• 제목/요약/키워드: 잔차

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다차원 범주형 자료에 대한 링차트 (Ring Chart for Categorical Data)

  • 오민권;홍종선;이종철
    • 응용통계연구
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    • 제12권1호
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    • pp.225-239
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    • 1999
  • 범주형 자료에 대하여 탐색적 자료분석을 할 수 있는 기존의 여러 그림들을 변수의 수가 많아지면 시각적인 식별이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삼차원이상의 다차원 범주형 자료를 이차원 평면성에 표현할 수 있는 링차트(ring chart)를 제안한다. 각 칸의 확률값을 표현하는 링차트는 범주형 자료의 구조 전체를 시각적으로 파악할 수 있으며, 관측값을 표준화한 링차트는 변수들간의 연관성 여부를 시각적으로 판단하는데 유용한 정보를 제공한다. 삼차원이상의 자료에서는 이중 링차트(조건부 링차트)를 개발하여 일차 및 이차교호작용 검정까지도 가능하다. 또한, 관측값과 잔차를 동시에 표현한 잔차 링차트는 설정된 모형의 적합성 여부를 시각적으로 평가할 수 있는 장점이 있다.

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종속 오차에 대한 분포 변화 검정법 (Test for Distribution Change of Dependent Errors)

  • 나성룡
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제16권4호
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    • pp.587-594
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    • 2009
  • 이 논문에서는 선형회귀모형의 오차항에 대한 변화점 검정 문제를 다룬다. 고정 혹은 변동 모형의 독립 변수와 약한 종속성을 가지는 오차항을 가정하는 관계로 통상적인 중회귀모형뿐만 아니라 ARMA 등의 시계열 모형까지 본 논문에서 포괄한다고 하겠다. 오차항의 분포 변화를 검정하기 위하여 회귀모형의 잔차에 기초한 확률밀도함수 추정값을 이용한다. 적절한 가정하에서 잔차를 이용한 검정이 실제 오차를 이용한 경우와 동일한 극한 분포를 가짐을 보였다.

영상차감법을 이용한 산개성단 M11의 변광성 검출

  • 이충욱;구재림;김승리;김동진
    • 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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    • 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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    • pp.24.3-24.3
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    • 2009
  • 한국천문연구원에서 개발 중인 외계행성 탐색 시스템은 우리은하 중심부 $4^{\circ}\times4^{\circ}$ 영역을 10분 간격으로 시계열 관측하여 지구형 외계행성을 검출하는 시스템으로써, 대용량의 관측자료를 처리하기 위하여 영상차감법을 사용한다. 이 방법은 최적화 방법을 이용하여 기준영상과 관측영상사이의 점퍼짐함수 변화를 나타내는 커널을 구하고, 이를 적용하여 만든 합성영상과 관측영상을 서로 차감한 잔차영상에서 밝아지거나 어두워진 변광성을 찾아 내어 이들에 대한 구경측광 또는 점퍼짐함수 측광과정을 수행한다. 따라서 성단 및 은하중심부와 같이 별들이 밀집된 관측영역에 영상차감법을 이용하면 배경별들은 모두 제거되고 변광성만 남게 되므로 잔차영상의 분석을 통하여 변광성 검출 효율을 높일 수 있게 된다. 우리는 이 연구에서 구재림 등 (2007)에 의하여 수행된 산개성단 M11의 시계열관측 영상에 이 방법을 적용하여 얻은 새로운 결과와 기존 연구결과를 서로 비교하고, 변광성의 검출 효율과 측광 정밀도에 대하여 논의한다.

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해양사고 예보 시스템 개발 (II): 해양사고 예측 모델 (Development of Marine Casualty Forecasting System (II): Marine Casualty Prediction Model)

  • 임정빈;공길영;구자영;김창경
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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    • pp.60-65
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    • 2003
  • 이 논문에서는 해양사고 예보 시스템 (MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 희귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.

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의료 통계 분석 및 시각화 시스템 (A System for Statistical Analysis and Visualization in Medicine)

  • 이돈수;최수미
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.691-693
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    • 2003
  • 임상 및 실험 결과를 대외적으로 공인 받기 위해서는 통계적 검정 절차를 거치는 것이 일반적이다. 하지만 통계적 전문 지식이 부족한 사용자가 통계 소프트웨어를 배우는 데는 시간이 많이 걸리며, 결과 해석에도 어려움이 많은 실정이다. 데이터의 특성과 성질에 맞추어 통계법이 선택되어야 하는데, 통계지식이 부족한 초보자들은 가장 일반적인 분석법을 적용시키곤 한다. 이와 같은 방식의 통계분석은 잘못된 결과로 이어질 수 있기 때문에 올바른 분석법을 가이드 해주는 기능이 필요하다. 또한 통계분석법의 적합성을 평가하는데 있어 오차와 잔차의 등분산성 가정이 유용하게 쓰여질 수 있다. 본 연구에서는 사용자에게 올바른 분석법을 제시하는 비쥬얼 가이드 인터페이스와 잔차를 3D Glyph를 이용하여 보여주는 불확실성 시각화 방법을 사용하였다. 분석법 적용에서 나타나는 불확실한 데이터의 시각화는 의사결정에 도움을 줄 수 있다.

