• 한국통신학회논문지
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• 제32권11C호
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• pp.1073-1078
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• 2007

본 논문에서는 다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식을 제안한다. 임의의 분포를 갖는 첨가 노이즈를 효율적으로 제거하기 위해 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수를 결합한 새로운 혼합 norm 정규화 완화 함수가 유도된다. 각 완화 함수의 완화도를 제어하기 위해 개별적인 정규화 매개 변수가 정의되고, 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수의 상대적 기여도를 제어하기 위한 혼합 norm 정규화 매개 변수가 kurtosis를 이용해 정의된다. 안정적인 해를 얻기 위해 반복기법이 사용되었으며, 이들의 수렴 여부가 분석되었다. 다양한 분포를 갖는 첨가 노이즈가 실험에 사용되었으며, 이를 통해서 제안된 방식의 성능을 평가할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1715-1718
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• 2003

본 논문에서 우리는 정규화 된 혼합 노름(norm)을 이용한 다중 채널 영상 복원 알고리즘을 제안한다. 채널 내부와 채널 사이의 결정론적 정보를 이용하는 다중채널 복원 문제를 고려한다. 각 채널에서, LMS(Least Mean Square), LMF(Least Mean Fourth), 평탄 함수가 결합된 함수가 제안되었다. LMS와 LMF 사이의 적절한 분배를 제어하는 혼합 노를 매개변수와 해의 평탄 정도를 정의하는 정규화 매개 변수를 소개하며, 두 매개 변수는 각 채널의 잡음 특성에 따라 매번 반복적으로 갱신된다. 제안된 알고리즘은 각 채널의 잡음분포에 대한 지식이 필요하지 앉고 앞에서 언급된 매개 변수는 부분적으로 복원된 영상에 기반을 두고 조절하게 된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.665-674
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• 2001

본 논문에서는 압축 동 영상의 블록화 및 링 현상을 동시에 제거 할 수 있는 저 계산량의 효율적인 필터방식을 제안한다. 인접 화소와의 상관 관계를 고려한 새로운 1차원 정규화 함수를 정의하여 기존의 정규화 복원 방식이 갖고 있던 계산량의 부하 문제를 해결하였다. 제안된 1차원 정규화 함수는 처리하고자 하는 화 소의 두 인접 화소를 이용한 2개의 부가 함수로 구성되어 있으며, 각각의 정규화 매개 변수는 복호화부에서 이용 가능한 매크로 블록의 타입 및 양자화 스텝 크기 등의 부가 정보를 이용하여 예측한다. 더불어, 본 논문에서는 정규화 매개 변수를 룩업 테이블 (look-up table)로 구성할 수 있도록 정규화 매개 변수의 영역을 제한하여 계산량을 더욱 줄일 수 있도록 구성하였다. 제안된 방식의 효율성을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.645-648
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• 2001

본 논문에서는 H.26L 동영상 압축 표준화 방식에서 블록화 및 링 현상을 동시에 제거하는 계산량이 감소된 일차원 loop filter를 제안한다. 새로운 일차원 정규화 완화 함수가 정의되고 두 개의 인접 방향에서 완화의 정도를 조절하는 정규화 매개변수는 부호화와 복호화 부에서 이용 가능한 코드화 블록 패턴과 양자화 스텝크기로 정의된다. 그러므로, 정규화 매개변수를 정의하고 압축된 동영상으로부터 복원된 영상을 얻기 위한 기타 정보는 필요하지 않다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘의 성능은 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.515-518
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• 2001

본 논문에서는 전처리단계로 영평균 정규화 기법과 주요성분분석 기법을 도입하여 다층신경망을 이용한 고신뢰성의 회귀분석 모델을 제안한다. 영평균 정규화 기법은 데이터의 1차적 통계성을 고려하여 알고리즘을 간략화시키며, 주요성분분석 기법은 입력 데이터의 2차적 통계성을 고려하여 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 학습데이터의 차원을 감소시킬 수 있어 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약을 해결할 수 있었다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수를 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수를 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 단순정규화나 PCA를 적용하지 않는 경우보다 제안된 기법의 학습속도와 회귀성능이 더욱 더 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.208-208
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• 2018

