• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.585-588
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• 2018

시계열 데이터의 특징을 추출하여 분석하는 과정에서 시게열 데이터가 가지는 고차원성은 차원의 저주(Course of Dimensionality)로 인해 데이터내의 유효한 정보를 찾는데 어려움을 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 차원 축소 기법(dimensionality reduction)이 널리 사용되고 있지만, 축소 과정에서 발생하는 정보의 희석으로 인하여 시계열 데이터에 대한 군집화(clustering)등을 수행하는데 있어서 성능의 변화를 가져온다. 본 논문은 이러한 현상을 관찰하기 위해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform:DWT)과 오토 인코더(AutoEncoder)를 차원 축소 기법으로 활용하여 시계열 데이터의 차원을 압축 한 뒤, 압축된 데이터를 K-평균(K-means) 알고리즘에 적용하여 군집화의 효율성을 비교하였다. 성능 비교 결과, DWT는 압축된 차원수 그리고 오토인코더는 시계열 데이터에 대한 충분한 학습이 각각 보장된다면 좋은 군집화 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.323-335
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• 2023

고차원 데이터의 인과 추론에서 고차원 공변량의 차원을 축소하고 적절히 변형하여 처리와 잠재 결과에 영향을 줄 수 있는 교란을 통제하는 것은 중요한 문제이다. 평균 처리 효과(average treatment effect; ATE) 추정에 있어서, 성향점수와 결과 모형 추정을 이용한 확장된 역확률 가중치 방법이 주로 사용된다. 고차원 데이터의 분석시 모든 공변량을 포함한 모수 모형을 이용하여 성향 점수와 결과 모형 추정을 할 경우, ATE 추정량이 일치성을 갖지 않거나 추정량의 분산이 큰 값을 가질 수 있다. 이런 이유로 고차원 데이터에 대한 적절한 차원 축소 방법과 준모수 모형을 이용한 ATE 방법이 주목 받고 있다. 이와 관련된 연구로는 차원 축소부분에 준모수 모형과 희소 충분 차원 축소 방법을 활용한 연구가 있다. 최근에는 성향점수와 결과 모형을 추정하지 않고, 차원 축소 후 매칭을 활용한 ATE 추정 방법도 제시되었다. 고차원 데이터의 ATE 추정 방법연구 중 최근에 제시된 네 가지 연구에 대해 소개하고, 추정치 해석시 유의할 점에 대하여 논하기로 한다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.119-138
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• 2024

본 연구는 노이즈 필터링과 차원축소 등의 방법을 이용하여 텍스트 지표의 정상화에 대해 검토하고 실증 분석을 통해 동 지표의 활용가능성을 제고할 수 있는 후처리 과정을 탐색하고자 하였다. 실증분석에 대한 예측 목표 변수로 월별 선행지수 순환 변동치, BSI 전산업 매출실적, BSI 전산업 매출전망 그리고 분기별 실질 GDP SA전기비와 실질 GDP 원계열 전년동기비를 상정하고 계량경제학에서 널리 활용되는 Hodrick and Prescott 필터와 비모수 차원축소 방법론인 충분차원축소를 비정형 텍스트 데이터와 결합하여 분석하였다. 분석 결과 월별과 분기별 변수 모두에서 자료의 수가 많은 경우 텍스트 지표의 노이즈 필터링이 예측 정확도를 높이고, 차원 축소를 적용함에 따라 보다 높은 예측력을 확보할 수 있음을 확인하였다. 분석 결과가 시사하는 바는 텍스트 지표의 활용도 제고를 위해서는 노이즈 필터링과 차원 축소 등의 후처리 과정이 중요하며 이를 통해 경기 예측의 정도를 높일 수 있다는 것이다.

• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.107-108
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• 2014

부화소 기반 영상 축소기법은 각각의 부화소를 조절함으로써 픽셀 기반 영상 축소기법보다 해상도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 그러나 부화소에 의한 해상도의 증가는 종종 색상정보의 왜곡을 발생시킨다. 부화소 랜더링의 주요과제는 선명도를 유지함과 동시에 색조왜곡현상을 억제하는 것이다. 선행연구들은 부화소랜더링을 위해 1 차원 혹은 2 차원 필터를 최적화 하였지만, 지역적인 특성을 고려하지 않았기 때문에 출력영상의 화질이 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위해 내용적응형 2D FIR 필터를 제작방법을 제안한다. 제안필터는 충분한 수의 저해상도 패치와 고해상도 패치 쌍을 이용하여 임의의 고해상도 패치로부터 고화질의 저해상도 패치를 만들기 위한 최적의 내용적응형 2D FIR 필터를 학습한다. 학습된 필터에 의한 실험결과 제안하는 필터가 종례기법들 보다 색조왜곡현상이 현저히 줄어들고, 출력영상의 선명도를 유지함을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.835-842
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• 2018

