• 한국측량학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.129-137
• /
• 2008

지상의 정보를 주기적으로 취득하는 위성영상은 여러 가지 원인으로 인해 동일 지점에 대해 일정한 화소값을 기대하기 어렵고, 이런 영상은 변화탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정을 통해 화소값 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 변화탐지를 위한 전처리 과정 중 하나인 방사정규화에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 시간적 불변특성을 보이는 화소인 PIF를 추출하고, 선형회귀 기법을 이용하여 상대 방사정규화를 수행하였다. 화소간 유사도 측정 기법인 분광각을 통해 PIF를 자동으로 추출함으로써, 초분광영상이 가지는 많은 밴드의 장점을 활용하였다 또한 반복적인 정량 평가를 통해 적절한 PIF 개수를 결정하는 연구도 함께 수행하였다. 영상회귀, 히스토그램 매칭, FLAASH 기법을 적용한 방사보정 결과와 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, PIF 추출을 통한 선형회귀 기법이 변화탐지를 위한 방사보정에 보다 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.879-882
• /
• 2000

화자종속 음성인식 시스템은 훈련 데이터가 화자들 사이의 음향적 변이를 충분히 모델링 할 수 있을 때, 화자독립 시스템보다 더 성능이 졸은 것으로 알려져 있다. 화자 정규화 기술은 입력음성의 스펙트럼을 수정하여 화자들 사이의 변이를 줄인다. 최근 성공적인 화자 정규화 알고리즘은 신호처리단계에 화자 특유 주파수 워핑을 통합했다. 이런 알고리즘은 입력음성에 담겨있는 음향적 특징을 다 사용하지 않는다. 본 논문에서는 화자의 음향적 특징으로 세 개의 포만트 주파수를 이용하였고, 수집된 포만트 주파수들로부터 워핑함수를 정의하는데 선형회귀를 사용한 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하여 인식 성능을 향상할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.213-218
• /
• 2008

동일 지점을 촬영한 위성영상은 위성의 센서나 영상의 취득 시기, 지형의 상태 등에 따라 그 지점에 나타나는 화소값이 일정하지 않다. 이러한 영상은 영상간 모자이크나 변화 탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정(또는 방사정규화)을 통해 화소값의 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 선형회귀식을 적용한 상대 방사정규화에 초점을 맞추고 있으며, 선형회귀식 구성에 필요한 PIF(Pseudo Invariant Feature)를 자동으로 추출하기 위해 Ordinal Rank 알고리즘을 적용하였다. 이 방법을 통해 각 밴드별 후보 PIF를 추출하고, 공통으로 해당되는 최종 PIF를 추출할 수 있었다. RMSE(Root Mean Square Error), Dynamic range, Coefficient of variation 등을 통해 방사보정 후의 결과를 평가해보았다. 영상회귀를 이용한 방사보정알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 갖는 장점을 확인하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
• /
• 제32권6호
• /
• pp.592-611
• /
• 2021

In this study a rarely available high-throughput cycling data set of 124 commercial lithium iron phosphate/graphite cells cycled under fast-charging conditions, with widely varying cycle lives ranging from 150 to 2,300 cycles including in-cycle temperature and per-cycle IR measurements. We worked out own Python codes which reproduced the various data plots and machine learning approaches for cycle life prediction using early cycles and more details not presented in the article and the supplementary information. Particularly, we applied regularized ridge, lasso and elastic net linear regression models using features extracted from capacity fade curves, discharge voltage curves, and other data such as internal resistance and cell can temperature. We found that due to the limitation in the quantity and quality of the data from costly and lengthy battery testing a careful hyperparameter tuning may be required and that model features need to be extracted based on the domain knowledge.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.127-132
• /
• 2022

사물인터넷의 발달에 따라 IoT 기기에서 처리되는 데이터의 정확성도 중요시되고 있다. 사물인터넷에서 생산되는 데이터는 센서마다 다양한 포맷과 프로토콜을 사용하고 있기에 수집된 센서 데이터에 이상이 발생하면 정규화하고 통합하는 과정에서 데이터 오류로 인해 실패하거나 잘못된 데이터를 구성하게 된다. 사용자의 상황이나 IoT 기기의 이상 증상은 정확하게 판단되지 않기 때문에 사용자 서비스 장애가 발생하거나 실패하는 문제가 발생한다. 본 논문은 IoT 환경에서 발생되는 다양한 형태의 데이터가 IoT 기기의 특성을 반영하여 정상적인 범주 내에서 변화되는지를 수학적 함수로 산출하여 데이터의 정합성을 탐지하는 방법을 제안한다. IoT 데이터의 발생 특성을 파악하기 위해 '기울기 분석'을 활용한 방법과 '선형 회귀 분석'을 활용한 방법을 각각 제시하고 실험하였다. 기울기를 활용하는 방법은 '증가하는 속도'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 IoT 데이터(센서 기기)에 적합하며, 선형 회귀를 활용하는 방법은 선형적으로 데이터가 움직일 때 '선형 회귀 함수로부터의 차이'가 다음에 일어나는 현상에 영향을 미치는 데이터(수도, 전기 계량기)에 적합하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
• /
• pp.131-134
• /
• 2004

