• 제목/요약/키워드: Principal component analysis(PCA)

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연안지역 이해상충 해소를 위한 평가구조 추출에 관한 연구 (A Study on the Extraction of Evaluation Structure for Conflict Resolution in Coastal Area)

  • 여기태;박창호;이기철
    • 한국지역지리학회지
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    • 제7권4호
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    • pp.105-119
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    • 2001
  • 우리나라에서는 연안지역을 이용할 때 다양한 이해주체들간에 의견이 대립되고 있다. 그러나, 선진국과 같이 이해상충 해결을 위한 중재자의 활발한 활동, 이해갈등해소 프로그램의 운영, 정책의 일관성과 지속성 및 연안관련법의 연관성 등이 잘 정비되어 있지 못하여, 연안지역에서 이해상충이 발생될 시 큰 사회적 파장을 가져오고 있다. 이러한 문제를 개선하고자, 본 연구에서는 연안지역을 이용할 때 상충되는 이해주체간에 합리적인 의사결정을 도출 할 수 있도록 객관적이고 정형화된 평가 기준을 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 방법은 시스템의 평가구조를 유효하게 추출하는 주성인 분석법을 사용하며, 설문은 보존과 환경에 관련된 연구소, 환경단체, 지역주민을 포함하는 전문가 집단, 개발 및 이용에 관련된 정부, 지방자치단체, 지역연구소에 소속되는 전문가 집단 및 관련 분야에 연관되는 대학교수, 연구원 등외 연구분야의 전문가집단으로 구성된 전문가 자문단을 대상으로 실시하였다. 연구의 결과 이해상충 조정을 위한 객관적인 평가구조는 총 5개의 대표속성 및 35개의 복합적인 세부속성으로 구성되어 있음을 확인 할 수 있었다. 연구결과 도출된 평가구조는 중재자의 활동 및 합리적인 의사결정을 기대하기 어려운 우리나라 현실에서 상충해소를 위해 큰 역할을 할 것으로 기대되며, 관련분야 및 후속연구에도 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

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광역감시망 적용을 위한 HF 레이더 기반 선박 검출 및 추적 요소 기술 (Wide-area Surveillance Applicable Core Techniques on Ship Detection and Tracking Based on HF Radar Platform)

  • 조철진;박상욱;이영로;이상호;고한석
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권2_2호
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    • pp.313-326
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    • 2018
  • 현재 국내 환경에서의 HF 레이더는 기본적으로 표층해류의 속도와 방위의 측정에 최적화 되어있는 상태이다. 따라서, 이러한 환경하에서 선박을 탐지하는 데에는 큰 환경 잡음과 다수의 오검출로 인하여 기존의 선박 검출 및 추적 기술로는 정밀도에 한계점이 있다. 특히, 국내의 지형환경에 적합한 콤팩트형 HF(High Frequency) 레이더를 선박의 감시에 적용했을 경우에 나타나는 문제점들인 잡음과 간섭으로 인한 원신호 왜곡과 다수의 오검출이 발생하여 성능에 영향을 미치는 것을 극복하기 위한 검출 및 추적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 조건 하에서 적용이 가능한 선박 검출 및 추적 기술을 제안을 하며, 서해에서 운용되고 있는 콤팩트 HF 레이더 사이트에서 획득한 관측 데이터에 적용하여 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 선박의 검출에 대한 부분과 검출 결과의 추적에 대한 부분으로 이루어져 있다. 선박의 검출은 CFAR(Constant False Alarm Rate) 기반의 검출기를 활용하였으며, 실제 환경에서 불규칙적으로 획득되는 잡음과 오검출 신호를 줄이기 위한 PCA(Principal Component Analysis) 기반의 부분공간 분리기법을 적용하였다. 또한, 긴 입력 획득 주기(Coherent Processing Interval) 동안에 발생하는 도플러 주파수 변화로 인하여 하나의 선박이 다수의 검출값을 생성하기도 하는데, 이를 결합하기 위한 군집화 기법을 적용하였다. 선박의 검출 결과는 검출에 실패하거나 오검출을 포함시키는 경우도 발생하는데, 이러한 오검출을 줄이기 위한 선박 추적 기법을 적용하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 선박 검출 및 추적 기술을 통하여 콤팩트 HF 레이더가 일정 거리에서 선박의 검출 성공율이 우수하다는 것을 확인할 수 있다.

