• 제목/요약/키워드: 표준 편차

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조위의 확률밀도함수 변화에 따른 평균 및 표준편차 분석 (Analysis of the Mean and Standard Deviation due to the Change of the Probability Density Function on Tidal Elevation Data)

  • 조홍연;정신택;이길하;김태헌
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제22권4호
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    • pp.279-285
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    • 2010
  • 해안 구조물의 신뢰성 설계과정에서 조위자료를 정규분포로 가정하여 설계를 수행하는 경우가 빈번하다. 그러나 조위 자료는 쌍봉형 정규 분포 형태를 따르기 때문에 설계과정에서 등가 정규분포 개념에 근거하여 등가평균 및 등가표준편차를 추정하게 되며, 이 과정에서 정규분포를 가정한 경우의 추정 평균 및 표준편차와는 다른 추정오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 쌍봉형 정규분포 형태를 따르는 조위에 대하여 등가평균 및 등가표준편차를 추정하고, 정규분포를 가정하여 추정한 평균과 표준편차와 비교하였다 그 결과, 등가 매개변수 추정오차는 조위조건과 조위의 크기에 따라 크게 변하고 있는 것으로 파악되었다. 인천의 경우, ${\pm}400cm$ 조건에서 등가평균 및 등 가표준편차 추정편차는 각각 100 cm 이상, 80~100 cm 정도로 파악되었으며, 조석이 약한 포항에서는 ${\pm}60cm$ 조건에서 모두 2~4 cm 정도의 작은 추정 편차를 보이고 있는 것으로 파악되었다.

비디오 분할을 위한 자동 임계치 결정 알고리즘 (Video Segmentation using the Automated Threshold Decision Algorithm)

  • 고경철;이양원
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.65-74
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    • 2005
  • 본 논문에서는 비디오의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서. 변형된 $x^{2}$-테스트와 자동 임계치 결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 방법을 제안하였다. 변형된 $x^{2}$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램과 각 채널 공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값 차이를 강조하는 기존의 $x^{2}$-테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환을 검출할 수 있다. 자동 임계치 결정 알고리즘은 연속된 프레임들로부터 변형된 $x^{2}$-테스트를 이용하여 추출된 차이 값을 이용한다. 먼저, 주어진 전체 차이 값들로부터 평균과 표준편차를 구하며, 이 평균값을 만족하는 차이 값들로부터 다시 평균과 표준편차를 계산하며, 이러한 연속적인 평균값 및 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 가장 큰 시점에서의 평균값을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 제안된 방법은 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.

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공간 적응적 임계값 설정을 통한 X-ray 영상의 잡음 제거 (Noise Reduction of X-ray Image by Spatially Adaptive Thresholding)

  • 유주완;이종민;김회율
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.934-936
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    • 2005
  • 본 논문에서는 피라미드 계층간에 나타나는 잡음 신호의 특성을 바탕으로 라플라시안 피라미드를 이용한 X-ray 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위해 X-ray 영상 신호의 지역적 표준 편차와 신호의 영역적 특징을 이용하였다. 지역적 표준 편차는 영상의 경계선 정도와 비례하는 특징을 가지기 때문에 지역적 표준 편차를 이용하여 경계 정보의 손실을 막았다. 또한 라플라시안 피라미드의 각 계층에 잡음 신호가 좁은 면적을 가지며 분포되는 영역적 특징을 이용하여 평평한 지역에서 잡음 신호의 제거 성능을 높였다. X-ray영상 및 잡음이 첨가된 표준 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 경계 정보의 유지와 잡음 제거에서 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

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도로선형설계요소의 표준편차를 이용한 설계일관성과 교통사고와의 상관성 (Correlation between Design Consistency and Accident Rates based on Standard Deviations of Highway Design Elements)

  • 오흥운
    • 한국도로학회논문집
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    • 제11권2호
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    • pp.159-166
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    • 2009
  • 고속도로에서 교통사고에 중요한 두 영향요소는 운전자요소와 도로환경요소로 구분되어 진다. 그동안 여러 연구에서 도로환경요소중 설계요소로 알려진 곡선반경, 종단경사, 편경사, 관찰속도와 교통사고와 관련성을 연구하였고 그 밀접한 관련성을 제시하고자 하였다. 본 논문에서는 이들 관련요소 크기가 교통사고와 관련성이 깊다는 사실에 대하여 상관관계분석을 통하여 확인하고자 하였다. 이에 더하여 이들 설계관련요소의 표준편차를 설계일관성으로 정의하고 교통사고의 증감과 비교하여 봄으로써 표준편차로 특징 지워지는 설계요소와 설계속도의 일관성이 교통사고 발생과 상관성이 깊다는 사실을 도출하였다. 본 논문의 결과는 선형설계과정에서 설계일관성의 수치화된 활용을 더 활성화시킬 것으로 기대된다.

