• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1512-1518
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• 2021

단일세포 RNA-Seq 은 개별 세포의 유전자 발현을 제공하므로 세포마다 차등적인 고해상도 정보를 준다. 단일세포 RNA-Seq 자료에 대하여 군집화는 세포의 유형과 고수준의 생물 과정을 이해하기 위하여 수행된다. 매우 고차원이고 대용량인 단일세포 RNA-Seq을 효과적으로 처리하기 위하여, 본 논문은 변이 자동인코더를 사용하여 고차원의 자료공간을 저차원의 잠재공간으로 변환하여, 보다 정확한 군집화를 수행할 수 있는 특징공간을 만든다. 차원이 축소된 잠재공간에 다양한 군집화 방법을 적용하는 접근을 다양한 전통적인 단일세포 RNA-Seq 군집화 방법과 성능을 비교하였다. 군집화 실험을 통하여, 제안한 방법은 기존 방법들보다 다양한 군집화 성능기준에서 성능이 개선되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.39-46
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• 2013

최근 모바일 산업이 발달하고 성능이 향상되어 생활 속에서 모바일 기기의 사용량이 늘고 있다. 현재 모바일 기기에는 고성능 카메라를 장착하고 있어 데스크톱에서 수행하던 영상 정합을 모바일 기기에서 수행할 수 있다. 그러나 모바일 기기는 제한된 하드웨어 자원을 가지고 있어 영상 정합을 수행하기에 연산량이 많다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 효율적인 영상 정합을 위한 향상된 특징점 기술자 추출 및 정합 기법 제안한다. 특징점 기술자 생성시 방향 윈도우 확장 및 기술자의 차원을 줄여 정확도를 높이면서 연산량을 감소시킨다. 또한 정합점 분류 기법을 통하여 영상 정합의 연산량을 감소시킨다. 실험결과 기존의 방법보다 영상 정합 속도가 향상되어 모바일 환경에 적합하면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.357-368
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• 2003

3차원 모델의 형상 유사성 평가는 의학, 기계 공학, 분자 생물학 등의 많은 분야에서 매우 중요하다. 더욱이 3차원 모델이 웹 상에 보편화됨에 따라 3차원 모델들의 분류와 검색에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 3차원 형상 표현 방법들과 유사성 평가에 대한 주요 개념들을 기술하고, 최근의 형상 비교에 관한 연구들을 다해상도, 위상 기하학, 2차원 영상, 통계학 기반 방법들로 분류하여 그 특징들을 분석하였다. 또한 논문에서 채택한 유일성, 강인성, 불변성, 다해상도, 효율성, 비교범위와 같은 기준을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다. 다해상도 기반 방법은 비교를 위한 계산 시간은 감소시킨 반면 전처리 시간은 증가시켰다. 기하 및 위상 정보를 이용한 방법은 보다 다양한 형태의 모델들을 비교할 수 있었고 부분적인 형상 비교에도 강인하였다. 2차원 영상을 이용한 방법들은 시간 및 공간 복잡도가 높게 나타났다. 통계학 기반 방법들은 포즈 정규화 작업 없이 형상 비교가 가능하였고, 어파인 변환 및 잡음에도 강인한 결과를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.554-564
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• 2012

차량인식은 차량 후보영역 검출단계와 검출된 후보 영역에서 특징을 기반으로 차량을 검증하는 차량 검증단계로 나누어진다. 선형 변환 방식의 특징은 차원 감소 효과와 통계적인 특징을 지니게 되어, 이동이나 회전에 강인한 특성을 갖는다. 선형 변환 방식 중 비음수행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)는 부분 기반 표현 방식으로 차량의 국소적인 특징을 기저벡터로 사용하여 희소성을 갖는 특징을 추출할 수 있기 때문에 도심영상에서 발생하는 차폐 영역에 따른 인식률 저하를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차량 인식에 적합한 NMF 특징 추출 방법을 제안하고, 인식률을 검증하였다. 또한 희소성 제약 조건을 이용하여 기저 벡터에 희소성을 가지는 SNMF(Sparse NMF)와 LVQ2(Learning Vector Quantization) 신경 회로망을 결합하여 차폐 영역에 대한 차량 인식 효율을 기존의 NMF를 이용한 방법과 비교하였다. NMF를 이용하는 특징은 차량이 혼재되어 차폐 영역이 빈번히 발생하는 도심에서도 강건한 특징임을 보였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.111-114
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• 2008

본 논문에서는 고유영상 추출에 기반을 둔 동물표현의 수화인식 기법을 제안하였다. 여기서는 영상으로부터 구조적 특징을 효과적으로 추출하기 위하여 PCA를 이용한 방법을 제안한다. 이는 선형투영 및 차원의 감소에 따른 계산부하의 감소로 인식시간을 줄이기 위함이다. 제안된 기법을 10종류의 240*215 픽셀 동물표현의 수화(160개 : 1명*10종류*16동작)영상을 대상으로 City-block의 분류척도를 이용하여 실험한 결과 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권1호
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• pp.85-98
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• 2009

