• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권2호
• /
• pp.149-157
• /
• 2011

본 연구는 신용평가 과정에서 발생하는 미결정자를 결측자료 문제로 간주하여 MAR와 MNAR 가정 하에서 추론한다. MAR 가정에서 미결정자 추론은 결정자들에 대한 로지스틱 회귀모형의 회귀 계수벡터를 이용하여 미결정자의 부도 확률을 구한 후 결정자의 부도확률과 비교하여 미결정자의 미래 상태를 판단한다. 그리고 MNAR 가정에서의 미결정자 추론은 특성변수가 추가한 로지스틱 모형으로부터 미결정자의 부도확률을 구하고 미결정자를 예측하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 실제 자료에 대하여 모의실험을 한 결과, MAR 가정에서 미결정자의 비율이 증가하더라도 원자료의 오분류율과 추론한 결과 차이가 없으며, MNAR 가정에서는 추가적인 변수를 고려하여 미결정자를 추정하였기 때문에 미결정자의 오분류율이 MAR 가정에서의 오분류율보다 감소하고 나아가 전체에서 미결정자가 차지하는 비율이 증가함에 따라 전체의 오분류율이 더욱 감소함을 발견하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.478-484
• /
• 2002

표적 탐지를 위한 선형 견인 어레이는 해수의 움직임이나 견인선의 기동 방향 등에 의해 그 형상이 비선형화 된다. 이러한 비선형성의 존재는 입사신호의 파라미터 추정 오차를 유발하므로 본 논문에서는 비선형 형상의 견인 어레이를 위한 빔형성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 두 개의 보조센서를 사용하여 수동 견인 어레이의 첫 번째 하이드로폰과 마지막 하이드로폰의 위치를 파악한 후, 두 하이드로폰 사이의 비선형 형상조향 벡터를 선형화 (Linearization)한다. 실제 수중환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 성능 분석을 행한 결과, 비선형 견인 어레이의 형상에 관계없이 빔패턴은 이상적인 형태를 지님을 확인하였다. 그리고 다양한 입사신호의 신호 대 잡음비 환경 하에서 위상 성분 추정의 한계를 보임으로써 제안된 기법의 입사각 추정 성능을 평가하였으며, 이와 더불어 선형 형상을 가정한 바틀렛 빔형성 기법과의 비교 분석 결과, 현격한 성능 차이를 보였음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제30권2호
• /
• pp.143-154
• /
• 2003

분산 이동 시스템은 단순한 통신 기능에서 작업 흐름 관리, 화상회의, 복제 데이터의 관리, 자원 할당 둥의 서비스를 제공하는 시스템으로 급속히 확대.발전하고 있으며, 이러한 서비스를 제공하는 어플리케이션들은 사용자의 요구를 반영하기 위해 메시지를 인과적 순서로 전달해야 한다. 인과적 메시지 전달을 제공하는 기존의 방법들은 많은 피기백(piggyback) 정보로 인한 통신 오버헤드 혹은 어플리케이션으로 전달하는 메시지의 지연, 이동 호스트의 증가에 대한 확장성, 이동 호스트가 계산의 대부분을 수행하는 둥의 문제점이 있다. 이 논문은 기지국과 이동 호스트 사이의 종속 정보 행렬을 기지국이 유지하며, 즉각 선행자 메시지(immediate predecessor message)에 대한 종속 정보만을 각 메시지에 피기백 하는 방법을 통해 기존 기법의 문제점을 해결하는 효율적인 인과적 메시지 전달 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이전의 알고리즘들과 비교해서 낮은 메시지 오버헤드를 가지며, 메시지를 전달할 때 불필요한 지연(inhibition)을 발생시키지 않는다. 또한 기지국에서 알고리즘의 대부분을 수행하도록 함으로써 이동 호스트의 자원제약과 무선 통신의 낮은 대역폭을 고려하고, 이동 호스트 단위로 인과적 메시지 전달을 이행함으로써 발생하는 처리 지연(processing delay)을 줄여준다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.125-134
• /
• 2018

본 논문에서는 시간에 따라 연속적으로 변하는 $3{\times}3$ 행렬의 회전 성분을 효율적으로 추출하는 실용적인 방법을 제안한다. 이는 물리기반 동적 변형을 위하여 널리 사용되는 공회전 유한 요소법이나 형상 맞춤 변형에서 매우 중요한 기술이다. 최근 극분해를 사용하는 시간 독립적인 기존 방법들과 달리 회전행렬 추출을 물리적으로 공식화한 후, 점진적 회전 표현법을 이용하는 반복법이 제안되었다. 본 논문에서는 점진적 회전 벡터의 최대 회전각을 ${\pi}/2$ 이내로 제한함으로써 반복 횟수를 줄이는 최적화 기법을 개발한다. 사실적인 동적 변형 시뮬레이션에서는 충분히 작은 시간 간격을 사용하기 때문에 이러한 제한은 실용적으로 문제가 되지 않는다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 효율성 및 실용성을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.79-82
• /
• 2015

