• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.121-134
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• 2013

우리나라는 1910년대 토지조사사업에서 설정된 횡원통상사투영법을 사용하고 있다. 그러나 이 투영법은 수학적 유도 방법과 절차에 따라 다른 형태의 투영함수가 존재하며, 대표적인 것이 측지 및 공공측량에 사용하는 Gauss-Kruger(GK) 함수와 지적 분야의 Gauss-Schreiber(GS) 함수이다. 또한 이들 함수들은 실제 전산 구현 방법과 계수 선택에 따라 그 형태의 차이가 있어 투영변환 계산 결과에 영향을 미친다. 본 연구에서는 횡원통상사투영의 GS 계열 2가지와 3가지 GK 정 역변환 함수를 과학기술계산용 소프트웨어인 MATLAB에 의해 구현하고, 이들 특성 비교를 위한 다양한 수치시험을 수행 하였다. 그 결과를 바탕으로 투영 범위에 따른 투영함수의 정확도, 변환좌표의 차이, 축척계수에 의한 왜곡 특성을 분석 하였다. 이와 함께 4계로 이루어진 투영체계에 대해 GS 및 GK 함수를 통해 투영변환을 실시하고, 좌표의 일치성 및 투영 면적왜곡을 정량적으로 분석하여 그 결과를 요약하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.74-81
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• 1997

본 논문에서는 시그모이드 함수와 방사형 기저 함수 모두를 생성시킬 수 있는 특별한 은닉층 노드를 갖는 투영신경회로망에 대하여 알아롭고 그것을 훈련시키기 위한 진화 학습 기법을 제시한다. 제시된 기법은 신경회로망의 매개변수와 연결 가충치뿐만 아니라, 어떤 목적함수를 나타내기 위한 최적의 은닉층 노드개수 또한 구조 최적화를 위한 진화연산자를 통해 찾아낸다. 각각의 은닉층 노드의 역할은 진화를 거듭하면서 방사형 기저 함수를 나타낼지 시그모이드 함수를 나타낼지 결정된다. 알고리즘을 구현하기 위해서 투영신경회로망은 연결 고리 리스트 자료구조로 나타내었다. 모의 실험에서 기존으 오차역전파에 의한 학습과 구조 성장 방식보다 적은 노드로 투영신경회로망을 훈련시킬 수 있음을 볼수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.519-522
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• 2004

본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권3호
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• pp.228-242
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• 2005

투영 클러스터링은 고 차원 데이타집합에서 서로 다른 부분공간들에서 클러스터들을 찾으려고 모색한다. 사용자가 출력 클러스터들의 개수와 투영 클러스터들의 부분공간의 평균 차원수를 지정하지 않아도, 거의 최적인 투영 클러스터들을 탐사해내는 알고리즘을 제안한다. 클러스터링의 각 단계에서 알고리즘의 목적 함수는 투영 에너지, 품질, 그리고 이상치들의 개수를 계산한다. 클러스터링에서 투영 에너지를 최소화하고 품질을 최대화하기 위하여, 전체 차원의 표준 편차들을 비교함으로 입력 점들의 밀도 상에서 각 클러스터의 최선의 부분영역을 찾기 시작한다. 부분공간의 각 차원에 대한 가중치 요소가 투영 거리 측정에서 확률 오차를 없애기 위하여 사용된다. 제안된 알고리즘이 투영 클러스터들을 정확하게 발견해내고 대 용량의 데이타 집합에서 비례확장성을 갖는다는 것을 여러 가지 실험으로 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.49-54
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• 1998

본 논문에서는 잡음이 존재하는 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 투영 방법을 우 도 측정에 가중 함수와 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 반연속 HMM을 이용한 고립 단어의 인식 실험 결과, 제안한 방법이 실험에 사용된 잡음의 환경들에서 모두 좋은 성능을 나타내었다. 아울러 병렬 모델 결합 방법을 반연속 HMM에 적용하였는데 이는 코드북의 변 환반으로 쉽게 잡음의 특성을 반영할 수 있다. 가중 투영 우도 측정 방법을 병렬 모델 결합 방법에 적용한 경우에도 우수한 성능을 거둘 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제26권2호
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• pp.100-109
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• 2016

이 연구에서는 횡등방성 암석파괴함수의 개발에 활용할 수 있는 3가지 강도정수 공간분포함수를 제안하였다. 제안된 분포함수는 편구(oblate spheroid)분포함수, 지수분포함수, 강도정수텐서 방향투영함수이며 모두 2개의 모델파라미터로 정의된다. 제안된 분포함수들을 점착력과 마찰각의 공간분포함수로 활용하여 횡등방성 Mohr-Coulomb 파괴함수를 유도한 후 이를 활용하여 수치삼축시험을 모사하였다. 연약면의 경사각과 구속압의 변화에 따른 파괴축응력 변화 및 파괴면 방향 변화를 계산한 결과 3개의 분포함수을 적용한 경우 모두 실제 실험에서 관찰되는 이방성 파괴특성을 재현하고 있음을 확인하였다. 3개의 분포함수 중 강도정수텐서 방향투영함수를 채용한 경우가 가장 큰 파괴축강도를 계산하였으며 지수분포함수, 편구분포함수 순으로 낮은 파괴축강도 값을 예측하였다.

