• 제목/요약/키워드: Residual Vector

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Step Length를 이용한 비비례감쇠시스템의 고유치 해석 (Application of Step Length Technique To An Eigensolution Method for Non-proportionally Damped Systems)

  • Thanh X. H;Kim, Byoung-Wan;Jung, Hyung-Jo;Lee, In-Won
    • 한국지진공학회:학술대회논문집
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    • 한국지진공학회 2003년도 춘계 학술발표회논문집
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    • pp.481-490
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    • 2003
  • This paper presents an efficient eigensolution method for non-proportionally damped systems. The proposed method is obtained by applying the accelerated Newton-Raphson technique and the orthonormal condition of the eigenvectors to the linearized form of the quadratic eigenproblem. A step length and a selective scheme are introduced to increase the convergence of the solution. The step length can be evaluated by minimizing the norm of the residual vector using the least square method. While the singularity may occur during factorizing process in other iteration methods such as the inverse iteration method and the subspace iteration method if the shift value is close to an exact eigenvalue, the proposed method guarantees the nonsingularity by introducing the orthonormal condition of the eigenvectors, which can be proved analytically. A numerical example is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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α-특징 지도 스케일링을 이용한 원시파형 화자 인증 (α-feature map scaling for raw waveform speaker verification)

  • 정지원;심혜진;김주호;유하진
    • 한국음향학회지
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    • 제39권5호
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    • pp.441-446
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    • 2020
  • 본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.

딥러닝을 이용한 소규모 지역의 영상분류 적용성 분석 : UAV 영상을 이용한 농경지를 대상으로 (Applicability of Image Classification Using Deep Learning in Small Area : Case of Agricultural Lands Using UAV Image)

  • 최석근;이승기;강연빈;성선경;최도연;김광호
    • 한국측량학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.23-33
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    • 2020
  • 최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.

보건조사연구에서 다변량결측치가 내포된 자료를 효율적으로 분석하기 위한 통계학적 방법 (Statistical Methods for Multivariate Missing Data in Health Survey Research)

  • 김동기;박은철;손명세;김한중;박형욱;안재형;임종건;송기준
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제31권4호
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    • pp.875-884
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    • 1998
  • Missing observations are common in medical research and health survey research. Several statistical methods to handle the missing data problem have been proposed. The EM algorithm (Expectation-Maximization algorithm) is one of the ways of efficiently handling the missing data problem based on sufficient statistics. In this paper, we developed statistical models and methods for survey data with multivariate missing observations. Especially, we adopted the EM algorithm to handle the multivariate missing observations. We assume that the multivariate observations follow a multivariate normal distribution, where the mean vector and the covariance matrix are primarily of interest. We applied the proposed statistical method to analyze data from a health survey. The data set we used came from a physician survey on Resource-Based Relative Value Scale(RBRVS). In addition to the EM algorithm, we applied the complete case analysis, which uses only completely observed cases, and the available case analysis, which utilizes all available information. The residual and normal probability plots were evaluated to access the assumption of normality. We found that the residual sum of squares from the EM algorithm was smaller than those of the complete-case and the available-case analyses.

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병렬OMP 기법을 통한 성긴신호 복원과 그 성능 (Sparse Signal Recovery with Parallel Orthogonal Matching Pursuit and Its Performances)

  • 박정홍;정방철;김종민;반태원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.1784-1789
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    • 2013
  • 본 논문에서는 성긴 신호의 복원을 위하여 기존의 직교매칭퍼슛 (orthogonal matching pursuit, OMP) 기술을 보완한 Parallel OMP (POMP) 기법을 제안하고 성능을 분석한다. POMP알고리즘의 과정은 간단하지만 기존 OMP와 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 알고리즘이다. POMP 는 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 선택한다. 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각각의 POMP 블록에서 OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 신호 복원을 위해 가장 작은 잔류 오차(residual)를 갖는 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 POMP가 기존의 신호 복원 기술에 비하여 완벽복원비율과 평균 제곱 오차 (MSE) 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였고, 이미지복원에 있어서는 눈으로 확인 가능할 정도의 성능 개선을 확인하였다.

병렬OMP 기법을 통한 복수 측정 벡터기반 성긴 신호의 복원 (Sparse Signal Recovery with Parallel Orthogonal Matching Pursuit for Multiple Measurement Vectors)

  • 박정홍;반태원;정방철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권10호
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    • pp.2252-2258
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    • 2013
  • 본 논문에서는 복수측정벡터 환경에서 성긴 신호의 복원을 위하여 널리 사용되고 있는 Simultaneous orthogonal matching pursuit (S-OMP) 기술을 보완한 병렬 OMP 기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. Parallel orthogonal matching pursuit(POMP) 알고리즘은 간단하지만 성능면에서 매우 효과적이다. 제안된 병렬 OMP알고리즘은 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 (M) 선택한다. 그 후, 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각 병렬 OMP블록에서 S-OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 입력된 신호 복원을 위해 잔차가 가장 작은 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 100%복원 가능한 sparsity 개수가 기존의 S-OMP 기법에 비해 M이 증가함에 따라 향상되는 것을 확인했으며, 평균 제곱 오차 측면에서도 SNR에 상관없이 성능 개선효과가 있음을 확인하였다.

