본 논문에서는 21차 상태변수를 갖는 칼만필터 형태의 비행시험용 데이터 융합필터 알고리듬의 성능을 분석하였다. 실측 데이터에 대한 분석을 통하여 상태변수 선택의 적절성을 검증하였다. 공분산 해석기법을 통하여 기 개발된 데이터 융합 알고리듬의 추정값의 오차범위를 구하였다. 수치적인 성능값을 구하고자 간단한 시뮬레이터를 설계하였다. 20회 몬테칼로 시뮬레이션과 공분산 해석결과에 기반하여 필터 계수를 튜닝하였고 이를 기설계된 분산형 칼만필터에 적용하였다. 실시간 소프트웨어 모듈의 수행결과를 동일한 실측데이터를 적용한 후처리 실험결과와 비교하였다.
댐, 저수지 등 수자원 시스템분석 시 가장 기초가 되는 유입량 자료는 실측 수위(저수량)와 방류량을 역산하여 산정된다. 이 중 댐 수위는 수표면 진동으로 인해 변동이 크며, 특히, 급격한 수위 변화가 발생하는 홍수기에는 수위-저수량 변환 시 큰 오차가 발생하여 유입량 진동이 더욱 커지게 된다. 하지만 홍수기 저수지 운영 효과 분석 등 관련 연구를 위해서는 시간 간격이 짧은 10분 또는 1시간 단위의 유입량 자료가 필요함에 따라 관련 연구 수행 시 이동평균법(Moving Average) 등을 통해 실측 유입량 자료를 보정하여 사용하는 것이 일반적이다. 데이터 평활화를 위해 이동평균법을 적용하면 데이터의 변동을 효과적으로 줄일 수는 있지만 실측자료와 비교하였을 때 첨두 유입량이 큰 폭으로 감소하거나, 첨두 유입량 발생시간이 지체되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 저수지 유입량과 같이 변동이 큰 수문자료의 평활화를 위해 가우시안 가중 이동평균법(Gaussian-weighted moving average technique), 사비츠키-골레이 필터링기법(Savitzky-Golay filtering technique) 등 필터링 기법을 댐 유입량 보정에 적용하고, 이에 따른 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2020년 8월에 발생한 홍수사상을 대상으로 충주댐, 합천댐 등 다목적댐 유입량 자료를 수집하고, 보정을 수행하였다. 필터링 기법의 적용 효과 분석을 위해서는 실측자료와 이동평균법을 적용하여 보정한 결과와 비교하였고, 추가적으로 비교적 변동이 작은 일 단위 유입량 자료와의 양적 비교를 진행하였다. 그 결과 이동평균법을 적용하였을 때보다 필터링 기법을 적용하였을 때 실측자료와의 양적 차이가 작고, 첨두 유입량 및 첨두 유입 발생시간에서도 차이를 큰 폭으로 감소시킬 수 있는 것으로 확인되었다.
현재 멀티미디어 응용분야에서 고차원 데이터에 대한 색인 기법이 아주 중요시 되고 있다. 특히, 인터넷의 보급으로 멀티미디어 정보에 대한 수요가 급증함에 따라 멀티미디어 객체에 대한 효율적인 색인 기술이 절실히 필요하게 되었다. 멀티미디어 객체들은 특징 벡터들로 표현이 되며, 대부분 고차원 특징 벡터를 형성하게 된다. 이러한 고차원 특징 벡터를 색인 및 검색하기 위하여 다양한 방법들이 제시되었다. 그러나, 차원이 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 dimensional curse 문제를 완전히 해결하지는 못했다. 본 논문에서는 필터링(filtering) 기법을 사용하여 개선된 고차원 색인 기법을 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 광역상수도 시스템의 취·송수 설비의 최적운영계획에 필수적으로 요구되는 시간 단위 용수 수요량 예측을 위하여 칼만 필터에 의한 수요 예측 모델 구축 및 배수패턴 해석 기법을 제안하고, 기존 시스템의 실 데이터를 이용하여 시뮬레이션 수행 결과 제안된 기법의 유용성이 검증되었다. 광역상수도 시스템에서 취·송수 설비의 최적운영계획 수립을 위해서는 예측 시간 범위를 최소 하루 단위 이상으로 유지해야 한다. 따라서, 제안된 기법에서는 기존의 시간별 실적데이터의 시계열에 의한 예측을 이용하는 것이 아니라 모델로부터 예측된 일 수요량에 배수패턴을 곱하여 24시간의 시간별 용수 수요량을 예측한다. 일 수요량 예측을 위한 칼만 필터 모델은 입력변수의 통계적 분석에 의해 모델 구조 최적화가 효과적으로 구현되고 배수패턴은 데이터 Granulization에 의해 얻어진다.
