• 제목/요약/키워드: 축소추정법

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통계적 축소법을 이용한 한반도 인근해역의 미래 표층수온 추정 (Prediction of Future Sea Surface Temperature around the Korean Peninsular based on Statistical Downscaling)

  • 함희정;김상수;윤우석
    • 산업기술연구
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    • 제31권B호
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    • pp.107-112
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    • 2011
  • Recently, climate change around the world due to global warming has became an important issue and damages by climate change have a bad effect on human life. Changes of Sea Surface Temperature(SST) is associated with natural disaster such as Typhoon and El Nino. So we predicted daily future SST using Statistical Downscaling Method and CGCM 3.1 A1B scenario. 9 points of around Korea peninsular were selected to predict future SST and built up a regression model using Multiple Linear Regression. CGCM 3.1 was simulated with regression model, and that comparing Probability Density Function, Box-Plot, and statistical data to evaluate suitability of regression models, it was validated that regression models were built up properly.

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차원 축소된 표면파 투과 함수와 인공신경망을 이용한 콘크리트 구조물의 균열 깊이 평가 기법 (Dimensionality Reduced Wave Transmission Function and Neural Networks for Crack Depth Estimation in Concrete Structures)

  • 신성우;윤정방
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제20권3호
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    • pp.247-253
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    • 2007
  • 현장에서 콘크리트 구조물의 균열 깊이를 추정하기 위한 자기 보정 표면파 투과 측정과 측정된 투과 함수의 차단주파수를 이용하는 기존의 방법은 측정 조건에 따른 투과 함수의 변동성이 매우 커서 실제로 적용하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 차단주파수와 같이 특정 주파수를 선정하여 균열 깊이를 추정하는 방법 대신에 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수 자체를 균열 깊이 추정에 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 다양한 균열 깊이에서 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수를 주성분 분석법을 이용하여 차원을 축소한 후, 축소된 투과 함수를 인공신경망의 입력으로 사용하여 이로부터 균열 깊이를 추정하는 방법을 제시하였다. 한편, 제안된 방법의 유효성을 판단하기 위하여 서로 다른 균열 깊이를 가진 5개의 실험체에 대하여 실험적인 연구를 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 콘크리트 구조물이 균열 질이 평가에 매우 유효한 방법임을 알 수 있었다.

OCV 히스테리시스 특성을 이용한 확장 칼만 필터 기반 리튬 폴리머 배터리 SOC 추정 (OCV Hysteresis Effect-based SOC Estimation in EKF Algorithm for a LiFePO4/C Cell)

  • 김종훈;전창윤;허인녕;조보형;김범재
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.301-302
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    • 2011
  • 본 논문에서는 리튬 폴리머 배터리($LiFePO_4/C$)의 개방전압(OCV;open-circuit voltage) 히스테리시스 특성을 이용한 확장 칼만 필터(EKF;extended Kalman filter) 기반 state-of-charge(SOC) 추정방법을 소개한다. 배터리 등가회로의 중요 요소인 OCV 모델링을 위해 충전 및 방전 각각의 OCV 히스테리시스 특성을 고려하였고 더불어 OCV-SOC 관계의 SOC 간격을 10%에서 5%로 조정하여 EKF 기반 SOC 추정알고리즘의 성능이 향상되었다. 축소된 하이브리드 자동차용 전류프로파일을 적용했을 때 SOC 추정이 잘 이루어지지 않는 영역은 EKF의 측정방정식에 노이즈 모델 및 데이터 리젝션(data rejection)을 구축하였다. 제안된 방법을 이용하여 SOC 추정결과 전류적산법 대비 5%이내의 SOC 추정에러를 만족하였다.

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점진적 광자 매핑을 위한 기울기 계산 기법 (Gradient Estimation for Progressive Photon Mapping)

  • 전동희;구정민;문보창
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제30권3호
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    • pp.141-147
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    • 2024
  • 점진적 광자 매핑 방식은 복잡한 전역 조명 효과를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 그러나 샘플이 유한한 경우, 반경 축소비율 변수에 의해 분산과 편향 값이 크게 영향 받는다. 유한한 샘플을 사용한 렌더링 결과의 픽셀 오류 및 기울기를 추정하여 추정된 기울기를 기반으로 반경 축소비율을 결정하는 최적의 매개변수를 학습할 수 있다면, 렌더링 된 이미지의 오류를 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 점진적 광자 매핑 방식을 통한 렌더링과 매개변수 학습이 동시에 될 수 있도록 기울기를 추정하고 추정된 기울기를 유한 차분법을 통해 계산된 기울기와 비교하여 검증한다. 본 논문에서 추정된 기울기는 향후 점진적 광자 매핑 방식의 렌더링과 매개변수 추정을 동시에 수행하는 온라인 학습 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

