• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.99-105
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• 2017

스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권2호
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• pp.76-85
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• 1994

정체형 칼만필터와 간단한 음성-비음성 판별알고리즘을 사용하여 비정체형 유색잡음을 감쇠시키는 방법을 제안하였다. 종래의 잡음감쇠알고리즘들이 대부분 백색 또는 정체형 잡음을 다룬데 비하여 본 연구는 대부분의 실제 잡음환경, 즉, 비백색 비정체성 잡음을 다루었다는 점이 다르다. 잡음감쇠기로서는 AR모델에 의거한 백터형 칼만필터를 사용하였고, 음성/비음성 판별에는 단구간에너지의 임계값논리를 사용하였다. 칼만필터에 필요한 잡음의 계수는 비음성구간에서 추산하였고, 음성의 계수는 EM반복법을 적용하여 추산하였다. 실험결과는 신호대 잡음비와 청취테스트로 제시하였다. 차량잡음을 사용한 실험결과, 비음성구간의 배경잡음은 거의 완전히 제거할 수 있었고, SNR이 0dB내지 -5dB로 낮아짐에 따라 왜곡이 심화 되는 경향을 보였으나, 음성의 명료도를 저하시키지는 않았다.

• 한국음향학회지
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• 제23권7호
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• pp.540-547
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• 2004

칼만/위너 필터에 근거한 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두고 있어, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 H/sub ∞/필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않으며, 최소상계 (Least Upper Bound)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파라미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 H/sub ∞/필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구하는 다중 H/sub ∞/필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교한 결과, 기존의 방법에 비해 계산량은 다소 증가하지만 신호 대 잡음비는 약 1∼2dB 향상 되었다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.847-858
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• 2015

남극해에서는 우리나라를 포함한 연안 강대국들의 원양어업이 활발히 성행하고 있다. 주인 없는 남극해의 생태계를 보호하기 위해 조업 국가들은 남극해양생물자원보존위원회를 만들고 협약을 맺어 일정한 어획량만 조업하고 금지기간과 금지구역을 설정하여 불법조업을 방지하고 있다. 남극해에서 조업하는 어종 중의 하나가 이빨고기(tooth fish)인데 비싼 값 때문에 불법조업이 있는 경우가 많다. 한 배의 조업성과는 CPUE(catch per unit effort)로 나타낼 수 있고, 한 지역에서 조업한 배들의 CPUE는 단일 또는 혼합 극단분포 형태를 가진다. 단일 극단분포일 경우 이상점 탐색은 상위 백분위수를 이용하면 된다. 본 논문은 자료가 혼합 극단분포인 경우 이상점 탐색을 위한 통계적 방법을 연구하고자 한다. 본 연구에서는 자료에 적합한 혼합 극단분포 모형을 EM 알고리즘으로 추정한 후 로그 가능도함수 값을 이용하거나 사후 확률을 이용한 이상점 탐색 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 남극해 조업 데이터에 적용하여 시뮬레이션 한 결과 통계적 방법 적용의 가능성을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.721-727
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• 2016

본 논문에서는 기존 알고리즘에서의 특정 D2D 사용자 분포에 대한 광고확산 효율 저하 문제를 해결하기 위해, D2D 통신 네트워크에서 광고확산 효율을 개선하는 광고확산 알고리즘 기반의 Modified Single Linkage, K-means, 그리고 Gaussian mixture model을 적용한 Expectation Maximization 클러스터링 알고리즘의 적용이 제안되었다. 제안된 클러스터링 알고리즘들을 통해 광고 확산을 위한 목표지역들이 목표그룹으로 클러스터링되고 이를 통해 D2D 전송 단말과 수신 단말 사이의 거리를 기반으로 광고 확산 경로 설정 알고리즘과 릴레이 단말 설정 알고리즘이 적용되어 광고가 연속적으로 전파된다. 본 논문에서는 MATLAB 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘의 최대 D2D 릴레이 제한 수와 목표지역과 비목표지역의 사용자 밀집도의 비에 따른 성능을 비교 분석한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.126-128
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• 2010

지형 참조 항법(TRN, Terrain reference navigation)은 항체에 탑재된 지형 데이터베이스와 센서로부터 측정된 고도값을 대조하여 항체의 위치를 알아내는 것으로, GPS/INS 결합항법 시스템의 대체 항법으로 많이 알려져 있다. 지형의 형태에 따라서 시스템의 정확도와 안정성이 달라지기 때문에 특정적인 지형 정보를 이용하여 지형 데이터베이스와 대조하는 과정이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 센서 측정값과 지형 데이터베이스 상의 값에서 지형의 특성적 변화가 발생하는 지점인 Model Key Point를 2D Douglas-Peucker 알고리즘을 이용하여 추출하고 이를 항법 알고리즘에 적용하여 시뮬레이션 하였다. 그 결과 오차가 발산하지 않고 수십m 급의 항법 정밀도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.263-266
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• 2007

본 논문은 베이지안 통계 추론에 대하여 논의한다. 논문은 베이지안 추론, Markov Chain과 Monte Carlo 적분, MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기법, Metropolis-Hastings 알고리즘, Gibbs 샘플링, Maximum Likelihood Estimation, EM 알고리즘, 상실된 데이터 보완 기법, BMA(Bayesian Model Averaging) 순서로 논의를 진행한다. 이러한 통계적 기법들은 대용량의 데이터를 처리하는 생물학, 의학, 생명 공학, 과학과 공학, 그리고 일반 데이터 조사와 처리 등에 사용되고 있으며, 최적의 추론 결과를 이끌어 내는데 중요한 방법을 제공하고 있다. 그리고 마지막으로 PC(Principal Component) 분석 기법에 대하여 논의한다. PC 분석 기법도 데이터 분석과 연구에 많이 활용된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.745-747
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• 2004

소실점은 실 공간의 평행한 직선들이 영상에서 만나는 점으로서 카메라 파라미터 추정. 영상을 사용한 3차원 구조복원 등에서 널리 사용되는 영상 상에 존재하는 3차원 기하에 대한 암묵적인 특징 정보이다. 본 논문에서는 영상으로부터 안정적으로 소실점을 검출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 먼저 단위구 상에서 셀 기반의 소실 공간을 EM 알고리즘의 초기 소실점으로 사용함한 신뢰성 있는 소실점 추출 방법을 제안한다. 또한 단일 영상에서 제거되지 않는 이상치에 대해 다중 영상에서 H응 직선이 가자는 사영불변치인 planar collineation과 harmonic range를 이용하여 보다 정확한 소실점을 구하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 안정적이고 신뢰할만한 소실점 검출이 가능하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12C호
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• pp.1200-1208
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• 2003

비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.87-93
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• 2017

이 논문에서는 Swerling III 표적의 radar cross section (RCS)을 추정하기 위한 최대공산 (maximum likelihood (ML)) 추정방식을 제안하고 ML 추정값을 계산하기 위한 수치적 방법에 대해 검토하였다. 특히, ML 추정값을 계산하는 과정에서 expectation maximization (EM) 알고리즘에 바탕한 근사식을 활용하고, Monte Carlo 실험을 통해 이 수치적 방법의 정확도와 계산시간을 비교하여 가장 효율적인 방법을 제시한다. 이 결과는 기존에 제시된 방법의 성능과도 비교하여 제시한다. 나아가 Swerling I 표적의 경우에도 마찬가지로 동일한 방법이 가장 효율적이라는 것도 확인한다.