• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.23-28
• /
• 2009

본 연구에서는 뇌파를 AR모델로 모델링하여 선형예측계수를 특징 파라미터로 이용할 때와 뇌파의 주파수 대역별 상호상관계수를 이용할 때의 감정상태 분류 성능을 비교해 보고자 하였다. 이를 위하여 분노, 슬픔, 기쁨, 안정의 4가지 감정상태에 따른 뇌파를 4개 채널로부터 수집하여 선형예측계수와 ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ 대역의 주파수 영역에서의 상호상관계수를 추출하여 이들을 특징 파라미터로 한 감정상태 분류 실험을 수행함으로써 두 방법의 감정상태 분류 성능을 비교하였고, 패턴 분류기로는 신경회로망을 이용하였다. 감정 분류 실험 결과 뇌파의 특징 파라미터로서 선형예측계수를 이용한 결과가 상호상관계수를 이용할 때보다 성능이 월등히 좋은 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권6호
• /
• pp.251-258
• /
• 2023

안정적으로 전력을 공급하고 전력계통을 운영하기 위해서는 최대전력을 정확히 예측해야 한다. 특히, 최대전력이 높게 발생하는 겨울과 여름에는 그 중요성이 매우 커진다. 최대전력을 실제 수요보다 높게 예측하면 발전소 기동 비용이 증가하여 경제적 손실이 발생하고, 최대전력을 실제 수요보다 낮게 예측하면 기동이 가능한 발전소가 부족하여 정전이 발생할 수 있다. 최대전력의 예측 오차를 최소화함으로써 경제적 손실과 정전을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 최대전력 예측의 오차를 최소화하기 위하여 최신 딥러닝 모델인 TCN을 이용한다. 딥러닝 모델은 하이퍼 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능 차이가 발생하므로, TCN의 하이퍼 파라미터를 최적화하는 방법을 제안한다. 2006년부터 2021년까지의 데이터를 입력하여 모델을 훈련하고, 2022년의 데이터를 이용하여 예측 오차를 실험하였다. 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안한 최적화 방법을 이용한 TCN 모델의 성능이 다른 딥러닝 모델보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제26권12호
• /
• pp.1072-1082
• /
• 2015

본 논문에서는 스펙트럼 분석기를 이용하여 잡음 파라미터를 측정하는 2가지 방법을 제안하였다. 제안된 첫 번째 방법은 6-포트 회로망을 이용하여 잡음상관행렬을 측정하고, 이를 통해 잡음파라미터를 결정하는 방법이다. 그리고 제안된 두 번째 방법은 전원 임피던스의 변화에 따른 DUT의 잡음지수를 직접 측정하고, 이를 통해 잡음파라미터를 추출하는 방법이다. 전원 임피던스의 변화에 따른 잡음지수를 측정을 위해 스펙트럼 분석기를 이용, 임의의 전원 임피던스를 갖는 DUT의 잡음지수를 측정하는 방법과 전원 임피던스의 변화를 위해 사용한 임피던스 튜너가 DUT에 주는 잡음영향을 제거하는 방법을 보였다. 제안된 2가지의 방법으로 수동 및 능동 DUT에 대한 잡음파라미터를 측정하였고, 이를 비교하였다. 비교 결과, 2가지 방법에 대한 잡음 파라미터 결과가 일치하였다. 2가지 방법의 잡음 파라미터 결과가 일치하는 것은 6-포트 회로망으로 측정된 잡음파라미터가 전원 임피던스의 변화에 따라 측정된 DUT의 잡음지수를 정확히 예측한다는 것을 의미하며, 이를 통해 6-포트 회로망으로 측정된 잡음 파라미터 결과가 검증되었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.772-778
• /
• 2012

본 논문은 비선형 시스템의 상태 추정에 널리 사용 되는 Unscented Kalman Filter(UKF)를 활용하여 동역학 시스템의 상태를 추정함과 동시에 파라미터를 추정하였다. 파라미터의 추정은 시스템 제어, 모델링, 성능분석 및 예측 등 다양한 분야에서 매우 중요하다. 공학에서 다루는 대부분의 시스템은 비선형성과 잡음이 존재하므로 파라미터 추정이 매우 어렵다. 이러한 경우에 대하여 본 논문에서는 비선형 필터로서 잡음에 강한 UKF를 이용하여 상태와 파라미터를 추정하였다. 본 논문에서 제안한 파라미터 추정은 기존의 상태방정식에 파라미터 항을 추가하여 확장된 비선형 방정식을 사용하였으며, 진자와 슬라이드로 구성된 2-자유도 동역학 시스템에 적용하였으며, 시스템 운동방정식의 측정 잡음으로 가우시안 잡음을 추가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 LSM보다 좋은 성능을 보였다. 추정 오차는 3%이내이며, 0.1sec 이내의 수렴하는 것을 확인하였다. 결과적으로 UKF는 상태나 측정 데이터에 잡음이 존재하더라도 시스템의 상태 및 파라미터 추정이 가능하다.

