본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 특징들의 통계적 상관성에 기반을 둔 조합형 인식성능 개선기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 재조정의 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 통계적 상관성은 정규상호상관계수에 의해 측정되며, 이는 유사도를 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 독립성분분석에 의한 국부적인 특징들을 대상으로 정규상호상관을 계산함으로써 좀 더 정확한 유사도를 통계적으로 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 30개 40*50픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 전처리를 하지 않은 기법이나 기존 및 적응적 변형히스토그램 평활화에 의한 전처리 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
범주형 다변량 데이터의 상관관계분석을 위하여 개발한 수량화이론 III류나 대응분석 등의 기법은 다차원 공간상에서 점간의 거리로써 두 요소집합간의 관련성을 설명하는 데 있어서 매우 유용하다. 본 연구에서는 상관관계분석을 위한 대응분석의 특성을 수량화이론 III류와 비교하여 설명하고 그 유용성을 논하기로 한다. 이 기법은 사회과학 분야의 상관관계분석에 널리 활용될 것으로 기대된다.
자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
본 연구는 시뮬레이션 반응변수가 입력 인자의 선형 1차식으로 표현된 경우에 인자의 파라미터를 효과적으로 추정하기위해 사용될 수 있는 분산감소기법을 제안하였다. 이 기법은 하나의 실험설계에 공통난수와 대조난수를 동시에 사용하는 Schruben과 Margolin의 방법과 시뮬레이션하는 도중에 얻어지는 통제변수를 활용하는 기법을 결합하는 방법으로 시뮬레이션의 효율성을 개선하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 주어진 모형의 평균 반응치를 추정한 데는 S-M 기법보다 효과적이었으며 인자의 다른 파라미터를 추정하는 데는 S-M 기법과 비슷한 성과를 보이고 있다. 만일 시뮬레이션 과정에서 반응변수와 상관성이 높은 통제변수들을 선택할 수 있는 경우에는 제안된 기법이 S-M 기법보다 보다 파라미터 추정에 효과적일 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.931-940
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2011
분류분석은 학습표본으로부터 분류규칙을 도출한 후 새로운 표본에 적용하여 특정 범주로 분류하는 방법이다. 데이터의 복잡성에 따라 다양한 분류분석 방법이 개발되어 왔지만, 데이터 차원이 높고 변수간 상관성이 높은 경우 정확하게 분류하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터차원이 상대적으로 높고 변수간 상관성이 높을 때 강건한 분류방법을 제안하고자 한다. 부분최소자승법은 연속형데이터에 사용되는 기법으로서 고차원이면서 독립변수간 상관성이 높을 때 예측력이 높은 통계기법으로 알려져 있는 다변량 분석기법이다. 벌점 부분최소자승법을 이용한 분류방법을 실제데이터와 시뮬레이션을 적용하여 성능을 비교하고자 한다.
신뢰성 해석은 설계변수의 공차나 환경변수 및 재료 물성치의 불확실성으로 인해 발생하는 제품성능의 불확실성을 고려하기 위해 제품의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 기존의 많은 신뢰성 해석 기법은 성능의 신뢰도를 독립적으로 계산한다. 그러나 실제 공학 문제에서 시스템의 성능은 상관관계를 가질 수 있으며 이로 인해 전체 시스템의 신뢰도와 성능의 신뢰도 사이에 차이가 발생한다. 본 연구에서는 코플라를 이용하여 시스템에서 상관관계가 있는 성능의 결합확률밀도함수를 추정하고 이를 이용하여 시스템의 신뢰도를 평가하는 시스템 신뢰성 해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통하여 제안하는 기법의 정확성을 검증하고 트러스 구조물에 시스템 신뢰성 해석 기법을 적용하여 제안하는 기법의 유용성을 확인한다.
