• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.26-32
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• 2011

This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.143-149
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• 2022

특허문서는 연구 개발된 기술에 대한 상세한 결과를 포함하고 있기 때문에 효과적인 기술분석을 위한 다양한 특허분석 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 통계학과 머신러닝 알고리즘에 의한 정량적인 특허분석에 대한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있다. 정량적 특허분석에서 가장 많이 사용되는 특허 데이터는 기술 키워드이다. 기술 키워드 데이터를 분석하는 기존의 방법은 대부분 음의 무한대부터 양의 무한대까지 실수 공간 전체를 확률변수의 값으로 갖는 가우시안 확률분포에 기반한 모형이었다. 본 논문에서는 이론적으로 0부터 양의 무한대까지의 값을 갖는 특허 키워드의 빈도 데이터를 분석하기 위하여 감마 확률분포를 활용한 모형을 제안한다. 또한 감마 회귀모형의 회귀방정식을 결정하기 위하여 키워드 간의 기술 연관성을 시각화하는 2-모드 네트워크를 구축한다. 제안 방법과 기존의 가우시안 기반의 분석모형 간의 성능평가를 위하여 실제 특허 데이터를 수집하여 분석한다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제11권3호
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• pp.165-172
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• 1999

경사제 피복재의 안정성에 대한 신뢰성 해석을 수행하였다. 특히, 본 연구에서 신뢰함수에 대한 확률 밀도함수가 수학적으로 유도되었다. 유도된 확률밀도함수의 적용성을 검증하기 위하여 Monte-Carlo 해석방법과 모멘트법인 FMA 방법과 AFDA 방법도 같이 수행하였으며, 그 결과들을 정성적, 정량적으로 비교하여 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다. 또한 경사제의 피복재에 대한 파괴확률 산정시 신뢰함수에 포함된 각각의 변수들이 확률적으로 독립이다 라고 가정할 수 있다는 사실이 확인되었다. 이는 각각의 확률변수가 정규분포를 따르지 않는다는 조건에서도 본 연구에서 사용된 해석방법이 확장될 수 있다는 것을 의미한다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1097-1114
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• 2014

연생보험은 보험가입자 2인의 생사여부에 따라 보험금을 지급하는 보험상품이다. 보험실무에서는 연생보험 가입자들의 장래생존기간을 독립으로 가정하고 보험료를 산출한다. 그러나 보험가입자들 사이에 존재하는 상관성을 고려할 때 이는 합리적이지 않다. 또한 보험가입자들의 생존분포와 독립적인 커먼-쇽(common shock)을 연생보험에 반영하면 다양한 지급조건을 설정할 수 있는데 이에 대한 충분한 고려가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 커먼-쇽(common shock)을 연생보험에 적용하고, 코퓰라(copula)를 이용하여 가입자들의 장래생존기간 간에 존재하는 상관성을 반영한 후 분석을 수행한다. 또한 연생보험가입자에 대한 확률변수를 추가적으로 고려하여 기존의 연생모형에서 다루지 못했던 새로운 상품을 설계하고 시뮬레이션을 통해 보험료를 계산한다. 그리고 그 결과를 바탕으로 본 논문에서 제시한 모형이 연생상품에 다양하게 적용 가능함을 논하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.52-61
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• 2006

영상 및 신호 처리 분야에 일반적으로 사용되는 직교 웨이블릿 변환은 천이에 대한 민감성과 방향성에 대한 선택도가 떨어지기 때문에 성능에 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 복소수 웨이블릿 변환이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이중 트리 복소수 웨이블릿과 베르누이-가우스 사전 확률분포를 이용한 효과적인 영상 잡음 제거 방법을 제안하고자 한다. 베르누이-가우스 모델에 대한 파라미터를 추정하기 위해 본 논문에서는 두 가지의 간단하고 반복적이지 않은 방법을 제안한다. 베르누이 랜덤 변수로 표현되는 혼합 파라미터를 추정하기 위해서는 가설-검증 기법을 사용한다. 추정된 혼합 파라미터를 이용하여 신호의 분산은 MGML(maximum generalized marginal likelihood) 추정기를 통하여 추정된다. 복소수 웨이블릿 변환을 사용하여 제안 방법과 알려진 잡음 제거 기법과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과를 통해 제안 방법이 적은 계산량으로 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 우수한 잡음 제거 결과를 나타냄을 알 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.353-366
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• 2022

