• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권2호
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• pp.171-177
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• 2011

실생활에서 얻어지는 자료에서 근사함수를 구성하기 위하여 모델링을 하기 전에 측정된 원자료로부터 이상치를 제거하는 것이 필요하다. 기존의 이상치 진단의 방법들은 시각화나 최대 잔차들을 이용해왔다. 그러나 종종 다차원의 입력자료를 가지는 비선형함수에 대한 이상치 진단은 좋지 않은 결과를 얻었다. 다차원 입력자료를 갖는 비선형함수에 대한 전형적인서포트 벡터 회귀에 기초한 이상치 진단방법들은 좋은 수행능력을 얻어지지만, 계산비용이나 모수들의 보정 등의 실질적인 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서 계산비용을 감소하고 이상치의 문턱을 적절히 정의하는 서포트 벡터회귀를 이용한 이상치 진단의 실질적인방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제자료들에 적용하여 타당성을 보일 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1044-1049
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• 2000

영상의 특징을 나타내는 방법의 하나인 투영은 영상의 근사화된 형상 및 위치 정보 등의 많은 유용한 정보를 포함하고 있다. 그러나 투영을 영상 검색을 위한 방법으로 사용할 경우, 사용되는 색인 데이터 량이 많고, 에디터 베이스의 영상 크기에 따라 토영된 벡터의 길이가 달라진다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 투영기법이 안고 있는 이러한 문제점을 극복하는 방법으로 데이터베이스 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 반영되도록 하였으며, 색인 데이터 량을 주리기 위하여 투영된 벡터의 분산 값을 색인 데이터로 활용하였다. 제안된 방법은 검색 시 투영 기법의 장점을 수용함과 동시에 영상의 통계적 특성을 활용할 수 있을 뿐 아니라 시스템 구현 시 질의 시간 내에 응답을 얻을 수 있다는 이점이 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.575-581
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• 2015

본 논문에서는 3차원 벡터필드의 탄젠트 곡선을 계산하는 효율적이고 정확한 방법을 제안한다. 탄젠트 곡선 상의 정확한 값을 구하지 못하고 단지 탄젠트 곡선의 근사치를 구하는 Runge-Kutta 같은 기존의 방법과는 달리 여기서 제안한 방법은 3D 사면체 도메인에서 벡터필드가 선형적으로 변한다는 가정하에 탄젠트 곡선 상의 정확한 값을 계산한다. 새로 제안한 방법은 벡터필드가 3D 사면체 도메인에서 선형적으로 변한다고 가정한다. 우선 이 방법은 3차원 벡터필드에서 육면체 셀을 5 또는 6개의 사면체 셀로 분해하는 것을 요구한다. 임계점은 각 사면체의 간단한 선형 시스템을 풀어서 간단하게 구할 수 있다. 이 방법은 이전 사면체에서 계산된 탄젠트 곡선상의 점들을 기초로 다음 사면체에서 탄젠트 곡선상의 계속적인 점들을 생성함으로써 출구 점을 구한다. 탄젠트 곡선상의 점들은 각 사면체의 명시해에 의해서 계산되었기 때문에 새로운 방법은 3D 벡터필드를 가시화하는데 정확한 위상을 마련한다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권2호
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• pp.134-138
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• 2006

우울증은 가장 유병율이 높은 '기분 장애'(mood disorder)의 일종으로, 약 20%의 인구가 일생동안 우울증 증상을 한번쯤 경험한다. 이러한 우울증은 크게 '우울 장애'(major depressive disorder)와 '양극성 장애'(bipolar disorder)로 구분된다. 환자의 질병 분류에 따라 사용되는 약과 의학적 처방이 다르기 때문에, 우울증 환자의 빠르고 정확한 진단 및 분류는 매우 중요하다. 기존의 다면성 인성검사(MMPI)와 같은 통계적인 방법이 우울증 환자의 진단을 위해 사용돼 왔으나, 장시간의 집중력을 요구하기 때문에 집중력 저하의 특징을 보이는 우울증 환자들에게 적용하는데 어려움이 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자, 빠른 측정이 가능하고 측정동안 집중력을 요하지 않는 EEC 데이터의 분석을 통해 우울증 환자의 분류를 시도하였다. EEG 채널 간 정보 흐름에서의 비선형성과 근사 엔트로피(approximate entropy)의 크기를 속성(attribute)으로 사용하여 데이터 마이닝 기법 중 의사 결정 트리(decision tree)와 가능성 기반 서포트 벡터머신(possibilistic support vector machines) 통해 분석을 수행하였다. 30명의 주요 우울장애환자와 24명의 양극성 장애 환자를 통해 위의 분석을 수행한 결과 의사 결정 트리의 경우 85.19% 의 정확도를 가지며 분류해냈고, 가능성 기반 서포트 벡터머신의 경우 77.78%의 정확도를 보여줬다. 본 연구는 가능성 기반 서포트 벡터 머신 분석이 우울증 환자는 진단하고 분류하는데 유용하게 적용될 수 있는 가능성을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.91-93
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• 2004