이미지를 분류하고 검색하는 기술(Image retrieval)중 하나인 Bag of visual words(BoVW)는 특징점(feature point)을 이용하는 방법으로 데이터베이스의 이미지 특징벡터들의 분포를 통해 쿼리 이미지를 자동으로 분류하고 검색해주는 시스템이다. Words를 구성하는데 특징벡터만을 이용하는 기존의 방법은 이용자가 원하지 않는 이미지를 검색하거나 분류할 수 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 특징벡터뿐만 아니라 이미지의 전체적인 분위기를 표현할 수 있는 색상정보나 반복되는 패턴 정보를 표현할 수 있는 텍스처 정보를 Words를 구성하는데 포함시킴으로서 다양한 검색을 가능하게 한다. 실험 부분에서는 특징정보만을 가진 words를 이용해 이미지를 분류한 결과와 색상정보와 텍스처 정보가 추가된 words를 가지고 이미지를 분류한 결과를 비교하였고 새로운 방법은 80~90%의 정확도를 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권5호
• /
• pp.515-520
• /
• 2003

본 논문에서는 2장의 영상으로부터 카메라 내부 파라미터를 추출하는 교정 방법을 제시한다. 카메라 교정은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위해서는 필수 불가결한 기술이다. 기존의 많은 연구들이 수행되어 왔는데, 영상내에 체크 패턴을 포함한 3장의 영상을 이용하는 방법과 연속된 3장의 영상으로부터 Kruppa 방정식을 풀어 카메라 교정하는 방법이 대표적인 예가 되겠다. 본 논문에서는 인간이 만든 조형물에서 쉽게 발견할 수 있는 기하학적인 정보를 이용하여 보다 쉽고 빠르게 내부 파라미터를 추출한다. 이러한 내부 파라미터는 소실점들로부터 추정되며 대응되는 2장의 영상에서 대응점들로부터 외부 파라미터를 추출할 수 있다. 이렇게 교정된 내부, 외부 파라미터를 이용하여 사영 행렬을 유도하고, 유도된 사영행렬로 3차원 정보를 얻게 되고 3차원 재구성을 구현하게 된다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제22권4호
• /
• pp.307-314
• /
• 2009

본 논문은 기하학적 비선형성을 가진 보존적 단일 하중 매개변수의 탄성 상태 공간구조의 탄성 분기 좌굴해석을 위한 공간프레임의 정식화, 분기경로 추적을 위한 pin-pointing 및 분기경로 전환알고리즘을 기술하고 있다. 복잡한 좌굴 후 거동특성을 파악하기 위한 본 연구의 공간프레임요소는 오일러리안 좌표계에 의한 유한회전이론으로 강체변형을 계산하였고, 굽힘효과가 고려된 보-기둥식을 적용하여 적은 개수의 요소의 사용으로도 정해를 얻을 수 있도록 하였으며, 후좌굴해석과 같은 고도의 비선형해석을 수행하기 위해 기하강성행렬의 모멘트에 대한 영향을 고려하였다. 분기좌굴에 의한 좌굴후 평형상태인 주경로와 분기경로의 pin-pointing 알고리즘으로 특이점을 계산하였으며, 고유치 및 고유모드를 이용한 본 연구의 수치알고리즘에 의해 분기경로를 추적하였다. 분기좌굴 해석예제로 평면프레임, 평면아치 및 공간돔에 대한 분기좌굴 해석을 수행하여 본문에서 제시한 수치해석법의 정확성 및 적용성을 검증한다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제10권2호
• /
• pp.147-153
• /
• 2007

CG (conjugate gradient) 법은 선형 연립방정식을 반복적으로 푸는 가장 효율적인 해법 중 하나이고, 또한 비선형 최소자승문제에도 적용할 수 있다. 자기지전류(MT) 역산 문제를 풀 때에는 최소자승문제의 목적함수 자체의 최소화에 직접 CG 법을 적용하거나, Gauss-Newton 법에 기초한 반복역산의 각 반복단계에서 모형의 변화량 계산에 CG 법을 이용할 수 있다. CG 법을 적용할 경우, 임의의 벡터에 대한 감도행렬의 영향 및 그 전치행렬의 전치행렬의 영향을 감도행렬을 직접 구하지 않고 계산할 수 있다는 장점이 있기 때문에 감도행렬의 계산 규모가 방대한 3차원 역산 문제에서 계산시간을 월등히 줄일 수 있다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권4호
• /
• pp.477-482
• /
• 2020

현재 사회서비스 공공성 강화에 따른 방향 제시는 이해관계자의 관점에서 각자의 유리한 방향으로 생각하고 있으며, 서비스 제공기관 입장과 이용자의 입장, 관리 주체인 시·도의 공공성의 정의와 평가에 대해서는 의견이 서로 다르다. 본 연구는 지역사회서비스를 중심으로 하는 공공성에 대한 의견을 종합하여 공공성의 정의와 평가에 대한 합의점을 도출하고, 서로 다른 지표를 가지고 있거나 계량화할 수 없는 요소들을 동시에 평가할 수 있는 기법으로 계층분석법(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 적용하여 공공성의 문제점을 해결하는 데 그 목적이 있다. 또한, 설계된 프레임에 따라 연구목적을 달성하기 위하여 전문가를 대상으로 쌍대비교의 설문조사를 수행하여 실증 연구를 하였다. 본 연구에서 개발된 AHP 평가모형을 통해 주요 요인들의 상대적 만족도를 측정한 결과 서비스이용률(0.470), 시설관리(0.210), 타 사업시행(0.073) 순으로 나타났다. 여기서 서비스이용률이 가장 중요하다 평가되었다.

• 농업과학연구
• /
• 제47권3호
• /
• pp.633-644
• /
• 2020

Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1^st and 2^nd derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.