지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제27권10호
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• pp.1525-1530
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• 2006

A simple oscillating reaction model subject to additive Gaussian white noise is investigated as the model is located in the dynamic region of oscillations. The model is composed of three ordinary differential equations representing the time evolutions of X, Y, and Z, respectively. Initially, a uniform random noise is separately added to the three equations to study the effect of noise on the oscillatory cycle of X, Y, and Z. For a given value of noise intensity, the amplitude of oscillation increases monotonically with time. Furthermore, the noise is added to any one of the three equations to study the impact of noise on one species on the bifurcation behavior of the other.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.229-241
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• 1997

We consider discrimination curve and minimum dwell time for Poisson distribution and Poisson-power function distribution. Let the random variable X has Poisson distribution with mean .lambda.. For the hypothesis testing H$\_$0/:.lambda. = t vs. H$\_$1/:.lambda. = d (d$\_$0/ if X.leq.c. Since a critical value c can not be determined to satisfy both types of errors .alpha. and .beta., we considered discrimination curve that gives the maximum d such that it can be discriminated from t for a given .alpha. and .beta.. We also considered an algorithm to compute the minimum dwell time which is needed to discriminate at the given .alpha. and .beta. for the Poisson counts and proved its convergence property. For the Poisson-power function distribution, we reject H$\_$0/ if X.leq..'{c}.. Since a critical value .'{c}. can not be determined to satisfy both .alpha. and .beta., similar to the Poisson case we considered discrimination curve and computation algorithm to find the minimum dwell time for the Poisson-power function distribution. We prosent this algorithm and an example of computation. It is found that the minimum dwell time algorithm fails for the Poisson-power function distribution if the aiming error variance .sigma.$\^$2/$\_$2/ is too large relative to the variance .sigma.$\^$2/$\_$1/ of the Gaussian distribution of intensity. In other words, if .ell. is too small, we can not find the minimum dwell time for a given .alpha. and .beta..

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제8권6호
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• pp.577-588
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• 2016

Due to the uncertainties related to the flaw assessment parameters, such as flaw size, fracture toughness, loading spectrum and so on, the probability concept is preferred over deterministic one in flaw assessment. In this study, efforts have been made to develop the reliability based flaw assessment procedure which combines the flaw assessment procedure of BS7910 and first-and second-order reliability methods (FORM/SORM). Both crack length and depth of semi-elliptical surface crack at weld toe were handled as random variable whose probability distribution was defined as Gaussian with certain means and standard deviations. Then the limit state functions from static rupture and fatigue perspective were estimated using FORM and SORM in joint probability space of crack depth and length. The validity of predicted limit state functions were checked by comparing it with those obtained by Monte Carlo simulation. It was confirmed that the developed methodology worked perfectly in predicting the limit state functions without time-consuming Monte Carlo simulation.

• Computers and Concrete
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• 제32권4호
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• pp.373-381
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• 2023

Fly ash, granulated blast furnace slag, marble waste powder, etc. are just some of the by-products of other sectors that the construction industry is looking to include into the many types of concrete they produce. This research seeks to use surrogate machine learning methods to forecast the compressive strength of self-compacting concrete. The surrogate models were developed using Gradient Boosting Machine (GBM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Gaussian Process Regression (GPR) techniques. Compressive strength is used as the output variable, with nano silica content, cement content, coarse aggregate content, fine aggregate content, superplasticizer, curing duration, and water-binder ratio as input variables. Of the four models, GBM had the highest accuracy in determining the compressive strength of SCC. The concrete's compressive strength is worst predicted by GPR. Compressive strength of SCC with nano silica is found to be most affected by curing time and least by fine aggregate.