• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.221-230
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• 2016

본 연구에서는 보행자사고 개선구역 선정을 위한 객관적 기준 마련을 위해 서울시의 2009년~2013년 보행자사고 54,208건에 대해서 Getis-ord Gi*와 커널 밀도를 결합하여 보행자사고 개선구역을 선정하였다. Getis-ord Gi*를 통해 보행자사고 발생 지점의 공간적 분포를 고려하여 보행자사고 핫스팟이 군집된 보행자사고 개선구역을 선정할 수 있었고 값을 통해 선정된 구역 간의 우선순위를 판별할 수 있었다. 그리고 보행자사고 개선구역 내부에 대해 커널밀도추정을 시행함으로써 사고 발생 지점의 미시적인 분포를 파악하고 사고 발생에 중대한 영향을 미치는 핫스팟을 식별할 수 있었다. 또한, 핫스팟에서 높은 밀도 레벨을 가지는 부분을 확인함으로써 핫스팟 내부를 분석할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.765-775
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• 2012

교차타당성은 커널추정량의 평활모수인 띠폭의 선택 방법으로 흔히 활용되고 있다. 연속인 확률밀도함수의 커널추정량의 띠폭 선택으로 널리 쓰이는 교차타당성 방법으로는 최대가능도교차타당성과 더불어 최소제곱교차타당성과 편의교차타당성이 있다. 확률밀도함수가 하나의 불연속점을 가질 때, Huh (2012)는 불연속점 추정을 위한 커널추정량의 띠폭 선택으로 최대가능도교차타당성을 이용한 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 Huh (2012)에 의해 최대가능도교차타당성으로 제안된 띠폭선택의 방법과 같이 한쪽방향커널함수를 이용한 최소제곱교차타당성과 편의교차타당성으로 띠폭 선택 방법을 제시하고, 이들 띠폭 선택 방법들과 Huh (2012)의 최대가능도교차타당성을 이용한 띠폭 선택 방법을 모의실험을 통하여 비교연구 하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.75-88
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• 2008

본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.27-34
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• 2006

본 연구에서는 엔트로피를 이용한 독립성분분석(ICA : Independent Component Analysis)에서 점수함수(score function)를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 점수함수를 생성하기 위해서 원 신호(original signals)에 대한 확률밀도함수의 추정이 반드시 필요하고 밀도함수가 미분 가능해야 한다. 따라서 원 신호에 따른 적응적인 점수 함수를 유도할 수 있도록 커널 기반의 밀도추정(kernel density estimation)방법을 사용하였으며, 보다 빠른 밀도 추정 계산을 위해서 식의 형태를 컨볼루션(convolution) 변환 한 후, 컨볼루션을 빠르게 계산할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 이용하였다. 제안한 점수함수 생성 방법은 원 신호에 확률밀도분포와 추정된 신호의 확률밀도 분포의 오차를 줄이는 역할을 한다 실험 결과, 암묵신호분리(blind source separation)문제에서 기존의 Extended Infomax 알고리즘과 Fixed Point ICA 보다 원 신호와 유사한 밀도함수를 추정하였고, 분리된 신호의 신호대잡음비등(SNR)에 있어서 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.561-566
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• 2021

오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.124-132
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• 2011

현대 전자전에서 레이더 신호 환경은 매우 복잡하고 고밀도화 되어 가고 있다. 이러한 신호로부터 원래의 방사체로 각각 분리하여 분석하고 식별하기 위한 전자전지원을 위해서는 신뢰성있는 신호분석 기법이 요구된다. 본 논문에서는 전자전지원의 신호분석 단계에서 신뢰성을 보장하며 신호처리 비용을 줄일 수 있는 새로운 레이더 신호 그룹화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 주파수 변조 특성에 대한 통계적 분포 특성을 활용하여 수신 신호로부터 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 신호 그룹화한다. 제안된 기법에 대해 실험 결과를 통해 우수한 성능을 보유함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.86-88
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• 2014

