• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.103-108
• /
• 2022

본 논문에서는 회귀 매니폴드 3-D PCA 기반 새로운 이미지 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 대용량 이미지 데이터 입력 시 효율적인 차원 축소를 위해 개선된 매니폴드 3-D PCA와 PCA의 비선형 확장이 가능한 오토인코더를 기반으로 설계된 구조로 회귀분석 알고리즘으로 구성된 새로운 이미지 분석 방법이다. 오토인코더의 구성으로는 이미지 픽셀 값을 3차원 회전을 통한 최전의 초평면을 도출하는 회귀 매니폴드 3-D PCA와 딥러닝 구조와 유사한 Bayesian Rule 구조를 적용한다. 성능 검증을 위해 실험을 수행한다. 미세먼지 이미지를 활용하여 이미지를 향상되며, 이를 분류 모델을 통한 정확도 성능 평가를 수행한다. 그 결과 딥러닝 성능에 유효함을 확인할 수 있다.

• Radiation Oncology Journal
• /
• 제10권1호
• /
• pp.115-120
• /
• 1992

물팬톰내에 조사된 10 MV X-선의 심부율을 입자의 수송이론을 근거로 한 1차원적인 모델을 이용하여 계산하였다. 계산된 이론식의 매개상수는 9개로 줄일 수 있었으며 실측치를 이용하여 비선형 회귀분석 방법으로 얻을 수 있다. 조사면과 선원간의 거리 및 깊이에따른 3차원적인 흡수선량분포의 계산식은 고에너지 광자선이 조사된 물팬톰내에서의 Beam Profile에 대한 시도함수를 이용하여 수송이론에의한 심부율계산을 3차원적으로 확장하였으며 흡수 선량 분포는 3차원적 위치의 함수로 널리 계산할 수 있다. 이 모델을 사용하여 계산된 이론값은 실험값과 $\pm12\%$ 이내의 만족할만큼 잘 일치하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.334-340
• /
• 2002

본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제24권10호
• /
• pp.2589-2596
• /
• 2000

As current manufacturing processes require high spindle speed and precise machining, increasing accuracy by reducing volumetric errors of the machine itself, particularly thermal errors, is very important. Thermal errors can be estimated by many empirical models, for example, an FEM model, a neural network model, a linear regression model, an engineering judgment model, etc. This paper discusses to make a modeling of thermal errors efficiently through backward elimination and fuzzy logic strategy. The model of a thermal error using fuzzy logic strategy overcomes limitation of accuracy in the linear regression model or the engineering judgment model. It shows that the fuzzy model has more better performance than linear regression model, though it has less number of thermal variables than the other. The fuzzy model does not need to have complex procedure such like multi-regression and to know the characteristics of the plant, and the parameters of the model can be mathematically calculated. Also, the fuzzy model can be applied to any machine, but it delivers greater accuracy and robustness.

• 한국해안해양공학회지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.429-435
• /
• 2007

비선형 Boussinesq 파랑전파 모델에서 방파제, 호안 등의 반사 경계면에 스펀지층을 설치하여 반사율을 모의하는 방법을 제안하였다. 스펀지층의 반사특성을 도출하기 위하여 상대 스펀지폭(스펀지층 폭/입사파장)을 변화시키는 일차원 수치실험을 수행하였다. 실험결과, 상대 스펀지폭을 조정함으로써 무반사에서 완전반사까지 반사율을 효과적으로 구현할 수 있음을 보였으며, 실험결과에 근거하여 반사율과 관련 무차원 변수들간의 다중회귀분석식을 제시하였다. 마지막으로, 본 스펀지층을 이차원 방파제에 적용하였으며, 스펀지층이 반사경계로서 평면 이차원 조건에서도 충분히 효과적으로 사용될 수 있음을 예시하였다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국공작기계학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.75-80
• /
• 1999

As current manufacturing processes require high spindle speed and precise machining, increasing accuracy by reducing volumetric errors of the machine itself, particularly thermal errors, is very important. Thermal errors can be estimated by many empirical models, for example, an FEM model, a neural network model, a linear regression model, an engineering judgment model etc. This paper discusses to make a modeling of thermal errors efficiently through backward elimination and fuzzy logic strategy. The model of a thermal error using fuzzy logic strategy overcome limitation of accuracy in the linear regression model or the engineering judgment model. And this model is compared with the engineering judgment model. It is not necessary complex process such like multi-regression analysis of the engineering judgment model. A fuzzy model does not need to know the characteristics of the plant, and the parameters of the model can be mathematically calculated. Like a regression model, this model can be applied to any machine, but it delivers greater accuracy and robustness.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.631-634
• /
• 2019

