• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제9권2호
• /
• pp.95-103
• /
• 1998

회귀모형의 선형성을 검정하는 방법으로서 Azzalini와 Bowman은 회귀모형의 오차항이 정규분포를 따른다는 가정하에서 커널회귀추정량을 이용한 유사우도비 검정이라는 비모수적 방법을 제안하였다. 붓스트랩(bootstrap)기법을 도입하여 그들의 검정방법을 변형한 커널붓스트랩검정이라는 새로운 검정법을 제시하고 모의실험을 통해 검정력을 살펴보았다. 제안된 방법은 오차항의 분포가 정규분포가 아닌 경우에도 적용이 가능하였다.

• 환경영향평가
• /
• 제28권6호
• /
• pp.580-591
• /
• 2019

본 연구는 로드킬 다발구간을 선정하기 위한 공간 군집지역 탐색방법을 비교하기 위하여 영주시, 문경시, 안동시, 청송군 로드킬 핫스팟 분석을 수행하였다. 국지적 공간 자기상관 지수인 Getis-Ord Gi* 통계량은 분석 단위를 달리하여 산출하였으며, 전체 도로면적 기준으로 300m에서 9%, 1km에서 14%의 핫스팟 지역을 도출하였다. 1km 단위 핫스팟 지역의 Z-score를 5개로 등급화한 결과, 예천군과 영주시 경계에 있는 28번 국도 구간의 Z-score가 가장 높게 나타났다. 커널 밀도 방법은 일반 커널 밀도 추정과 네트워크 커널 밀도 추정 분석을 수행하였다. 두 방법 모두 구역 단위의 분석보다 로드킬 다발구간의 시각적 확인이 용이했으나, 통계적으로 유의한 우선순위를 산정하기 어려운 한계가 있었다. 결과적으로 군집 분석방법에 따라 국지적인 핫스팟 지역이 다르게 나타나고 있음이 확인되었으며, 공통적으로 저감 대책이 시급한 지역은 영주시와 예천군을 통과하는 28번 국도의 다발구간으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 로드킬 다발구간 도출 및 저감 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.19-27
• /
• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.12-14
• /
• 2014

본 논문에서는 AZB (All-Zero Block) 검출을 이용한 조기 부호화 단위(Coding Unit, CU) 결정 방법을 제안한다. HEVC 영상 코덱의 하드웨어 구현에서 이산여현변환(DCT)는 많은 부호화 자원을 필요로 하는 과정으로 DCT 수행 이전에 블록 내의 모든 양자화 계수가 0 이 되는 영블록(All-zero Block)을 미리 검출하여 DCT 및 양자화 과정을 생략하고 CU 의 부호화 과정을 조기에 종료함으로써 부호화 복잡도를 크게 감소시키는 방법을 제안한다. 기존의 SAD (Sum of Absolute Difference) 또는 SATD (Sum of Absolute Transform Difference)에 기반하는 AZB 검출 방법은 HEVC 에서 새롭게 추가된 큰 크기의 $16{\times}16$와 $32{\times}32$ DCT 에서 AZB 을 효율적으로 검출할 수 없는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 DCT 변환 커널이 하다마드 변환 커널과 또 다른 정규 직교 변환 커널로 분할하여 표현할 수 있는 성질을 이용하여, 부화소 움직임벡터 추정 과정을 통해 생성된 하드마드 변환 계수에 DCT 를 생성하는 변환 커널을 곱하여 DCT 변환 커널을 생성한 후 양자화 계수를 이용하여 CU 단위의 AZB 을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 AZB 검출과 움직임 벡터의 크기를 이용하여 현재 CU 의 부호화 과정을 조기에 종료하는 방법을 제안한다. 제안하는 AZB 검출과 CU 조기 종료 부호화 방법을 사용하면 평균적으로 34.7%의 부호화 시간을 감소시켜 부호화 복잡도를 크게 줄일 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.663-670
• /
• 2019

터빈 사이클 보정 열 성능 분석은 발전소의 현재 성능을 결정하고 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 신뢰성있는 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME(American Society of Mechanical Engineers) PTC(Performance Test Code)를 기본으로 성능 분석에서 우선적으로 중요하게 적용되는 주급수 유량을 대상으로 영역별 판정 알고리즘을 개발하고 각 영역별로 현재의 터빈 사이클 성능을 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관 관계를 기반으로 영역별로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 커널 회귀 모델을 이용하여 학습된 추정 모델을 구성하였으며, 커널 회귀 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델의 학습 결과와 비교하였다. 주급수 유량의 형상 특성에 따른 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 성능 분석의 신뢰도를 증가시킬 수 있었으며 다른 성능 결정 변수에 대한 학습 및 검증 모델로 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.645-650
• /
• 2015

