• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.513-521
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• 2014

일반적으로 현 시점에서 목표로 하고 있는 추정량의 산포가 지난시점의 추정량의 산포보다 크다면 지난시점과 비교하여 현 시점의 표본의 크기는 줄어드는 것이 타당하다. 계속조사에서 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 이용하여 표본의 크기를 결정하는 것을 연구한 여러 논문들이 있다. 그런데 모집단은 크기의 변동과 산포의 변동이 있을 수 있으므로 본 연구에서는 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기, 모집단의 산포 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 반영하여 현 시점의 표본의 크기를 구하는 문제를 연구한다. 또한 모의실험을 통하여 기존 표본크기의 공식들과 비교분석한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.247-253
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• 1998

영과잉-포아송모형에서 변화시점이 있는 경우, 돌출대립가설에 대한 우도비검정을 이용하여 변화시점의 유 무를 알아보았다. 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법을 이용하였고 이를 최우추정법을 이용하기 위한 초기치로 활용하였다. 또한 대립가설에 대한 몇가지 흥미있는 모수들을 적률법을 이용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 이들 추정 량을 비교하였고 결과 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법보다는 최우추정법이 바람직하게 나타났고 흥미있는 몇가지 모수들에 대해서는 최우추정량이 적률추정량보다 우수하게 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.156-157
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• 2022

본 논문에서는 선택적 시점에서의 2D 포즈 추정(pose estimation) 결과를 정합 하여 정확도 높은 3D 스켈레톤(skeleton)을 만들어 낸다. 여러 프레임의 3D 데이터를 10 도 간격으로 36 방향에서 투영한 뒤, 2D 포즈 추정 결과 신뢰도가 높은 시점에서의 결과만을 선별하여 3 차원으로 정합 한다. 이때 사용하는 시점의 개수를 달리하며 정확도에 미치는 영향을 분석하여 실험적으로 정확도가 높은 최소의 시점 개수를 정하였다. 또한, 정합 한 3D 뼈대를 모션 캡쳐(motion capture) 센서와 비교하여 제안하는 알고리즘에 의해 3D 포즈 추정의 정확도가 향상되는 것을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.960-966
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• 2009

다양체는 고차원 표본 데이터들 사이의 관계를 표현하기 위해 저차원 공간에서 생성된 구조로서 고차원 데이터인 영상과 3차원 인체 구성 데이터를 처리하는데 많이 사용되고 있다. 다양체 학습은 이러한 다양체를 생성하는 과정을 말한다. 그러나 다양체 학습을 이용한 포즈 추정은 학습하지 못한 실루엣 변화에 취약하다. 실루엣 변화는 2차원 영상에서 시점 변화, 포즈 변화, 사람 변화, 거리 변화, 잡영에 의해 발생되며, 이러한 변화를 하나의 다양체로 학습하기란 어렵다. 본 논문에서는 실루엣 변화를 유발하는 문제중 하나인 시점 변화에 대한 문제를 해결하고자 한다. 종래에 시점 변화에 상관 없이 포즈를 추정하는 방법에서는, 각 시점마다 다양체를 가지거나 사상 함수에서 시점에 관련한 요소들을 분리하석 별도의 다양체로 학습한다. 하지만 이러한 방법들은 복잡하고, 추정 과정에서 어떠한 시점의 다양체를통해 포즈를 추정할지 판단을 요구하며, 비교사 학습으로 인해 실루엣과 대응되는 3차원 인체 구성을 지정하기 어렵다. 본 논문에서는 시점 다양체, 포즈 다양체, 인체 구성 다양체를 편향된 다양체로 학습하여 사용하는 방법을 제안한다. 그리고 영상과 시점 다양체, 영상과 포즈 다양체, 인체 구성과 인체 구성 다양체, 포즈 다양체와 인체 구성 다양체 간에 사상 함수를 학습한다. 실험에서는 학습된 다양체와 사상 함수를 이용하여 24개의 시점에서 강인한 포즈 추정 결과를 보여주고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권7호
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• pp.645-655
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• 2010