• 한국음향학회지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.5-12
• /
• 1989

RMS, Kurtosis, Crest factor, Probability of exceedance와 Probability density function 등의 통계적 파라미터를 선정하여 베어링의 사용조건과 결함진전에 따른 변화특성을 조사하였다. 이를 위해 4볼 시험기에서 하중, 회전수 및 시간을 변화시키면서 실험하여 진동신호를 수집하고, 이를 A/D변환시킨 후 디지털 필터링하여 주파수 대역별 통계적 파라미터 값을 계산하였다. 실험결과, 하중이나 회전수와 같은 운전조건이 변화하는 경우 RMS의 값은 운전조건 변화에 따라 변하지만 Kurtosis 등의 통계적 파라미터들은 운전조건과 무관하게 steady한 결과를 나타내었다. 또한 통계적 파라미터와 시간과의 상관관계에 대한 실험으로부터 통계적 파라미터들을 결함의 진전 상태를 나타내는 파라미터로 사용할 수 있음을 확인하였으며, 따라서 파손방지를 위한 예측지표로서 이들 통계적 파라미터를 이용할 수 있을것으로 판단되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.21-30
• /
• 2005

강건 예측 기법은 오류 자료(outliers)를 제거하고 정상 자료(non-outliers)만으로 모델의 파라미터를 구하는 통계적인 방법으로 잘 알려져 있다 기존의 문헌에 소개된 많은 강건 예측 알고리즘들이 있으나 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 가장 많이 사용되는 알고리즘은 M-estimators와 LMS(least-median of squares) 방법이다. 이 중 M-estimators는 어파인 모델(affine model)의 파라미터 측정에 있어 최적의 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 M-estimators는 통계적인 효율성이 높지만 초기화가 적절히 수행되지 않으면 오류 자료를 제거하는 데 문제점을 가진다 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 연속적인 시그모이드(sigmoid) 가중치 함수를 사용하여 오류 자료와 정상 자료를 효과적으로 분리하면서 어파인 모델의 파라미터를 효과적으로 측정하는 적응적인 M-estimators 강건 예측 알고리즘을 제안한다. 실험에서는 기존의 강건 예측 방법과 제안된 적응적 강건 예측 방법의 성능을 비교 및 분석하여 제안된 방법의 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.11-18
• /
• 2012

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 random walk model(RWM)을 사용하여 구성한 모델로 피해지 예측에서 그 효용성이 입증되었지만 몇 개의 자유 파라미터가 실험적으로 결정되어야 하는 문제점이 있다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류 데이터는 학습 데이터의 크기가 작아 기존 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 이 논문에서는 학습 데이터 크기 문제를 완화할 수 있는 신경망의 변형인 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 의사 샘플 신경망은기존 샘플로부터 의사 샘플을생성하고 이를 학습에 사용한다. 의사 샘플은 해공간을 평탄화시키고 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여줌으로써 기존 신경망에 비해 안정적인 파라미터 추정이 가능해진다. 이러한 사실은 실험 결과 통해 확인할 수 있다.

• 감성과학
• /
• 제16권1호
• /
• pp.117-124
• /
• 2013

본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제35권4호
• /
• pp.393-400
• /
• 2011

본 연구에서는 현장의 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석(Finite Element Analysis)을 이용하여 스프링의 피로 수명 파라미터를 역 추정(Inverse Estimation)하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법(Bayesian Approach)을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포(Posterior distribution)를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플링 데이터를 기반으로 피로 수명을 예측한 결과 신뢰 수준 내에서 실제 수명 시험 결과가 예측한 범위 내에 잘 포함되고 있음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.1869-1882
• /
• 1998

본 논문에서는 2차원 이동 파라미터 추정을 위한 미분 이동 추정 기법의 수렴 특성을 분석한다. 미분 이동 추정 기법은 동영상 부호화에서의 이동 보상 예측을 위하여 많은 연구가 되어 오고 있으나, 그 수렴 특성에 대한 분석은 미미한 실정이다. 본 연구에서는 비분리 지수형 공분산 영상 모델에 근거하여 2-파라미터와 6-파라미터 이동 모델에 대한 파라미터의 추정치를 유도하며, 이를 이용하여, 잡음, 공간, 상관성, 공간 경사 선택 방법, 영역의 크기 등이 수렴속도에 미치는 영향을 정량적으로 분석한다. 분석에 대한 검증을 위하여 몇가지 실험 결과를 보인다.