• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.967-975
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• 2010

데이터마이닝 분야에서의 회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 포함되어 다중공선성을 유발하는 경우가 많은데, 다중공선성이 야기하는 문제를 해결하기 위하여 주성분회귀분석을 적용할 수 있다. 이 분석에서는 적절한 주성분을 선정하는 과정이 핵심인데, 기존의 선정방법들은 다중공선성을 잘 해결하지 못하거나 모형의 적합성을 저하시킨다는 지적을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중공선성 문제와 적합성 저하 현상을 동시에 해결할 수 있는 새로운 선정방법을 제안하였다. 다중공선성에 의해 최소제곱추정량의 분산이 팽창되는 문제를 주성분회귀에 의해 해결할 수 있지만, 주성분의 일부를 선정함에 따라 발생하는 편의도 동시에 통제해야 한다. 따라서 주성분회귀추정량의 평균제곱오차를 최소가 되게 하는 상태지수를 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준 모형을 구축하였다. 선정기준의 상한과 하한을 설정하고, 상태지수가 상한을 초과하면 해당 주성분을 제외시키고, 하한에 미달하면 해당 주성분을 포함시킨다. 그리고 상한과 하한 사이의 상태지수에 대응하는 주성분들에 대해서는 일반화선형검정을 순차적으로 적용하여 주성분을 선정하는 방법이다.

• 대한교통학회지
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• 제28권1호
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• pp.115-124
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• 2010

통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.

• 한국측량학회지
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• 제17권4호
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• pp.321-330
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• 1999

본 연구는 수치사진측량학과 전산기 시각 분야의 연구를 통하여 발전하고 있는 영상정합기법을 적용하여 사진지표의 관측과 위치결정을 자동화하는데 목적이 있다. 이러한 자동화과정에서 주된 문제점은 계산을 수행하는데 있어서의 시간을 최소화하고 위치결정의 정확도를 높이는 것이다. 본 연구에서는 스캐닝과정과 기준점의 절대적인 위치를 구하는 과정을 제외하고 영상 정합기법과 영상처리 기법을 이용하여 내부표정 과정을 자동화하였다. 본 연구에 의해서 개발된 체계를 근거리사진측량에 의한 결과를 적용하였으며 결과를 분석한 결과 최대 54%까지 계산시간이 절감되었다. 내부표정과정동안 사진지표의 관측에 대해서, Laplacian of Gaussian 변환과 휴 변환을 각각 영상의 중심점의 정확한 결정을 위하여 적용하였으며, 상관계수영상정합과 최소제곱 영상정합기법을 사진지표의 정확한 위치결정을 위하여 사용하였다. 영상피라미드의 개념을 사진지표의 자동 관측과정에 적용하여 계산시간을 절감할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.603-611
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• 2001

본 논문은 학습 속도가 계층별 학습처럼 빠르며, 일반화 성능이 우수한 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법은 최소 제곡법을 통해 구한 은닉층의 목표값을 이용하여 은닉층의 가중치를 조정하는 방법으로, 은닉층 경사 벡터의 크기가 작아 학습이 지연되는 것을 막을 수 있다. 필기체 숫자인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법의 학습 속도는 오류역전파 학습과 수정된 오차 함수의 학습보다 빠르고, Ooyen의 방법과 계층별 학습과는 비슷했다. 또한, 일반화 성능은 은닉노드의 수에 관련없이 가장 좋은 결과를 얻었다. 결국, 제안한 방법은 계층별 학습의 학습 속도와 오류역전파 학습과 수정된 오차 함수의 일반화 성능을 장점으로 가지고 있음을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제20권4호
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• pp.215-223
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• 2016

Purpose: The management of metal-induced field inhomogeneities is one of the major concerns of distortion-free magnetic resonance images near metallic implants. The recently proposed method called "Slice Encoding for Metal Artifact Correction (SEMAC)" is an effective spin echo pulse sequence of magnetic resonance imaging (MRI) near metallic implants. However, as SEMAC uses the noisy resolved data elements, SEMAC images can have a major problem for improving the signal-to-noise ratio (SNR) without compromising the correction of metal artifacts. To address that issue, this paper presents a novel reconstruction technique for providing an improvement of the SNR in SEMAC images without sacrificing the correction of metal artifacts. Materials and Methods: Low-rank approximation in each coil image is first performed to suppress the noise in the slice direction, because the signal is highly correlated between SEMAC-encoded slices. Secondly, SEMAC images are reconstructed by the best linear unbiased estimator (BLUE), also known as Gauss-Markov or weighted least squares. Noise levels and correlation in the receiver channels are considered for the sake of SNR optimization. To this end, since distorted excitation profiles are sparse, $l_1$ minimization performs well in recovering the sparse distorted excitation profiles and the sparse modeling of our approach offers excellent correction of metal-induced distortions. Results: Three images reconstructed using SEMAC, SEMAC with the conventional two-step noise reduction, and the proposed image denoising for metal MRI exploiting sparsity and low rank approximation algorithm were compared. The proposed algorithm outperformed two methods and produced 119% SNR better than SEMAC and 89% SNR better than SEMAC with the conventional two-step noise reduction. Conclusion: We successfully demonstrated that the proposed, novel algorithm for SEMAC, if compared with conventional de-noising methods, substantially improves SNR and reduces artifacts.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.27-34
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• 1997

3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.

