• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권9호
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• pp.445-456
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• 2005

본 논문은 물리적인 힘을 기반으로 유체의 흐름을 실시간으로 시뮬레이션하기 위하여 유체 의 흐름을 지배하는 Wavier-Stokes 방정식에 대한 빠르고 정확한 풀이 기법을 제안한다 본 논문에서는 Navier-Stokes 방정식에 있는 비선형 항의 속도에 대한 초기값을 Stokes 방정식의 해로써 추정한다. 주어진 비선형 미분방정식의 해에 근사하게 초기값을 추정함으로써 정확하고 안정적인 풀이 기법을 만들 수 있었다. 또한 유한차분법(finite difference method)의 암시적(implicit) 방법 중에서 방대한 계산량을 피할 수 있는 ADI(Alternating Direction Implicit) 방법을 사용함으로써 큰 시간 간격(time-step)에 대해서 시스템이 안정적이며 계산속도 또한 빠르다. 실험 결과들은 특히 연기, 구름과 같이 큰 레이놀드 수(Reynolds number)를 가지는 유체에 대해서 탁월한 성능을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제24권3호
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• pp.141-149
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• 2005

개개인의 음성을 이용한 화자식별에서, 화자 모델을 추정하는데 가우시안 혼합모델이 주로 사용된다. 최대 우도 추정을 갖는 가우시안 혼합모델의 파라미터 추정은 Expectation-Maximisation (EM)을 사용하여 얻을 수 있다. 그러나, EM 알고리즘은 초기값에 상당히 민감하고, 혼합성분의 개수를 미리 알고 있어야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는, EM 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 가우시안 혼합모델을 위한 점진적 ${\cal}k-means$ 알고리즘에 의한 초기값을 갖는 EM 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 혼합성분의 개수를 점진적 ${\cal}k-means$ 방법을 이용하여 한번에 하나씩 혼합성분을 추정하여 최적의 혼합성분이 얻어 질 때까지 이를 반복 수행한다. 하나의 혼합성분이 추가될 때마다, 새로 얻어진 혼합성분과 이전에 구한 혼합성분들간의 상호 관계를 각각 측정한다. 이로부터, 통계적으로 독립인 최적의 혼합성분 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 임의의 생성 데이터와 실제 음성을 사용하였다. 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 방법보다 화자 식별 성능이 우수하였으며, 또한 성능을 유지하면서도 계산량 감소의 효과까지 볼 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.465-472
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• 2019

사진 촬영 당시의 외부표정요소 추정 방법에는 공선조건식 기반 후방교회법이 널리 사용되지만 초기값을 필요로 하고, 그 값에 민감하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 초기값을 필요로 하지 않는 외부표정요소 알고리즘인 쿼터니언 기반 공간후방교회법과 PnP (Perspective-n-Point algorithm)을 소개하고 그 결과를 비교하였다. 두 결과를 비교하기 위하여 일반 스마트폰으로 취득한 영상을 사용하였고, 지상기준점 취득은 본 연구진이 보유하고 있는 하이브리드 MMS (Mobile Mapping System) 점군 자료를 이용하였다. 그 결과, 공선조건식 기반 SPR (Single Photo Resection)을 참값으로 할 때, 쿼터니언 기반 SPR이 PnP 알고리즘에 비해 자세각 추정 정확도가 높았다. 카메라 위치추정의 경우에는 두 알고리즘 모두 지상기준점과 비교했을 때 0.8m 내의 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.295-299
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• 1998

최근 여러 분야에서 필요성이 증대되고 있는 최적제어, 최적설계 및 최적추정에 대하여 신경회로망을 이용하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 3점 탐색 알고리즘을 사용하여 성능지표의 최소값을 찾아내어 이 때의 가중치를 신경회로망의 가중치 초기값으로 설정하여 다시 학습시킴으로서 보다 효율적인 학습결과를 얻을 수 있었다. 제안한 방식을 최적제어에 대하여 시뮬레이션하여 유용성을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.210-216
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• 2017

본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권12호
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• pp.1140-1144
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• 2012

본 논문에서는 IEEE 802.16e 초기 레인징을 위한 타이밍 옵셋 추정 기법을 제안한다. 기존의 연구에서는 수신 신호와 국부 (local) 신호의 상호 상관값만을 이용하여 타이밍 옵셋을 추정하였으나, 본 논문에서는 레인징 신호가 반복하여 전송된다는 특성을 이용하여 추가적인 상호 상관을 구하여 누적함으로써 상호 상관 함수의 main peak과 side peak의 전력 차이를 증가시킨다. 또한 모의실험을 통해 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 우수한 타이밍 옵셋 추정 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.993-1000
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• 2016