이동 객체의 현재와 미래 위치 질의에 최적화된 색인 구조로써 TPR-트리가 있다 TPR-트리는 기존의 공간 색인 구조와 달리 이동 객체와 경계 사각형을 참조 위치와 속도 벡터를 매개 변수로 한 시간에 대한 선형 함수 형태로 모델링 함으로써 갱신 비용을 줄이고 현재 및 가까운 미래 위치 정보의 예측을 가능하도록 한다 . 하지만 TPR- 트리는 시간의 정파에 따라 경계 사각형이 선형적으로 환장됨으로 인해 경계 사각형 내의 객체를 제외한 나머지 공간인 사장 공간과 경계 사각 혈들 간의 겹침 현상을 증가시켜 정의 성능이 떨어진다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 질의 성능을 향상시키기 위하여 경계 사각형 내의 이동 객체들이 이동함에 따라 변경되는 최소 경계 사각형 (MBR: Minimim Bounding Rectangle)을 베지어 곡선 함수를 이용하여 근사함으로써 사장 공간을 줄이는 적응 경계 사각형 (ABR: Adaptive Bounding Rectangle) 기법을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.577-588
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• 2006

이 논문에서는 호의 가중치가 음수가 될 수 있는 무향 그래프에서 마디집합들을 선택했을 때, 각 마디집합 사이에 걸쳐 있는 호의 가중치 합을 최대화하는 최대 가중치 합 그래프마디 분리 문제에 대해 연구한다. 우선$P\;{\neq}\;NP$ 라는 가정 하에서, 이 문제는 NP - hard이며 어떠한 근사 계수를 가지는 근사해법도 존재하지 않는다는 것을 밝힌다. 또한 이 문제를 정수 계획으로 풀기 위해, 그래프의 절단면을 나타내는 벡터들이 만드는 다면체의 극대면(facet)을 정의하는 부등식들을 추가 제약식으로 사용하는 branch-and-cut 알고리듬을 제시하고 구현하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.299-304
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• 1996

This paper studies the rational approximation of multiple input delay systems using the Hankel singular values and vectors, which are the soultion of a transcendental equation. Rational approximatants are obtained from output normal realizations which are constructed by the Hankel singular values and vectors. Consequently, it is shown that rational approximants by output normal realization preserve intrinsic properties of time delay systems than Pade approximants.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.374-375
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• 2011

보행자 탐지를 위해 많은 알고리즘들이 제안되었고 그 중 HOG 알고리즘은 가장 좋은 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 하지만 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 알고리즘은 연산량이 많아 계산 속도가 느려 실시간 시스템에 적용하기는 힘들다. 본 논문은 HOG 알고리즘으로 얻어진 특징 벡터를 이용해 보행자를 인식하는 방법의 속도 개선에 대하여 연구하였다. 기존 HOG 알고리즘에서 계산량이 많은 곳이 어느 부분인지 분석하고, 그 중 기울기와 방향을 계산하는 부분의 근사화를 통해 계산 속도를 높이는 방법을 제안한다.

• 전산구조공학
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• 제9권1호
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• pp.141-149
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• 1996

부구조화에 근거한 대형 구조의 효율적 근사재해석방법을 제시한다. 대형 구조시스템의 설계최적하에 있어서 가장 큰 문제는 반복되는 해석과 설계시에 드는 많은 계산비용 및 시간이다. 따라서 본 연구에서는 설계 최적화문제의 주요한 도구의 하나인 근사화기법에 근거한 몇가지 재해석방법을 비교.분석하여 효율적 구조재해석 방법을 제시하였다. 대형 구조에 대한 효율적 해석 방법의 하나인 부구조화의 틀에 테일러급수전개와 차원축소방법을 결합한 이 재해석기법은 반복되는 거동해석에 효율적일 뿐아니라, 설계민감도 벡터를 이용하기 때문에 최적설계에도 많은 잇점을 제공한다. 본 알고리즘을 트러스 구조에 적용하여 효율적 및 타당성을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1623-1628
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• 2009

본 논문에서는 2차원 벡터 필드의 탄젠트 곡선을 계산하는 효율적이고 정확한 방법을 제안한다. 탄젠트 곡선 상의 정확한 값을 구하지 못하고 단지 탄젠트 곡선의 근사치를 구하는 Runge-Kutta 같은 종래의 방법과는 달리 여기서 제안한 방법은 2D 삼각형에서 벡터 필드가 선형적으로 변한다는 가정 하에 탄젠트 곡선상의 정확한 값을 계산한다. 새로 제안한 방법은 벡터 필드가 2D 삼각형에서 선형적으로 변한다고 가정한다. 우선 이 방법은 2D에서 사각형 셀을 2개의 삼각형 셀로 분해하는 것을 요구한다. 임계점은 각 삼각형의 간단한 선형 시스템을 풀어서 간단하게 구할 수 있다. 이 방법은 이전 삼각형에서 계산된 탄젠트 곡선상의 점들을 기초로 다음 삼각형에서 탄젠트 곡선상의 계속적인 점들을 생성함으로써 출구 점을 구한다. 탄젠트 곡선상의 점들은 각 삼각형의 명시해에 의해서 계산되었기 때문에 새로운 방법은 2D 벡터 필드를 가시화하는데 정확한 위상을 마련한다.