• Title/Summary/Keyword: 고유값 분해

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다중 부호 무게를 가진 2차원 광 직교 부호의 설계 (Design of MuIti-Weight 2-Dimensional Optical Orthogonal Codes)

  • 박영춘;신동준
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권1C호
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    • pp.1-5
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    • 2008
  • 광학적 부호 분할 다중접속방식(OCDMA)은 각각의 사용자에게 고유의 부호어를 부여하여 여러 명의 사용자가 동시에 사용할 수 있게 하는 기술이다. 이 시스템에 쓰이는 광 직교 부호(OOC)는 좋은 성질의 자기상관관계와 상호상관관계를 지닌 이진 수열이라고 할 수 있다. 이러한 광 직교 부호의 자기상관관계와 상호상관관계 값은 그 시스템의 성능을 판가름하는 중요한 척도가 된다. 최근에는 1차원보다 더욱 많은 사용자를 지원하는 2차원 광 직교 부호설계기법이 많이 연구되고 있으며, 본 논문에서는 조합론을 이용하여 자기상관관계 값이 0이고 상호상관관계 값이 1인 다중 부호 무게를 가진 2차원 광 직교 부호를 설계하고 이러한 광 직교 부호의 크기에 대한 상한 값을 유도한다.

기계학습을 활용한 하수관로 수위 예측 (Prediction of water level in sewer pipes using machine learning)

  • 임희성;안현욱;이효진;송인혁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.93-93
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    • 2023
  • 최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

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선군집분할방법에 의한 특징 추출 (Feature Extraction by Line-clustering Segmentation Method)

  • 황재호
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권4호
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    • pp.401-408
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    • 2006
  • 영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.

LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측 (Prediction of water level in sewer pipes using LSTM algorithm)

  • 임희성;안현욱;이효진;송인혁;이용현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.117-117
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    • 2022
  • 범지구적인 기후변화로 인하여 도시유역의 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 기상이변 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 하수관로 수위 예측을 확인해 보았다. 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료로, 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 2012년 ~ 2020년 25개 구 데이터 중 가장 누락데이터가 적은 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 하수관로 수위 예측에 앞서 1분 단위로 수집된 수위 데이터를 5분 평균, 5분 스킵자료, 10분 평균, 10분 스킵 등 비교를 위해 데이터를 구분하여 학습에 활용하였으며, 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

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상호 관계 기반 자동 이미지 주석 생성 (Correlation-based Automatic Image Captioning)

  • Hyungjeong, Yang;Pinar, Duygulu;Christos, Falout
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권10호
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    • pp.1386-1399
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    • 2004
  • 본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이터를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.

변수내장형 다채널 위너필터를 위한 목적신호대잡음 기여비를 이용한 잡음추정기법 (Noise Statistics Estimation Using Target-to-Noise Contribution Ratio for Parameterized Multichannel Wiener Filter)

  • 홍정표
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권12호
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    • pp.1926-1933
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    • 2022
  • 변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.

코드분할 다중통신용 새로운 다진법 코드의 개발 (A New Family of Nonbinary Sequences Having large Complexity For CDMA)

  • Chulki Kim;Dongchan Shin;Sooryong Lee
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 1991년도 학술발표논문집
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    • pp.134-143
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    • 1991
  • 코드분할 다중통신(Code Division Multiple Access Communication)은 Spread Spectrum 통신의 발전된 형태로서 군사목적상 이동 무선통신(Combat Multiple Communication)을 위해서 최근들어 급속도로 중요시 되고있다. 잘 알려진 바와 같이 두 가지 가장 일반적인 다중통신 방식은 주파수 분할 다중통신방식과 시분할 다중 통신 방식이다. 주파수 분할 다중통신 방식에서는 모든 사용자가 각각 다른 주파수를 사용하여 동시에 신호를 보내고 시분할 다중통신에서는 같은 주파수를 사용하되 시간대를 달리하고 있다. 이 두가지 방식을 결합하여 모든 사용자가 같은 시각과 같은 주파수를 공유하여 통신을 가능케 할 수 있는 방식이 코드분할 다중통신이다. 여기에서 사용자는 각각 고유한 코드를 부여받는다. 이때 각 코드간에는 낮은 상관계수(Cross-correlation )를 가져야 하며, 이러한 성질을 만족하는 코드 집합을 구하기 위한 노력이 경주되었으며 현재까지 2진법 코드 집합으로서 Gold, Kasami, No 코드가 알려져 있으며, 복잡성(Complexity)을 증가시키기 위한 노력으로서 (군사목적에 중요) 다진법 코드에 대한 연구가 활발해지고 있으나 공개된 것은 없었다. 최근에 (1990), 다진법 코드로서 Kumar 코드가 발표되었다. 그러나 이러한 코드들은 복잡성(Complexity or Linear Span)을 증가시키지는 못하였다. 본 논문은 복잡성(Complexity)이 증가한 새로운 다진법 코드의 집합을 제안하였다. 각 집합은 $P^{n}$ 개의 코드로 구성되며, 최대 상관계수 값은 $f^{m}$ (p-1)-1 이다. (n=2m)