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다중반응표면 최적화를 위한 가중평균제곱오차 (A Weighted Mean Squared Error Approach to Multiple Response Surface Optimization)

  • 정인준;조현우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.625-633
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    • 2013
  • 본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.

모평균과 모비율의 구간추정에서 표본표준편차의 일관된 사용에 대한 고찰 (The Consideration of Consistent Use of Sample Standard Deviation in the Confidence Interval Estimation of Population Mean and Population Ratio)

  • 박선용;윤형석
    • 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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    • 제24권3호
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    • pp.375-385
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    • 2014
  • 이 연구는 학교수학의 모평균과 모비율의 신뢰구간의 추정을 비교하면서 두 추정간에 일관성이 확보되고 있는지에 대해 고찰하였다. 이 결과를 토대로, 이 연구에서는 표본평균과 표본비율을 동일한 방식으로 취급하는 것, 모평균과 모비율의 신뢰구간의 예를 구성할 때 모표준편차 대신에 표본표준편차의 관측값을 대입하는 절차를 동일하게 적용하는 것, 표본비율 $\hat{P}$와 그에 대한 관측값 $\hat{p}$을 구별하는 것과 같은 일관성 확보 방안을 제안하였다.

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영역 중심 모멘트와 장선 특징을 이용한 아무르불가사리 다중개체 인식 기법 (Recognition Technology for Multiple Objects of Asterias Amurensis Using Region Central Moment and Long Line Features)

  • 주란희;김성락
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.83-88
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    • 2010
  • 이 논문에서는 다양한 불가사리 영상을 판단하여 불가사리를 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 아무르불가사리의 단일개체를 인식하는 경우는 불가사리의 오목 특성과 단선 특성을 이용하여 불가사리 여부를 판단할 수 있으나, 다중개체의 경우는 오목과 단선을 이용한 불가사리의 특징 추출이 불가능하기 때문에 불가사리로 인식할 수 없다. 따라서 다중개체의 영역 중심 모멘트와 장선을 이용하여 장선의 표준편차, 장선별 표준편차 값, 상대각 표준편차, 유효편차수 등의 특징을 이용한 인식 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법의 실험 결과 장선의 표준편차 조건이나 상대각의 유효편차수 조건을 만족하지 못하여 인식에 실패한 경우도 있었으나 약 95%의 높은 인식률을 보였다.

클래스 내 표준편차 기반의 문턱치 처리에 의한 영상분할 (Image Thresholding Based on Within-Class Standard Deviation)

  • 성정민;하호건;최봉열
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권7호
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    • pp.216-224
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    • 2013
  • 영상분할에 사용되는 문턱치 처리 방법들 중 Otsu 방법은 클래스 내 분산(within-class variance)을 이용하여 최적의 문턱치를 자동으로 추정한다. 이때, Otsu 방법은 각 클래스(class)의 통계적 분포를 표현함에 있어 분산을 사용하며, 이러한 분산은 평균으로부터 해당 자료까지의 거리 제곱으로 표현된다. 그 결과, Otsu 방법의 최적 문턱치는 분산의 크기에 큰 영향을 받으며, 분산들 중 크기가 큰 쪽으로 편향되는 문제점을 보인다. 이에 본 논문은 분산을 표준편차로 변경함으로써 이러한 현상을 감소시켰으며, 보다 정확한 문턱치를 추정할 수 있었다. 본 논문은 기존의 클래스 분산(class variance)을 클래스 표준편차(class standard deviation)로 대체하였으며, 문턱치 선택 기준으로서 클래스 내 표준편차(within-class standard deviation)을 제안하였다. 타당성을 검증하기 위해 두 개의 정규분포 히스토그램(histogram) 및 음영이 있는 영상들에 대해 모의실험을 수행하였으며, 제안된 방법을 Otsu 방법 및 기존의 방법들과 비교하였다. 또한, 객관적 성능평가(Misclassification Error)를 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

선형모형과 표준편차에 기반한 잡음영상에 효과적인 에지 검출 방법 (An effective edge detection method for noise images based on linear model and standard deviation)

  • 박영호
    • 응용통계연구
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    • 제33권6호
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    • pp.813-821
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    • 2020
  • 최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.

강우의 통계적 특성과 AI 모형의 연계를 통한 도시침수예측 (Urban flood prediction through the linkage between the statistical characteristics of rainfall and the AI model)

  • 이연수;유재환;김현일;김병현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.97-97
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    • 2022
  • AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

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