굴절법 토모그래피를 구현하는 대부분의 컴퓨터 프로그램은 타우-피 역산 알고리즘을 이용하여 초기 모델을 생성한다. 타우-피 역산 알고리즘은 지층의 수직 분해능에 초점을 맞추기 때문에 전단 영역의 존재를 지시하는 탄성파 속도의 감소와 같은 수평적인 변화를 탐지하는데 실패하는 경우가 자주 발생한다. 본 연구에서는 타우-피 역산 알고리즘이 50미터 혹은 10개 측점 너비의 주요 전단 영역을 탐지하거나 정의하는데 실패하는 사례를 보여준다. 그럼에도 불구하고 대다수의 굴절법 토모그래피 프로그램들이 각 지층의 수직 속도 구배로 탄성파 속도를 매개화한다. 이와는 달리, 일반상반성방법(Generalized Reciprocal Method; GRM) 역산 알고리즘은 개별 지층의 수평 분해능을 강조한다. 본 연구에서는 GRM 역산 알고리즘을 이용하여 50미터 폭의 전단 영역을 성공적으로 탐지하고 정의하는 사례를 보여준다. 전단 영역의 존재는 2차원 선두파 진폭분석과 이후의 3차원 굴절법 탐사의 일환으로 수행된 몇 개의 근거리 직교 탄성파 탐사에 의해 확인된다. 또한. 송신원 기록 진폭분석 결과는 풍화대에서 수직 속도 구배보다는 속도역전이 발생하는 것을 보여준다. 결론적으로 말하면, 모든 탄성파 굴절법 탐사가 실용적으로 정확한 심도추정 결과를 제공하는 것을 목적으로 하면서도 개별 지층의 수평 분해능을 강조하는 기법들이 지질환경공학적인 응용에 더 유용한 결과를 생성한다는 것이다. 향상된 수평 분해능의 장점은 구조적 특징이 탄성파 속도의 변화 크기로부터 인식될 수 있는 2차원 트래버스(tracverse)로 얻어질 수 있다. 또한, 3차원 탐사로부터 얻어진 공간 패턴은 탄성파 속도에서는 고유한 변화나 징후를 보이지 않는 단층과 같은 구조적 특징의 인식을 가능하게 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.642-648
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• 2016

3차원 솔리드모델링이 일반화되면서 이를 이용한 여러 응용이 가능해졌으며, 가장 대표적인 응용분야인 CAM과의 통합을 위한 다양한 연구가 진행되어왔다. 그 결과 설계된 부품의 CAD모델로부터 실제가공에 필요한 특징형상을 자동으로 인식하는 기술들이 개발되었다. 하지만 이러한 방법으로 인식된 특징형상들을 이용하여 절삭가공순서 등을 자동으로 생성하기 위해서는 고려하여야 할 가공순서의 조합의 수가 너무 많아 이를 구현하기에는 현실적으로 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 절삭가공에 관련된 규칙을 수집하고 이를 이용하여 특징형상 간 가공우선순위를 적용함으로써 고려하여할 조합의 수를 대폭 감소시키고, 이들 조합으로부터 효율성을 최대화 하는 가공순서를 결정하는 방법을 제안하였다. 또한 항공기 부품에 대한 테스트를 통하여 20개의 특징형상으로부터 가공시간이 적은 가공순서를 자동으로 생성할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.50-55
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• 2001

본 논문에서는 청각모델을 이용하여 음성신호로부터 추출한 특징벡터를 2차원 DCT (discrete cosine transform)방법을 사용하여 가공한 후, 새로운 거리측정 방법에 적용하여 한국어 고립단어 인식 실험을 행하였다. 고립단어 인식은 기존에 많은 방법들이 제안되어졌으나, 본 논문에서 제안한 방법은 고립단어 인식을 위한 특징 파라미터로 2차원 DCT 계수를 사용한 것으로 구현이 간단하며, 간단한 계산식으로 인하여 빠른 인식 시간을 가지는 장점이 있다. 제안한 방식의 타당성 검토를 위하여, 고립단어 인식에서 좋은 인식결과를 나타내는 DTW (Dynamic Time Warping)방법을 사용하여 인식률을 비교하였다[5][6]. 실험결과 제안한 방식은 DTW를 사용한 인식방법에 비하여 화자종속 고립단어 인식에서는 거의 유사한 인식결과를, 화자독립 고립단어 인식에서는 더 높은 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한, DTW에 비해 패턴비교를 위한 계산시간에 있어서는 200배 이상의 감소효과를 볼 수 있었다. 제안된 방법은 비교 방법에 비하여 잡음환경에서도 강한 특성을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.757-759
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• 1999

여러 사람의 얼굴들 중에 특정 개인 얼굴을 찾는 문제나 인식하는 문제는 최근들어 법 집행이나 상업적 목적 등 여러 응용분야에서 요구되고 있어 학문적으로 활발히 연구되어지고 있다. 얼굴 인식 기술은 여러 가지 방법으로 연구되어 왔는데 그 중 'PCA를 이용한 얼굴 인식 방법'이 가장 효율적인 방법으로 알려졌다. 그러나 이 방법은 조명 변화에 따라 정확성이 떨어지는 단점이 있다. 그래서 Histogram equalization을 이용해 조명 변화에 영향을 줄였다. 그리고 인식의 정확성을 유지하면서 eigenface를 추출하는데 시간을 줄이기 위해 웨이블렛 변환을 이용해 저주파 성분이 포함된 영역만을 추출, 그 부분을 입력영상으로 사용해 입력 영상에서 처리해야하는 차원을 줄여 특징 추출하는데 시간을 감소시켰다. 그 결과 특징 추출하는데 시간을 크게 줄어든 반면, 심한 조명 변화에서도 90%이상의 높은 인식률을 유지할 수 있었다.