• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.127-131
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• 2003

본 연구에서는 국내 A 사의 자동차용 와이퍼 모터의 수명분포를 와이블이라 가정하고 이를 추정하였다. 와이퍼 모터의 고장에 영향을 미치는 요인은 성능시험 요인과 수명시험 요인이 있는데, 이들 요인별 시험 조건을 국내와 관련 규격을 중심으로 정리하였다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2004년도 가을 학술발표회지 제13권(제2호)
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• pp.83-84
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• 2004

Heterosigma akashiwo cyst의 경우 1C상태 일 것으로 추정되며 유영세포 때에는 보통 관찰되어지는 핵형에 비해 4배 정도 높은 DNA content를 가진 cell들이 관찰 되었다. Heterosigma akashiwo의 경우 이번 해에는 큰 문제가 되지 않았지만 마산만 저니층에 계속적으로 cyst가 존재하기 때문에 적조를 발생시킬 수 있는 가능성이 충분하므로 지속적인 monitoring이 필요 할 것으로 추정된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.225-225
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• 2020

최근 국내·외에서는 재래식 소류사량 채집기를 이용한 직접계측방법의 한계를 보완하기 위해 음향센서(하이드로폰)를 활용하여 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음 신호로부터 소류사량을 간접적으로 추정하는 방법이 개발 검토되고 있다. 이러한 방법은 하이드로폰에 계측된 음향신호의 특성 중 음향 펄스 수와 소류사량의 상관성을 해명하는 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 펄스 카운트 알고리즘은 원시신호에 대한 불충분한 노이즈 필터링 작업과 음향특성 중 진폭만을 고려하여 임계치를 설정하였기 때문에 운송되는 소류사량이 많을 경우 신호 파형의 중첩으로 인한 펄스 수의 과소평가, 감지 가능한 상한 입자 크기가 제한되는 등의 결점을 가지고 있다. 또한 대다수의 연구가 소류사량의 총량과 시계열적인 변화를 추정하는데 주안점을 두고 있어 소류사량의 입도분포를 추정하기 위한 연구사례는 매우 부족한 실정에 있다. 따라서 본 연구에서는 위와 같은 한계를 극복하기 위해 다양한 입경과 유속 조건을 고려한 단독입자 공급 실험을 통해 하이드로폰에서 계측되는 소류사 입경별 충돌음의 진폭과 특정 주파수대역을 기준으로 음향특성치를 효과적으로 필터링 할 수 있는 개선된 Band-Passs Method 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 기존의 음향신호 필터링 방법(증폭 채널 방법, 임계치 설정 방법)과 비교·분석을 수행한 결과 제안한 방법이 기존의 필터링 방법보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났다. 아울러 단일입경 연속공급 실험을 수행하여 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하고 혼합입경의 입도분포 추정 가능성을 확인하였다. 연구수행의 최종단계로 혼합입경 소류사량 추정이 가능한 입경별 통합 소류사량 추정 알고리즘을 개발하고 실측 소류사량과의 비교·분석을 통해 알고리즘의 소류사량 추정 정밀도를 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.53-61
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• 2000

잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위해서는 서로 다른 잡음환경으로 인한 mismatch를 줄이는 것이 중요하다. 이를 위해 계산이 간단하고 잡음환경에서 비교적 우수한 성능을 내고 있는 스펙트럼 차감법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법을 적용하기 위한 잡음 스펙트럼 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 도입한다. 히스토그램 처리방법은 음성이 아닌 구간의 검출이 필요없으며 시간에 따라 변화하는 시변잡음에도 적용 가능한 장점이 있다. 그러나 히스토그램 처리방법으로 신뢰도 높은 잡음 스펙트럼의 평균값을 추정하더라도 스펙트럼 차감법을 적용했을 때의 잔여 잡음의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 잡음추정 과정에 사용되었던 히스토그램의 분포특성을 고려한 새로운 over-estimation 적용방식을 제안한다. 제안된 방식은 측정된 잡음의 분포에 따라 적응적으로 over-estimation의 정도를 결정함으로써 SNR 변화에 따른 영향이 적은 장점이 있다. 자동차 소음 환경에서의 화자독립 고립단어 인식실험 결과, 기존의 over-estimation factor를 적용한 경우보다 제안된 방식의 인식성능이 개선되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.1-18
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• 2000

