• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.19-26
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• 2024

단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권10호
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• pp.974-983
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• 2014

지능형 교통 시스템(Intelligent Transport System; ITS)의 상용화를 위한 작업이 국내외에서 활발하게 이루어지고 있는 시점인 지금 차량 간 통신 (Vehicle-to-Vehicle; V2V) 환경 해석은 관련 법규 제정에 있어서 필수적인 과정이다. 하지만 전기적으로 대형인 도로상 다수의 차량이라는 해석환경으로 인하여 계산 자원 부족으로 일반적인 수치해석 도구를 이용한 환경의 해석이 불가능한 상황에 대하여 본 논문에서는 해석 환경의 적절한 분리와 결과의 후처리로, 적은 계산 자원을 사용하여 환경 해석을 근사할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 전자기원(Electromagnetic field source)과 관측 지점 주변, 그리고 그 선상의 산란체들 중 일부만을 포함하는 해석을 수행한 뒤 결과들을 중첩의 원리를 적용한 벡터합을 통하여 결과를 근사하는 방식을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 기법의 적용범위 및 가이드라인, 일반적인 해석 기법과의 정확도 비교를 위한 예시를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1531-1536
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• 2016

본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 연산량 감축에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터를 찾기 위해 후보 벡터의 블록에러합을 계산해 갈 때 각 후보지점에서 한 번에 블록에러합을 전부 계산하는 것이 아니라 탐색 영역에 있는 모든 화소에 대해 몇 단계로 나누어 부분 블록에러합을 계산하고 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 일찍 유추하여 불필요한 계산량을 줄임으로써 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 더 적은 계산량을 사용한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.197-204
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• 2006

이동 통신의 급속한 발전으로 고품질 영상 서비스가 요구됨에 따라 이동 통신 환경과 같은 에러에 노출된 채널환경 하에서 고품질 영상 서비스를 제공하기 위한 에러 복원 기술의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 H.264 화면간(Inter) 프레임에서의 채널 에러에 대한 보완 방법으로 기울기 벡터를 이용한 강화된 BMA(Boundary Matching Algorithm) 방법을 제안 한다. 일반적인 BMA 방법은 후보블록과 인접블록에 대해 차분을 계산할 때, 인접한 픽셀들의 차분의 합을 구한다. 이는 인접한 픽셀들이 대체적으로 같다는 가정에서 이루어지나 실제 영상에서는 기울기가 존재하게 되고 인접한 픽셀들은 특정한 방향으로 픽셀값이 증가하거나 감소하게 된다. 본 논문에서는 이러한 영상에서의 기울기를 고려한 정확한 차분방법을 개발하여 이를 적용한 영상복원을 시도한다. 채널 에러로 손실된 영상에 제안 방법을 적용한 결과 기존에 적용된 방법에 비해 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상된 영상을 획득할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.115-121
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• 2017

병원의료 서비스는 사용자의 헬스케어 정보를 융합하여 신속한 의료서비스를 사용자에게 제공하거나 의료서비스의 질 개선을 위해서 많은 노력을 하고 있다. 그러나, 최근 연구에서는 사용자의 헬스케어 정보를 유 무선을 통해 병원 서버에 전달하려고 할 때, 사용자의 헬스케어 정보가 노출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 전달하기 위한 칼라 모델 기반의 사용자 인증 키 설립 프로토콜 기법을 제안한다. 제안 기법은 칼라 모델에서 사용되는 칼라 정보를 랜덤하게 3개 추출하여 추출된 임의의 정보를 벡터화하여 사용자 인증에 필요한 키 정보를 직교 벡터의 합으로 구함으로써 효율성을 높이는 것을 목적으로 한다. 또한, 제안 기법은 추가적인 암호 알고리즘을 사용하지 않으면서 사용자 인증에 필요한 키 정보를 안전하게 생성할 수 있다. 성능 평가 결과, 제안 기법은 사용자의 헬스케어 정보의 수가 증가할수록 생성된 정보를 처리하는 서버의 시간이 기존 기법보다 평균 8.1% 낮게 나타났으며, 오버헤드는 기존 기법보다 7.7% 낮은 결과를 얻었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.721-731
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• 2017