나이브 베이스가 가지는 가정은 실세계 데이터를 분류함에 있어 해로운 효과를 보이곤 한다. 이러한 가정을 완화하기 위해, 우리는 Naive Bayes Mutual Information Attribute Weighting with Smooth Kernel Density Estimation (NBMIKDE) 접근 방법을 소개한다. NBMIKDE는 애트리뷰트를 위한 스무드 커널과 상호 정보량 측정값을 기반으로 하는 어트리뷰트 가중치 기법을 조합한 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.407-410
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• 2009

본 논문에서는 개선된 mean shift를 이용한 컬러 영상 분할을 소개한다. Mean shift는 Yizong Cheng에 의해 재조명되고 Dorin Comaniciu 등에 의해 정리되어 영상 필터링(image filtering), 영상 분할(image segmentation), 물체 추적(object tracking) 등 여러 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 커널을 이용해 밀도를 추정하고 밀도가 가장 높은 점으로 커널을 연속적으로 이동함으로써 지역적으로 주요한 위치로 데이터 값을 갱신시킨다. 그러나 영상에 포함된 모든 화소에 대해 mean shift를 수행해야하기 때문에 연산 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 mean shift 필터링 과정을 분석하고 참조수렴방법과 강제수렴방법을 이용해 소요 시간을 단축시켰다. 모든 점에 대해 mean shift를 수행하는 대신 특정 조건을 만족하는 픽셀은 이웃 픽셀의 수렴 값을 참조하고, mean shift 과정에 진동 또는 미미한 이동을 계속하는 픽셀은 강제 수렴을 실시하였다. 개선된 방법과 기존의 mean shift 방식을 적용하여 영상 필터링과 영상 분할에 적용한 실험에서 결과 영상에는 차이가 적고 기존의 방법에 비해 수행 시간이 24% 정도 소요됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-11
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• 2023

딥러닝 기반의 이미지 세그멘테이션은 차선 인식을 위해 널리 사용되는 접근 방식 중 하나로, 차선의 키포인트를 추출하기 위한 후처리 과정이 필요하다. 일반적으로 키포인트는 사용자가 지정한 임계값을 기준으로 추출한다. 하지만 최적의 임계값을 찾는 과정은 큰 노력을 요구하며, 데이터 세트(또는 이미지)마다 최적의 값이 다를 수 있다. 본 연구는 사용자의 직접 임계값 지정 대신, 대상의 이미지에 맞추어 적절한 임계값을 자동으로 설정하는 키포인트 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 키포인트 추출 알고리즘은 차선 영역과 배경의 명확한 구분을 위해 줄 단위 정규화를 사용한다. 그리고 커널 밀도 추정을 사용하여, 각 줄에서 각 차선의 키포인트를 추출한다. 제안하는 알고리즘은 TuSimple과 CULane 데이터 세트에 적용되었으며, 고정된 임계값 사용 대비 정확도 및 거리오차 측면에서 1.80%p와 17.27% 향상된 결과를 얻는 것을 확인하였다.

• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.35-50
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• 2023

정비사업에 있어 공공의 역할이 강조되고 있는 상황에서 객관적으로 정비사업이 필요한 지역을 선제적으로 살펴보는 것은 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 공간데이터를 활용하여 재정비가 필요한 지역을 탐색하고, 재정비 대상지 유형화 및 특성을 분석하는 것이다. 이를 달성하기 위해 공간데이터를 사용하여 커널밀도함수와 K-means 군집분석을 수행하였고, 재정비 대상지역 발굴 방법을 모색하였다. 주요연구결과 및 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개발 용적비와 노후도 지표를 기준으로 서울시 전역에 걸쳐 587개 재정비 대상지를 구획하였으며, 선도사업·신속통합기획 후보지 비교결과 절반 정도 일치성을 확인하였다. 둘째, 재정비 대상지는 공공에서 지정한 선도사업 후보지에 비하여 상대적으로 주거환경이 열악하였다. 셋째, 재정비 대상지는 통계적으로 뚜렷하게 유형화되지 않았으며, 사업요건별 유형화의 타당성을 확인하였다.