• 생물환경조절학회지
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• 제3권1호
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• pp.42-51
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• 1994

대다수 농산물과 마찬가지로 건조표고의 등급판정은 외관특징에 주로 의존한다. 표고 갓의 전후면에 걸친 복잡하고 다양한 외관특징들로 인하여 표고의 등급판정은 임의로 추출한 표고샘플에 대하여 전문가가 수작업으로 판정하고 있으며, 선별작업 역시 전적으로 수작업에 의존하고 있다. 단순한 반복작업으로 보이는 농산물의 등급판정은 사실 시각과 촉각을 위시한 고도의 감각신경계를 통하여 상호 복잡하게 얽혀 들어오는 정보를 지능적으로 처리하는 고기능의 작업이다. 농산물의 경우, 외관특성을 비롯한 물성은 종류별로 그 경계치를 일괄적으로 명확하게 규정할 수 없기 때문에 대개는 오차를 포함한 통계적 접근에 의하여 규정하고 있다. 따라서 농산작업에 있어서는 농산물 물성이 갖는 모호성을 효율적으로 처리할 수 있는 가변적인 작업구조 및 정보처리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 인간 뇌의 정보처리 기능을 부분적으로 구현할 수 있는 인공신경회로망을 컴퓨터 시각 시스템에 적용하여 단순 기하도형의 분류 및 표고의 등급판정을 성공적으로 수행하였다. 회로망 입력으로는 컴퓨터시각 시스템을 이용하여 건조표고의 정성적 외관특징을 자동으로 추출한 후 정량화한 특징점 값들을 이용하였다. 신경회로망의 학습은 표본 추출한 등급표고와 이들의 정량적 특징점 값들을 입출력 쌍으로 하여 수행하였다. 학습한 회로망의 등급판정 성능시험은 표본추출한 미지의 표고에 대한 컴퓨터 영상 특징점 값들을 입력하여 수행하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.65-71
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• 2020

특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.37-48
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• 2012

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시점, 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 얻은 영상들의 위치 관계를 대응 시켜주는 기법이다. 본 논문에서는 가시광선 영상 및 적외선 영상과 같은 다중센서 영상을 정합하기 위한 방법을 제안한다. 영상정합은 두 영상에서 특징점을 추출하고, 특징점 간의 대응 관계를 구함으로써 이루어진다. 기존의 다중센서 영상 정합을 위한 방법으로 정규상호정보를 이용하여 대응 특징점을 선별하는 방법이 제안되었다. 정규상호정보 기반의 영상정합 기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제한다. 그러나 가시광선 영상과 적외선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 대응 특징점의 정확도가 저하되기 때문에 기존의 방법은 안정적인 정합 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 영상의 공간정보로서 기울기 방향정보를 정규상호정보와 결합함으로써, 대응 특징점의 정확도를 향상시켰으며 이를 통해 정확성 및 안정적인 영상 정합 결과를 도모하였다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권5호
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• pp.959-974
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• 2013

빅데이터 시대를 맞이하여 통계학과 통계학자의 역할에 대하여 살펴본다. 빅데이터에 대한 정의 및 응용분야를 살펴보고, 빅데이터 자료의 통계학적 특징들 및 이와 관련한 통계학적 의의에 대해서 설명한다. 빅데이터 자료 분석에 유용하게 사용되는 통계적 방법론들에 대해서 살펴보고, 국외와 국내의 빅데이터 관련 프로젝트를 소개한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.135-138
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• 2000

흉부 X선 CT 화상을 이용한 폐종류의 경계 형상을 정량적으로 평가하기 위하여 푸리에 변환된 폐종류 음영의 윤곽선 내 power spectrum 고주파 성분의 총합이 폐종류 음영의 경계 형상에 관한 유효한 평가 값이 되는지의 여부를 검토하였다. 이 평가 값은 폐종류 음영의 CT 화상 위의 특징을 명확히 반영한다고 판단된다. 다시 말해서, 윤곽선은 양성 혹은 악성 종류에 있어서 각각 명확하거나 불투명하다. 양성 IS명과 악성 16명인 환자 31명에 대해서 이 평가 값을 계산하여 통계적 처리를 행한 결과 양성과 악성 간에 뚜렷한 차이를 인식할 수 있었다. 이러한 제안된 평가 방법에 의해, power spectrum 고주파 성분의 총합이 폐종류 경계 형상의 평가치가 되어, 정량적인 폐종류의 양성과 악성 감별을 행할 때 유용한 값이 될 가능성을 시사한다고 볼 수 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제24권2호
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• pp.280-287
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• 2000

