• 제목/요약/키워드: robust regression estimation

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실시간 눈과 시선 위치 추적 (Real Time Eye and Gaze Tracking)

  • 조현섭;김희숙
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.195-201
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    • 2005
  • 본 논문에서는 새로운 실시간 시선 추적 방식을 제안하고자한다. 기존의 시선추적 방식은 사용자가 머리를 조금만 움직여도 잘못된 결과를 얻을 수가 있었고 각각의 사용자에 대하여 교정 과정을 수행할 필요가 있었다. 따라서 제안된 시선 추적 방법은 적외선 조명과 Generalized Regression Neural Networks(GRNN)를 이용함으로써 교정 과정 없이 머리의 움직임이 큰 경우에도 견실하고 정확한 시선 추적을 가능하도록 하였다. GRNN을 사용함으로써 매핑기능은 원활하게 할 수 있었고, 머리의 움직임은 시선 매핑 기능에 의해 적절하게 시선추적에 반영되어 얼굴의 움직임이 있는 경우에도 시선추적이 가능토록 하였고, 매핑 기능을 일반화함으로써 각각의 교정과정을 생략 할 수 있게 하여 학습에 참여하지 않은 다른 사용자도 시선 추적을 가능케 하였다. 실험결과 얼굴의 움직임이 있는 경우에는 평균 90%, 다른 사용자에 대해서는 평균 85%의 시선 추적 결과를 나타내었다.

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고차원 관측자료에서의 Q-학습 모형에 대한 이중강건성 연구 (Doubly-robust Q-estimation in observational studies with high-dimensional covariates)

  • 이효빈;김예지;조형준;최상범
    • 응용통계연구
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    • 제34권3호
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    • pp.309-327
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    • 2021
  • 동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘 중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.

모바일 카메라를 이용한 지문인식을 위한 지문영역 추출 및 융선방향 추출 알고리즘 (Fingerprint Segmentation and Ridge Orientation Estimation with a Mobile Camera for Fingerprint Recognition)

  • 이철한;이상훈;김재희;김성재
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권6호
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    • pp.89-98
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    • 2005
  • 본 논문에서는 모바일 카메라를 이용한 지문인식 시스템 개발에서 지문영역 추출 및 융선 방향 정보 추출 방법에 대해 제안한다. 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 기존의 지문센서(접촉식 센서)로 획득한 영상과 여러 가지 다른 특성을 나타낸다. 우선 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 칼라영상이며, 배경영역이 획득 장소와 시간에 따라 변화가 심하고, 지문 융선과 골의 조도차가 접촉식 센서에서 획득한 영상보다 작아 노이즈에 대한 영향이 크다는 특징이 있다. 이러한 환경에서 지문영역을 추출하고자 손가락의 색 정보와 지문의 주파수 정보를 이용하여 초기영역을 설정하고 설정된 초기영역을 이용하여 영역확장 방법으로 지문영역을 추출하였다. 손가락의 색 정보는 학습과정을 통해 손가락 색의 확률 분포를 LUT (Look Up Table)기법을 이용해 모델하였고, 주파수 정보는 초점이 맞는 손가락 영역과 초점이 맞지 않는 배경영역의 영상 주파수 특성 차이를 이용하였다. 지문 방향 정보 추출에서는 카메라로부터 발생하는 노이즈나 극단치 (outlier)의 영향을 줄이기 위해 그래디언트 필드에서 초기 방향을 기준으로 노이즈와 극단치를 제거한 후 방향을 구하는 방법을 사용하였다. 실험에서는 모바일 카메라를 이용하여 획득한 지문영상으로 지문영역 추출 및 융선방향 정보 추출에 대한 평가를 했다. 지문영역 추출 알고리즘 평가를 위해 600장의 수동 구분된 지문영상을 사용하였고 융선방향 정보 추출은 지문 인식성능으로 비교 평가 하였다.

임상도와 Landsat TM 위성영상을 이용한 산림탄소저장량 추정 방법 비교 연구 (Comparison of Forest Carbon Stocks Estimation Methods Using Forest Type Map and Landsat TM Satellite Imagery)

  • 김경민;이정빈;정재훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.449-459
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    • 2015
  • 기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

주성분 회귀분석 및 인공신경망을 이용한 AE변수와 응력확대계수와의 상관관계 해석 (Analysis on Correlation between AE Parameters and Stress Intensity Factor using Principal Component Regression and Artificial Neural Network)

  • 김기복;윤동진;정중채;박휘립;이승석
    • 비파괴검사학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.80-90
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    • 2001
  • AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.

