• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.331-334
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• 2003

마이크로 어레이(microarray)실험에서 표준화(normalization)는 유전자의 발현수준에 영향을 미치는 여러 기술적인 변인을 제거하는 과정이다. cDNA microarray normalization에 있어 여러 방법이 제안되었지만, 이중 print-tip 효과가 존재할 때 사용되는 방법으로 print-tip lowess normalization이 대표적으로 사용된다. normalization에 사용되는 lowess 함수는 데이터의 특성에 따라 window width를 정해야만 연구의 목적에 맞는 결과를 도출할 수 있다. 본 논문에서는 각각의 tip에서 최적의 window width를 계산하는 절차를 논의하였다. 또한 이의 결과와 기존의 같은 window width를 사용하는 print-tip lowess normalization 결과와 비교 평가하여 normalization의 기본 원칙에 대한 타당성을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권6호
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• pp.267-271
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• 2002

The Hotelling transform is based on statistical properties of an image. The principal uses of this transform are in data compression. The basic concept of the Hotelling transform is that the choice of basis vectors pointing the direction of maximum variance of the data. This property can be used for rotation normalization. Many objects of interest in pattern recognition applications can be easily standardized by performing a rotation normalization that aligns the coordinate axes with the axes of maximum variance of the pixels in the object. However, this transform can not be used to rotation normalization of color images directly. In this paper, we propose a new method for rotation normalization of color images based on the Hotelling transform. The Hotelling transform is performed to calculate basis vectors of each channel. Then the summation of vectors of all channels are processed. Rotation normalization is performed using the result of summation of vectors. Experimental results showed the proposed method can be used for rotation normalization of color images effectively.

• Molecules and Cells
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• 제22권3호
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• pp.254-261
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• 2006

DNA microarray is a powerful tool for high-throughput analysis of biological systems. Various computational tools have been created to facilitate the analysis of the large volume of data produced in DNA microarray experiments. Normalization is a critical step for obtaining data that are reliable and usable for subsequent analysis such as identification of differentially expressed genes and clustering. A variety of normalization methods have been proposed over the past few years, but no methods are still perfect. Various assumptions are often taken in the process of normalization. Therefore, the knowledge of underlying assumption and principle of normalization would be helpful for the correct analysis of microarray data. We present a review of normalization techniques from single-labeled platforms such as the Affymetrix GeneChip array to dual-labeled platforms like spotted array focusing on their principles and assumptions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.21-28
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• 2015

특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징 차원에 따라 서로 다른 스케일에 의해 발생하는 오류를 줄이기 위해 널리 사용된다. 하지만 기존 정규화 방법은 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 클래스 라벨을 사용하여 정규화를 시행하는 교사 정규화 방법이 제안되었고 기존 정규화 방법에 비해 나은 성능을 보임이 입증되었다. 이 논문에서는 교사 랭크 정규화 방법에 학습 샘플 선택 방법을 적용함으로써 교사 랭크 정규화 방법을 더욱 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 학습 샘플 선택은 잡음이 많은 샘플을 학습에서 제외함으로써 잡음에 보다 강한 분류기를 학습시키는 전처리 단계로 많이 사용되며 랭크 정규화에서도 역시 사용될 수 있다. 학습 샘플 선택은 이웃한 샘플이 속하는 클래스와 이웃한 샘플까지의 거리를 바탕으로 하는 두 가지 척도를 제안하였고, 두 가지 척도 모두에서 기존 정규화 방법에 비해 인식률이 향상되었음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권2호
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• pp.341-348
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• 1994

Some extensions of the law of the iterated logarithm via self-normalization are obtained for seuences of sign-invariant random variables.

• 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.31-42
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• 2004

This paper presents methods using Gaussian normalization for converting pitch contours based on prosodic phrases along with experimental tests on the Korean database of 16 declarative sentences and the first sentences of the story of 'The Three Little Pigs'. We propose a new conversion method using Gaussian normalization to the pitch deviation of pitch contour subtracted by partial declination lines: by using partial declination lines for each accentual phrase of pitch contour, we avoid the problem that a Gaussian normalization using average values and standard deviations of intonational phrase tends to lose individual local variability and thus cannot modify individual characteristics of pitch contour from a source speaker to a target speaker. From the results of the experiments, we show that this slanted Gaussian normalization using these declination lines subtracted from pitch contour of accentual phrases can modify pitch contour more accurately than other methods using Gaussian normalization.

• 대한산업공학회지
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• 제40권1호
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• pp.140-150
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• 2014

University ranking models, though they consider multiple indicators to evaluate universities, determine the overall score of each university based on their own normalization and aggregation methods. Thus, the rankings provided by such models primarily depend on actual scores of evaluation indicators, but they are also significantly affected by the normalization and aggregation methods. We examine the normalization methods of four university ranking models used in South Korea, China, and United Kingdom. We discuss a possible unintended consequence of these methods, i.e., some universities who want to improve their rankings may focus on unnecessary indicators, contrary to the evaluator's intension, due to the normalization methods. We suggest a new normalization method based on the statistical characteristics of the distribution of each evaluation indicator so that the new method can motivate the universities to move into the desirable directions intended by the evaluator.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.9-14
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• 2003

기존의 성도 정규화 방법은 화자 간 정규화의 정확성을 개선하기 위한 매우 좋은 방법이다. 본 논문에서는 피치 변경 발성에 기반을 둔 새로운 화자 내 warping 인수 추정 방법을 제안한다. 화자 내 피치 변경 발성은 성문과 성도에 의해 발생되는 음성의 음향학적 차이 때문에 음성의 특징 공간 분포는 다르게 나타날 것이다. 발성의 변동은 frequency 성분과 amplitude 성분의 두가지 유형이 있다. 성도 정규화는 화자 간 정규화 방법들 중에서 주파수 정규화 방법이다. 여기에서는 화자 내 정규화를 위하여 진폭 변동을 정규화하는 방법을 제안한다. 참조 피치와 입력 피치의 역비례 계산에 의해서 진폭 warping 인수를 결정하는 것이 가능하다. 성능 평가를 위한 인식 실험 결과 숫자와 단어 인식에서 0.4%∼2.3% 정도의 인식 오류가 감소되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.486-494
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• 2006

하나의 웹 문서는 문법적으로 서로 다른 두개 이상의 URL들로 표현 가능하다. URL 정규화는 URL을 정형화된 형태로 변환하는 과정이다. 정규화 과정을 통하여, 동일 웹 문서를 나타내는 URL들은 문법적으로 동일 URL들로 변환된다. 현재까지 정규화 방법의 개발 및 적용은 개발자의 경험적 지식에 기반을 두고 있으며, 체계적인 분석에 대한 연구가 부재하다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 효율성과 효과성 측면에서 정규화 방법들을 평가하여 적절한 정규화 방법의 선택에 대한 지침 제공을 목적으로 한다. 또한, 웹 어플리케이션에서 정규화 적용으로 발생하는 효과를 분석하고, URL 정규화 평가를 위한 7가지 척도를 기술한다. 끝으로, 실제 웹 문서에서 추출된 약 2천 5백만개의 URL들을 대상으로 12개의 정규화 방법 이 평가된다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.65-71
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• 2020

특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.