• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.629-632
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• 2021

머신러닝의 성능 저하에 크게 영향을 미치는 데이터 불균형은 데이터를 증강하거나 제거하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 지도학습에서 쓰이는 정답 데이터를 기반으로 새로운 데이터 증강기법인 CDBSMOTE을 제안한다. CDBSMOTE을 사용하면 임의의 값을 사용하지 않고, 기존의 데이터 증강기법의 문제점이었던 과적합을 최소화하며 지도학습 데이터를 효과적으로 증강시킬 수 있다.

• 한국식품과학회지
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• 제50권6호
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• pp.697-700
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• 2018

매실을 담금 소주에 침출하는 동안과 3개월 침출이 완료된 후 숙성하는 동안 매실 침출주 내의 아미그달린 함량을 추적하였다. 침출 1개월 차에 아미그달린은 최고치에 도달하였고 침출기간 2개월까지 변화가 없었으나, 침출 3개월 차에 감소하는 경향을 나타내었다. 침출이 완료된 후 매실 침출주는 매실을 포함시켜 숙성하거나, 매실을 회수하여 씨를 제거한 후 다시 매실 침출주에 포함시켜 숙성하거나, 매실을 제거한 후 매실 침출주 만을 숙성하였을 때, 매실과 매실과육을 포함시켜 숙성하는 것이 매실을 제거하여 숙성하는 것보다 아미그달린이 빠르게 감소하였다. 또한 매실보다는 매실과육만을 포함시켜 숙성하는 것이 더욱 효과적이었다. 매실 침출주들의 숙성 중 품질인자들의 변화와 관련하여, 알코올 함량은 매실과 매실과육을 포함하여 숙성하는 경우에 유의적으로 감소하였으며, 매실을 제거한 경우에는 숙성 초기에 비해 큰 변화를 보이지 않았다. pH와 적정산도는 숙성기간에 따른 현저한 변화는 관찰되지 않았으나 색은 숙성기간이 연장되면서 어두워지는 양상을 보였다. 결과적으로 매실 침출주를 오랜 기간 동안 숙성할수록 아미그달린과 관련된 독성 안전성에 대한 이슈로부터 자유로울 수 있을 것이며, 매실 침출주를 숙성 시 매실이나 매실과육과 함께 숙성하는 것이 아미그달린의 저감에 효과적인 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제53권6호
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• pp.687-694
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• 2020

이 연구에서는 KMnO4, H2O2, NaOH와 같은 산화제와 중화제를 사용하여 광산배수 내 Mn 제거효율을 확인하고 광산배수에 다량으로 존재하는 Fe2+의 영향을 파악하고자 하였다. 용액 내 Fe2+의 유무에 따라 Mn의 제거여부를 확인하기 위하여 초기농도 0.1 mM의 Mn2+ 용액을 준비하였다. 이때, 광산배수모사 용액의 Fe2+ 농도는 1 mM이 되도록 조성하였다. 산화제와 중화제의 주입량은 용액 내 Mn2+를 기준으로 각각의 몰비가 0.1, 0.67, 1.0, 2.0이 되도록 주입하였으며, Mn2+의 제거효율은 산화제인 KMnO4를 주입한 경우 최대 90%로 가장 높은 결과를 보였다. 산화제 주입 후 검은색의 MnO2 침전물이 형성되어 Mn2+의 산화제거를 확인하였고, 반응용액의 pH-Eh 조건에서 Mn 산화물인 Pyrolusite (MnO2)가 안정함을 확인하였다. 그러나 용액 내 Fe2+가 존재하는 광산배수 모사용액에서는 용액 내 Mn2+의 제거율이 6%로 매우 낮은 결과를 보였다. 이러한 결과는 Mn2+의 산화보다 Fe2+의 산화가 더욱 빠르게 진행되면서 Mn 산화물 형성을 저해하기 때문으로 판단된다. 산화제 및 중화제 주입 후 용액 내 Fe의 농도가 급격히 감소하는 결과는 Fe2+의 산화에 기인한 것으로 판단된다. 또한, Fe2+의 산화 과정에서 KMnO4의 Mn7+가 Mn2+로 환원되어 광산배수 모사 용액의 용존 Mn의 농도가 오히려 증가하는 결과를 보이기도 하였다. 이상의 결과로 보아, 용액에 존재하는 Mn을 제거하기 위해서는 산화법이 중화법보다 더 효과적이며, 광산배수에 존재하는 다량의 Fe2+를 먼저 제거한 후 용존 Mn의 제거를 진행하는 것이 효과적인 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.321-326
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• 2019