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국내 자본시장에서의 재벌 계열사들의 연구개발비 비중에 대한 재무적 실증분석 (Empirical Analyses on the Financial Profile of Korean Chaebols in Corporate Research & Development Intensity)

  • 김한준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.232-241
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    • 2019
  • 본 연구는 현대 재무관리 이론 상 전형적인 주제로서 현재까지도 지속적인 논의의 대상이 되는 국내 재벌그룹 소속 계열사들의 연구개발비 비중에 대한 재무적 결정요인들에 대한 분석이다. 실증 연구를 통한 분석 결과의 강건성 제고를 위하여 본 연구에서는 다양한 실증적 모형들이 응용되었다. 절대적 추정방법으로서 정적인 패널자료 모형, 토빗 모형 그리고 단계적 회귀 모형 등이 활용되었고, 상대적인 추정방법으로서 로짓, 프로빗 그리고 보완적 로그-로그 모형 등이 재벌소속 계열사와 그에 대한 상대 표본인 비재벌소속 계열사들의 재무적 결정요인의 차별성 규명을 위하여 응용되었다. 실증 분석 결과와 관련, 전년도의 연구개발비 비중, 시장가치 기준의 부채비율 그리고 기업규모 등이 첫 번째 가설에서 표본기업들의 연구개발비 비중에 대하여 통계적으로 유의한 재무적 결정요인으로서 판명되었으며, 후자의 상대적 추정모형 분석에서는 총 11개의 설명변수들 중, 대다수의 변수들이 통계적으로 유의한 것으로 검정되었다. 최근 국내 자본시장에서 요구하는 재벌기업들의 사회-경제적 기능면에서의 점진적 변화 가능성을 전제하여, 본 연구 결과는 재벌소속 계열사들의 적정 연구개발비 수준을 결정하기 위한 선행요인들의 재무적 분석에 기여할 수 있다고 판단된다.

이산화탄소 저장부지 위해성 관리를 위한 가상물리시스템 적용성 평가 (Application of Cyber Physical System (CPS) for Risk Management of a CO2 Storage Site)

  • 정진아;박은규;전성천;김현준;윤성택
    • 자원환경지질
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    • 제50권5호
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    • pp.363-373
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    • 2017
  • 본 연구에서는 이산화탄소 지중저장 부지관리를 위한 가상물리시스템(Cyber Physical System, CPS)의 적용성을 검토하였다. 특히, 이산화탄소 누출 예측을 위한 가상트윈으로써 서배깅 회귀분석 기법을 활용하였고, 실제 모니터링 자료를 이용하여 해당기법의 성능을 검증하였다. 검증 결과, 서배깅 회귀분석 기법이 자료 내 이상치에 대하여 견고한 추세 예측성능을 보여주었으며 장기 농도변화 예측성능 또한 우수함을 확인하였다. 또한 적은 연산자원을 활용하여 즉시적인 예측결과를 도출함에 따라 이산화탄소 누출 실시간 예측 및 위험 경보에도 적합함을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 서배깅 회귀분석 기법을 가상트윈으로 활용하는 CPS가 이산화탄소 누출 위험을 효율적으로 관리하는데 활용 될 수 있음을 보여준다.

한반도 참나무 꽃가루 확산예측모델 개발 (Development of a Oak Pollen Emission and Transport Modeling Framework in South Korea)

  • 임윤규;김규랑;조창범;김미진;최호성;한매자;오인보;김백조
    • 대기
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    • 제25권2호
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    • pp.221-233
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    • 2015
  • Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.

비선형 모델을 이용한 결측 대체 방법 비교 (A comparison of imputation methods using nonlinear models)

  • 김혜인;송주원
    • 응용통계연구
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    • 제32권4호
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    • pp.543-559
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    • 2019
  • 자료에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생한다. 만약 결측치를 제외하고 완전히 관찰된 자료만으로 분석을 실시한다면 결측자료 메커니즘이 완전임의결측이 아닌 경우 결과에 편향이 발생하거나 제외된 개체로 인한 정보의 손실로 추정의 정밀도가 약화된다. 결측이 하나의 변수에서만 일어나지 않기 때문에, 자료에 변수가 많을 수록 이 문제는 심화된다. 문제를 개선하기 위해 결측치를 대체하는 여러가지 방법들이 제안되었다. 하지만 모수적인 모형을 이용한 대체 방법들은 가정에 위배되는 현실 데이터에는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 자료의 분포 가정에 덜 영향을 받는 커널, 리샘플링, 스플라인 방법을 활용한 비선형 대체 방법들을 리뷰하고 필요한 경우 기존의 비선형 대체 방법에 대체클래스를 사용하여 대체값의 정확도를 높이거나 랜덤성을 가지는 오차를 더해주어 추정치의 분산이 적게 추정되는 문제를 개선하는 확장된 결측 대체 방법을 제안한다. 본 연구에서 고려한 여러 가지 대체 방법들은 다양한 모의자료 설계 하에서 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 비선형 대체 방법들은 각 설계 하에 다른 성능을 보이며 전반적으로 커널 회귀나 스플라인을 활용한 대체 방법들이 좋은 성능을 보였다. 더불어, 확장된 대체 방법은 기존의 대체 방법이 가지는 문제점을 개선함을 확인할 수 있었다.