• 제목/요약/키워드: 정확도 향상

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EEG 신호 정확도 향상을 위한 시뮬레이션 소프트웨어 개발 (Development of Simulation Software for EEG Signal Accuracy Improvement)

  • 정해성;이상민;권장우
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.221-228
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    • 2016
  • 본 논문에서는 EEG 신호 기반 기기 또는 소프트웨어를 사용하기 위해 사용자가 본인의 EEG 신호 정확도를 확인하고, 훈련을 통하여 자신의 EEG 신호 정확도를 향상시킬 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 제안한다. 실험 데이터로는 풍경사진을 보며 편안한 상태에서 발생되는 신호와 수학문제를 풀며 집중 시에 발생되는 신호를 사용한다. 입력되는 EEG 신호는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA)을 적용하여 잡음을 최소화하고 대역 통과 필터(Band Pass Filter)를 통하여 베타파(${\beta}$, 14-30Hz)만을 취득한다. 취득한 베타파 대역 데이터에서 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS) 알고리즘을 통하여 특징 정보를 추출하고 지지 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)에 적용하여 분류한다. 분류된 결과는 사용자가 바로 확인할 수 있으며 훈련 전 피험자의 평균 정확도는 79.21%이었던 반면, 연속적인 훈련으로 최고 91.67%의 정확도를 보였다. 이처럼 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 소프트웨어는 사용자가 직접 자신의 EEG 신호 정확도를 향상키기는 훈련을 통하여 정확도 향상이 가능하고, EEG 신호 기반으로 이루어진 BCI 시스템의 효율적인 사용을 기대할 수 있다.

Decision Tree 분류기를 사용한 심전도 데이터 정확도 향상에 관한 연구 (A research on improving correctness of cardiac disorder data by using the Decision Tree Classifier)

  • 이현주;신동일;신동규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.507-509
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    • 2012
  • 심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron)으로 실험되지만 본 실험은 Decision Tree를 사용하여 정확도 향상을 추구하였다. 그리고 정확도 비교 분석을 위해 SVM과 MLP 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해 보았다. Decision Tree를 다른 분류기와 타 논문의 결과와 비교해 보니 정확도 부분에서는 Decision Tree가 가장 우수하였다.

VRS GNSS의 지적측량에 적용을 위한 정확도 분석 (The Accuracy Analysis of VRS GNSS for Applying Cadastral Surveying)

  • 홍성언
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.94-100
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    • 2013
  • 본 연구에서는 VRS GNSS(GPS/GLONASS)를 이용하여 지적측량에서의 위치결정 정확도를 분석하여 보고, 이를 토대로 성과결정의 정확도 향상 가능성을 제시하고자 하였다. 연구결과 GPS 위성데이터만을 수신 한 결과 보다 GPS/GLONASS 위성데이터을 통합으로 수신해 위치를 결정한 결과가 대략 3cm 정도 위치정확도가 높은 것으로 분석되었다. 따라서 VRS GNSS 통합 수신 방식이 지적측량에 도입된다면 위치 정확도 향상을 기대할 수 있을 것으로 보인다.

공간영상정보와 토지피복분류를 통한 피해지역 자동추출 정확도 향상에 관한 연구 (Study on improving the accuracy of automatic extraction from spatial information and land cover map)

  • 서정택;김계현;김태훈
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
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    • pp.72-76
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    • 2010
  • 최근 들어 고해상도 항공영상을 활용한 공간정보의 구축 및 활용 사례가 증가하고 있으며, 기 구축된 공간정보의 정확도 향상을 위한 추가적인 노력이 필요시 되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 기존의 피해 전 후 항공영상을 이용한 피해지역 자동추출에 있어 결과물의 정확도 향상을 위하여 토지피복도와의 중첩을 통한 피해항목의 선택적 추출과 자동 추출된 결과물의 오차 제거가 가능하도록 하였다. 연구 대상지역은 2008년 7월 말 국지성 집중호우로 인하여 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군 춘양면 일대를 선정하였으며, 집중호우에 상당히 취약하고 당시 사유시설 중 피해액이 가장 컸던 농경지에 대해 본 연구를 시범 적용하였다. 결과적으로 토지피복분류를 통해 피해 전 후 영상의 해상도 차이와 시계열적인 차이로 인해 발생하는 자동추출 결과물의 잡음 제거가 가능하였으며, 항공영상정보와 달리 육안으로 피해 항목의 선별이 어려운 자동추출 결과물에서 피해항목의 선별이 가능하였다. 이는 나아가 피해지역의 피해액 산출에 있어 보다 정확한 계산이 가능하게 하며, 추후 국가적 피해조사 사업에 있어 신뢰성 높은 피해정보 생산에 큰 기여를 할 것으로 사료된다.

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시차 정제를 위한 분리형 중앙-최댓값 필터 (Separable Median-Max Filter for Disparity Refinement)

  • 최철호;하지석;문병인
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.712-714
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    • 2022
  • 스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.

