• 제목/요약/키워드: and regularization

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Elastic Net를 이용한 시간 지연 추정 알고리즘 (Time delay estimation algorithm using Elastic Net)

  • 임준석; 이근화
    • 한국음향학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.364-369
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    • 2023
  • 두 개 수신기에 들어오는 신호 간의 시간 지연 추정 기술은 수중 음향 뿐만 아니라 실내 음향 및 로보틱스에 이르기까지 다양한 분야에서 응용되고 있는 기술이다. 시간 지연 추정 기술에는 수신기 사이 상호 상관으로부터 시간 지연량을 추정하는 방법이 한 기술 부류이고, 수신기 사이의 시간 지연을 파라메트릭 모델링을 하여 그 파라미터를 시스템 인식의 방법으로 추정하는 기술 부류가 있다. 두 부류 중 후자의 경우 시스템의 파라미터 중에서 지연과 직접 관련 있는 파라미터는 전체 중 극히 일부라는 특성이 있다. 이 특성을 이용하여 Lasso 정규화 같은 방법으로 추정 정확도를 높이기도 한다. 그러나 Lasso 정규화의 경우 필요한 정보가 소실되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해서 Lasso 정규화에 Ridge 정규화를 덧붙인 Elastic Net을 사용한 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기존의 일반 상호 상관(Generalized Cross Correlation, GCC) 방법 및 Lasso 정규화를 사용한 방법과 비교하여, 백색 가우시안 신호원 및 유색 신호원에서도 추정 오차가 매우 적음을 보인다.

An Application of the Clustering Threshold Gradient Descent Regularization Method for Selecting Genes in Predicting the Survival Time of Lung Carcinomas

  • Lee, Seung-Yeoun;Kim, Young-Chul
    • Genomics & Informatics
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    • 제5권3호
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    • pp.95-101
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    • 2007
  • In this paper, we consider the variable selection methods in the Cox model when a large number of gene expression levels are involved with survival time. Deciding which genes are associated with survival time has been a challenging problem because of the large number of genes and relatively small sample size (n<

이완변수를 고려한 영상의 정칙화 반복 복원 (Regularized Iterative Image Restoration with Relaxation Parameter)

  • 홍성용;이태홍
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.91-99
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    • 1994
  • 잡음이 섞인 흐려진 영상의 복원에서 구속 조건으로서 이완 변수와 정칙화 변수를 적용한 정칙화 반복 복원 방법을 제시 하였다. Blemond등에 의해 제시된 종전의 정칙화 반복 복원 방법은 정칙화 연산자로서 리플라시안 여파기를 사용하였으나 정칙화 변수와 이완 변수를 고정된 상수로 처리하는 반면, 본 논문에서는 (I.H)를 정칙화 연산자로서 사용하였고, 영상의 사전 정보를 고려하여 각 화소마다 적응성있게 가변되는 두 종류의 구속조건을 정칙화 반복 복원 방법에 적용하였다. 실험 결과를 통하여 제시한 방법이 윤곽부분에서는 피묻현상이 감소하였으며, 평면부분에서는 잡음의 억제가 현저하였음을 알 수 있었다.

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적응적인 방향성 정칙화 연산자를 이용한 반복 영상복원 (Iterative Image Restoration using Adaptive Directional Regularization)

  • 김용훈;신현진;이태홍
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권10호
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    • pp.862-867
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    • 2006
  • 영상을 처리하는 과정에서 광학시스템과 전자회로의 특성으로 인해 흐려지고, 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고, 영상 전체에 일률적으로 정칙화 연산자를 사용함으로써 에지의 주변영역에서는 링잉현상을 초래하고, 평면영역에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 에지영역의 특성을 고려하여 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 평면영역에서의 잡음 증폭을 억제하는 동시에 에지영역의 경계를 더욱 선명하게 복원함을 알 수 있었다.

윤곽 방향을 고려한 적응 정칙화 영상 복원 (Image restoration by Adaptive Regularization Considering the Edge Direction)

  • 김태선
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권9B호
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    • pp.1588-1595
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    • 2000
  • 렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 리플잡음을 억제함으로써 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 변에서도 우수하였다.