단백질의 구조적 동등성을 평가를 위한 형태 기반의 기술자에 대한 연구는 제한적으로 이루어지고 있으며 대부분 지역적 특성 값으로 표현된 지역적 접근 방법이 다수를 이루고 있다. 지역적 특성과 전역적 특성을 포함하는 형태기술자의 경우 각 특성들이 동등한 중요도로 결합되어 있다. 본 연구에서는 선형 회귀분석을 적용하여 각 특성에 대한 중요도를 최적화하여 형태기술자를 재정의 하였다. 최적화된 형태기술자를 단백질의약품인 인슐린 모델에 적용하여 구조적 동등성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 최적화된 형태기술자는 동일한 그룹에 속한 인간 인슐린 단백질 모델과 지역적으로 다른 구조를 가지는 인슐린 아날로그 그룹을 명확히 구분할 수 있음을 확인하였고 이러한 성능은 이전 연구의 형태기술자와 3D 저니크 기술자보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 제안한 방법은 고해상도 단백질 3차 구조 정보를 활용하여 유사성을 판별한 RMSD 방법과 유사하게 서로 다른 표면 구조를 가지는 단백질을 구별할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시하는 형태기술자 및 최적화된 동등성 평가 함수는 SAXS 분석과 같이 저해상도 단백질 표면 모델을 확보할 수 있는 분석에 적용하여 단백질의 구조적 동등성을 판별할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.85-90
• /
• 2023

보건의료분야 데이터 분석 방법론이 기존의 통계 중심의 연구방법에서 머신러닝을 이용한 예측 연구로 전환되고 있다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 도구들을 살펴보고, 보건의료분야에서 많이 사용하고 있는 통계 도구인 R을 빅데이터 머신러닝에 적용하기 위해 R과 스파크를 연계한 프로그래밍 모델들을 비교한다. 그리고, R을 스파크 환경에서 수행하는 SparkR을 이용한 선형회귀모델 학습의 성능을 스파크의 기본 언어인 스칼라를 이용한 모델과 비교한다. 실험 결과 SparkR을 이용할 때의 학습 수행 시간이 스칼라와 비교하여 10~20% 정도 증가하였다. 결과로 제시된 성능 저하를 감안한다면 기존의 통계분석 도구인 R을 그대로 활용 가능하다는 측면에서 SparkR의 분산 처리의 유용성을 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제24권4호
• /
• pp.423-433
• /
• 2012

콘크리트 충전 강관 기둥은 축하중 재하시 콘크리트에 구속응력이 발생함에 따라 콘크리트의 강도가 증가한다. 콘크리트의 강도 증가분은 발생된 구속응력의 크기에 종속되므로 비선형 해석을 통하여 원형 콘크리트 충전 강관의 축방향 하중에 대한 최대 저항능력을 산정하였다. 콘크리트의 포아송비 및 응력-변형률 관계와 같은 비선형 재료 특성을 고려하였으며, 강관의 다축 항복조건을 기준으로 최대 구속응력을 산정하였다. 실험 결과와의 비교를 통하여 제안된 모델을 검증하였으며, 회귀분석을 통하여 D/t 비율 및 재료성질에 따른 최대 구속응력 산정법을 단순화하였다. Eurocode 4 설계 기준 및 기존에 제안된 다양한 경험식과의 비교를 통하여 제안된 회귀분석식의 타당성을 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.91-99
• /
• 2009

본 논문에서는 모바일 와이맥스환경에서 이동성 예측 알고리즘을 이용한 계층 통합적 핸드오버 기법을 제안한다. 예측 알고리즘은 선형 회귀 (Linear Regression) 분석을 사용하며 분석 데이터 수집을 위해 이동 단말의 신호의 세기를 주기적으로 샘플링한다. 예측을 이용하므로 L3 핸드오버 절차를 L2 핸드오버가 시작되기 전에 시작할 수 있으며 따라서 핸드오버 지연시간을 단축할 수 있다. 실험은 WiMAX Forum에서 정의한 경로 손실 모델 (path loss model) 및 시스템 파라미터를 이용하였다. 실험을 통하여 신호의 세기 예측이 정확하게 이뤄질 수 있으며 핸드오버 지연이 줄어드는 것을 확인하였다.