Laboratory measurements were made of wall pressure fluctuations in a separated and reattaching flow over a backward-facing step. An array of 32 microphones along the streamwise direction was utilized. Various statistical properties of pressure fluctuations were scrutinized. The main emphasis was placed on the flow inhomogeneity along the streamwise direction. One point statistics such as the streamwise distribution of rms pressure and autospectra were shown to be generally consistent with other studies. The coherences and wavenumber spectra in the streamwise directions were indicative of the presence of dual modes in pressure; one is the large-scale vortical structure in low frequency and the other is the boundary-layer-like decaying mode in high frequency.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.1132-1137
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• 1993

본 연구에서는 특수하게 제작된 펀치형상을 갖는 평면변형장출실험에 의한 스탬핑성형성 평가기술(RIST-PSST)의 개요에 대하여 논하고 돔장출 실험결과와 비교하여 본 방법의 특징을 검토하였다.

• 재무관리논총
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• 제5권1호
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• pp.165-190
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• 1999

본 논문에서는 KOSPI 200 주가지수 선물의 만기효과와 베이시스의 행태를 체계적으로 헤지 의사결정에 반영하기 위한 몇 가지 방법을 실증분석하였다. 우선 베이시스의 동태적 운동형태를 명시적으로 설정하지 않고 통계적인 방법을 통하여 헤지해제시점이 선물만기에 접근함에 따라 베이시스가 변동되는 양상을 반영한 헤지비율을 산출한다. 그 다음에는 헤지기간 전체에 걸친 베이시스의 운동형태를 명시적으로 설정하여 이에 입각한 헤지비율을 계산한다. 명시적인 베이시스의 운동형태는 비확률적인 과정과 확률적인 과정으로 다시 구분하고, 이 각각에 입각하여 최적헤지활동을 결정한다. 모든 헤지활동은 가장 최근까지의 정보를 이용하여 사전적으로 미래 헤지기간에 대한 의사결정을 하게 된다. 그러한 헤지활동의 사후적인 결과는 베이시스 행태를 별도로 고려하지 않고 단순선형회귀분석만을 이용하여 산출된 헤지성과와 비교되고, 변동성 감소 및 손실감소의 측면에서 각 접근방법이 가지는 특징 및 효율성을 평가한다. 실증 분석 결과, 헤지의 성과를 제고하기 위하여 선물의 만기효과와 베이시스의 행태변화를 체계적으로 반영한 세 가지의 시도 중 어느 것도 위험-수익의 2차원적인 비교에서 베이시스의 행태변화를 명시적으로 반영하지 않은 전통적 단순회귀분석을 압도하지 못하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.69-72
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• 2003

본 논문에서는 입력된 한국어 문자열로부터 형태소를 분석하고, 품사를 태깅하는 방법에 있어 개선된 통계적 모델을 제안하고, 이에 기반한 띄어쓰기 비종속 형태소 분석 및 태깅 시스템의 개발과 성능 평가에 대한 결과를 소개하고 있다. 제안된 통계 기반품사 태깅 시스템은 입력된 문자열로부터 음절의 띄어쓰기 확률값을 계산하여 유사어절을 생성하고, 유사어절 단위로 사용자 띄어쓰기와 상관없이 형태소 후보 리스트를 생성하며, 인접한 후보 형태소들의 접속 확률 계산에 있어 어절 간 접속 확률과 어절 내 접속 확률을 모두 사용함으로, 최적의 형태소 리스트를 결정하는 모델을 사용하고 있다. 특히, 형태소들의 접속 확률 계산 시 어절 간 접속 확률과 어절 내 접속 확률의 결합 비율이 음절의 띄어쓰기 확률 값과 사용자의 띄어쓰기 여부에 따라 자동으로 조절되는 특징을 가지고 있으며, 이를 통해 극단적으로 띄어 쓰거나 붙여 쓴 문장에 대해서도 평균 90%수준의 품사 태깅 성능을 달성할 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.850-853
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• 2009

반도체 조립공정에서 사용되는 Pick and Placement장비는 반도체패키지를 컴퓨터 비젼을 이용하여 위치 정렬하고 Placement Tray에 적재하는 장비로서 고속,고정밀도가 요구된다. 다변량 통계적 분석방법인 주성분 분석법은 주어진 데이터에서 특징이 되는 일정한 패턴을 찾는 방법으로 영상의 차원감소를 위해 최근 많이 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 반도체패키지의 기하학적 형태를 이용하여 위치정렬을 하도록 한 후 성능을 검증하도록 하였다. 패키지 원영상에서 밝기값의 차이에 따른 윤곽선을 인식한 후, 각 위치값들을 주성분 분석법을 이용해 직선을 추출한 방법으로 위치정렬한 결과 신뢰할만한 위치정렬 성능을 보였다.