• 응용통계연구
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• 제37권4호
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• pp.455 -465
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• 2024

불균형 자료 문제에 대한 해결책으로 SMOTE (synthetic minority over-sampling technique)가 가장 많이 사용되고 있다. SMOTE는 유클리드 거리를 기반으로 가장 가까운 이웃을 선택한다. 그러나 유클리드 거리의 단점 중 하나는 변수들 간의 상관관계를 고려하지 않는다는 것이다. 이에 대한 대안으로 변수 간의 공분산을 고려하는 마할라노비스 거리가 제안되었다. 그러나 이상치가 존재하는 경우, 대개 마할라노비스 거리를 계산하는 데 영향을 미친다. 이 문제를 해결하기 위해 최소 공분산 행렬 MCD (minimum covariance determinant)를 사용하여 공분산 행렬을 추정하여 마할라노비스 거리를 사용한다. 이후 MCD를 활용한 마할라노비스 거리를 SMOTE에 적용하여 새로운 관측치를 생성한다. 대부분의 경우 이 방법이 불균형 자료를 분류하는 데 높은 성능 지표를 제공함을 보여주었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권8호
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• pp.573-580
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• 2020

다중개체를 제어하기 위해서 해결해야 되는 문제들 중 하나는 위치제어다. 위치와 속도를 제어하기 위한 모델로 augmented Cucker-Smale 모델이 존재했다. 하지만 기존 모델은 모든 개체에 동일한 시스템을 적용함에 따라서 개별개체의 특성을 살리지 못했다는 특징이 있다. 본 논문에서는 그 점을 보안하고 적절한 형태로 변형하기 위해서 초기 위치와 분포를 이용한 마할라노비스 거리를 계수와 통계학적 자유도를 적용해서, 모델의 수렴시간과 소모에너지를 동시에 줄이고자 한다. 모델의 성능 검증을 위해서 몬테카를로 시뮬레이션을 통해서 전체적인 경향성을 판단했고, 추가적으로 개별 개체의 움직임을 분석하여서 마할라노비스 거리 계수가 적절한 역할을 수행하고 있는지 확인했다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.1-5
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• 1984

집단내 마할라노비스 거리가 센트럴 카이-제곱 분포를 함은 잘 알려진 사실이다. 본 논문에서는 간단한 마할라노비스 거리가 논-센트럴 카이-제곱 분포를 함을 보이고, 또한 그 모멘트들을 계수들이 간단한 순환관계를 갖는 다항식으로 간략히 표현하여, 모멘트를 이용한 인식이나 계수추정등에 이용되기 쉽게 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.747-754
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• 2014

마할라노비스 거리 이론에 기초한 통계적 패턴 인식 기술은 안정된 외부하중에 대한 구조물 상태 평가에 대한 유용성에도 불구하고 지진과 같이 큰 변동성의 외부하중에 대한 구조물의 건전도 모니터링에는 취약하다. 손상은 일반적으로 손상되지 않은 구조물의 측정된 값의 평균과 손상된 구조물의 측정값 사이의 차이에 의해 결정된다. 외부 하중의 변동성이 커질수록 더 큰 차이가 발생하고, 이는 손상으로 인식되기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하고 불확실한 외부 하중을 받는 구조물을 지속적으로 모니터링 할 수 있도록 외부 변동성을 감소시키기 위해 마할라노비스 거리 이론을 수정한 통계적 패턴 인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리 이론을 개발하였다. 이 방법은 일반적인 임의의 하중과 지진하중에서 정확하게 사장교의 건전도를 평가하는 것을 실험적으로 확인 하였다. 그 결과, IMDT는 손상되지 않은 케이블로부터 획득한 데이터로 손상된 케이블에 의한 구조물의 손상을 파악하는 데 유효한 것을 확인하였다. 따라서 변동성을 지닌 외부하중에 의한 교량의 건전도 모니터링에 효과적으로 적용할 수 있음을 입증하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제32권7호
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• pp.556-560
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• 2008

As higher reliability and accuracy on production facilities are required to detect incipient faults, a diagnostic system for predictive maintenance of the facility is highly recommended. In this paper, we present a study on the application of vibration signals to diagnose faults for a Rotating Machinery using the Mahalanobis Distance-Taguchi System. RMS, Crest Factor and Kurtosis that is known as the Statistical Methods and the spectrum analysis are used to diagnose faults as parameters of Mahalanobis distance.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.9-16
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• 2006

RDA(Relational Discriminant Analysis)는 패턴의 특징벡터 대신에 학습 패턴을 대표하는 프로토타입들과의 비유사도 벡터에 기반하여 식별기를 설계하는 방법이다. 따라서 RDA 식별기의 성능은 프로토타입을 선택하는 방법과 비유사도를 측정하는 방법에 따라 결정된다. 본 논문에서는 PRS(Prototype Reduction Schemes)를 이용하여 프로토타입을 추출한 다음, 샘플 벡터들간의 마할라노비스 거리에 의한 상관행렬로 RDA의 식별성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공 데이터 및 실-생활 데이터를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법의 식별성능이 기존의 방법에 비하여 개선되었음을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.325-326
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• 2012

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.174-182
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• 2015

본 연구에서는 저가형 컬러센서를 이용하여 원거리 인식이 가능한 소형 RGB 센서를 개발하였다. 이 센서의 수광부에는 원거리 인식을 위해 카메라 렌즈를 사용하였으며, 고출력 백색 LED와 반사경이 장착된 렌즈를 조명부에 사용하여 조명의 강도를 높였다. RGB 색상 인식 알고리즘은 학습과정과 실시간 인식과정으로 구성되어 있다. 학습과정에서는 기준색으로 도색된 시편을 이용하여 RGB 색상에 대한 정규화된 기준 데이터를 취득하고, 인식과정에서는 마할라노비스 거리를 이용하여 3색을 분류한다. 개발한 RGB 색상 인식 센서를 부품 분류 시제품에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.1-6
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• 2017

사물 인터넷(IOT)을 기반으로 한 지하철 재난 조기경보 및 승객 대피를 위한 재난전조 시스템 개발 연구가 이미 선행연구를 통해 수행하였다. 본 논문에서는 역에 설치된 센서 데이터를 분석하여 재난을 신속 하게 감지하기 위한 후속 연구이다. 특히, 본 연구는 초기 시스템 구축 시 센서의 설치 위치에 따라 다를 수 있는 환경변화를 고려한 마할라노비스 거리를 기반으로 통계적 방법론을 개발하였다.