• 에너지공학
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• 제16권4호
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• pp.187-193
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• 2007

갑작스런 펌프 정지로 야기되는 수격현상은 과압이나 부압을 일으킬 수 있다. 과압을 줄이거나 부압을 방지하는 것은 계통설비의 피로를 피하고 작동효율을 향상시키기 위해 필요하다. 에어챔버가 설치된 펌프 관로 계에서 수격현상에 대한 현장시험을 수행하였다 또한 특성 곡선법을 사용하여 과도현상에 대한 수치해석을 수행하였다. 계통에 대한 헌장시험과 수치해석 결과를 비교하여 수치해석코드에 사용되는 주요 입력변수인 폴리트로픽 지수, 유량계수, 압력파의 속도에 대한 보정값 검증과 민감도 분석을 수행하였다. 수격현상을 최소화할 수 있는 에어챔버의 크기와 관련 변수의 영향이 현장시험과 수치해석을 통해 연구되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.822-828
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• 2002

다제약 접근기반 OF(optical flow) 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 그러나 OF 평가시간 뿐만 아니라 오차 문제로 인하여 사용이 제한되고 있다. 본 논문에서는 sobel 에쥐 검출과 다제약 접근기반 OF를 이용하여 효율적으로 움직임 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 에쥐 검출 후 차영상과 영역분할기법으로 영상열 내 이동물체를 검출하고 임계치 처리로 잡음에 의해 검출된 이동물체들을 제거한다. 그리고 OF 최적 제약선을 찾기 위한 CHT와 Voting 누적을 적용한다. 이때 에쥐 검출과 영역분할을 이용함으로써 연속하는 영상열 내에서 이동 물체를 찾기 위한 CHT 계산시간을 현저히 줄이는 것이 가능하다. CHT 기반의 Voting은 최소자승법을 가미함으로써 오차 또한 감소시킨다. 그리고 제약선에 따른 수많은 점들을 계산하는 작업도 변환된 기울기-교점 파라미터를 사용함으로써 줄어들게 된다. 시뮬레이션 결과 영상 내에서 이동물체 인식비가 증가됨을 보였고 이동물체의 움직임 정보를 제공하는 OF 벡터도 매우 효율적으로 검출됨을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.167-174
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• 2017

남극지역은 극빙 감소가 빠르게 진행되고 있기 때문에 주기적인 모니터링이 이루어져야 한다. 그러나 극지대의 광범위하고 극한 환경 때문에 접근이 어려워 항공기 또는 현지관측방식이 곤란한 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 위성에 의한 레이다 또는 레이저 자료 획득에 의한 연구가 많이 진행되었다. 그러나 이들로부터 획득한 자료는 눈이나 얼음 층으로 이루어진 극지대 표면의 변화를 정확하게 측정하기 힘들고, 고해상도 DEM 구축 또한 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 연구는 고해상도 KOMPSAT-3A 스테레오 위성영상으로부터 두 시기의 DEM을 제작하고 두 시기의 DEM 변화파악을 위해 LZD 방법으로 DEM 매칭을 시도하였다. 그 결과, 정밀도 1m 이내에서 높이차 비교 가능성을 제시할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권11호
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• pp.868-877
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• 2018

본 논문에서는 SVR(Support Vector Regression)을 이용한 컨포멀 배열 안테나의 빔 형성 알고리즘을 제안한다. 기존의 최소자승법 기반 알고리즘은 모든 샘플의 오차를 고려하는 반면에, SVR은 정해진 오차 한계를 벗어나는 샘플들을 통해 가중치를 결정하여 희소(sparse)한 해를 가지며 과적합(over-fitting) 문제를 최소화하는 장점을 갖고 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실험적으로 측정된 컨포멀 배열 안테나 능동 소자 패턴을 SVR에 적용하여 목적 빔 배턴으로 근사시키는 가중치를 구하였으며, SVR로 얻은 가중치와 최소자승법을 통해 얻은 가중치를 실측한 소자패턴에 적용하여 빔 형성 성능을 비교하였다.