이 연구에서는 Lasso 페널티 방법을 이용한 주성분분석 방법을 소개한다. 주성분분석에 Lasso 페널티를 적용하는 방법으로 흔히 사용되는 방법은 크게 두 가지가 있다. 첫 번째 방법은 주성분을 반응변수로 놓고 원 자료행렬을 설명변수로 하는 회귀분석의 회귀계수를 이용하여 최적의 선형결 합 벡터를 구할 때 Lasso 페널티 (일반적으로 elastic net 페널티)를 부과하는 방법이다. 두 번째 방법은 원자료행렬을 비정칙값 분해로 근사하고 남은 잔차행렬에 Lasso 페널티를 부과하여 최적의 선형결합 벡터를 구하는 방법이다. 이 연구에서는 주성분 분석에 Lasso 페널티를 부과하는 이 두 가지 방법들을 자세하게 개관하는데, 이 방법들은 변수 숫자가 표본크기보다 큰 경우에도 적용가능한 장점이 있다. 또한 실제 자료분석에서 R 프로그램을 통해 두 방법을 적용하고 그 결과를 비교한다. 구체적으로 변수 숫자가 표본크기보다 큰 Ahamad (1967)의 crime 자료에 적용한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.594-600
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• 2017

본 논문에서는 매우 높은 차원을 가진 데이터에서 의미 있는 특징 벡터 추출하여 입력 공간의 차원을 줄이기 위하여 주성분 분석법을 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 축소된 차원을 가진 입력 데이터를 이용하여 회귀 다항식의 입력벡터로 사용하는 모델과 패턴 분류기의 설계 방법을 제안하였다. 제안된 모델 및 패턴 분류기는 매우 단순한 구조를 가진 회귀다항식을 기반으로 설계하여 모델 및 패턴 분류기의 과적합 문제를 해결 하고자 하였다. 제안된 설계방법을 적용하여 설계된 모델과 패턴 분류기의 성능을 비교 및 평가하기 위하여, 다양한 기계 학습 데이터 집합을 사용하였다.

• 한국광학회지
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• 제19권4호
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• pp.270-275
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• 2008

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.496-502
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• 2021

딥러닝 기반의 심층 화자 임베딩 방식은 최근 문장 독립 화자 검증 연구에 널리 사용되고 있으며, 기존의 i-vector 방식에 비해 더 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 심층 화자 임베딩 방식을 발전시키기 위하여, 화자의 그룹 정보를 도입한 그룹기반 화자 임베딩을 제안한다. 훈련 데이터 내에 존재하는 전체 화자들을 정해진 개수의 그룹으로 비지도 클러스터링 하며, 고정된 길이의 그룹 임베딩 벡터가 각각의 그룹을 대표한다. 그룹 결정 네트워크가 각 그룹에 대응되는 그룹 가중치를 출력하며, 이를 이용한 그룹 임베딩 벡터들의 가중 합을 통해 집합 그룹 임베딩을 추출한다. 최종적으로 집합 그룹 임베딩을 심층 화자 임베딩에 더해주어 그룹기반 화자 임베딩을 생성한다. 이러한 방식을 통해 그룹 정보를 심층 화자 임베딩에 도입함으로써, 화자 임베딩이 나타낼 수 있는 전체 화자의 검색 공간을 줄일 수 있고, 이를 통해 화자 임베딩은 많은 수의 화자를 유연하게 표현할 수 있다. VoxCeleb1 데이터베이스를 이용하여 본 연구에서 제안하는 방식이 기존의 방식을 개선시킨다는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.199-205
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• 2018

기존의 전영역 탐색 방법의 많은 계산량으로 인하여 예측 화질 향상과 연산량 감축을 위한 연구가 진행되어 왔으며, 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 다중 문턱치 필터를 이용하여 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 여러 문턱치 필터에 적용하여 각 후보들을 영역별로 분류 또는 제거하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 부동 회수를 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 고속으로 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 움직임 벡터를 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측화질대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험결과에서 이를 검증한다.