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비디오 코딩을 위한 선형성을 이용한 역변환 방법 (Inverse Transform Using Linearity for Video Coding)

  • 송현주;김명준;이영렬
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.37-40
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    • 2021
  • 비디오 압축 시 변환(transform)은 예측을 통해 만들어진 공간 영역에서의 잔차신호를 주파수 영역으로 변환함으로써 낮은 주파수 대역으로 에너지를 이동시켜 비디오 압축에서 중요한 역할을 수행한다. VVC(Versatile Video Coding)에서는 DCT-II(Discrete Cosine Transform-II), DST-VII(Discrete Sine Transform-VII), DCTVIII(Discrete Cosine Transform-VIII)를 이용하여 잔차신호 변환을 수행한다. 본 논문에서는 DCT-II, DST-VII, DCT-VIII 가 모두 선형 변환(linear transform)이라는 점에서 착안하여 변환의 선형성을 이용하여 계산량을 감소시키는 역변환을 제안한다. 실험결과 변환 수행 시 약 12.7%의 시간이 감소되는 것을 확인하였다.

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BERT layer를 합성한 Transformer 모델에 적용한 Cardinality Residual connection 방법 (The Cardinality Residual Connection Method Applied to Transformer Model combining with BERT Layer)

  • 최규현;이요한;김영길
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.27-31
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    • 2020
  • 본 논문에서는 BERT가 합성된 새로운 Transformer 구조를 제안한 선행연구를 보완하기 위해 cardinality residual connection을 적용한 새로운 구조의 모델을 제안한다. Transformer의 인코더와 디코더의 셀프어텐션에 BERT를 각각 합성한 모델의 잔차연결을 수정하여 학습 속도와 번역 성능을 개선하고자 한다. 그리고 가중치를 다르게 부여하는 실험으로 어텐션을 선택하는 효과적인 방법을 제시하고 원문의 언어에 맞는 BERT를 사용하는 이유를 설명한다. IWSLT14 독일어-영어 말뭉치와 AI hub에서 제공하는 영어-한국어 말뭉치를 이용한 실험에서는 제안하는 방법의 모델이 기존 모델에 비해 더 나은 학습 속도와 번역 성능을 보였다.

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최근접 이웃 커널 추정을 통한 희소 깊이 영상 완성 네트워크 (Sparse Depth Image Completion Network with nearest neighbor kernel estimation)

  • 정태현;오병태
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1350-1352
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    • 2022
  • 본 논문에서는 희소깊이영상과 컬러영상을 이용해 조밀한 깊이영상을 추정하는 깊이 완성(depth completion)을 수행하기위해 최근접 이웃 커널을 추정하는 방식의 네트워크를 제안한다. 회귀방식의 딥러닝 네트워크는 일반적으로 값을 직접 예측하는 것보다 기본 값에 더해질 잔차를 추정하는 방식이 더욱 효율적이다. 본 논문에서는 최근접 이웃 커널을 입력영상에 적용하여 추정하고자 하는 픽셀의 인근 픽셀에서 값을 가져와 기본 값으로 사용하고, 해당 값의 잔차를 회귀방식으로 추정하는 네트워크를 설계했다. 이러한 방식으로 여러 SOTA 알고리즘 대비 좋은 성능을 나타냈고, 특히 이와 유사한 방식인 Plane-residual net 보다 높은 성능을 보여준다.

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최대하중조건에 따른 Mg-Al-Zn 합금의 확률변수 잔차를 이용한 확률론적 피로균열전파모델 평가 (Evaluation of Probabilistic Fatigue Crack Propagation Models in Mg-Al-Zn Alloys Under Maximum Load Conditions Using Residual of Random Variable)

  • 최선순
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제39권1호
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    • pp.63-69
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    • 2015
  • 본 논문의 주 목적은 최대하중조건을 변화시키면서 확률변수의 잔차를 이용하여 확률론적 피로균열전파모델들을 평가하고, Mg-Al-Zn 합금의 피로균열성장거동의 변동성을 묘사하기에 적합한 확률론적 모델을 제시하는 것이다. 평가에 사용된 모델은 피로균열성장의 변동성을 나타내기 위하여 실험적 피로균열전파모델인 Paris-Erdogan 모델, Walker 모델, Forman 모델과 수정 Forman 모델에 확률변수를 도입한 모델이다. 최대하중조건에 따른 Mg-Al-Zn 합금의 피로균열전파거동의 확률적 변동성을 묘사하기에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan 모델'과 '확률론적 Walker 모델'임을 밝혔으며, 최대하중조건이 피로균열성장의 확률적 변동성에 미치는 영향 또한 고찰하였다.