• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.657-664
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• 2001

최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제39권1호
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• pp.7-14
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• 1994

쌀의 이화학적인 성분분석과 관능검사에 의한 식미검정으로 품질을 평가하는 방법은 많은 시간적, 경제적인 비용이 수반되므로 소량의 시료로 신속하고 정확하게 품질을 검정할 수 있는 방법이 확립되면 양질미 품종 육성의 선발 효율을 높이고 쌀 품질을 등급화하여 유통시장에서 품질 인증제 도입시 평가 방법으로 적용할 수 있을 것이다. 이러한 목적으로 벼 68품종을 공시하여 근적외 분광 분석기를 사용하여 근적외 스펙트럼과 몇가지 이화학특성치간의 중회귀 분석에 의해 각각의 검량식을 작성하여 미지의 시료로 측정정확도를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 아밀로스함량 분석에서는 1파장에서 6파장으로 구성되는 5개의 검량식을 얻었으나 2208 및 2044nm의 2파장으로 구성된 검량식에서 측정정확도가 높았다. 2. 단백질함량 분석에서는 2파장에서 6파장으로 구성되는 5개의 검량식을 얻었으나 2220, 2236, 2128, 2152및 2092nm의 5파장으로 구성된 검량식에서 측정정확도가 높았다. 3. 무기성분인 Mg와 K 함량 분석에서는 각각 5개의 검량식을 얻었으나 Mg 함량은 1224, 1212, 1156 및 1204의 4파장 검량식에서 K 함량은 2304, 2292, 2260및 1152의 4파장 검량식에서 각각 측정 정확도가 높게 나타났다. 4. 확인용 시료의 이화학적 특성치와 근적외 분광 분석기에 의한 측정치간의 상관에서 상관계수는 단백질함량(0.93), K함량(0.83), Mg함량(0.80), 아밀로스함량(0.68)의 순으로 높았고, 모든 성분에서 높은 정의 유의한 상관이 인정되었다.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.409-416
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• 2013

집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.51-60
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• 2002

GIS의 사용이 확대되면서 사용자들은 데이터의 품질과 원자료에 대한 관심이 매우 증대되었다. 정확도는 전체 품질 중의 한 요소이며 또한 위치정확도는 정확도의 일부분이다. 정확도 측면에서 본다면 수작업 종래의 측량기술, GPS 또는 리모트센싱 등 무엇이든 간에 위치와 속성 정보에 대한 동시 수집방법은 위치와 속성이 정확하게 서로 관련되어 있는 것을 확인하는 가장 실질적인 방법이다. 본 연구는 도로기반시설물의 품질을 확보하고 지속적으로 유지관리하기 위해 고려할 사항으로서 위치정확도를 사용자측면과 공급자측면에서 분석하였다. 도로기반시설물의 위치정확도는 도로기반시설물 데이터베이스를 구축하는 과정에서 발생되는 기대 정확도, 실제 업무에 활용하는 과정에서 발생되는 사용자 요구정확도로 크게 나누어 분석할 수 있으며, 계획기관에서 데이터베이스 구축방법을 결정할 때에는 비용대비 기대효과 측면에서의 정확도를 고려하여야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.141-142
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• 2022

최근 빅데이터를 통해 여러 가지 분석을 진행하고 있다. 다만 이러한 방식으로는 키워드에 대해 여론에 대한 분석을 거치지 않아 정확한 분석이 힘들다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점의 개선을 위해 데이터를 수집하고 이에 대해 감정분석을 수행하는 컨테이너 기반의 시스템을 제안한다. 감정분석 시스템을 적용한다면 키워드에 대해 분석 시에 정확도가 더욱 높아질 것으로 전망된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.45-55
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• 2022

암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.237-243
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• 1996

