준들 간의 관계를 정량화시키기 위하여 analytic hierarchy process 및 quality function deployment 방법을 적용하였다. 그리고, 선형퍼지회귀분석법을 활용하여 각 기준별 평가값을 산출하였다. 마지막으로, 정보보호 시스템의 품질, 정보보호 수준, 비용 등의 다수 목적함수를 효과적으로 고려하기 위하여, physical programming weights 알고리즘을 통하여 도출된 가중치에 기반한 목표계획법을 활용하여 가장 적절한 정보보호 도구를 선정하였다. 이와 같은 과정은 구체적인 예제를 통해 단계별로 설명하고 그 장점을 가시적으로 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 전문가 제공 정보에서 발생 가능한 노이즈를 효과적으로 제거함으로써, 전문가의 경험을 통한 표준 정보보호 기준의 확보와 수학적 최적화 방법을 통한 정확성 확보의 장점을 의사결정자에게 제공할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.693-702
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• 2019

딥러닝은 대용량의 데이터의 분류 및 예측하는 방법으로 각광받고 있다. 데이터의 양이 많아지면서 신경망의 구조는 더 깊어 지고 있다. 이때 초기값이 지나치게 클 경우 층이 깊어 질수록 활성화 함수의 기울기가 매우 작아지는 포화(Saturation)현상이 발생한다. 이러한 포화현상은 가중치의 학습능력을 저하시키는 현상을 발생시키기 때문에 초기값의 중요성이 커지고 있다.이런 포화현상 문제를 해결하기 위해 Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015) 층과 층 사이에 데이터가 다양하게 흘러야 효율적인 신경망학습이 가능하고 주장했다. 데이터가 다양하게 흐르기 위해서는 각 층의 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산이 동일해야 한다고 제안했다. Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015)는 각 층별 활성화 값의 분산이 같다고 가정해 초기값을 설정하였다. 본 논문에서는 절단된 코쉬 분포와 절단된 정규분포를 활용하여 초기값을 설정하는 방안을 제안한다. 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산의 값을 동일하게 맞춰주고 그 값이 절단된 확률분포의 분산과 같게 적용함으로써 큰 초기값이 나오는 걸 제한하고 0에 가까운 값이 나오도록 분포를 조정하였다. 제안된 방법은 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 DNN과 CNN 모델에 각각 적용하여 실험함으로써 기존의 초기값 설정방법보다 모델의 성능을 좋게 한다는 것을 보였다.