본 논문에서는 각각의 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 Barry and Hartigan (BH)의 베이지안 변화시점 추정방법(Bayesian changing points estimation method)을 이용하여 측우기 관측자료계열(CWK)과 근대우량계 관측자료계열(MRG)간의 변화에 대한 상대확률적 절점의 발생여부를 분석하였다. 어떠한 자연 현상도 완전히 동일하게 재현되지 않기때문에 시간적인 순서를 고려하지못하는 통계적 방법은 구체적인발생시간을 예측하기 어렵다는 점에서 자료의 변화량 파악은 가능하나 변화시점을 명확히 추정하는데 한계가 있다. 이러한 배경에서, 본 논문에서는 각 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 BH 베이지안 방법을 적용하여 CWK와 MRG의 각 강우특성별로 상대확률적인 변화시점 분석을 통하여 CWK와 MRG 간의 동질성 분석을 실시하였다. 분석 결과, CWK의 정성적인(본질적인) 통계적 특성은 MRG와 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만, 관측정밀도의 한계로 인한 정량적인 차이가 존재하는 것으로 분석되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.166-170
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• 2006

본 논문은 스트림 형태로 발생하는 이동객체의 위치정보에 대해 과거 시점의 위치정보 추정 방법을 제안한다. 기존 이동객체의 위치 추정에 대한 연구는 메모리 량의 제한이 없는 상태에서 이미 저장된 과거 데이터를 이용하여 임의의 과거 시점 위치를 추정하는 방법이다. 그러나 스트림 환경에서는 위치정보가 무한하게 발생하기 때문에 모든 위치정보를 저장 및 관리할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 스트림 형태로 발생하는 위치정보에 대하여 제한된 메모리를 사용하여 임의의 과거시점 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 이를 위하여, 실제위치, 무제약 추정위치, 제약 추정위치의 세가지 위치 개념을 정형적으로 정의하고, 다항식을 이용하여 이들 위치를 추정하는 체계적인 방법을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.22-31
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• 2008

3DTV를 위한 핵심 기술 중의 하나인 다시점 영상에서 변이를 추정하고 가상시점을 합성하는 새로운 방식을 제안한다. 다시점 영상에서 변이를 효율적이고 정확하게 추정하기 위해 준 N-시점 & N-깊이 구조를 제안한다. 이 구조는 이웃한 영상의 정보를 이용하여 변이 추정 시 발생하는 계산상의 중복을 줄인다. 제안 방식은 사용자에게 2D와 3D 자유시점을 제공하며, 사용자는 자유시점 비디오의 모드를 선택할 수 있다. 실험 결과는 제안 방식이 정확한 변이 지도를 제공하며, 합성된 영상이 사용자에게 자연스러운 자유시점 비디오를 제공한다는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.4-7
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• 2022

최근 다 시점 영상 콘텐츠 기반 3차원 공간(장면) 복원을 위한 다 시점 깊이 추정 딥러닝 네트워크 방법론이 널리 연구되고 있다. 다 시점 영상 콘텐츠는 촬영 구도, 촬영 환경 및 세팅에 따라 다양한 특성을 가지며, 고품질의 3차원 복원을 위해서는 이러한 특성을 이해하고, 적절한 깊이 추정 네트워크 기법들을 적용하는 것이 중요하다. 다 시점 영상 촬영 구도로는 수렴형, 발산형이 존재하며, 촬영 세팅에는 카메라 시점 간 물리적 거리인 baseline이 있다. 본 연구는 이와 같은 다 시점 영상 콘텐츠의 종류와 각 특징에 기반하여 콘텐츠(데이터 셋)의 특성에 따른 적절한 깊이 추정 네트워크 방법론을 다룬다. 실험 결과로부터, 기존의 다 시점 깊이 추정 네트워크를 발산형 또는 large baseline 특성을 가지는 데이터 셋에 곧바로 적용하는데 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 각 영상 환경에 적합한 '참조 시점 개수' 및 적절한 '참조 시점 선택 알고리즘'의 필요성을 검증하였다. 결론적으로, 3차원 공간(장면) 복원을 위한 딥러닝 기반 깊이 추정 네트워크 구현 시, 본 연구 결과가 다 시점 영상 콘텐츠 기반 깊이 추정 기법 선택에 있어 가이드라인으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1197-1201
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• 2009

본 논문에서는 각각의 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 Barry와 Hartigan(BH)의 베이지안 변화시점 추정 방법(Bayesian changing points estimation method)을 이용하여 측우기 관측자료계열(CWK)과 근대우량계 관측자료계열(MRG)간의 변화에 대한 상대확률적 절점의 발생여부를 분석하였다. 각 강우특성별로 상대확률적인 변화시점 분석을 통하여 CWK와 MRG 간의 동질성 분석을 실시하였다. 분석 결과, CWK의 정성적인(본질적인) 통계적 특성은 MRG와 큰 차이가 없어 보인다. 다만, 관측정밀도의 한계로 인한 정량적인 차이가 존재하는 것으로 판단되었다.