• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권10호
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• pp.593-602
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• 2004

정렬되지 않은 3차원 측정점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법(shrink-wrapped boundary face： SWBF) 으로, 측정점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다. 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제약이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 점들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.147-155
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• 2022

항공기 및 철도차량 운용 중 발생하는 착빙 및 착설 현상은 공력 성능 감소와 주요 부품의 파손을 야기하기 때문에 시간에 따른 얼음 증식을 예측하는 것이 운용 안전 측면에서 매우 중요하다. 결빙수치해석은 실험적 방법에 비해 경제적으로 저렴하고 상사성 문제로부터 자유롭다는 점에서 결빙 형상을 예측하기 위한 수단으로 널리 사용되고 있다. 그러나 결빙수치해석은 착빙노출시간을 multi-step으로 나누어 매 단계별로 정상상태를 가정하는 준정상상태(quasi-steady) 가정을 이용한다. 이러한 방법은 효율적인 해석이 가능하지만 연속적인 결빙 형상을 얻지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 차원축소기법을 활용하여 결빙 형상 데이터를 보간함으로써 시간에 따른 결빙 형상을 연속적으로 예측할 수 있는 모델을 만드는 것을 목적으로 한다. 서로 다른 100개의 결빙 조건에서 형성된 결빙 데이터에 대하여 차원축소모델을 적용하였으며, 학습 데이터의 수와 결빙 조건이 차원축소모델의 예측 오차에 미치는 영향을 분석하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.435-448
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• 2008

사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제22권4호
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• pp.1-6
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• 2004

본 연구에서는 발파해체에 대한 축소모형실험의 폭원에 대한 차원과 축소율을 산정하고, 이로부터 축소모형실험의 적정 길이의 축소율을 고찰하였다. 그 결과 길이 축소비를 1/4로 할 때 축원의 축소율은 1/256로 모형실험과 실제 구조물에서 사용한 화약량의 비로 구한 축소율과 유사한 값을 보였다. 길이 축소율은 1/4 이상으로 하는 것이 바람직하다고 판단된다

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.88-102
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• 2006

멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.65-75
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• 1995

설명변수 축소방법들인 Sliced Inverse Regression과 Principal Hessian Directions에서는 효과적 차원축소공간의 차원을 결정하기 위하여 설명변수의 정규성과 충분한 수의 자료가 요구되는 점근적검정(asymptotic test)을 제시하고 있다. 본 연구에서는 Cook과 Weisberg(1991)가 제안하였던 순열검정통계량(permutation test statistic)을 개발하여 SIR과 PHD에서 제시된 점근적 검정 통계량과 검정력을 비교하기로 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.7-9
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• 2019

이 논문은 이관성 시스템에서 능동 외란 제거 제어(Active Disturbance Rejection Control, ADRC) 기반의 진동 저감 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 축소 차원 ADRC를 기반으로 구성하였다. ADRC 이론에 기반한 제어 이론은 전체 토크 중 전동기 측의 관성 모멘트에 대한 토크를 제외한 모든 토크를 외란 성분이라 설정한다. 외란에 대한 가속도 성분을 전체 외란(Total Disturbance)이라고 설정하고, 이를 추정하여 보상한다. 축소 차원 ADRC의 차수가 낮아서, 축소 차원 ADRC의 대역폭을 기존 ADRC의 대역폭보다 크게 설정할 수 있다. 그리고, 증가한 이득과 실질적인 구현을 고려하여, 이산 시간 영역에서 설계하였다. 제안된 알고리즘의 안정도를 확보하고, 성능을 높이기 위하여, 추정하는 제정수의 값을 실제 값보다 작게 설정하였다. 제안한 방법은 기계시스템의 공진에 의한 영향을 감쇄시킬 수 있다. 제안한 방법을 검증하기 위해, 시뮬레이션과 실험을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.550-552
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• 2005

실감 재현이 중요한 가상현실 응용에서는 사용자에게 고급 그래픽 환경을 제시하고 사용자의 인터랙션에 즉각적인 피드백을 제공함으로서 실재감과 몰입감을 증대시키는 연구가 진행되어왔다. 실재감, 공간감 전달을 위해 시각과 청각을 함께 활용하는 것이 효과적이나, 가상공간의 특징을 반영한 3차원 사운도 재현 연구는 국내외 통틀어 초기단계에 머물러 있다. 실재감과 공간감을 반영한 3차원 사운드의 재현을 위해서는 음원의 전파, 반사, 잔향 풍의 계산이 사용자의 인터랙션에 따라 새롭게 계산되어야한다. 그러나 사운드 전파경로와 공간을 이루는 모든 폴리곤들과의 충돌을 검사하며 반사 등을 계산하는 것은 실시간성이 중요한 가상현실응용에서는 무리가 따르므로 실 시간성을 보장하기 위한 계산량 축소가 요구된다. 본 논문에서는 다수의 음원이 존재하는 복잡한 가상공간에서의 3차원 사운드를 재현하기 위하여 사운드 신과 계산에 필요한 최소한의 정보를 가지는 오디오 씬 그라프의 공간을 재구성하고 다수의 음원을 대상으로 음원 축소 및 군집화를 적용하여 3차원 사운드효과를 실시간으로 재현하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.25-35
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• 2013

본 논문에서는 개인화된 분위기 분류 모델 대신에 대중의 분위기 분류 모델을 제안한다. 분위기 판별 성능을 개선하기 위해 두 가지 접근 방법을 선택하였는데, 그 첫 번째가 표준편차에 기초한 특징축소이다. 이는 음악의 특징을 추출하기 위해 사용하는 MIRtoolbox에서 추출되는 391개의 특징들을 모두 사용할 경우의 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법이다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 특징축소 방법이 기존의 차원 축소 방법인 R-Square와 PCA보다 성능이 좋음을 확인할 수 있었다. 그리고 특징축소 방법만으로는 성능 개선에 한계가 있어 두 번째 개선방법으로 단위 신경망을 사용하여 추가의 성능 개선을 시도하였다. 실험결과 이 역시 유효한 성능 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.29-32
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• 2000

자동문서 범주화에 이용되는 학습분류기 중에서 SVM은 자질 차원을 축소하지 않고도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 실험에서는 KTSET 텍스트 컬렉션을 대상으로 두 개의 SVM 분류기를 이용하여 자질축소 및 자질표현에 따른 성능비교 실험을 하였다. 자질축소를 위하여 $\chi$$^2$통계량을 자질선정기준으로 사용하였으며, 자질값으로는 단어빈도 및 문헌빈도의 두 요소로 구성되는 다양한 가중치를 사용하였다. 실험결과 SVM은 자질축소에 큰 영향을 받지 않고 가중치 유형에 따라 성능의 차이를 보였다.