• 한국자기학회지
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• 제22권3호
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• pp.73-78
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• 2012

본 연구에서는 Argyres-Sigel의 투영 연산자 방법을 단일 벽 탄소 나노튜브(SWNT)의 zigzag(10,0)에 직접 적용하여 이를 운동방정식의 형태로 만들어 선모양 함수를 구하는 방법을 사용하였다. 선모양 함수의 실수 부분인 선 너비는 저온 영역(T < 200K)에서 온도의 영향에 거의 무관한 것으로 조사되었다. 이는 온도에 관여하는 페르미-디랙 분포함수가 선모양 함수에 거의 영향을 작용하지 않기 때문인 것으로 생각된다. 고온 영역(T > 200K)에서는 선 너비가 다소 단조롭게 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 음향 포논의 영향에 기인하는 것으로 보인다. 그리고 SWNT의 전자스핀이완 시간은 $1.4{\times}10^{-6}\;s$으로 계산되었다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2003년도 제14회 정기총회 및 03년 동계학술발표회
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• pp.94-95
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• 2003

광학식 3차원 형상측정 기술은 산업현장과 의료분야 등에서 광범위하게 사용되어지고 있으며, 이에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 푸리에 변환법에 의한 위상정보 추출 기술을 개발하고, 주파수 영역에서의 창함수 필터에 따른 위상추출 특성을 분석하였다. 광조사 장치로는 LCD 프로젝터를 이용한 투영방식(그림 1)과 레이저 간섭계 투영방식(그림 2)을 사용하였다. (중략)

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.530-537
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• 2019

본 논문에서는 시스템함수 및 변복조의 개념을 3차원 복원 문제에 적용하는 알고리즘을 제안한다. 시스템의 유일한 특성을 정의하는 시스템 함수 (또는 시스템 응답)를를 일반적인 신호처리 또는 제어시스템에서 결정하듯이, 본 논문에서는 적절한 입력과 출력신호를 선택한 다음 3차원 물체의 특성을 결정짓는 시스템 함수를 결정한다. 본 논문에서는 3차원 복원 문제를 두 가지 방법의 시스템 함수 문제로 풀어 나간다. 첫 번째 방법은 입력과 출력 신호를 각각 3차원 물체의 면에 투영된 원형 빛 패턴과 카메라(2차원 이미지 면)가 획득한 패턴이 투영된 3차원 물체의 이미지로 정의하여 3차원 물체의 특성을 나타내는 시스템 함수를 정의 하는 것이다. 두 번째 방법은 입력과 출력 신호를 각각 복원되어야 할 3차원 물체의 좌표와 카메라가 획득한 빛 패턴이 투영된 3차원 물체의 이미지로 정의하여 입력 신호를 추정하는 문제로 해석하는 것이다. 첫 번째 방법은 일반적인 입출력 함수의 비(ratio)로부터 시스템 함수를 구하는 것이고 두 번째 방법은 신호의 변조와 복조 과정으로부터 원래의 전송된 신호 (입력) 를 추정하는 것처럼 입력 신호인 3차원 물체의 좌표를 추정하는 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.605-613
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• 2015

본 논문은 패턴인식에서 자주 사용되는 투영행렬을 희소화하는 문제를 다룬다. 최근 임베디드 시스템이 널리 사용됨에 따라 탑재되는 프로그램의 용량이 제한받는 경우가 빈번히 발생한다. 개발된 프로그램은 상수 데이터를 포함하는 경우가 많다. 예를 들어, 얼굴인식과 같은 패턴인식 프로그램의 경우 고차원 벡터를 저차원 벡터로 차원을 축소하는 투영행렬을 사용하는 경우가 많다. 인식성능 향상을 위해 영상으로부터 매우 높은 차원의 고차원 특징벡터를 추출하는 경우 투영행렬의 사이즈는 매우 크다. 최근 라소 회귀분석 방법을 이용한 RSR(rotated sparse regression) 방법론[1]이 제안되었다. 이 방법론은 여러 실험을 통해 희소행렬을 구하는 가장 우수한 알고리즘 중 하나로 평가받고 있다. 우리는 본 논문에서 RSR을 개선할 수 있는 세 가지 방법론을 제안한다. 즉, 학습데이터에서 이상치를 제거하여 일반화 성능을 높이는 방법, 학습데이터를 랜덤 샘플링하여 희소율을 높이는 방법, RSR의 목적함수에 엘라스틱 넷 회귀분석의 패널티 항을 사용한 E-RSR(elastic net-RSR) 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 제안한 방법론이 인식률을 희생하지 않으며 희소율을 크게 증가시킴으로써 기존 RSR 방법론을 개선할 수 있음을 보였다.