• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.83-88
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• 1998

칼라이미지를 인식 및 분석을 하기 위해서는 이미지에 대한 영역분할이 우선적으로 먼저 이루어져야 되므로, 본 연구에서는 영역분할에 대한 두 개의 알고리즘을 구현하여 비교 분석하였다. 여러 가지 영역분할 방법 중에서 가장 쉽게 적용할 수 있고 또 가장 빠르게 영역을 분할 할 수 있는 Box classification 알고리즘을 이용하여 심근조직 표본의 현미경 영상이미지에 대해서 육안으로 선택한 영역과 histogram을 미분하여 최저 값에 문턱치를 정하여 줌으로써 선택한 영역에 대해 추출하고 이들 각각을 HLS 칼라모델에서 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.135-140
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• 1998

본 논문에서는 신경회로망에서 가장 널리 쓰이고 있는 오차 역 전파 알고리즘(Error Back-propagation) 을 사용하여 스캐너를 모델링함으로써 스캐너의 원색 재현을 위한 방법을 제시하였다. 이것은 스캐너의 하드웨어적 특성을 고려, 입력된 영상의 원색과 출력물의 색과 일치시키는 방법이다. 우선, 오차 역전파 알고리즘에 대하여 학습 규칙을 살펴보고 학습을 위한 데이터를 추출하기 위해 고르게 분포된 색 샘플들을 계측기로 측정하여 칼라 공간에서의 X, Y, Z 값을 얻어낸다. 그 중에서 표본 샘플을 추출한다. 그리고 이를 스캐너로 스캐닝하여 얻은 R, G, B값을 오차 역전파 알고리즘의 입력값으로, 목표값은 X, Y, Z값을 사용하여 학습시킨다. 학습하는 동안 샘플 색상의 수와 중간층의 수, 노드의 수를 변화시킴으로써 최적의 결과를 얻도록 실험하였다. 결론에서는 서로간의 결과를 분석한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.9 no.1
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• pp.153-164
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• 1996

We discussed estimation of parameters using Gibbs sampler under order restriction on the parameters. Two well-knwon probability models, ordered exponential family and binomial distribution, are considered. We derived full conditional distributions(FCD) and also used one-for-one sampling algorithm to sample from the FCD's under order restrictions. Finally through two real data sets we compared three kinds of estimators; isotonic regression estimator, isotonic Bayesian estimator and the estimator using Gibbs sampler.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.175-188
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• 2015

This study is about estimation methods for the population pharmacokinetic and pharmacodymic model. This is a nonlinear mixed effect model, and it is difficult to find estimates of parameters because of nonlinearity. In this study, we examined theoretical background of various estimation methods provided by NONMEM, which is the most widely used software in the pharmacometrics area. We focused on estimation methods using a stochastic sampling approach - IMP, IMPMAP, SAEM and BAYES. The SAEM method showed the best performance among methods, and IMPMAP and BAYES methods showed slightly less performance than SAEM. The major obstacle to a stochastic sampling approach is the running time to find solution. We propose new approach to find more precise initial values using an ITS method to shorten the running time.

• Journal of Wetlands Research
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• v.20 no.2
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• pp.105-115
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• 2018

The frequency analysis of hydrometeorological data is one of the most important factors in response to natural disaster damage, and design standards for a disaster prevention facilities. In case of frequency analysis of hydrometeorological data, it assumes that observation data have statistical stationarity, and a parametric method considering the parameter of probability distribution is applied. For a parametric method, it is necessary to sufficiently collect reliable data; however, snowfall observations are needed to compensate for insufficient data in Korea, because of reducing the number of days for snowfall observations and mean maximum daily snowfall depth due to climate change. In this study, we conducted the frequency analysis for snowfall using the Bootstrap method and SIR algorithm which are the resampling methods that can overcome the problems of insufficient data. For the 58 meteorological stations distributed evenly in Korea, the probability of snowfall depth was estimated by non-parametric frequency analysis using the maximum daily snowfall depth data. The results of frequency based snowfall depth show that most stations representing the rate of change were found to be consistent in both parametric and non-parametric frequency analysis. According to the results, observed data and Bootstrap method showed a difference of -19.2% to 3.9%, and the Bootstrap method and SIR(Sampling Importance Resampling) algorithm showed a difference of -7.7 to 137.8%. This study shows that the resampling methods can do the frequency analysis of the snowfall depth that has insufficient observed samples, which can be applied to interpretation of other natural disasters such as summer typhoons with seasonal characteristics.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.7 no.1
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• pp.55-60
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• 2014

In this paper, we proposed a method for face region extraction by skin-color hue, saturation and facial feature extraction in natural images. The proposed algorithm is composed of lighting correction and face detection process. In the lighting correction step, performing correction function for a lighting change. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 10 natural images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.5
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• pp.621-636
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• 2018

Research on the application of informative sampling technique has been conducted in order to reduce the influence of non-response. Chung and Shin (Korean Journal of Applied Statistics, 30, 993-1004, 2017) showed that the estimation accuracy improved when using exponential response rate information for the parameter estimation if the distribution of errors included in the super population model follows normal distribution. However this method divides the stratum into equally spaced substrata to obtain the sample weight of the informative sampling technique and shows that the accuracy of the estimation improves as the number of substrata increases. In this study, with the given number of total sample size, the optimal substratum boundary points are calculated using equal space, quantile, and LH algorithm; consequently, the results using those methods are compared through simulation. We also studied the criteria to determine the number of substrata and substratum boundaries that can be used in practice with various types of auxiliary variable distributions.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.159-173
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• 1999

본 논문은 교차로에 설치된 영상검지기로부터 들어온 교통정보 중 공간교통정보에 해당하는 차량 대기길이를 측정을 하는 방법으로 각 차선(lane)별 검지영역에 대하여 웨이브렛 변형(Wavelet Transforms)을 하여 차량을 검지하고, 검지영역 내에서 차량의 대기길이를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법으로는 차량 윤곽선 추출(edge detection)을 이용한 대기길이 측정 방법이나 배경(background)정보를 사전에 입수한 후 임계값 이상의 변화가 있을 때 차량을 검지하여 대기길이를 측정하는 방법 등이 연구되어 왔으나 이러한 방법들은 영상의 노이즈에 대하여 크게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 그러나 본 알고리즘은 영상의 노이즈에 대하여 크게 영향을 받지 않을 뿐만 아니라 시간대 변화에 따른 도로의 명암값(intensity or gray level)을 추정할 필요가 없다는 특징이 있다. 특히, 야간 영상인 경우 차량 헤드라이트로 인한 검지오류도 감소할 수가 있다. 본 논문에서 실험은 주간, 야간 각각 1개 차선의 80개 표본크기로 실험을 하였으며, 대기길이는 정지 대기길이(standing queue length)와 이동 대기길이(moving queue length)로 나누어 측정을 하였다. 그 결과 주간, 야간의 경우 정지 대기길이는 2.14%, 2.24%, 이동 대기길이는 2.59%, 2.74%의 오차율로 측정이 되었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.3
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• pp.215-221
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• 2001

In this paper, we propose a algorithm that apply different weight-sampling values according to the directions of the contour to reduce errors that can arise in extracting the feature of an contoured object. Especially, it 8is designed to have invariant property under the circumstances like the rotation, transition and scaling. The output matrix of feature set is made through the size function of the proposed algorithm, and the euclidean distance between the output matrix and that of the original image is calculated. Experimental result shows that the proposed algorithm reduces the euclidean distance between the original image and the changed image-by 57% in rotation and by 91% in scaling.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.404-404
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• 2017

이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.