최근, 한국원자력연구소에서 개발된 3차원 노심 거동분석 코드인 MASTER$^{[1]}$ 는 노심의 정상 및 과도상태에서 기존의 다른 코드와 비교해서, 보다 정확하면서 빠르게 노심 분석을 할 수 있다. 특히, 노심의 과도상태에서의 해석을 위해서는 간단한 입력체계와 신뢰할 수 있는 결과가 기대되었는데, 기존의 CE사와 KWU사의 코드체계인 ROCS/HERMITE및 MEDIUM/PANBOX는 과도상태에서의 노심 분석을 위해 1차원 및 3차원 과도해석 코드와의 연계로 인한, 부수적인 입력작성 및 정확도를 유지하기 위한 많은 Tuning 작업이 요구되나 MASTER 코드는 정상 및 과도상태에서의 노심 분석을 동시에 할 수 있어, 적은 노력으로 정확한 계산결과를 기대할 수 있다. 그래서, 과도상태에서 MASTER 코드의 신뢰성을 검증하기 위하여 IAEA Benchmark 계산 및 영광1호기의 5주기 노심을 대상으로 RIA(Reactivity Induced Accident) 분석을 수행하였다. 본 연구에서는, 미임계 노심에서의 Bank Withdrawal 사고와 전출력 및 영출력에서의 Rod Ejection 사고를 대표적인 RIA사고로서 연구를 수행하였으며, 그 결과를 기존 KWU사 코드인 PANBOX로 수행된 NSAR(Nuclear Safety Analysis Report)$^{[2]}$ 의 결과와 비교하였다. 결과에 의하면, MASTER 코드는 그 정확도를 충분히 신뢰할 수 있으며, NSAR 분석 시에 사용된 군정수, 코드의 해석 방법론 및 초기조건의 불 일치성으로부터 기인된 약간의 차이 외에는 PANBOX의 계산결과와 유사하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.109-118
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• 2011

본 연구는 지면 데이터�V을 이용하여 다중선형 회귀분석에 의한 평면방정식을 도출하여 전역필터링 한 것을 기준으로 전체 데이터�V을 이용하여 도출된 평면방정식으로 전역필터링 한 것과 가상격자별로 평면방정식을 도출하여 지역필터링을 수행한 결과를 분석하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 지면 데이터�V을 이용한 전역필터링의 평균정확도를 기준으로 전체 데이터�V을 이용한 전역필터링의 정확도는 약 2~3%정도 떨어지고, 가상격자를 이용한 지역필터링의 정확도는 약 2~4% 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 가상격자가 3~4cm일 때 기준자료와 약 2%의 정확도의 차이가 나타낸 것으로 보아 가상격자 사이즈를 라이다 스캔간격의 3~4배 크기로 지정하여 필터링 하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 따라서 필터링의 적용방법에 따라 평균정확도가 차이가 발생하였으며, 향후 보다 다양한 실제지형을 선정하여 필터링의 정확도에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.31-39
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• 2010

이 연구에서는 측지 측량 분야의 GPS 사용자들이 해외 기관에서 제공하는 온라인 자료처리 서비스를 이용해 측점의 정밀좌표를 손쉽게 획득할 수 있도록 여러 기관에서 운영 중인 온라인 자료처리 서비스 간의 성능을 비교하였다. 온라인 GPS 자료처리 서비스 간의 성능비교를 위해 APPS, CSRS-PPP, AUSPOS 그리고 OPUS를 이용해 국내외 상시관측소 7곳의 좌표를 산출하였고, IERS와 국토지리정보원에서 제공하는 고시좌표와 비교하여 정확도를 분석하였다. 국외 상시관측소를 이용한 분석에서는 평균 9.3mm의 수평좌표 정확도에서 APPS, AUSPOS, OPUS, CSRS-PPP의 순서로 정확도가 높은 것으로 나타냈다. 국내 관측소의 경우 국외 분석사례와 유사하게 AUSPOS, APPS, OPUS, CSRS-PPP 순서로 높은 정확도를 보인 반면, 수평좌표 정확도는 평균 37.6mm를 기록하였다. 또한 국내 결과는 국외 결과보다 평균 3cm 큰 3차원 좌표오차를 보였으며, 북쪽 방향으로 약 3cm의 편의가 존재함을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.81-87
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• 2016

자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다.