• 지질공학
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• 제28권3호
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• pp.465-473
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• 2018

육상 탄성파자료에 나타나는 일관성 잡음인 그라운드롤을 제거하기 위해 특이값 분해 필터링의 적용성을 살펴보았다. 상관성이 높은 반사에너지가 요구되는 특이값의 계산을 위해 먼저 자동이득제어로 감쇠된 진폭을 보상하고 송수신점의 높이보정 및 풍화대 보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거한 후, 나머지 정적보정으로 단파장 시간차이를 완화시켜 반사면의 수평적인 연속성을 높였다. 특이값 분해 필터링에 적합한 입력인자(최대 주성분)는 공통중간점 자료에 수직시간차 역보정을 수행하여 얻은 공통발파점 자료에 대한 연속 테스트로 결정하였다. 그라운드롤의 시간에 따른 분산이 뚜렷한 현장자료에서 특이값 분해 필터링은 일반적인 기법인 f-k 필터링에 비해 반사신호의 왜곡없이 그라운드롤의 영향을 최소화하면서 주요 반사면들의 연속성을 향상시키는데, 이것은 진폭 빛띠에서 반사파의 낮은 진동수 성분들이 필터링 후에도 보존되었다는 점과 잘 상관되었다. 특히 특이값 분해 필터링을 거친 후 S/N 비를 높일 수 있는 자료처리(송곳곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화) 과정을 함께 수행하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 주요 반사면들의 향상된 연속성과 분해능을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제22권4호
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• pp.177-185
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• 2019

육상 탄성파 탐사자료에서 쉽게 관찰되는 그라운드 롤은 표면파의 일종으로 대표적인 일관성 잡음이다. 반사파 자료처리 과정에서 그라운드 롤은 잡음에 해당하기 때문에 제거하게 되는데, 반사 신호와 중첩되는 경우 반사파 신호음이 손상되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 반사 신호음 손실을 줄이면서 그라운드 롤을 효과적으로 억제할 수 있는 방법을 찾기 위해 카루넨-루베 변환을 중심으로 살펴보고 그 결과를 분석하였다. 균질 탄성매질에서 구한 인공자료 수치 모형 실험에서 그라운드 롤이 뚜렷하게 감소된 것을 확인할 수 있으나 현장자료 적용실험에서는 띠통과 필터링 결과와 큰 차이점을 발견할 수 없었다. 이러한 현상은 현장자료에서 여러 주파수 대역을 포함하고 있는 그라운드 롤에 대해 선형 수평정렬 모음(Linear moveout gather)을 계산하기 어렵기 때문으로 여길 수 있다. 이에 비해서 특이값 분해 필터링 결과는 그라운드 롤이 상당부분 감소되었음을 확인할 수 있었다. 특이값 분해 필터링은 반사파를 중심으로 정규 수평정렬 모음(Normal moveout gather)을 계산하기가 쉬워 카루넨-루베 변환 필터링 보다 그라운드 롤 억제효과가 큰 것으로 여겨진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.493-496
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• 2018

추천 시스템은 다양한 분야에 적용되는 기술로서 활발한 연구가 진행되고 있고 기존 추천 시스템의 성능을 높이기 위해서 더욱 개인화된 차세대 추천 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 하이퍼 개인화 범주에 속하는 사후 필터링기법을 사용한 실시간 상황 인식 추천 시스템을 제안한다. 실시간 상황 인식 추천 시스템은 사용자 행동과 계속적인 동기화로 현재 상황에 가장 적합한 추천 목록을 생성하기 때문에 사용자 기반 협업 필터링 (User Based Collaborative Filtering), 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering), 특이값 분해(Singular Value Decomposition)보다 훨씬 미래 지향적인 추천 시스템이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권1호
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• pp.41-48
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• 2017

최근 추천 시스템의 인기와 함께 추천 시스템의 알고리즘의 성능에 대한 평가가 중요해 졌다. 본 연구는 영화 데이터에서 다양한 알고리즘 중 어떤 알고리즘의 효과적인지 판단하기 위하여 모델링과 RMSE를 통한 모델 검증을 하였다. 본 연구의 데이터는 무비렌즈의 평가 데이터 10만건을 활용하여 피어슨 상관계수를 활용한 사용자 기반 협업 필터링, 코사인 상관계수를 활용한 아이템 기반 협업 필터링 그리고 특이 값분해를 활용한 아이템 기반 협업 필터링 모델을 만들었다. 세가지 추천 모델로 평점을 예측한 결과 사용자 기반 협업 필터링보다 아이템 기반 협업 필터링의 정확도가 월등히 높은 것을 확인했고, 행렬 분해를 사용했을 때 더 정확한 추천을 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.39-48
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• 2023

본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
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• pp.407-411
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• 2002

삼치 시퀀스(ternary sequence)는 -1, 0, 1의 3가지 값으로만 구성되어 있는 디지털 코드이다. 따라서 디지털 하드웨어로 구현이 편리하다는 장점이 있다 본 시퀀스는 환형 자기상관함수(circular/periodic autocorrelation function)가 이상적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 하지만 본 시퀀스를 이용해 송신기와 수신기사이의 통신 채널 특성을 긴 시간 구간에 걸쳐서 파악하고자 상호상관 법을 사용하기 위해서는 환형이 아니라 선형적인 자기상관함수(linear/aperiodic autocorrelation function) 특성이 요구된다 따라서 본 고에서는 삼치 시퀀스의 비 이상적인 선형 자기상관함수를 개선시키기 위해 주파수 영역에서 역 필터링과 쓰레쉬홀딩 연산을 결합한 방법과 특이치분해(SVD)방법을 제안하며 잡음이 있는 상황에서 그 성능을 평가하고자 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션 결과 역 필터링 방법은 신호대잡음비가 30㏈인 경우 최대 부엽 레벨이 11㏈ 감소했고 SVD 방법도 유사한 결과를 보였으나 잡음에 좀 더 약하며 특이치 값의 세밀한 조정이 필요하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
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• pp.407-411
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• 2002

삼치 시퀀스(temary sequence)는 -1, 0, 1의 3 가지 값으로만 구성되어 있는 디지털 코드이다. 따라서 디지털 하드웨어로 구현이 편리하다는 장점이 있다. 본 시퀀스는 환형 자기상관함수(circular/periodic autocorrelation function)가 이상적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 하지만 본 시퀀스를 이용해 송신기와 수신기사이의 통신 채널 특성을 긴 시간 구간에 걸쳐서 파악하고자 상호상관법을 사용하기 위해서는 환형이 아니라 선형적인 자기상관함수(linear/aperiodic autocorrelation function) 특성이 요구된다. 따라서 본 고에서는 삼치 시퀀스의 비이상적인 선형 자기상관함수를 개선시키기 위해 주파수 영역에서 역필터링과 쓰레쉬홀딩 연산을 결합한 방법과 특이치분해(SVD)방법을 제안하며 잡음이 있는 상황에서 그 성능을 평가하고자 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션 결과 역필터링 방법은 신호대잡음비가 30dB인 경우 최대 부엽 레벨이 l1dB 감소했고 SVD 방법도 유사한 결과를 보였으나 잡음에 좀 더 약하며 특이치값의 세밀한 조정이 필요하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.579-588
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• 2013

본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.