반응 값이 없는 자료를 지도학습 (supervised learning)에 사용하는 준지도 학습 (semi-supervised learning)은 분류에 더 많은 관심을 갖는다. 본 연구는 준지도학습을 회귀분석에 적용하는 준지도 회귀함수 추정법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법과 형태는 같지만 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 주변분포를 다르게 가정하고, 서로 다른 평활계수를 사용하는 등 좀 더 일반화된 형태를 가진다. 제안된 추정법의 점근분포를 계산하고 점근평균제곱오차를 최소화하는 최적의 평활계수가 가지는 조건을 찾는다. 설명변수의 주변분포에 대한 추정이 잘 이루이지고, 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 크기에 대한 조건을 적절하게 통제할 수 있고, 그리고 평활계수가 적절하게 선택될 수 있다면 라벨없는 자료가 회귀분석에서도 도움을 줄 수 있음을 보인다. 그리고 준지도 분류에서 사용하는 것처럼 반응 값이 없는 자료의 초기추정은 작은 값을 가지는 평활계수를 사용하여 과적합 (overfitting)되도록 하는 것이 좋음을 증명한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권4호
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• pp.83-92
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• 1999

본 논문에서는 Jue Chang 과 John R. Glover 가 1993년에 제안한 회귀적 적응 주기 신호 검출기[1]를 소개하고 이를 구현하기 위한 최적의 실시간 알고리즘을 제안하여 회귀적 주기 신호 검출기의 실용적인 응용 예를 제시하였다. 회귀적 적응 주기신호 검출기(FALE:Feedback Adaptive Line Enhancer)는 기존의 적응 주기 신호 검출기에 회귀 경로를 달아줌으로써, 필터 차수를 같게 했을 때 낮은 신호 대 잡음비 환경 하에서 더 높은 필터 이득과 더 낮은 추정 오차를 얻을 수 있다. 회귀 경로를 통해 들어오는 필터 출력 신호는 회귀 이득 상수 값에 따라 전체 시스템의 성능이 달라지므로 최적의 회귀 이득 상수를 찾아내는 것이 중요하며 이는 회귀 이득 상수를 변화시키며 최적의 결과값(최소 추정오차)을 유도하는 실험을 통해 얻을 수 있다. 한편, 이를 구현하는 문제에 있어서는 일잔 최적의 회귀 이득 상수 값이 정해지면 회귀 이득 상수가 초기 값으로부터 최적 값에 도달하는 변화율과 변화 유형이 시스템의 실시간 구현 및 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 실험을 통해 최적의 구현 알고리즘을 찾아냄으로써 Jue Chang 과 John R, Glover가 제시한 이론적인 수렴율과 수렴 성능을 유지하면서 실시간으로 동작하는 시스템을 구현하고 모의실험을 통한 성능분석 결과를 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1175-1182
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• 2011

본 연구는 초기하분포의 모수, 즉 성공의 확률에 대한 신뢰구간추정에 대하여 설펴보았다. 초기하분포의 성공의 확률에 대한 신뢰구간은 일반적으로 잘 알려져 있지 않으나 그 응용성과 활용성의 측면에서 신뢰구간의 추정은 상당히 중요하다. 본 논문에서는 초기하분포의 성공의 확률에 대한 정확신뢰구간과 이항분포와 정규분포에 의한 근사신뢰구간을 소개하고 여러 가지 모집단의 크기와 표본 수에 대하여, 그리고 몇 가지 관찰값에 대한 정확신뢰구간과 근사신뢰구간을 계산하고 소 표본의 경우에 모의실험을 통하여 실제포함확률의 측면에서 살펴보았다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.64-72
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• 2007

본 논문에서는 능동윤곽모델에 기반을 둔 스네이크 알고리듬을 움직임 추정과 결합하여 안정적인 객체 추적 기술을 제안하였다. 초기 영상에서 목표 객체의 초기 윤곽을 지정한 후 스네이크 알고리듬을 사용하여 객체의 경계 영역을 찾아내고, 동시에 움직임 추정 기술을 사용하여 객체의 이동 방향과 거리를 예측하여 초기값을 갱신한다. 연속되는 다음 영상에서는 스네이크 알고리듬을 같은 방법을 사용하여 객체 영역을 추정한다. 스네이크 알고리듬은 배경과 객체를 구분하는 역할을 수행하고, 움직임 추정 알고리듬은 객체의 이동 방향과 변위를 찾아낸다. 제안된 기술은 기존의 형태모델에 기반을 둔 추적 기술에 비해 상당히 계산량이 줄기 때문에 실시간 객체 추적이 가능하며 복잡한 배경에서도 추적의 정확도를 유지하는 장점이 있다.