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가축분뇨로부터 아산화질소 배출량 산출 (Nitrogen Dioxide Emission from Livestock Manure Management)

  • 전병수;정종원;김태일;유용희;최동윤;곽정훈;박치호;이현정
    • 한국축산시설환경학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.1-8
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    • 2003
  • 우리나라는 1998년도에 가축 사육두수가 감소되고 축산물 소비가 둔화되는 등 어려운 점이 많았으나 2012년까지 장기전망으로는 가축 사육두수가 축종에 관계없이 완만하게 상승될 전망이다. 분뇨분해에 의한 아산화질소 배출량은 고유의 분뇨처리시설 유형 점유형태에 대한 자료를 가지고 IPCC (2000)에서 제시하는 조건별 $N_2O$ emission factor 적용하여 산출하였으며 기준년도인 1990년도에 3.71 Gg이었으며 2005, 2010, 2015 및 2020년도에 5.84, 6.07, 6.23 및 6.53Gg으로 각각 추정되었고 기준년도에 비해 2005, 2010, 2015 및 2020년도에는 각각 57.4, 63.6, 67.9 및 76.0% 증가할 것으로 전망되었다. 아산화질소 배출을 줄이면 메탄배출이 오히려 증가하는 특성이 있어 아직까지는 아산화질소 배출저감을 위한 수단이 미약한 실정이며 추후 기술적인 검토가 필요하며 IPCC의 고정값을 사용한 것을 고유의 값으로 교체해야 하는 등 배출계수 (emission factor)의 정확도를 제고시켜나가야 한다는 과제를 안고 있다.

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이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상의 편파 지표를 활용한 인공지능 기반 선박 탐지 (Exploitation of Dual-polarimetric Index of Sentinel-1 SAR Data in Vessel Detection Utilizing Machine Learning)

  • 송주영;김덕진;김준우;이성뢰
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.737-746
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    • 2022
  • 전천후 자료 취득이 가능한 SAR 영상을 기반으로 한 선박 탐지와 인공지능 기반 탐지 알고리즘과 함께 사용하는 것은 안정적인 선박 모니터링에 효과적이다. 기존의 SAR 영상에서는 인공지능 기반 선박 탐지 알고리즘에 진폭 영상만을 주로 사용하였으며, 물체의 산란 특성을 구분할 수 있는 다중 편파 SAR 영상의 편파 지표는 사용되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상으로부터 고유값 분해를 통해 취득한 4개의 편파 지표인 H, p1, DoP, DPRVI와 방사 보정을 통해 취득한 2개 편파의 산란계수인 γ0, VV, γ0, VH를 이용하여 총 6개의 밴드를 가진 SAR 영상 52장의 데이터베이스를 구축하고, 이와 상응하는 시간에 취득한 선박의 실시간 위치 및 속도 정보인 AIS 자료를 사용하여 학습자료를 추출하였다. 구축된 밴드 조합에 대해 선박탐지 정확도를 평가한 결과, 이중 편파 지표를 진폭과 함께 사용한 경우 진폭 값만을 사용했을 때에 비해 개선된 탐지 정확도를 보였다.

유수 경계면 및 온도검출기 센싱모듈 개발 (A Design and Implementation of the Sensing Module for Ullage and Temperature Interface Detector)

  • 강준호;이정학;양구주;김재형
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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    • pp.493-496
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    • 2001
  • 본 논문에서는 선박에서 사용하는 유수 경계면 및 온도 검출기 센싱 모듈을 설계하였다. 설계된 모듈들은 구체적으로 세부분으로 나눌 수 있다. 첫째는 유수 경계면 검출부분이고, 둘째는 온도 건출부분, 셋째는 전체를 제어하는 제어부분으로 나눌 수 있다. 처음으로 유수 경계면 검출부분은 각 물질의 고유한 유전율을 이용하여 설계하였다. 이것을 이용하여 추출된 경계면의 값은 제어부에서 스피커를 통해 사람이 들을 수 있는 신호음으로 나타난다. 두 번째는 온도 검출부분이다. 기름이나, 가스는 온도에 따라 부피가 변하게 된다. 이러한 온도를 측정함으로써 실제 부피를 정확하게 계산할 수 있다. 마지막으로 전체를 제어하는 제어부분이다. 위에서 언급한 것처럼 제어부는 PIC16F84를 사용하여 유수면 경계검출부분과 온도 검출부분을 통합적으로 제어한다. 설계된 모듈들의 결과를 보면 우선 유수 경계면 검출을 오차 $\pm$2mm 내에서 거리 측정이 이루어지며, 온도 검출은 0.2$^{\circ}C$의 정확도를 가지는 성능을 보였다.

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