본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.
현재까지 유해한 컨텐츠(Contents)를 차단하기 위한 활발한 연구가 있었으나, 사람의 음성(speech)정보를 이용한 필터링(filtering) 기법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않은 측면이 있다. 본 논문은 동영상 데이터를 가지고 있는 여러 데이터 중에서 음성 정보의 분석을 통하여 일반 컨텐츠와 성인 컨텐츠를 분류하기 위함이다. 본 논문은 음성 정보 중에서 음성 정보의 특징을 가장 잘 다루는 피치 검출을 통한 정보의 분석을 통한 성인 컨텐츠의 필터링에 그 목적이 있다. 현재까지 진행되고 있는 필터링(filtering)방법에 대한 수행 결과보다 개선된 성능을 보이고자 한다. 즉, 음성 정보의 특징 정보를 이용한 성인 컨텐츠(Adult Contents)분류 기법을 활용하는 것으로 성인 컨텐츠(Adult Contents)에서 두드러지는 특징을 보이는 사운드 패턴을 분석하는 것이다.
협업 필터링은 추천시스템들 중에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 그러나 협업 필터링은 추천의 정확성을 떨어뜨리는 희소성과 확장성 문제를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 협업필터링의 희소성과 확장성의 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터 셋에서 추천의 정확성을 높이기 위해 평가값이 4이상인 데이터들만을 사용하여 아이템을 선호하는 사용자 정보를 분석한다. 아이템의 장르 정보와 분석한 사용자 정보를 유사도 계산 시 가중치로 사용하고 임계값 이상의 유사도를 가진 데이터들만으로 예측값을 계산하여 평가되지 않은 데이터의 평가값으로 사용한다. 제안한 기법은 아이템에 대한 특성을 분석하여 예측값을 계산함으로써 희소성을 줄임과 동시에 정확성을 더 높일 수 있고 새로운 아이템과 사용자가 등록되었을 때 분석된 정보를 바탕으로 빠른 분류가 가능하다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 장르 기반 기법보다 추천의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다.
모바일 음악 시장이 점차 커지고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 사용자가 선호할 만한 음악을 추천하기에는 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 음악 정보와 사용자의 음악적 성향을 분석해 협업 필터링기법으로 사용자가 보다 선호하는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 음원의 메타데이터에서 장르 데이터를 추출해서 장르별로 구분하고, STFT기법의 ZCR, Spectral roll-off, Spectral flux의 요소 벡터값을 추출하여 유사한 음원끼리 군집화를 한 후, TF-IDF기법으로 각 음원 가사의 무드를 분류한 다음, 이 요소들로 협업 필터링기법을 이용해 유사한 취향의 사용자를 발견해 자동 음악 추천을 하는 시스템을 제안한다.
현재의 인터넷 환경은 컴퓨터를 이용한 접근뿐만 아니라 IoT로 전이되고 있다. 이에 따라 발생하는 데이터는 방대해지고 있다. 이 데이터들을 어플리케이션에 맞추어 수정 없이 제공한다면 해당 어플리케이션은 원래 성능을 발휘하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 수집된 데이터를 정제하기 위해 빅 데이터 처리 기법인 맵 리듀스를 이용하여 데이터를 필터링하는 기법에 대해서 제안한다. 맵 리듀스에 지식 식별을 위한 단계를 추가함으로써 센서에서 발생하는 데이터를 필터링하는 과정에서 이질성을 해결하고자 한다. 이를 위해 XMDR을 이용한다.
스마트 그리드는 에너지 이용 효율 최적화를 위한 개선방안으로 전기에너지를 발생하는 발전원별 분석하며, 전력 사용 측면에서 전력망을 통해 공급된 전력의 소비패턴으로 분석을 통해 에너지 이용 효율을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 아파치 Storm을 활용하여 실시간 데이터 수집 및 처리 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 에너지 효율성을 위해 이종의 실시간 대용량 스트리밍 센서 데이터를 수집하여 분석을 수행하도록 데이터 필터링과 변환 기법을 제시한다. 이를 위해 실시간 대용량 처리를 위해 필터링 및 변환을 병렬 처리하도록 한다. 필터링과 변환 처리는 독립적인 타스크로 구성하도록 하며, 전체 프로세스는 정의된 파이프-필터 토폴로지를 구성하여 처리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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