• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.743-754
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• 1998

EM 알고리즘은 통계적 화상복원에서 흔히 사용되는 방법이다. 특히 OSL 알고리즘은 다소 복잡한 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘을 유도할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 매우 제한된 영역에서만 수렴이 허용되어, 화상복원시 실험자의 경험의 폭을 상당히 제약하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 OSL 알고리즘을 변형하여, 수렴 허용영역이 확대된 평활상수를 갖는 알고리즘을 제시하고 그 수렴성질을 밝히며, 화상실험을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 밝힌다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.380-384
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• 2003

현재 정보의 가치가 높아짐에 따라 생체인식에 대한 연구가 많아지고 있다. 특히 지문에 대한 연구가 활발한데 기존의 융선을 이용한 특징점 추출이 아닌 지문에서 잡음이 적은 골선을 이용하고 에지 보존 평활화를 12방향각에 대해 적용함으로 보다 세밀한 에지 보존 평활화를 사용함으로 보다 정확한 특징점 추출의 방법을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.733-745
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• 2017

국소복합분위수 회귀모형을 활용한 비모수적 함수 추정방법이 높은 효율성과 더불어 활발히 연구되고 있다. 이러한 추정과정에 커널을 사용한 자료 평활방법이 대표적으로 사용되고 있으며, 그 성능은 커널보다는 평활계수의 선택 크게 의존한다. 한편, 회귀함수 추정방법의 성능을 평가하는 기준으로는 통상적으로 $L_2$-노름이 사용되어 평균제곱오차 또는 평균적분제곱오차를 최소화하는 평활계수의 선택에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 국소선형 복합 분위수 회귀방법을 활용한 비모수 회귀모형 추정량의 성능을 결정하는 평활계수 선택의 최적성에 관해 연구하였다. 특히, 여러 장점을 가졌으나 수리적 어려움으로 연구가 미흡한 평균절대오차 및 평균적분절대오차를 최적의 기준으로 삼아 최적의 평활계수를 구하고 그 유일성에 관해 연구하였다. 나아가 기존의 평가기준인 평균제곱오차 및 평균적분제곱오차를 사용한 선택과의 관계를 파악하고 그 성능을 비교하였다. 이러한 과정에서 다양한 상황에서의 모의실험을 통해 제안한 방법의 특성을 규명하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.289-292
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• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제6권3호
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• pp.43-49
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• 1992

전력 수요 예측은 전력계통 운용 및 계통 개발의 기본이 되는 것으로 예측의 적부가 전력공급의 신뢰성과 경제성에 미치는 영향이 대단이 크다. 본 논문에서는 예측정도가 높고 운용시 간편성을 지닌 R.G.Brown에 의해 제시된 3중 지수평활법을 이용하여 장기 최대전력수요를 예측하였다. 평활함수는 전체 과거 관측의 선형 결합이고 과거 관측에 주는 가중은 오래된 과거일수록 지수적으로 감소시킨다. 지수평활의 근본 이론은 지수평활의 (n+1)차의 선형결합으로 n차 다항식 모델에서 (n+1)개의 계수추정이 가능함을 보여준다. 이 기법을 이용하여 한국전력 실 계통에 최대전력 수요를 예측한 결과 예측의 정확성과 간편성이 입증되었다.

• 한국해양공학회지
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• 제8권2호
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• pp.173-184
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• 1994

원자력 압력용기강의 탄소성 파괴인성값 $J_IC$를 CT형 시험편을 이용하여 검토하였으며, 평활 시험편 및 측면홈 시험편의 두께는 각각 $B_O$=25.4mm, $B_N$=20.4mm 이다. 측면홈의 깊이는 19.7% 이며, 홈의 각도는 90 .deg.로 가공하였다. 탄소성 파괴인성시험은 ASTM E813-81과 JSME S001-81의 추천방법에 따라 실시하였다. 두 추천방법으로 실험한 결과 ASTM 방법에 의한 $J_IC$값이 과대평가됨으로써 부대조건에 만족되지 못하였지만 JSME방법은 만족되었다. 측면홈 시험편은 R고선법에 의한 ductile tearing의 결정이 평활 시험편보다 용이하였으며, 이에 따른 $J_IC$값의 정확성을 배가 할 수 있었다. 또한 임계 스트레치존 폭($SZW_C$)은 측면홈에 의한 높은 3축응력이 발생되어 평활시험편보다 적게 나타났으며, 이러한 복합적인 원인에 기인하여 스트레치존법에 의한 $J_IC$평가는 R곡선법에 의한 평가보다 약간 과대평가됨을 알 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권3호
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• pp.289-297
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• 2011

명시적 유한요소법은 비선형성이 많은 대형 문제를 푸는 데는 꼭 필요하지만 종종 그 결과의 해석에 있어서는 어려움이 수반된다. 특별한 경우, 가속도의 과도응답은 극심한 불연속, 과도한 노이즈 또는 앨리어싱이 발생하여 평가가 불가능할 때도 있다. 본 논문에서는 유한요소법의 명시적분에 의한 과도응답 및 응답스펙트럼의 새로운 후처리기법을 제안한다. 해석기에 의한 가속도 거동의 수치적인 에러를 제거하고 물리적인 가속도를 추출하기 위하여 가우스커널을 이용하는 평활화법을 제안하였다. 이 평활화는 신호처리 필터링 기법과 같이 복잡한 주파수에 대한 고려가 없이도 속도에 대한 결과와 응답스펙트럼을 참조함으로써 행해진다. 특히 가우스커널 평활화는 가속도의 피크 값을 잘 나타내면서도 평활도가 우수하였다. 제안된 평활화법에 의하여 부드러운 가속도는 물론 이를 이용하여 설계에서 필요한 층 응답스펙트럼을 구할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.748-760
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• 2012

영상에서 밝기 분포가 특정한 범위에 밀집되어 있는 경우 영상에 포함된 특징을 구분하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 전역 히스토그램 평활화와 지역 히스토그램 평활화를 적용한다. 전역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 밝기 분포의 밀집 정도를 고려하지 않고 전체 히스토그램 정보를 사용하기 때문에 지나치게 밝아지거나 어두워질 수 있으며 부분적인 명암값을 개선시키는 것이 어렵다. 지역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 영상의 전체 밝기 분포를 고려하지 않고 지역적인 영상의 밝기 정보만을 사용하기 때문에 블록 간의 명암값의 차가 커져서 블록화 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 영역에 가우시안 혼합 모델을 적용하여 모델링을 한 후, EM 알고리즘을 반복적으로 적용하여 각 영역의 범위를 결정한다. 그리고 분할된 영역별로 히스토그램 평활화를 적용하여 유사한 밝기값을 갖는 영역이 과도하게 평활화 되는 것을 방지하며 명암대비를 향상시킨다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.504-511
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• 2014

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.

• 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.