블록매칭을 이용한 잡음제거 방법은 영상 내의 이웃하는 블록들이 서로 비슷한 특질을 가지고 있다는 실험적 관찰에 기반한 방법으로서 잡음제거에 있어서 우수한 성능을 보인다. 그러나 블록매칭 잡음제거 방법은 유사한 블록을 찾고 수집하는 작업이 영상 내의 이웃 블록들을 대상으로 이루어지며 참조블록의 특질은 유사한 블록을 찾는 목적 외에는 사용되지 않는다. 따라서 가우스분포 상의 이상치(outlier)가 존재할 때 잡음제거 성능은 그 값의 영향을 받을 수 밖에 없다. 본 논문에서는 잡음에 오염된 영상을 이진화평면으로 분해하여 각 블록의 참 화소값의 범위를 추정하고 이를 근거로 이상치 값을 추정된 참 화소값의 범위내의 값으로 대치하는 방법을 통해 확장된 블록매칭 기법을 제안한다. 전통적인 가우시안 필터는 잡음제거 대상이 되는 화소와 이웃하는 화소들의 값을 모두 계산에 적용하므로 영상의 세부적인 특질이 보존되지 않는 단점이 있는데 이를 극복하기 위해 이진화평면을 구성하여 해당 화소의 참값 범위를 추정한 후 그 범위 안에 속하는 화소값만을 이용하여 잡음제거를 하므로 세부적인 특질이 보존될 수 있는 장점이 있다. 가우시안 필터의 장점과 블록매칭의 장점을 융합하는 방법을 통해 성능 향상을 꾀할 수 있을 것으로 예상되며 실제로 잡음이 추가된 다양한 영상을 통해 실험을 한 결과 잡음제거의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.

• 유기물자원화
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• 제29권4호
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• pp.25-31
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• 2021

본 연구에서는 석유계 잔사유 피치를 효과적으로 활용하고자, 세슘 이온의 제거를 위한 흡착제로 사용하였다. 이 실험에서는 수중에 용해된 저농도 세슘 이온의 제거능력 향상을 위하여 흡착제에 산 개질(염산, 황산)처리가 수행되었다. 그 결과, 9 M 황산으로 개질된 흡착제가 25 ℃에서 240 min 반응이 이루어졌을 때, 1.0과 2.5 mg/L의 세슘 이온의 제거효율은 각각 66, 51%를 나타내었다. 또한, 회분식 공정에서 흡착 시간이 증가할수록 1.0과 2.5 mg/L의 세슘 이온 제거능력이 향상되었으며, 32 hr 흡착에 도달하였을 때 각각 72, 68%의 제거효율을 나타내었다. 그리고 잔존하는 세슘 이온의 제거 능력을 높이고자, 온도 변화(25, 37, 49 ℃)에 의한 실험이 이루어졌으며, 49 ℃와 32 hr의 운전 조건에서 수중에 함유된 1.0과 2.5 mg/L 세슘이온은 각각 90, 81%의 제거효율을 얻을 수 있었다. 따라서 이러한 실험 결과들은 수중에 함유된 저농도 세슘 이온을 경제적으로 처리할 수 있는 흡착 기술로 사용하고자 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.33-40
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• 2017

본 논문은 이미지에서 효과적인 문자검출을 위해 색상단순화 및 윤곽선에서의 패턴 분석을 통한 문자 검출방법을 제안한다. 윤곽선 기반방법을 사용하는 문자검출 알고리즘은 단순한 배경의 이미지에서는 우수한 성능을 보이지만, 복잡한 배경의 이미지에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 제안하는 방법은 복잡한 배경에서의 비문자영역을 최소화하기 위해 이미지 단순화 및 패턴분석을 통한 문자 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 이미지에서의 문자영역 부분을 검출하기 위하여 전처리 과정으로 K-means 군집화를 사용하여 이미지의 색상을 단순화하고, 색상 단순화 과정에서의 물체의 경계의 흐릿해짐을 개선하기 위해 고주파통과필터를 통해 물체의 경계를 강화한다. 그 후 모폴로지 기법의 팽창과 침식의 차이를 이용하여 물체의 윤곽선을 검출하고, 획득한 영역의 윤곽선 부분의 정보(높이, 너비 면적)를 구한 후 패턴분석을 통해 조건을 줌으로써 문자 후보영역을 판별하여 문자가 아닌 불필요한 영역(그림, 배경)을 제거한다. 최종 결과로 라벨링을 통해 불필요한 영역이 제거된 결과를 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.257-267
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• 2020

