• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.137-137
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• 2010

해양 혼합층은 해양-대기 간의 상호작용을 통해서 기후 변화 뿐만 아니라, 식물성 플랑크톤 분포와 같은 생물학적 측면에도 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 장단기 기후변동에 많은 영향을 주는 북동아시아 근해 내에서의 혼합층 깊이의 시공간 변동을 분석하였다. 기존에 해양 관측 자료가 절대적으로 부족했던 점을 극복하기 위해 2000년부터 전구 해양에서 실시간으로 수집되기 시작한 해양중층부이(ARGO) 자료를 활용하였다. 지금까지 제시되어 온 다양한 해양 혼합층 결정 기준 중 가장 널리 사용되고 있는 Levitus et al.(1997)의 기준을 적용하여 북동아시아 근해의 혼합층 깊이를 산출하였으며, 그 변화를 위도, 경도, 해안으로부터의 거리, 계절 등에 따라 분석하였다. 또한 계절적 변화에서 겨울철 해양 혼합층 변화의 역전이 나타나는 지역을 분석하였다. 이와 같은 분석결과는 추후 해양 혼합층 깊이 결정 방법에 대한 연구의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.519-527
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• 2003

음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.167-176
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• 2005

본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.418-429
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• 2013

본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.46-46
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• 2017

지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1169-1178
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• 2010

본 논문은 불균형 자료에서 선형혼합모형에 적용되는 Akaike Information Criterion(AIC)의 효율에 대한 연구이다. Vaida와 Balanchard (2005)에 의해 제안된 cAIC(conditional AIC)는 mAIC(marginal AIC)가 임의효과의 예측에 대한 불확실성을 모형선택에서 반영하지 못하는 단점을 극복할 수 있는 방법이다. cAIC에 대한 이론적인 성질과 확장은 Liang 등 (2008)과 Greven과 Kneib (2010)에 의하여 연구되었다. cAIC의 형태는 자료의 구조에 영향을 받지는 않지만 선형혼합모형에서 모수의 추정 효율은 자료의 불균형의 정도에 따라 많은 영향을 받는 것이 알려져 있다. 기존의 연구에서 실시한 모든 모의실험이 자료가 균형인 경우에만 실행되어 자료의 불균형이 AIC에 근거한 혼합모형 선택 방법의 효율에 어떤 영향을 미치는지 알려져 있지 않다. 본 논문은 자료의 불균형이 모형선택 방법의 효율에 미치는 영향을 모의실험을 통하여 알아보았다. 자료의 불균형이 심해짐에 따라 AIC에 근거한 모형선택방법은 복잡한 모형을 선택하는 경향이 낮아짐을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.94-99
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• 1999

성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제14권1호
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• pp.87-94
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• 2002

기존에 수행된 연구에서는 혼합구조보의 구조적 특성을 결정할 수 있는 제 영향인자 중에서 주근의 정착방법, 전단스팬비의 변화, 이질구조부의 보강 유무, 보강 방법의 변화 등에 따른 일련의 연구 성과들을 발표하였으며, 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 이질구조부에 대한 응력전달 및 내력상승 측면에서 철골단면적에 대한 인장철근비(철골철근비)를 변화시킨 단부 RC 중앙부 SC조 혼합보에 대해 RC부 주근의 정착방법(플랜지위 직접 용접, 스터드볼트 용접정착)에 따른 구조적 거동 특성을 고찰하였다. 그 결과 주근의 정착방법에 따른 구조적 특성은 거의 나타나지 않았으며, 철골철근비가 증가함에 따라 내력면에서는 효율성을 기대할 수 있으나, 연성능력이 저하될 수 있으므로 혼합구조보의 구조적 특성을 극대화시키기 위해서는 적정한 철골철근비로 제한하는 것이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.279-286
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• 2015

EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.75-84
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• 2021

본 논문에서는 혼합현실에서 다수의 사용자들이 공유객체를 조작하는 과정에서 충돌을 줄이고 충돌로 인한 작업 시간을 줄일 수 있는 적응형 동시성 제어 방법을 제안한다. 혼합현실에서 사용되는 공동 작업에 대해서 세부적인 골들과 이들에 대응되는 태스크들로 분류한 뒤 각 태스크에 알맞은 동시성 제어 방법을 매핑 하여 골-태스크-소유권에 대한 모델링을 수행하고 이에 대한 동시성 제어를 수행한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 공동 작업이 진행되어 감에 따라서 같은 태스크이더라도 다른 동시성 제어 방법을 적용하여 사용자들이 동시에 공유 객체들 들고 같이 이동하고 회전을 하는 공동 작업 과정에서 사용자들의 동시적인 작업에 대한 충돌을 제어하여 사용자들에게 현실의 산업 현장과 유사한 혼합협실 공동작업 환경을 제공해 해준다. 본 논문에서 제안한 시스템을 혼합협실 환경에서 실제 동작처럼 작업을 지원하기 위해서 사용자는 MS 홀로렌즈와 마이오 센서를 착용하고 태스크 작업들을 수행한다. 실험 결과 공동 작업 과정에서 충돌 발생과 공동 작업의 완료 시간을 기존의 동시성 제어 방법보다 효과적으로 줄일 수 있었다.