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 문맥독립 화자 검증 시스템을 구현한 후, arctan 함수를 이용한 정규화 방법을 사용하여 화자검증실험을 수행하였다. 특징파라미터로서는 선형예측방법을 이용한 켑스트럼 계수와 회귀계수를 사용하고 화자의 발성 변이를 고려하여 CMN(Cepstral Mean Normalization)을 적용하였다. 화자모델 생성을 위한 학습단에서는 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하였고 화자 검증단에서는 ML(Maximum Likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하고 기존의 정규화 방법과 arctan 함수를 이용한 방법에 의해 정규화된 점수(score)와 미리 정해진 문턱값과 비교하여 검증하였다. 화자 검증 실험결과, arctan 함수를 부가한 방법이 기존의 방법보다 항상 향상된 EER을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2010

지금까지 Martin 등(1999)의 선형관계식에 의한 스폴링 깊이 평가법이 널리 이용되어 왔으나, 이 방법은 원형 공동에만 적용될 수 있으며 실제 스폴링 발생현장에 적용한 결과 과대평가하는 결과를 보였다. 한편, 스폴링 폭을 평가하는 방법은 아직까지 제시되어 있지 않아 적절하게 평가가 이루어지지 못했다. 그러나, 스폴링 영역에 대한 적절한 보강을 위해서는 스폴링 깊이와 스폴링 폭에 대한 정량적인 평가가 필수적이다. 본 연구에서는 스폴링 관측사례와 스폴링 발생현장의 CWFS 수치해석 사례를 통해 3가지 스폴링 평가인자의 함수로 표현되는 정규화 스폴링 깊이와 정규화 스폴링 폭의 선형회귀식을 도출하였고, 통계추론에 의한 95% 신뢰구간을 통해 회귀식의 신뢰성을 검증하였다. 제안된 선형회귀식으로부터 예측된 스폴링 깊이와 스폴링 폭은 회귀관계의 분산도를 고려한 가중치를 적용함으로써 현장관측결과를 합리적으로 예측할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1164-1168
• /
• 2010

수자원이 우리 생활의 전반적으로 중요한 역할을 차지하면서 댐의 효율적인 운영과 안정적인 용수공급에 대한 연구는 지속적으로 수행되어지고 있다. 1990년대 이후 비선형적인 특성을 잘 모의하는 장점을 가진 인공신경망(ANN)을 이용하여 유입량 예측에 대한 많은 연구가 수행되었다. 하지만 ANN 모형을 포함한 회귀모형은 월 강우 및 유입량의 예측에 대해 간편하게 사용을 할 수 있지만, 예측의 정확성에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 ANN 모형과 회귀모형의 예측오차를 후처리 과정을 통하여 오차를 줄임으로써 예측모형의 성과를 향상시키는 방법을 제안하였다. 연구지역은 금강수계의 대청댐 유역으로, 1982년 9월부터 2005년 12월에 해당하는 유역 내 11개 지점의 강우관측소에서 관측한 월 강우와 댐 유입량을 수집하여 모형을 구축하였다. 강우량과 유입량 자료에 대해 자기상관함수와 교차상관함수를 이용하여 입력변수를 결정하였고, 정규화를 통한 전처리 과정을 거쳐 ANN 모형과 회귀모형을 이용한 예측모형을 구축하였으며, 예측성과의 향상을 위하여 군집 분석을 이용하여 오차를 재조정하였다. 이러한 오차 후처리 과정을 포함한 모형은 RMSE와 상관계수를 이용하여 비교 평가한 결과, 예측성과를 약 40% 정도 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권1호
• /
• pp.54-60
• /
• 2004

얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.268-272
• /
• 2014

본 논문에서는 MSVQ(Multi-Section Vector Quantization)와 시간지연 회귀 신경회로망(TDRNN)을 이용한 하이브리드 구조의 음성인식 방법을 제안한다. MSVQ는 음성의 길이를 일정한 구간 수로 정규화한 코드북을 생성하고, 시간지연 회귀 신경회로망은 이 코드북을 이용하여 음성을 인식한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 음성의 시계열 문맥정보를 잘 학습할 수 있는 구조로 구성되었다. 음성특징으로 인지선형예측(PLP) 계수가 사용되었다. 음성인식 실험을 수행한 결과 MSVQ/TDRNN 음성인식기는 97.9 %의 화자독립 음성 인식률을 보였다.