• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.308-309
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• 2008

본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.463-473
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• 2001

선형모형의 회귀계수의 L$_1$-추정량의 점근분포는 오차항의 중앙값에 종속되어있는데, 이 값은 잔차의 순서통계량의 함수로 추정될 수 있다. 본 논문에서는 오차항 중앙값의 추정량을 유도하는 몇 가지 방법을 소개하고 몬테칼로 실험을 통하여 가장 바람직한 추정량의 형태를 제안하였다. 또한 제안한 추정량을 이용하면 검정문제에서도 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.236-236
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• 2022

연속적인 하천의 유량을 추정하기 위해서는 관측된 수위값을 유량으로 변환하기 위해 일반적으로 수위-유량 관계 곡선을 사용하며 수위구간 별로 일대일 관계로 제시된다. 그러나 유량을 추정함에 있어서 수위 외에도 하상경사, 조도계수와 같은 지형인자, 시간에 따른 유량의 변화와 같은 흐름요소를 모두 고려하여야 정확한 유량을 산정할 수 있다. 즉, 평상시에는 적합한 수준의 유량을 추정할 수 있다고 하더라도 조석의 영향이 있는 구간이나 홍수와 같이 시간에 따른 수위와 유량이 급변하는 경우에는 관측값과 수위-유량관계곡선을 이용한 추정값의 차이가 상당히 증가하여 유량 추정값의 활용이 부적합할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수위-유량관계곡선식의 적용이 어려운 조건에서 보다 정확한 유량을 추정하기 위해 1차원 유동해석모델을 이용한 계산 값과 관측 값과의 비교를 통해 정확도를 검토하고, 지점에 따라 차이가 발생되는 원인을 정성적으로 분석하고자 한다. 대상지점은 강우, 식생 등의 영향으로 수위와 유량의 관계를 단일 관계로 표현하기 어려워 구간분리가 발생된 지점으로 선정하였다. 흐름해석은 기지의 기점수위 조건으로부터 시작하며, 모델링을 통해 유량과 조도계수를 동시에 추정하였다. 분석 결과, 모델 내에서도 수위와 유량 관계의 루프형 특성, 조도계수의 변화를 대체적으로 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 국내하천에서 유량추정의 정확도를 저하시키는 주된 원인에 대해 추정할 수 있었다. 향후 이 같은 방법을 통해 도출된 결과를 기반으로 수위-유량관계곡선의 불확실성을 평가하고, 유량 추정방식의 보완이 필요한 지점을 선별하는 기준에 대한 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.185-188
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• 1998

실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.145-158
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• 2003

불완전 데이터 즉, 결측값을 가지는 데이터를 분석할 경우 결측데이터에 대해서 어떠한 처리를 해야할 필요가 있다. 결측데이터에 대한 처리로서 주로 이용되어온 방법으로는 결측값을 포함한 관측값(case)을 제외하는 방법이었다. 이후 여러 방법들이 제안되어 EM알고리즘이나 회귀알고리즘에 의한 추정을 바탕으로 결측값에 대한 추정을 해서 그 추정값으로 결측값을 대치하는 방법을 사용할 수 있게되었다. 본 논문에서는 복수 개의 데이터세트를 생성해서 대치하는 다중대입 소프트인 SOLAS를 소개한다.

• 한국음향학회지
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• 제17권8호
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• pp.73-77
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• 1998

본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.219-234
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• 2010

시가총액에 따른 인덱스(INDEX) 투자를 했을 경우에, VaR(Value at Risk)을 종합주가지수(KOSPI)로부터 얻은 수익율의 극단 손실값들로부터 추정한다. 이를 위해, 극단값 이론 중 BM(Block Maxima) 모형을 적용하며, 극단 손실값들의 비독립적 발생을 고려하기 위하여, extremal index 역시 추정한다. 모형의 타당성을 알아보기 위해, 실패율방법을 이용한 사후검정 (back-testing) 을 실시한다. 사후검정을 통해, BM 모형을 적용한 VaR의 추정이 적절함을 알 수 있었다. 또한, 일반적으로 많이 사용되는 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정과 비교한다. 이를 통해, 오차가 t-분포를 따른다고 가정하는 경우, GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정이 BM 모형을 이용한 경우와 사후 검정결과에 차이가 없음을 확인하였다. 그러나, GARCH 모형을 통한 VaR 추정은 추정시점근방의 극단 손실값들에 민감하게 반응하지만, BM 모형은 그렇지 않았다. 따라서, 현 시점으로부터 단기간동안의 손실위험은 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하며, 장기간동안의 손실위험은 BM 모형으로부터 얻은 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하다.

• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.180-180
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• 2019

본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.90-94
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• 2000

본 논문에서는 HMM 기반의 인식시스템에서 신뢰성이 낮은 입력패턴을 거절하기 위해 필요한 임계 문턱값을 효과적으로 추정하는 방법을 제안한다. Anti-model을 이용한 거절방식은 통계적 가설(statistical hypothesis)에 근거하여 주어진 입력에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도를 임계 문턱값과 비교하여 거절 여부를 결정한다. HMM은 각 클래스 별로 출력값의 편차가 심하게 나타나므로 일률적인 문턱값을 적용하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 각 클래스 별로 HMM 생성을 위해 사용된 학습데이터를 이용하여 클래스에 종속적인 임계 문턱값을 추정하는 방법을 제안한다. 각 클래스에서의 임계 문턱값은 학습데이터에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도로부터 추정된다. 실험에서는 HMM 기반의 3차원 손 제스처 인식시스템에 대해 제안한 문턱값 추정방법을 적용하여 거절검사를 수행하였다. 실험 결과로부터 제안한 임계 문턱값 추정방법이 anti-model 구현 방식에 관계없이 적용이 가능하고 추정된 문턱값을 이용하여 부적절한 입력 패턴을 적절하게 거절할 수 있음을 확인할 수 있었다.