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REGULARIZED SOLUTION TO THE FREDHOLM INTEGRAL EQUATION OF THE FIRST KIND WITH NOISY DATA

  • Wen, Jin;Wei, Ting
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제29권1_2호
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    • pp.23-37
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    • 2011
  • In this paper, we use a modified Tikhonov regularization method to solve the Fredholm integral equation of the first kind. Under the assumption that measured data are contaminated with deterministic errors, we give two error estimates. The convergence rates can be obtained under the suitable choices of regularization parameters and the number of measured points. Some numerical experiments show that the proposed method is effective and stable.

다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식 (A Mixed Norm Image Restoration Algorithm Using Multi Regularized Parameters)

  • 김도령;홍민철
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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    • pp.489-492
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    • 2003
  • In this paper, we propose an iterative mixed norm image restoration algorithm using multi regularization parameters. A functional which combines the regularized l$_2$ norm functional and the regularized l$_4$ functional is proposed. The smoothness of each functional is determined by the regularization parameters. Also, a regularization parameter is used to determine the relative importance between the regularized l$_2$ functional and the regularized l$_4$ functional. An iterative algorithm is utilized for obtaining a solution and its convergence is analyzed.

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Relation between Multidimensional Liner Interpolation and Regularization Networks

  • Om, Kyong-Sik;Kim, Hee-Chan;Min, Byoun-Goo
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.128-133
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    • 1997
  • This paper examines the relation between multidimensional linear interpolation ( MDI ) and regularization networks, and shows that and MDI is a special form of regularization networks. For this purpose we propose a triangular basis function ( TBF ) network. Also we verified the condition when our proposed TBF becomes a well-known radial basis function ( RBF ).

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다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식 (A Mixed Norm Image Restoration Algorithm Using Multi Regularization Parameters)

  • 최권열;김명진;홍민철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권11C호
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    • pp.1073-1078
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    • 2007
  • 본 논문에서는 다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식을 제안한다. 임의의 분포를 갖는 첨가 노이즈를 효율적으로 제거하기 위해 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수를 결합한 새로운 혼합 norm 정규화 완화 함수가 유도된다. 각 완화 함수의 완화도를 제어하기 위해 개별적인 정규화 매개 변수가 정의되고, 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수의 상대적 기여도를 제어하기 위한 혼합 norm 정규화 매개 변수가 kurtosis를 이용해 정의된다. 안정적인 해를 얻기 위해 반복기법이 사용되었으며, 이들의 수렴 여부가 분석되었다. 다양한 분포를 갖는 첨가 노이즈가 실험에 사용되었으며, 이를 통해서 제안된 방식의 성능을 평가할 수 있었다.

훼손된 영상에서의 연산자 적응 특성 분석 I : 가우시안으로 흐려지고 20dB 잡음이 추가된 훼손된 영상 (Analysis I of Operator Adaptive Characteristic in the Noisy-Blurred Images: Gaussian blurred and additive 20dB noise)

  • 전우상;한군희
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.1685-1692
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    • 2010
  • 정칙화 반복처리 과정에 사용되는 정칙화 연산자는 라플라시안 연산자를 주로 사용하고 있으나, 일반적으로 미분 연산자를 사용하게 되어있다. 본 논문에서는 정칙화 연산자로서의 일반적인 미분연산자들과 제안된 연산자의 성능을 비교, 검토하여 분석하였다. 가우시안에 의해 훼손된 영상에서는, 윤곽부분은 제안된 연산자가 기존에 사용된 연산자보다 수렴성 및 복원효과가 뛰어나며 평면부분에서는 기존의 연산자가 제안된 연산자보다 안정적으로 수렴함을 알 수 있었다. 정칙화 이론은 잡음의 평활화와 윤곽의 복원을 동시에 고려하여 처리하기 때문에 영역을 평면부분과 중간부분 그리고 윤곽부분으로 나누어서 처리결과를 비교하였다.