• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.105-113
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• 2002

The statistical analysis of incomplete data sometimes requires handling of incomplete observations. Towards this end, each case with some missing values generally should be deleted, namely, resulting in only use of non-missing cases. EM algorithm(Dempster et al., 1977) which involves prediction and estimation steps is a general method among others. In this article, we use the free software NORM developed for multiple imputation, which uses DA(Data Augmentation) algorithm in its imputation, and evaluate its efficiency through a numerical example.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.261-273
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• 2024

This paper is an experimental study on the improvement of smoke and flame detection from different materials with YOLO. For the study, images of fires occurring in various materials were collected through an open dataset, and experiments were conducted by changing the main factors affecting the performance of the fire object detection model, such as the bounding box, polygon, and data augmentation of the collected image open dataset during data preprocessing. To evaluate the model performance, we calculated the values of precision, recall, F1Score, mAP, and FPS for each condition, and compared the performance of each model based on these values. We also analyzed the changes in model performance due to the data preprocessing method to derive the conditions that have the greatest impact on improving the performance of the fire object detection model. The experimental results showed that for the fire object detection model using the YOLOv5s6.0 model, data augmentation that can change the color of the flame, such as saturation, brightness, and exposure, is most effective in improving the performance of the fire object detection model. The real-time fire object detection model developed in this study can be applied to equipment such as existing CCTV, and it is believed that it can contribute to minimizing fire damage by enabling early detection of fires occurring in various materials.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.55-65
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• 2022

X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.155-166
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• 2002

Neural networks have been studied as a popular tool for classification and they are very flexible. Also, they are used for many applications of pattern classification and pattern recognition. This paper focuses on Bayesian approach to feed-forward neural networks with single hidden layer of units with logistic activation. In this model, we are interested in deciding the number of nodes of neural network model with p input units, one hidden layer with m hidden nodes and one output unit in Bayesian setup for fixed m. Here, we use the latent variable into the prior of the coefficient regression, and we introduce the 'sequential step' which is based on the idea of the data augmentation by Tanner and Wong(1787). The MCMC method(Gibbs sampler and Metropolish algorithm) can be used to overcome the complicated Bayesian computation. Finally, a proposed method is applied to a simulated data.

• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.1-8
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• 2020

전력 소비량이 극대화 되면서 개인 전력 중개사업자 및 전력 생산설비의 증가에 따라 전력 설비를 유지, 보수하기 위한 현장 설비 담당자들을 위한 증강현실 기반 모니터링 시스템들에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 증강현실 기반 모니터링 시스템들의 경우 외부 환경, 설비의 복잡성, 조명환경에 대한 간섭 등의 문제로 인하여 정확한 패턴 검출이 어려우며, 전력 설비에 대한 다양한 센싱 정보 및 서비스 정보를 하나의 패턴에 매칭하지 못하는 문제가 있다. 이로 인하여 전력 설비의 센서별로 단일 이미지의 패턴을 이용하여 센서 정보를 매칭하기 때문에 모든 정보를 증강하여 제공하기 위해 다수의 이미지 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 특징 패턴들로 구성된 단일 이미지에서 특징 패턴들의 배열조합을 통해 다수의 정보를 매칭하여 제공하는 단일 이미지 패턴 배열화 기법을 제안한다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권1호
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• pp.83-89
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• 2023

The Korea Augmentation Satellite System (KASS) system is a Satellite Based Augmentation System (SBAS) under development to provide APV-I SBAS service in the Republic of Korea. The KASS ground segment generates correction and integrity information for GPS measurements of KASS users using the accurate positions of KASS Reference Station (KRS) antenna phase centers. For this reason, the accuracy of KRS reference points through geodetic survey campaigns is one of the important factors for providing the KASS service in compliance with the required navigation performance. In order to obtain accurate positions, two geodetic survey campaigns were performed at several reference points, such as Mark, Center of Mast at Ground Level (CMGL), and Center of Hole in Top Plate (CHTP), of each KRS site using three different survey methods, the Virtual Reference Station (VRS), Flächen Korrektur Parameter (FKP), and raw data post-processing methods. By comparing and analyzing the results, the computed coordinates of the reference points were verified and Antenna Phase Center (APC) positions were calculated using KRS Antenna Reference Point (ARP) data, and the first KASS Site Acceptance Test (SAT#1) was performed successfully using the verified APC coordinates. After the first site survey activities, the KASS operators should maintain the coordinates with the required performance such that the overall KASS navigation performance commitment is guaranteed during the lifetime of 15 years. Therefore, the maintenance plan for the KRS antenna coordinates should be developed before the commissioning of KASS operation planned after 2023. Therefore, this paper presents a geodetic survey method selected for the maintenance activities and provides the rationale for using this method.

