• 전기전자학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.226-234
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• 2016

전기 저항 단층촬영법(ERT)은 대상체 내부 단면의 저항률 분포를 추정하고 이를 영상화하는 기술이다. ERT의 영상복원은 매우 비정치성이 강한 역문제의 일종으로 의미있는 영상을 얻기 위해서는 조정기법이 사용된다. 대표적으로 l2-norm 조정기법, l1-norm 조정기법, Total Variation 조정기법이 사용되며, 조정기법에 따라 ERT의 영상복원 성능이 달라진다. 즉, 상황에 맞는 적절한 조정기법의 사용은 ERT 영상 복원을 개선할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모의실험을 통하여 상황에 따른 세 가지 조정기법의 영상복원 성능을 비교하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.41-48
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• 2022

본 논문은 통합 베이즈 티코노프 정규화 방법을 총변이 정규화에 대한 해법으로 제시한다. 통합된 방법은 총변이 항을 가중된 티코노프 정규화 항으로 변형하여 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 정규화 모수를 구하고 이를 바탕으로 새로운 가중인수를 구하는 것을 복원된 영상이 수렴하기까지 반복한다. 실험결과는 영상 복원 문제에 대하여 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

• 충청수학회지
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• 제30권1호
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• pp.117-128
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• 2017

As an efficient way to determine the regularization parameter in the discrete ill-posed problems with multiple right-hand sides, we suggest global L-curve criterion as an extension of L-curve technique for image restoration problems with single right-hand side.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.152-162
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• 2016

전기 저항률 단층촬영법(ERT)은 표면 전극으로부터 측정된 전압을 사용하여 물체 내부의 임피던스 분포를 영상화하는 기술이다. ERT 역문제는 비정치성(ill-posedness)이 매우 심하여 영상복원의 수렴성을 확보하기 위해 조정방법이 사용된다. 사용된 조정방법에 따라 영상복원 성능이 달라지므로 상황에 따라 보다 강건한 영상 복원 성능을 얻기 위해, 서로 다른 영상복원 특성을 나타내는 L1-norm 조정방법과 Total Variation (TV) 조정방법의 두 개의 모드가 상호작용하는 상호작용 이중-모드 조정방법을 제안하였다. 제안한 이중-모드 조정방법은 실제 상황에 따라 달라지는 모드 확률을 계산하고 이에 근거하여 적합한 모드를 선택하거나 두 개의 모드를 결합한다. 모의실험을 수행하여 제안된 기법의 영상 복원 성능을 평가한 결과 비교적 양호한 성능을 나타내었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권3호
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• pp.131-138
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• 2015

In this paper, we propose L1-norm regularization for state vector adaptation of subspace Gaussian mixture model (SGMM). When you design a speaker adaptation system with GMM-HMM acoustic model, MAP is the most typical technique to be considered. However, in MAP adaptation procedure, large number of parameters should be updated simultaneously. We can adopt sparse adaptation such as L1-norm regularization or sparse MAP to cope with that, but the performance of sparse adaptation is not good as MAP adaptation. However, SGMM does not suffer a lot from sparse adaptation as GMM-HMM because each Gaussian mean vector in SGMM is defined as a weighted sum of basis vectors, which is much robust to the fluctuation of parameters. Since there are only a few adaptation techniques appropriate for SGMM, our proposed method could be powerful especially when the number of adaptation data is limited. Experimental results show that error reduction rate of the proposed method is better than the result of MAP adaptation of SGMM, even with small adaptation data.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.45-52
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• 2016

본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 위너 필터(Wiener filter)는 원본 영상과 잡음의 파워 스펙트럼 등의 사전 정보를 요구한다. 제약된 최소자승 복원 역시 노이즈 수준에 대한 지식을 요구한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 선형 시스템의 바이어스 항목과 티코노프 정규화 시스템의 평활화 항목을 연결하는 자기 정규화 방법을 제안하고 영상 복원 문제에 적용한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.33-40
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• 2015

전기 임피던스 단층촬영법(EIT)에서 역문제는 매우 높은 비정치성이므로 이것을 완화시키기 위해서 사전정보가 사용되고 EIT 역문제를 푸는 과정에서 만족스러운 복원성능을 갖기 위해 조정 기법은 적용된다. 반복적 Gauss-Newton 방법은 정확성과 빠른 수렴속도로 인해서 일반적으로 역문제를 푸는데 사용되지만 항상 좋은 성능을 내는 것은 아니며 조정 인자 선택에 따라 성능이 좌지우지된다. 비록 L-곡선과 같이 조정 인자를 결정하는데 이용할 수 있는 여러 가지 방법들이 존재하지만 이러한 방법들이 모든 경우에 적용할 수 있는 것은 아니다. 게다가 조정 인자는 스칼라이고 반복 연산동안 변하지 않는다. 그러므로 이 논문에서는 복원 성능을 향상시키기 위해서 조정 인자를 결정해주는 새로운 방법을 사용하였다. 각각의 반복 연산과정에서 도전율의 norm을 구하고 이것을 대각 행렬형태인 조정 인자를 구하는데 사용한다. 제안한 방법을 인체 흉부 영상 복원에 적용하였고, 기존의 방법들과 복원 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 기존의 방법들과 비교해서 개선된 성능을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.1059-1066
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• 2016

In this paper we propose a robust version of varying coefficient models, which is based on the regularized regression with L1 regularization. We use the iteratively reweighted least squares procedure to solve L1 regularized objective function of varying coefficient model in locally weighted regression form. It provides the efficient computation of coefficient function estimates and the variable selection for given value of smoothing variable. We present the generalized cross validation function and Akaike information type criterion for the model selection. Applications of the proposed model are illustrated through the artificial examples and the real example of predicting the effect of the input variables and the smoothing variable on the output.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제6권1호
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• pp.175-185
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• 2014

This study presents the prediction of propagated wave profiles using the wave information at a fixed point. The fixed points can be fixed in either space or time. Wave information based on the linear wave theory can be expressed by Fredholm integral equation of the first kinds. The discretized matrix equation is usually an ill-conditioned system. Tikhonov regularization was applied to the ill-conditioned system to overcome instability of the system. The regularization parameter is calculated by using the L-curve method. The numerical results are compared with the experimental results. The analysis of the numerical computation shows that the Tikhonov regularization method is useful.

• 산업공학
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• 제24권2호
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• pp.151-155
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• 2011

In this study, we propose a signomial classification method with ₀-regularization (₀-)which seeks a sparse signomial function by solving a mixed-integer program to minimize the weighted sum of the ₀-norm of the coefficient vector of the resulting function and the $L_1$-norm of loss caused by the function. $SC_0$ gives an explicit description of the resulting function with a small number of terms in the original input space, which can be used for prediction purposes as well as interpretation purposes. We present a practical implementation of $SC_0$ based on the mixed-integer programming and the column generation procedure previously proposed for the signomial classification method with $SL_1$-regularization. Computational study shows that $SC_0$ gives competitive performance compared to other widely used learning methods for classification.