본 논문에서는 가장 많이 사용되는 시계열 모형중의 하나인 자기회귀모형에서 모수를 추정하는 방법으로 최소 절대 편차 추정법(least absolute deviation estimation)을 포함한 로버스트한 추정방법 (robust estimation)의 사용을 제안하고 모의 실험을 통하여 이러한 방법들을 기존의 최소 제곱 추정 방법과 예측의 관점에서 비교 검토하여 시계열 자료분석에서의 로버스트한 모수 추정 방법의 유효성을 확인해 보고자 한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권1호
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• pp.55-62
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• 2009

본 논문에서 증폭 후 전달 전송 기법을 사용하는 중계망의 채널 추정을 하는데 있어서 일어나는 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 학습 계열(training sequence)을 이용하는 방법을 제안하였다. 현재의 고속 페이딩 채널 환경에서 기존 파일럿의 추정이 적절하지 않아 송신국(source)과 중계국(relay) 사이의 채널과 중계국(relay)과 수신국(destination) 사이의 채널을 결합하여 추정할 경우 많은 문제점이 초래되기에$^{[1{\sim}2]}$ 전송한 신호의 주파수 영역을 선택하여 얻은 정규(Gaussian) 분포에 대하여 최대 우도 함수의 평균을 내어 채널 추정량(estimator)을 유도해 낼 수 있는, 즉, 파일럿 대신에 하나의 OFDM 신호를 사용하여 모든 채널 충격 응답(CIR)을 추정할 수 있는 새로운 방법을 살펴보았다. 컴퓨터 모의실험으로 높은 SNR 영역에서 제안한 채널 추정기(estimator)의 성능이 [1]과 비교하여 약 1dB 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 농업생명과학연구
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• 제53권6호
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• pp.23-33
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• 2019

본 연구는 우리나라의 전체 국유림에 대한 경영이력 및 경영계획정보가 구축되어 있는 국유림경영정보시스템이 관련 법령(국유림경영계획 작성 및 운영요령)의 변경에 따라, 개정 전에는 평균 흉고직경값만 입력하도록 구축되어 있으나 개정 후에는 평균 흉고직경, 최저·최고 흉고직경값으로 표기하는 것으로 변경되었다. 이와 관련하여 기 구축되어 있는 모든 흉고직경값을 최저·최고 흉고직경값으로 변환할 수 있는 추정 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구는 국유림경영정보시스템에 포함되어 있는 12개 주요 수종에 대한 최저·최고 흉고직경을 자동으로 표기할 수 있는 추정식을 개발하기 위해 수행하였다. 최저·최고 흉고직경 추정식을 개발하기 위하여 제5~6차(2006~2015년) 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)의 6,858개 고정표본점 자료를 이용하였다. 최저·최고 흉고직경 추정식 도출을 위하여 흉고직경, 임령, 수고의 3가지 생장변수를 이용한 흉고직경-임령, 흉고직경-수고의 2가지 추정모형을 적용하였다. 본 연구에서 가장 적합한 최저·최고 흉고직경 추정모형은 흉고직경과 수고 변수를 이용한 추정식 Dmin=a+bD+cH, Dmax=a+bD+cH으로 나타났으며, 12개의 주요 수종의 최소 최대 흉고직경 추정식을 개발하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.68-71
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• 2020

최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.14-17
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• 2020

단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.697-699
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• 2005

본 논문에서는 실세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 일반 영상으로부터 실세계의 조명 정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR영상을 생성한다. HDR영상의 색상 및 명도 변화를 이용하며 영역을 분할하고, 분할된 영역으로부터 명도 평균과 가중치를 이용하여 방향성 광원의 파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 장정은 비반복적인 기법을 사용하여 일관된 결과를 산출하여 사용자의 입력없이 자동으로 계산하는 것이다. 추정된 광원은 그래픽 하드웨어를 사용한 실시간 렌더링에 적용 가능하다. 또한 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강현실 분야에서 가상의 오브젝트를 렌더링할 때 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 사실적인 영상을 얻을 수 있다.