MSPE를 이용한 임금총액 소지역 추정 (A Small Area Estimation for Monthly Wage Using Mean Squared Percentage Error)

  • 황희진;신기일
    • 응용통계연구
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    • 제22권2호
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    • pp.403-414
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    • 2009
  • 국내외적으로 지역통계에 관한 관심이 높아지고 있으며 이와 관련하여 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 소지역 추정에 사용되는 추정량의 대부분은 MSE(moan squared error)를 최소화하여 얻어진다 (Rao, 2003). 최근 황희진과 신기일 (2008)은 MSPE(mean squared percentage error)를 최소화하는 추정량을 사용한 소지역 추정법을 제안하였다. 본 논문에서는 노동통계 중 지청별 일인당 평균 임금총액 추정에 황희진과 신기일 (2008)이 제안한 방법을 적용하여 보았으며 2007년 매월 노동통계 자료를 이용하여 기존의 MSE를 최소화 하여 얻어진 여러 추정량과 우수성을 비교해 보았다. 또한 노동통계를 위 한 소지역 추정의 실제 사용 가능성을 살펴보았다.

관측기를 이용한 강인한 디지털 로보트제어 (Design of a Digital Robust Control Using Observer for Manipulator)

  • 이보희;김진걸
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.2353-2363
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    • 1994
  • 본 논문에서는 외란이 존재하는 로보트 시스템에 대하여, 축소차수관측기를 사용하여 강인한 디지털 제어기의 설계방법을 다루었다. 대부분의 로보트 매니퓰레이터 경우는 상태변수 모두를 측정할 수 없기 때문에 측정할 수 없는 상태변수들은 추정되거나 재구성되어야 한다. 또 다른 문제점들은 미분불가능한 쿨롱마찰력과 같은 비선형 성분, 중력에 의한 외란, 그리고 구동모터와 매니퓰레이터 사이에 존재하는 뒤틀림 스프링 효과이다. 제어기의 설계는 측정가능한 상태변수와 축소차수 관측기에 의하여 추정한 상태변수들을 궤환시키고 출력 쪽에 이산적분기를 첨가하여 구성하였다. 제어기의 궤환이득은 우선 최적제어이론에 의해 구하고, 만약 시스템 응답이 리미트싸이클을 가지면 혼성시스템에 대한 기술함수법을 적용해서 제어기의 이득을 재조정하여 리미트싸이클을 제거하였다.

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미지 호흡운동에 의한 MRI 아티팩트의 수정 (MRI Artifact Correction due to Unknown Respiratory Motion)

  • 김응규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권5호
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    • pp.53-62
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    • 2004
  • 본 연구에서는 화상평면내 미지 호흡운동에 의한 MRI 아티팩트를 수정하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 호흡운동은 2차원의 선형확대축소 운동으로 모델화 된다 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할 때 촬상 대상물체에 대한 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 적용한 모델에 의하면 호흡운동은 위상오차와 불균일 표본화 및 진폭변조왜를 MRI 데이터에 부여한다. 운동파라메타가 알려져 있거나 추정가능하다고 할 때 양선형 중첩법에 기초한 재구성 알고리즘이 MRI 아티팩트를 수정하기 위해 사용된다. 운동 파라메타가 미지인 경우 스펙트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 y 방향 확대계수 및 y 방향 확대중심을 추정한다. 최종적으로 시뮬레이션된 체동화상을 통해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.

손실 정보 추정을 이용한 영상 보간과 휴대용 장치에서의 구현 (Image Interpolation Using Loss Information Estimation and Its Implementation on Portable Device)

  • 김원희;김종남
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권2호
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    • pp.45-50
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    • 2010
  • 영상 보간법은 영상의 해상도를 향상시키기 위해서 사용되는 기술로서 보간 결과 영상에서 나타나는 화질 열화가 아직 까지 해결되지 않은 문제점이다. 이를 위해서 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용한 영상 보간법을 제안하고 제안한 알고리즘을 휴대용 장치에서 구현하였다. 제안하는 방법에서는 획득 저해상도 영상을 더욱 작은 크기로 축소한 후 다시 보간을 거쳐서 나온 영상을 이용해서 에러를 계산하고, 그 결과값을 보간하여 추정 손실 정보를 생성한다. 추정된 손실 정보는 적응적 가중치와 경합하여 최종적으로 보간된 고해상도 C영상에 더해지게 된다. 실험을 통해서 제안한 방볍이 기존의 알고리즘틀 보다 PSNR에서 2dB이상 향상된 것을 알 수 있었다. 또한 휴대용 장치에서 구현하여 실시간 처려가 가능한 것을 확인하였다. 이와 같이 제안한 방법은 영상의 확대와 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 사용될 수 있다.