본 연구는 우리나라 수출 분야의 산업별 고용비중을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하고, 예측성능을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구에서는 각 머신러닝 기법 예측값들에 부여되는 가중치의 합을 1로 설정하는 제약하의 예측조합 기법을 사용하여 예측의 정확성과 안정성을 확보하고자 하였다. 또한, 본 연구는 산업별 고용비중에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후, 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정 상에서의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제의 산업 고용비중에 근접한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 제약하의 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.

• 한국측량학회지
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• 제29권6호
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• pp.593-599
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• 2011

지리정보에 대한 사용자의 활용도가 높아지면서 더 새롭고 고품질인 지리정보 자료에 대한 요구 역시 함께 증가하고 있다. 새로운 콘텐츠를 제작하는데 있어 기 구축된 자료간의 융합을 통한 방법은 기존의 자료들이 가진 장점만을 취하여 새로운 지리정보 콘텐츠를 생성할 수 있다는 점에서 효율적이다. 그러나, 서로 다른 자료를 융합하면 위치편차와 형상불일치가 나타나는데 이는 이종의 자료가 가진 정보의 정확도는 그대로 유지한 채 자료 간 불일치되는 부분을 개선하는 합성 기술로 해결이 가능하다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 위치편차가 최소화된 도로지도와 항공사진간에 형상불일치를 제거하는 것을 목적으로 하여 항공사진에서 도로 후보 영상을 생성한 후 이를 도로일 가능성으로 표현한 그래프를 제작하였다. 여기서 도로일 가능성이 높은 것만을 추출하여 합성 시 형상불일치를 제거할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.151-156
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• 2010

본 논문은 방향성을 고려한 영상 분해에 의해 개선된 시그마 필터의 영상 잡음 제거에 관한 연구이다. 기존의 시그마 필터는 계산의 복잡도 측면과 필터링의 정확도 면에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 시그마 필터는 높은 수준의 노이즈에서 작은 에지성분을 살리지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개선된 시그마 필터를 변형하여 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력 영상을 수평, 수직 방향의 특성과 대각선 방향의 특성을 지닌 두 가지의 구성요소로 분해한 다음 분해된 2개의 구성요소에 대하여 HPF와 LPF를 적용한다. 적용 후 각각 독립적으로 기존의 시그마 필터로 필터링하여 출력 영상을 재구성함으로서 영상에 존재하는 잡음을 제거하고 영상의 에지성분에 대한 보존 특성을 강화시킨다. 실험에서의 비교 결과, 제안된 알고리즘의 PSNR이 시그마 필터에 비해 평균적으로 2.6dB, 개선된 시그마 필터에 비해 0.5dB 더 우수함을 확인하였고 비교적 큰 노이즈가 첨가되었을 때 기존의 두 필터보다 제안된 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.195-200
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• 2008

동영상 데이터를 효율적으로 압축하기 위해서는 입력 영상 데이터의 공간 및 시간적인 중복성 제거가 요구된다. 움직임 추정 및 보상방법은 시간적인 중성을 효과적으로 제거할 수 있지만 프래임간 예측 때문에 계산량이 증가된다. 따라서 계산량을 줄이면서 실시간 처리가 가능한 알고리즘의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 인간 시각 특성을 고려하여 DCT 계수를 효과적으로 양자화할 수 있는 양자화기를 제안한다. 제안된 DCT-based H.263의 양자화기는 같은 전송 속도에서 TMN5보다 더 많은 프레임을 전송 처리함으로 화면 드롭현상을 줄일 수 있었다. 또한 객관적 화질 평가를 위한 평균 PSNR에서 TMN5보다 휘도 신호는 $-0.3{\sim}+0.65dB$의 차이를 보이고 색차 신호에서는 1.73dB 정도의 개선을 나타냈다. 계산량 비교에서는 NTSS에 비하여 $30{\sim}31%$, 4SS에 비하여 $20{\sim}21%$ 계산량의 감소를 나타냈다.