충분차원축소의 대표적 방법론 중 하나인 sliced average variance estimation (SAVE)은 슬라이스라고 불리우는 반응변수의 범주화의 총 수에 민감하다고 알려져 있다. 이러한 점을 극복하기 위한 방법으로 최근에 다양한 수의 슬라이스로부터 얻어진 SAVE의 정보를 결합하는 fused SAVE (FSAVE)가 개발되었다. 본 논문에서는 소위 large p-small n 자료라고 불리우는 자료의 수가 변수의 수보다 적은 자료에서 FASVE가 어떻게 실제적으로 사용될 수 있을지에 대해 실증적 분석을 하고자 한다. 이를 위해 근적외분광분석을 통해 얻어진 비스킷 자료를 이용할 것이고, 이러한 자료분석에서 FASVE에 의한 차원축소에 의해 분석된 결과가 기존의 방법론에 비해 우수함을 보고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.63-70
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• 2009

BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.657-666
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• 2022

정보적 설명 변수 공간은 일반적인 충분차원축소 방법들이 요구하는 가정들이 만족하지 않을 때 중심부분공간을 추정하기 위해 유용하다. 최근 Ko와 Yoo (2022)는 다변량 회귀에서 Li 등 (2008)이 제시한 투영-재표본 방법론을 사용하여 정보적 설명 변수 공간이 아닌 투영-재표본 정보적 설명 변수 공간을 새로이 정의하였다. 이 공간은 기존의 정보적 설명 변수 공간에 포함되지만 중심 부분 공간을 포함한다. 본 논문에서는 다변량 회귀에서 정보적 설명 변수 공간을 직접적으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 이를 Ko와 Yoo (2022)가 제시한 방법과 이론적으로 그리고 모의실험을 통해 비교하고자 한다. 모의실험에 따르면 Ko-Yoo 방법론이 본 논문에서 제시한 추정 방법보다 더 정확하게 중심 부분 공간을 추정하고, 추정값들의 변동이 적다는 측면에서 보다 더 효율적임을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.113-121
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• 2013

본 논문은 학습 기반의 2D-FIR필터를 이용한 부화소 렌더링 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서는 충분히 많은 수의 저해상도/고해상도의 영상 블록 쌍들을 이용하여 고해상도/저해상도 블록의 관계에 따른 합성 정보를 계산하고, 그 합성 정보를 담은 소위 사전을 생성한다. 합성 단계에서는 각 입력 영상에 대응하는 후보 블록을 상기 학습된 사전에서 찾는다. 탐색된 사전 내 합성 정보를 이용하여 부화소 레벨의 축소된 블록을 합성함으로써 최종 축소 영상을 얻는다. 한편, 영상 합성 시 디스플레이 장치의 RGB 패턴을 고려한 필터링을 통해 선명도를 향상시킨다. 모의 실험을 통해 제안 기법이 일반적인 영상축소 기법에 비해 흐림 효과, 엘리어싱 등의 화질 열화없이 고화질의 축소 영상을 생성함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.263-270
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• 2021

강화학습은 학습을 통해 최적의 행동정책을 탐색하는 기법으로써, 재난 상황에서 효과적인 인명 구조 및 재난 대응 문제 해결을 위해 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존 재난 대응을 위한 강화학습 기법은 상대적으로 단순한 그리드, 그래프와 같은 환경 혹은 자체 개발한 강화학습 환경을 통해 평가를 수행함에 따라 그 실용성이 충분히 검증되지 않았다. 본 논문에서는 강화학습 기법을 실세계 환경에서 사용하기 위해 기존 개발된 재난 시뮬레이션 환경의 복잡한 프로퍼티를 활용하는 강화학습 환경 구성과 활용 결과를 제시하고자 한다. 본 제안 강화학습 환경의 구성을 위하여 재난 시뮬레이션과 강화학습 에이전트 간 강화학습 커뮤니케이션 채널 및 인터페이스를 구축하였으며, 시뮬레이션 환경이 제공하는 고차원의 프로퍼티 정보의 활용을 위해 비-이미지 피쳐 벡터(non-image feature vector)에 이미지 변환방식을 적용하였다. 실험을 통해 본 제안 방식이 건물 화재 피해도를 기준으로 한 평가에서 기존 방식 대비 가장 낮은 건물 화재 피해를 기록한 것을 확인하였다.