해석가능한 기계학습을 적용한 소지역 인구 추정에 관한 연구: 부산광역시를 대상으로 (A Study on the Population Estimation of Small Areas using Explainable Machine Learning: Focused on the Busan Metropolitan City)

  • 김유현;김동현
    • 한국지리정보학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.97-115
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    • 2023
  • 최근 저출산, 고령화 등 인구의 구조가 급격히 변화하고 있고 인구 분포의 불균등성이 확대되고 있는 시점에서 인구 추정 방식의 변화가 요구되고 있으며 소지역 단위에서 보다 정확한 추정이 요구되고 있다. 본 연구는 이러한 인구 추정 방식 변화 요구에 대응하기 위해 부산광역시를 대상으로 해석가능한 기계학습 방법을 적용하여 500m 격자 단위에서 2040년 인구를 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 해석가능한 기계학습의 방법과 코호트 요인법을 각각 적용하여 격자별 인구추정 결과를 비교해본 결과, 기계학습 방법이 인구 구조 변동에 영향을 미칠 가능성이 있는 여러 변수의 조합 반영이 가능하여 보다 낮은 오차를 도출함으로써 소지역과 같이 인구 변화폭이 큰 지역의 추정에 있어 적용력이 높음을 확인하였다. 인구감소시대에 과대추정된 인구 값은 도시계획에서 투자의 비효율성과 특정 부문에 대한 과잉 투자에 따른 타 부문에서의 질적 저하와 같은 문제를 일으킬 가능성이 높으며, 과소추정된 인구 값 역시 도시의 축소를 가속화시켜 삶의 질을 저하시키는 문제를 초래하므로 적절한 인구 추정 방법과 대안을 마련해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다.

Gradient Boosting 모형을 이용한 중소기업 R&D 지원금 결정요인 분석 (Who Gets Government SME R&D Subsidy? Application of Gradient Boosting Model)

  • 강성원;강희찬
    • 한국전자거래학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.77-109
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    • 2020
  • 본 논문에서는 그래디언트 부스팅 모형을 활용하여 정부의 중소기업 연구개발 지원 결정에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다. 기존 연구가 사후적으로 정부의 연구개발 지원이 수혜 기업에 미친 영향을 분석하는 것에 중점을 두었다면, 본 논문은 정부의 연구개발 지원 결정 방식을 파악하고, 그 방식이 기업에게 제공하는 유인을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문은 지원금 결정에 영향을 미치는 다양한 잠재적 요인들을 선택하고, 기계학습 접근법을 활용하여 추정오차 축소효과가 큰 요인들을 선별하였다. 구체적으로 본 논문은 한국과학기술평가원이 구축한 국가연구개발조사분석 자료와 한국신용평가자료를 연결한 자료에 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 모형을 적용하여 지원금 추정모형을 구축하였다. 본 논문에서 구축한 그래디언트 부스팅 모형은 선형회귀분석 응용모형에 비해 평균제곱근오차를 7.20% 축소할 수 있었다. 각 변수의 순열 중요도(permutation importance)를 분석한 결과 연구성과지표 및 연구개발비가 추정오차 축소에 기여가 큰 것으로 파악되었다. 그리고 각 변수의 부분의존도(Partial Dependence Plot: PDP) 및 SHAP 값(SHAP value: SHapley Additive exPlanation value)을 분석한 결과 연구성과지표가 좋고 연구개발비 지출이 큰 기업이 많은 연구개발 지원금을 받는 반면, 영업이익이 크고 자기자본회전율이 높은 기업은 적은 지원금을 받는 경향이 발견되었다. 본 연구의 결과는 현재 중소기업 연구개발 지원금 배분 방식이 연구성과지표 제고 및 연구개발투자 증가 유인은 제공하나, 기업 경영성과 제고 유인은 취약함을 시사한다.