얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.
5G 이동통신 네트워크에서, 상호작용 이동통신 게임 사용자들이 다수 늘어나고 있고, 이러한 사용자들은 상관 정보원으로 작용한다. 비직교 다중접속 기술은 5G 이동통신에서 중요한 기술로 고려되고 있다. 비직교 다중접속에서는, 사용자들이 채널 자원을 공유하기 때문에, 상관 정보원이 각각의 사용자의 BER 성능에 영향을 주며, 이러한 현상은 직교 다중접속에는 발생하지 않는다. 본 논문에서는 상관 정보원을 가진 비직교 다중접속에 대한 최적 수신기를 유도하고 각각의 사용자의 BER 성능에 상관 정보원의 영향을 고찰한다.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 다차원의 명암변화에 기반을 둔 조합형 인식기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 적응적 변형의 히스토그램 재조정 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 다차원의 명암변화는 인접 픽셀간의 밝기변화를 4단계로 나누어 고려함으로써 영상의 속성을 더욱 더 정확하게 반영하기 위함이고, x축과 y축의 2방향 각각의 명암변화를 고려한 정규상호상관계수는 좀 더 포괄적으로 영상의 유사성을 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 50개 40*40 픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 평활화를 수행하지 않거나 선형 평활화를 수행한 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
로지스틱회귀모형에서 두 설명변수의 조건부 분포가 모두 이변량 정규분포라고 할 수 있다면 설명변수들의 함수로 표현되는 로그-밀도비를 통해 모형에 포함시켜야하는 항을 알 수 있다. 두개의 이변량 정규분포에서 분산-공분산행렬이 같은 경우에는 이차항과 교차항 없이 일차항만으로 충분하다. 상관계수가 모두 0이면 교차항은 설명변수의 분산과 관계없이 필요하지 않다. 또한 로지스틱회귀모형에서 로그-밀도비를 통해 이차항과 교차항이 필요하지 않게 되는 다른 조건들도 알아본다.
본 논문에서는 4차원의 히스토그램 기반 상관성을 이용한 효과적인 모양영상의 인식방법을 제안하였다. 여기서 히스토그램 기반 상관성은 4개 방향을 고려한 계산으로 얻어지며, 이는 영상 사이에 대응하는 차원의 위치를 비교함으로써 유사성을 좀 더 정확하게 반영하기 위함이다. 또한 상관성 척도로 정규화된 상호상관계수를 이용함으로써 모양, 위치, 크기, 회전과 같은 기하학적 변화에 강건한 인식성능을 얻기 위함이다. 제안된 방법을 8개의 $64\times64$ 픽셀의 모양영상과 30개의 $256\times256$ 픽셀의 모양영상을 대상으로 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영하는 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.177-185
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2014
로지스틱회귀모형에서 설명변수만으로는 충분히 설명이 되지 못하고 설명변수의 변환된 형태인 이차항 또는 교호작용항이 필요한 경우가 있다. 설명변수가 두 개이고 조건부 분포가 이변량 정규분포를 따르는 경우 로지스틱회귀모형에서는 기본적으로 이차항과 교호작용항이 모형에 포함되어야 한다. 하지만 조건부 분포의 분산과 상관계수에 따라 이차항과 교호작용항이 필요하지 않게 되는 경우도 있다. 분산이나 상관계수에 대한 정보는 산점도를 보고 대체적인 판단이 가능하지만 교호작용항의 필요성을 판단하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3차원 잔차산점도를 이용한 교호작용의 탐색방법을 제시하고 이 방법을 실제 자료에 적용시켜본다.
서로 다른 출처로부터 얻어진 데이터 파일들을 하나의 데이터 파일로 만드는 통계적 자료결합방법은 공통변수와 서로 다른 고유변수를 포함하여 변수들 간에 존재하는 관련성에 대해 살펴볼 수 있다. Robin (1986)이 제안한 일반회귀모형의 예측값을 이용한 통계적 결합방법은 자료에 대한 다변량 정규성을 가정하기 때문에 이 가정을 위반하는 자료를 이용하는 것은 많은 문제를 수반한다. 본 연구는 제공파일의 고유변수에 모분포를 반영하지 못하는 특이점이 존재하는 경우, 일반회귀모형을 이용한 통계적 결합방법의 대안으로 로러스트 회귀추정방법을 이용한 자료결합방법을 제안하였다. 나아가 로버스트 회귀모형을 이용한 결합방법과 일반회귀모형을 이용한 결합방법에서의 상관관계 및 결정계수 보존에 관한 성능을 비교하기 위하여 모의실험을 수행하였다.
본 논문에서는 재료 탄성계수의 공간적 불확실성을 고려한 위상최적화 문제를 다루었다. 88줄로 작성된 MATLAB Code를 사용하여 MBB(messerschmidt-$b{\ddot{o}}lkow$-blohm) model에 대해 5,000개의 추계장 표본을 작성하여 해석에 사용하였다. 재료탄성계수의 추계장 표본은 스펙트럼 모사법을 적용하여 작성하였고, 구조계영역 내에서 정규분포하는 것으로 가정하였다. 해석결과에 대한 통계처리를 통하여 형상최적화의 결과를 나타내는 체적률의 변화도를 추계장의 상관거리에 대하여 나타내었다. 최적형상의 변화도는 상관거리가 작을 경우 크게 산정되었고, 상관거리가 큰 경우에는 적은 값을 나타내었다. 큰 상관거리에서 변화도가 적은 것은 위상최적화가 선형해석에 따르기 때문이다. 따라서 위상최적화 시 구조재료 불확실성의 특성에 따른 고려가 필요한 것으로 사료된다.
In this study, the Reliability of degraded steam turbine blade was evaluated using the limited fatigue data. The statistical estimation of limited fatigue data implies that some unknown uncertainties which may be involved in fatigue reliability analysis. Therefore, an appropriate distribution in the fatigue strength was determined by the characteristic distribution - linear correlation coefficient, fatigue physics, error parameter. 3-parameter Weibull distribution is the most appropriate distribution to assume for infinite region. The load applied on the blade is mainly tensile. The maximum Von-Mises stress is 219.4 MPa at the steady state service condition. The failure probability($F_p$) derived from the strength-stress interference model using Monte carlo simulation under variable service condition is 0.25% at the 99.99% confidence level.
본 논문에서는 hybrid MC/DCT 기법을 이용한 압축 영상의 블록화 및 링 현상을 동시에 제거하는 기법이 제안된다. 압축 영상의 블록화 링 현상은 블록간, 블록 내에서 다른 특성이 있고, 수평. 수직 방향의 상관 관계에 따라 다를 수 있으며, 영상 사이의 일정 상관 관계에 따라 다르게 형성된다. 본 논문에서는 이러한 블록간, 블록 내부, 수평수직 방향성, 그리고 시간 영역의 정보를 이용하여 새로운 부가 완화 함수를 정의하며, 최적 해를 구하기 위해 gradient와 양자화 과정으로부터 설정할 수 있는 비선형 연산을 이용한 projection을 결합시킨 hybrid 형태의 기법이 제안된다. 또한, 정규화 계수들은 부호화단에서 이용 가능한 정보로부터 예측하여 기존 방식이 있던 계산량이 이득을 얻을 수 있다. 실험 결과로부터 제안된 방식의 주관적, 객관적 성능 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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