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 서로 다른 위치에서 얻은 영상들의 위치적 대응관계를 찾는 기법이다. 이 논문에서는 특성이 다른 적외선 센서와 광학 센서로부터 얻은 영상의 정합을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 지금까지 제안된 서로 다른 특성의 영상을 위한 정합기법은 크게 특징점 기반 영상정합기법과 밝기값 기반 영상정합기법으로 구분될 수 있다. 특징점 기반의 영상정합기법은 정확하게 대응하는 특징점을 선택하는 것이 성능에 결정적인 영향을 준다 그러나 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 특징점이 서로 같지 않은 경우가 많기 때문에 강인하지 못하다 그리고 밝기 값 기반의 정합기법에서는 정규상호정보를 유사성 척도로 사용한 영상정합기법이 가장 좋은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 그러나 정규상호정보 기반의 영상정합기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제하는데, 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 정규상호정보를 유사성 척도로 사용하는 영상정합기법에서도 좋은 성능을 기대하기 힐들다. 따라서 이 논문에서는 적외선 영상과 가시광선 영상의 통계적 상관성의 해석에 기반한 두 단계 영상정합기법을 제안한다. 정확하고 강인한 정합을 위해서 첫 단계에서는 두 영상에서 통계적 상관성이 높은 부분을 추출하는 ESCR기법과 두 영상을 통계적 상관성이 높도록 필터링하는 ESCF기법을 수행한다. 그리고 두 번째 단계에서는 첫 단계에서의 결과 영상에 대해서 정규상호정보를 유사성 척도로 한 영상정합을 수행한다. 다양한 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용한 실험으로부터 제안하는 두 단계 영상정합기법이 기존의 정규상호정보 기반의 영상정합기법에 비해 정확도와 강인함, 그리고 실행 속도의 측면에서 더욱 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.
본 실험에서는 최근 급 신장된 국내신문인쇄의 윤전지절에 관해 지절발생수준 및 원인에 관해 분석하였다. 국내 신문사의 윤전지절 발생수준은 구미수준이며, 자동계지 (Autopasting)시 지절이 많았다. 전체적으로 국내 신문인쇄정비기술 및 장력수준은 양호하나 전기적친 정비기술, 신문사란 통일된 관리기법이 요구된다. 종이물성측면에서 기존의 인장, 인열강도 등의 관리로는 미소의 상관성 또는 부분상관성으로 전체적인 지절예측에는 한계가 있으며, 인열강도를 현실성있게 표현한 Fracture Toughness(FT)가 상관관계가 있음을 보여주었다. 또한 마찰계수 역시 지절상관성이 기대되는 물성임을 알 수 있었다. 윤전지절은 인쇄기의 불안정과 종이결함이 복합된 결과로 인쇄기의 안정성유지와 종이의 결함을 최소화하는 것이 필요하다. FT와 마찰계수를 이용한 관리기법으로 지료조성 및 펄프의 개질, 초지공정에 응용하여 최적강도 포인트를 찾아야 할 것이다.
터널의 설계에는 지반조사 자료의 부정확성과 평가의 애매성 그리고 자료수집 과정의 오류(observer error)등이 내재되어 있다. 그러므로 터널의 안정성과 경제적인 시공을 위해서는 시공 중 막장면의 조사가 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구는 막장면 조사 시 지반의 고유 특성을 보다 정확하게 평가하고, 조사자의 주관성을 최소화시키기 위하여 수행되었다. 이러한 목적을 위하여 막장관찰 자료로부터 RMR값을 추론하고자 인공지능기법 중 퍼지집합이론과 뉴로-퍼지기법을 적용하였고, 46개의 학습자료에 대해 원래의 RMR값과 퍼지이론 및 뉴로저지기법의 추론에 의한 RM $R_{_FU}$ 및 RM $R_{_NF}$값의 상관성을 분석하였다. 본 연구의 결과는 원래의 RMR값과 퍼지추론에 의한 RM $R_{_FU}$값 및 뉴로-퍼지기법에 의한 RM $R_{_NF}$값의 상관계수가 각각 |R|= 0.96과 |R|=0.95로 상관성이 우수한 것으로 조사되었다. 이 결과로부터 암반평가를 위한 퍼지집합이론 및 뉴로-피지기법의 적용성이 충분함을 검증할 수 있었다.할 수 있었다.
최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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