영상 획득 시 렌즈의 부정확한 초점이나 영상 획득 시스템의 흔들림 등으로 인해 영상 복원이 요구된다. 이런 영상 복원 문제는 하나의 열화 영상에서 원 영상을 추출해야 하는 부적절하게 정립된 역 문제 (ill-posed reverse problem)이다. 본 논문은 기준 영상을 도입하여 기존의 영상 복원 방법과 비교할 때 복원 영상의 신호잡음비를 유사하게 유지하면서 계산 속도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 새로운 비용 함수를 통해 영상과 커널을 몇 단계의 갱신을 통해 영상 열화에 사용되었다고 추정되는 커널을 얻는다. 위너 필터는 전 단계에서 구한 커널과 기준 영상을 이용하여 원 영상의 추정치를 구하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.906-913
• /
• 2022

본 논문에서는 희소 깊이 영상과 컬러 영상을 이용해 조밀한 깊이 영상을 추정하는 깊이 완성을 수행하기 위해 최근접 이웃 커널 기술을 사용하는 방식의 네트워크를 제안한다. 먼저 예측하고자 하는 깊이 영상을 대략적인 깊이 정보의 구조 정보를 포함하는 부분과 세밀한 깊이 정보를 가지는 상세 부분으로 분할하여 예측하는 방식을 제안한다. 이 과정에서 깊이 영상의 구조 및 상세 정보는 분류 기법과 회귀 기법을 활용하여 각각 추정하였으며, 특히 분류 과정에서 최근접 이웃 커널 정보를 활용하여 주변 정보를 통해 분류를 진행하는 방식을 제안하였다. 제안 방식은 기존의 희소 깊이 완성 방식과 비교하여 우수한 성능을 나타냈고, 시각적으로도 만족할만한 결과를 보이게 됨을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권1호
• /
• pp.87-95
• /
• 2014

분산함수가 불연속인 경우 Kang과 Huh (2006)는 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량으로 분산함수를 추정하였다. 음의 실수 값도 가질 수 있는 로그분산함수를 추정 대상으로 하여, 오차제곱의 분포를 ${\chi}^2$-분포로 가정하고 국소선형적합을 이용한 불연속 로그분산함수의 추정이 Huh(2013)에 의해 연구되었다. Chen 등 (2009)은 연속인 로그분산함수를 로그잔차제곱을 이용한 국소선형적합으로 추정하였다. 본 연구는 Chen 등의 추정법을 이용하여 불연속인 로그분산함수의 추정량을 제시하였다. 기존의 제안된 불연속인 로그분산함수의 추정량들과 제안된 추정량을 모의실험을 통하여 비교연구하고자 한다. 한편, 로그분산함수가 연속이지만 그 미분된 함수가 불연속일 경우, Huh (2013)의 방법과 제안된 방법으로 적합된 국소선형의 기울기를 이용하여 불연속인 미분된 로그 분산함수의 추정량을 제시하고자 한다. 이들 추정량의 비교 연구 또한 모의실험을 통하여 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제20권5호
• /
• pp.879-886
• /
• 2009

본 논문에서는 시장점유율을 추정할 때 최소제곱 서포트벡터기계를 적용하여 보통최소제곱과 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 비교하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계는 커널 함수를 사용함으로 고차원의 특징 공간에서 선형회귀로 재구성함으로 비선형 회귀문제까지도 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 비모수 기법인 최소제곱 서포트벡터기계를 이용하여 시장점유율 모형을 추정하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계를 기반으로 한 모형 추정은 시장점유율 유인모형을 해결하기 위한 좋은 대안이 된다. 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 평가하기 위해 비교 실험에서는 한국 자동차 시장에서 차량 판매량을 이용하여 브랜드별 시장점유율 모형을 추정하였다.

• 한국수학사학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.15-20
• /
• 2004

본 논문에서는 밀도 추정에 관한 통계량으로서 불편성과 일치성에 관하여 제시하고 밀도함수에 관한 평활 방법으로서 히스토그램과 커널 밀도 추정 및 극소적응평활(local adaptive smoothing)에 관하여 보이고자 한다. 그리고 과거에서 현재까지 비모수 밀도 추정에 관한 연구에 관하여 조사하고 논하고자 한다.