• 한국측량학회지
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• 제26권5호
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• pp.493-504
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• 2008

SBAS(Space-Based Augmentation System)는 광역보정항법시스템(WADGPS, Wide Area DGPS)으로써 지역 보정항법시스템(LADGPS, Local Area DGPS)의 단점을 보완한 위성항법 보정시스템이다. 이 연구에서는 GPS 측위의 대표적인 방법인 실시간 이동측위(RTK; Real-Time Kinematic), DGPS(Differential GPS) 측위, 단독측위(Standalone)와 SBAS 이동측위를 실시하고 그에 따른 측위 정확도 비교를 통해 SBAS 이동측위의 성능을 분석하였다. 정지측위 결과 산출한 좌표를 참값으로 간주하였고, 각각의 측위방법으로 획득한 관측데이터를 참값과 비교하여 계산한 2차원 평균제곱근(RMS: Root Mean Square)오차와 3차원 RMS 오차를 정확도 비교의 지표로 사용하였다. 그 결과, 각 측위방법에 따른 3차원 RMS 오차는 RTK 측위 13.1cm, DGPS 측위 126.0cm, 이중주파수 단독측위 135.7cm, 단일주파수 단독측위 428.9cm, 그리고 SBAS 측위 109.2cm로 나타났다. 이를 통해 SBAS 측위의 정확도가 DGPS 측위 정확도와 대등한 수준임을 확인할 수 있었다.

• 구강회복응용과학지
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• 제29권1호
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• pp.23-36
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• 2013

이 연구의 목적은 상악동 골증대술과 동반된 이식된 골의 3차원적인 형태를 평가하고 골이식 재료 및 임플란트의 종류, 수술 방법과 골흡수 정도 사이의 관계를 평가하는 것이다. 임플란트 식립을 위한 상악동 골증대술을 시행받은 환자들의 차트를 후향적으로 검토하였고 골이식재의 부피 및 부위의 방사선학적 분석을 시행하였다. 임플란트 식립 6개월 후 잔존 골 이식재의 비율로 측정된 부피 재생은 이식 재료의 형태 및 수술 방법과 연관성이 있었다. 원광대학교 산본 치과병원에서 15명의 환자에서 상악동 골이식술과 동반하여 53개의 임플란트가 식립되었다. 임플란트 식립 6개월 후 촬영된 컴퓨터 단층촬영에서 $Puros^{(R)}$ 와 다른 여러 가지 골이식재를 혼용한 그룹에비해 $Puros^{(R)}$ 이식재를 단독으로 사용한 그룹에서 더 높은 골흡수 정도를 보였다 (P<0.05). 그리고 수술 방법에 따른 골흡수 정도는 통계학적으로 유의성있는 차이를 보였다 (P<0.05). 골이식과 동시에 임플란트를 식립한 그룹에 비해 지연된 임플란트 식립을 시행한 그룹에서 더 높은 골이식재의 부피 변화율을 보였다. 후향적 자료 분석을 통해 $Puros^{(R)}$ 와 다른 여러 가지 골이식재를 혼용한 그룹에 비해 $Puros^{(R)}$ 이식재를 단독으로 사용한 그룹에서 더높은 골흡수 정도를 보였다. 또한 골이식과 동시에 임플란트를 식립한 그룹에서 지연 식립한 그룹보다 더 낮은 흡수율을 보여주었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제9권2호
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• pp.85-94
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• 2017

Conventional speaker verification systems using time delay neural network, identity vector and probabilistic linear discriminant analysis (TDNN-Ivector-PLDA) are known to be very effective for verifying long-duration speech utterances. However, when test utterances are of short duration, duration mismatch between enrollment and test utterances significantly degrades the performance of TDNN-Ivector-PLDA systems. To compensate for the I-vector mismatch between long and short utterances, this paper proposes to use probabilistic linear discriminant analysis (PLDA) model adaptation with augmented data. A PLDA model is trained on vast amount of speech data, most of which have long duration. Then, the PLDA model is adapted with the I-vectors obtained from short-utterance data which are augmented by using vocal tract length perturbation (VTLP). In computer experiments using the NIST SRE 2008 database, the proposed method is shown to achieve significantly better performance than the conventional TDNN-Ivector-PLDA systems when there exists duration mismatch between enrollment and test utterances.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권3호
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• pp.919-925
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• 2006

Maximum likelihood estimate(MLE) is obtained from the partial log-likelihood function for the cell probabilities of two way incomplete contingency tables proposed by Chen and Fienberg(1974). The partial log-likelihood function is modified by adding lagrangian multiplier that constraints can be incorporated with. Variances of MLE estimators of population proportions are derived from the matrix of second derivatives of the loglikelihood with respect to cell probabilities. Simulation results, when data are missing at random, reveal that Complete-case(CC) analysis produces biased estimates of joint probabilities under MAR and less efficient than either MLE or MI. MLE and MI provides consistent results under either the MAR situation. MLE provides more efficient estimates of population proportions than either multiple imputation(MI) based on data augmentation or complete case analysis. The standard errors of MLE from the proposed method using lagrangian multiplier are valid and have less variation than the standard errors from MI and CC.