본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.241-248
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• 2007

본 논문은 광학 흐름을 추정하는데 있어서 최적 정규화 매개변수를 결정하기 위한 L-curve 모서리 검출 방법을 제안한다. 기존의 곡률법은 L-curve의 곡률 그래프에서 최대 위치를 찾는 반면, 제안한 방법은 바로 우측 음의 계곡과의 곡률 차가 최대가 되는 양의 봉우리의 위치를 찾아서 매개변수 값을 결정한다. 이 방법으로 선정한 매개변수로 광학 흐름을 추정하면, 평균적으로 최소 오차로부터 단지 0.02 pixel/frame 차이가 나는 것이 실험을 통하여 보여진다. 또한 제안한 방법으로 기존의 모서리 검출법인 곡률법이나 적응 제거법에 비해 최소 오차에 가장 가까운 광학 흐름을 구할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.272-282
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• 2004

본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.192-195
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• 2010

영상 정보의 정확성을 필요로 하는 다양한 서비스 및 여러 학문 분야의 적용성으로 인해 물리적인 한계성을 극복할 수 있는 고해상도 영상처리 기법의 요구가 대두되고 있다 뿐만 아니라, 인터넷 상의 디지털 콘텐츠 중의 하나인 동영상 UCC의 제작환경이 보편화됨으로써 비전문적인 제작으로 인한 다양한 형태의 해상도 저하 및 영상의 왜곡 현상이 발생하여 고품질의 영상을 추구하는 사용자들의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 압축 동영상의 개선 된 영상 정보를 획득하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 다음과 같은 문제점이 있다. 기존의 방법은 일반적으로 저역 통과 필터 기법과 정규화 영상 복원 방식으로 구분되어 연구되고 있으며, 저역 통과 기법은 계산량 측면에서 장점이 있으나, 영상과 양자화 정도에 따라 적응적이지 못한 단점이 있다. 또한 정규화 복원 방식은 압축 영상의 시각적으로 불편한 현상의 완화 정도를 결정하는 정규화 매개변수를 일괄적으로 모든 화소에 적용해, 화소의 위치에 대한 적응도가 낮고 정규화 매개 변수 선택 시 원 영상에 대한 정보를 알고 있다는 가정을 사용했으므로 실제 사용이 불가능하며, 영상들 사이의 불균일로 인해 적응적으로 처리하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복할 수 있도록 압축 정보 활용을 통한 POCS 방식을 사용한 coding artifact 제거 방식에 대해 기술한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.374-382
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• 2020

본 연구에서 저장탄약 신뢰성평가(ASRP: Ammunition Stockpile Reliability Program)의 데이터 특성을 고려하여 입력변수를 줄이는 정규화기법을 제안함으로써 분류성능의 저하 없이 저장탄약 신뢰성분류 인경신경망모델의 학습 속도향상을 목표로 하였다. 탄약의 성능에 대한 기준은 국방규격(KDS: Korea Defense Specification)과 저장탄약 시험절차서(ASTP: Ammunition Stockpile reliability Test Procedure)에 규정되어 있으며, 평가결과 데이터는 이산형과 연속형 데이터가 복합적으로 구성되어 있다. 이러한 저장탄약 신뢰성평가의 데이터 특성을 고려하여 입력변수는 로트 추정 불량률(estimated lot percent nonconforming) 또는 고장률로 정규화 하였다. 또한 입력변수의 unitary hypercube를 유지하기 위하여 최소-최대 정규화를 2차로 수행하는 2단계 정규화 기법을 제안하였다. 제안된 2단계 정규화 기법은 저장탄약 신뢰성평가 데이터를 이용하여 비교한 결과 최소-최대 정규화와 유사하게 AUC(Area Under the ROC Curve)는 0.95 이상이었으며 학습속도는 학습 데이터 수와 은닉 계층의 노드 수에 따라 1.74 ~ 1.99 배 향상되었다.