Orthodromic Transfer of the Temporalis Muscle in Incomplete Facial Nerve Palsy

  • Aum, Jae Ho;Kang, Dong Hee;Oh, Sang Ah;Gu, Ja Hea
    • Archives of Plastic Surgery
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    • 제40권4호
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    • pp.348-352
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    • 2013
  • Background Temporalis muscle transfer produces prompt surgical results with a one-stage operation in facial palsy patients. The orthodromic method is surgically simple, and the vector of muscle action is similar to the temporalis muscle action direction. This article describes transferring temporalis muscle insertion to reconstruct incomplete facial nerve palsy patients. Methods Between August 2009 and November 2011, 6 unilateral incomplete facial nerve palsy patients underwent surgery for orthodromic temporalis muscle transfer. A preauricular incision was performed to expose the mandibular coronoid process. Using a saw, the coronoid process was transected. Three strips of the fascia lata were anchored to the muscle of the nasolabial fold through subcutaneous tunneling. The tension of the strips was adjusted by observing the shape of the nasolabial fold. When optimal tension was achieved, the temporalis muscle was sutured to the strips. The surgical results were assessed by comparing pre- and postoperative photographs. Three independent observers evaluated the photographs. Results The symmetry of the mouth corner was improved in the resting state, and movement of the oral commissure was enhanced in facial animation after surgery. Conclusions The orthodromic transfer of temporalis muscle technique can produce prompt results by applying the natural temporalis muscle vector. This technique preserves residual facial nerve function in incomplete facial nerve palsy patients and produces satisfying cosmetic outcomes without malar muscle bulging, which often occurs in the turn-over technique.

다중스펙트럼 위성영상 압축을 위한 복합부호화 기법 (Hybrid Coding for Multi-spectral Satellite Image Compression)

  • 정경훈
    • 한국지리정보학회지
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    • 제3권1호
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    • pp.1-11
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    • 2000
  • 본 논문에서는 인공위성으로부터 얻어진 다중스펙트럼영상의 부호화 방법을 다룬다. 위성영상의 공간 및 스펙트럼 해상도가 급속도로 향상되면서 처리해야 할 다중스펙트럼 영상의 데이터량은 엄청나게 증가하였다. 이에 따라 위성영상을 활용하기 위해서는 효율적으로 부호화하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 벡터양자화에 근거한 예측부호화, 영상의 quadtree 분할, 그리고 예측오차의 압축을 위한 DCT를 복합적으로 적용한 부호화 기법을 제시한다. 벡터양자화를 통해 대역영상간의 공간적인 특징이 동일하다는 점을 이용한 예측을 하고, 영상분할을 통해 영상의 공간적인 정보량에 따라 적응적으로 비트를 할당하며, DCT를 통해 예측오차의 공간적응적인 부호화를 수행한다. Landsat TM 영상을 대상으로 수행한 실험을 통해 제안 알고리듬의 위성영상 압축기법으로서의 타당성을 보였다.

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개선된 투과형 타원계를 사용한 러빙된 Polyimide 배향막의 초미세 위상지연 정밀 측정 (Precise Measurement of Ultra Small Retardation of Rubbed Polyimide Alignment Layer Using an Improved Transmission Ellipsometer)

  • 염경훈;박상욱;양성모;윤희규;김상열
    • 한국광학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.77-85
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    • 2013
  • 시료를 회전시키는 기존의 시료회전형 타원계에서 시료를 고정시키고 편광자모듈을 회전시키는 모듈회전형 타원계로 구조를 변경하고 광원교체와 회전모듈 동기화, 배경 미세이방성 보정 등을 통해서 위상지연값 측정정밀도를 $3{\sigma}$ <0.005 nm 까지 향상시켰다. 개선된 모듈회전형 타원계를 사용하고 RVD(Retardation Vector Difference) 방법을 도입함으로써 1.0 nm 정도의 잔류이방성을 가지는 유리기층의 효과를 배제한 러빙된 Polyimide 배향막의 순수 배향효과만에 의한 초미세 광학이방성을 정밀하게 측정하는 방법을 제시하였다. 순수 러빙으로 인한 배향막의 위상지연값은 0.05 nm 에서 0.15 nm 정도의 크기를 가짐을 확인하였다.

TDSVM을 이용한 하천수 취수량 예측 (Prediction on the amount of river water use using support vector machine with time series decomposition)

  • 최서혜;권현한;박문형
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권12호
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    • pp.1075-1086
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    • 2019
  • 최근 기후 온난화의 발생과 이상기후의 발생빈도가 증가함에 따라 강수량, 하천유량과 같은 수문학적 요소의 예측이 복잡해지고 있으며 물부족 발생 위험도 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 중단기 하천 취수량을 예측하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. 입력인자를 선정하기 위해 취수량과 기상인자들 간의 상관성분석을 수행한 결과 온도가 가장 영향이 큰 것으로 나타났다. 또한 취수량은 시계열에 따른 증가 경향과 계절적 특성이 뚜렷하게 나타나므로 시계열분해기법을 이용하여 전처리를 수행하고 잔차에 대해 서포트 벡터 머신(SVM)을 적용하여 취수량 예측 모델을 개발하였다. 이 모델은 평균적으로 4.1%의 오차율을 나타내며, 전처리를 하지 않은 SVM 모델에 비해 높은 정확도를 나타냈다. 특히, 1~2달에 대해 중단기 예측을 수행하였을 때 더 유리한 결과를 나타냈다. 본 연구에서 개발된 취수량 예측모델은 수자원의 지속가능하고 효율적인 관리를 위해 하천수 사용허가, 수질관리, 가뭄 대책 마련에 활용이 가능할 것으로 예상된다.