출력 코딩 기반 다중 클래스 서포트 벡터 머신을 위한 특징 선택 기법 (A Novel Feature Selection Method for Output Coding based Multiclass SVM)

  • 이영주;이정진
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.795-801
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    • 2013
  • 서포트 벡터 머신은 뛰어난 일반화 성능에 힘입어 다양한 분야에서 의사 결정 나무나 인공 신경망에 비해 더 좋은 분류 성능을 보이고 있기 때문에 최근 널리 사용되고 있다. 서포트 벡터 머신은 기본적으로 이진 분류 문제를 위하여 설계되었기 때문에 서포트 벡터 머신을 다중 클래스 문제에 적용하기 위한 방법으로 다중 이진 분류기의 출력 결과를 이용하는 출력 코딩 방법이 주로 사용되고 있다. 그러나 출력 코딩 기반 서포트 벡터 머신에 사용된 기존 특징 선택 기법은 각 분류기의 정확도 향상을 위한 특징이 아니라 전체 분류 정확도 향상을 위한 특징을 선택하고 있다. 본 논문에서는 출력 코딩 기반 서포트 벡터 머신의 각 이진 분류기의 분류 정확도를 최대화하는 특징을 각각 선택하여 사용함으로써, 전체 분류 정확도를 향상시키는 특징 선택 기법을 제안한다. 실험 결과는 제안 기법이 기존 특징 선택 기법에 비하여 통계적으로 유의미한 분류 정확도 향상이 있었음을 보여주었다.

BIS(Bus Information System) 정확도 향상을 위한 머신러닝 적용 방안 연구 (A Study on the Application of Machine Learning to Improve BIS (Bus Information System) Accuracy)

  • 장준용;박준태
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.42-52
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    • 2022
  • BIS(Bus Information System) 서비스는 대도시를 포함하여 중소도시까지 전국적으로 확대운영되는 추세이며, 이용자의 만족도는 지속적으로 향상되고 있다. 이와 함께 버스도착시간 신뢰성 향상 관련 기술개발, 오차 최소화를 위한 개선 연구가 지속되고 있으며 무엇보다 정보 정확도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 방법인 LSTM을 이용하여 정확도 성능을 평가하였으며 기존 칼만필터, 뉴럴 네트워크 등 방법론과 비교하였다. 실제 여행시간과 예측값에 대해 표준오차를 분석한 결과 LSTM 기계학습 방법이 기존 알고리즘에 비해 정확도는 약 1% 높고, 표준오차는 약 10초 낮은 것으로 분석되었다. 반면 총 162개 구간 중 109개 구간(67.3%) 우수한 것으로 분석되어 LSTM 방법이 전적으로 우수한 것은 아닌 것으로 나타났다. 구간 특성 분석을 통한 알고리즘 융합시 더욱 향상된 정확도 예측이 가능할 것으로 판단된다.

위성 영상의 위치 정확도 향상 방안 및 기하 보정

  • 김희섭;서두천
    • 천문학회보
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    • 제37권2호
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    • pp.175.2-175.2
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    • 2012
  • 위성 영상의 위치 정보를 확인하기 위해서는 위성 영상과 함께 위성 위치 및 위성 자세 정보가 필요하다. 위성 위치 정보는 GPS 수신기에서 제공하는 위성 위치 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 위성 자세 정보는 별센서에서 제공하는 위성 자세 정보 또는 제어 시스템에서 제공하는 위성 자세 정보를 이용하여 계산될 수 있다. 이 때 위성 영상의 위치 정보를 정확하게 계산하기 위해서는 위성 위치 및 자세에 대한 정확한 시간 정보가 필요하다. 본 연구는 위성 영상의 위치 정확도 향상을 위해 위성 설계시 고려해야 할 사항과 위성에서 제공하는 위성 영상, 위성 위치 정보, 위성 자세 정보를 이용하여 위성 영상의 위치를 계산하는 방법을 기술하였다. 본 연구 결과는 위성 영상의 위치 정확도와 관련된 성능 지표를 가지고 있는 저궤도 위성의 설계 및 검보정에 유용할 것으로 예상된다.

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다중기준국을 이용한 육상교통 환경에서 항법위성 궤도력에 따른 위치결정 성능향상 분석 연구

  • 박재익;이은성;강우용;한지애;김현수;허문범
    • 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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    • 한국우주과학회 2011년도 한국우주과학회보 제20권1호
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    • pp.25.5-26
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    • 2011
  • 이 연구에서는 네트워크 기반의 다중기준국을 이용하여 육상교통환경에서 항법위성의 궤도력에 따른 위치결정 성능향상의 정도를 분석하였다. 위성항법보정시스템(Differential Global Positioning System)을 활용하였을 경우 항법위성의 궤도력 오차정보가 소거되지 않는다는 가정 하에 방송궤도력이 아닌 International GNSS Service(IGS) 정밀궤도력중 신속궤도력(Ultra-Rapid)을 이용하여 궤도력 오차에 따라 위치결정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 일반적으로 사용하는 위성항법보정시스템을 활용한 위치결정 방법은 기준국과 사용자의 거리에 따라서 그 성능이 달라진다. 이는 궤도 오차, 대류층 및 전리층 오차 등이 거리에 의존적이기 때문이다. 다중기준국을 활용하는 방법은 거리가 멀어짐에 따라 소거되지 않는 오차등을 극복하기 위한 기술이며 사용자 주변을 둘러싼 기준국들의 측정값을 조합하여 보상을 하거나 정확하게 모델링하여 사용자에게 오차정보를 보정정보로 전송하여 위치결정의 성능을 향상시키는 방법이다. 분석된 결과는 네트워크 기반의 다중기준국 환경에서 사용자와 기준국간의 거리에 따른 공간이격 오차정보 보정정보 생성 연구에 활용하며 이를 통해 육상교통 사용자의 위치결정 정확도 성능을 향상하는데 기여할 것으로 기대된다.

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