3차원 얼굴 모델링을 위한 스캔 데이터의 통합 방법 (A Method of Integrating Scan Data for 3D Face Modeling)

  • 윤진성;김계영;최형일
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권6호
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    • pp.43-57
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    • 2009
  • 여러 시점에서 계측한 3차원 데이터를 통합하는 기술은 3차원 모델링에 매우 중요한 기술이다. 기존의 표면(Surface)통합 방법들은 정합오차와 잡음에 민감하다. 본 논문에서는 표면의 지역적 지형을 이용하는 표면통합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 인접한 표면 사이에서 일정 지형적 조건을 만족하는 외곽정점의 쌍, 즉 대응정점을 찾아 표면 사이의 지역을 여러 지역으로 구분한다. 다음으로 주성분 분석(PCA)을 통해 각 지역에 대한 최접합 평면(Best Pitting Plane)을 계산하여 표면 사이에 삽입될 삼각형의 생성에 이용한다. 제안하는 알고리즘은 지역적 단위로 지형을 이용하여 인접한 표면을 통합하기 때문에 정합오차와 잡음에 강건하다. 본 논문에서는 또한 변수화(Parameterization)기술을 이용하는 질감(Texture)통합 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 통합된 표면을 각 표면의 초기시점으로 변환하고 해당 시점의 질감영상을 투영한다. 투영된 질감영상들을 통합된 표면의 2차원 변수화 표면에 할당하여 표면들이 통합된 이음새를 따라 통합한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 얼굴모델링에 효율적임을 보인다.

단면 형상 영상을 이용한 3차원 모델 검색 (3D Model Retrieval Using Sliced Shape Image)

  • 박유신;서융호;윤용인;권준식;최종수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제45권6호
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    • pp.27-37
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    • 2008
  • 멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.

스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션 개발 (Development of Recognition Application of Facial Expression for Laughter Theraphy on Smartphone)

  • 강선경;이옥걸;송원창;김영운;정성태
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.494-503
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    • 2011
  • 본 논문에서는 스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션을 제안한다. 제안된 방법에서는 스마트폰의 전면 카메라 영상으로부터 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 얼굴을 검출한 다음에는 얼굴 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 그 다음 프레임부터는 얼굴을 검출하지 않고 이전 프레임에서 검출된 입술영역을 3단계 블록 매칭 기법을 이용하여 추적한다. 카메라와 얼굴 사이의 거리에 따라 입술 영역의 크기가 달라지므로, 입술 영역을 구한 다음에는 고정된 크기로 정규화한다. 그리고 주변 조명 상태에 따라 영상이 달라지므로, 본 논문에서는 히스토그램 매칭과 좌우대칭을 결합하는 조명 정규화 알고리즘을 이용하여 조명 보정 전처리를 함으로써 조명에 의한 영향을 줄일 수 있도록 하였다. 그 다음에는 검출된 입술 영상에 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터를 추출하고 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 실시간으로 웃음 표정을 인식한다. 스마트폰을 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 초당 16.7프레임을 처리할 수 있어서 실시간으로 동작 가능하였고 인식률 실험에서도 기존의 조명 정규화 방법보다 개선된 성능을 보였다.

낙동강 중하류에서 이산화탄소 과포화 및 순배출 특성 분석 (Characterizing CO2 Supersaturation and Net Atmospheric Flux in the Middle and Lower Nakdong River)

  • 이은주;정세웅;박형석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.416-416
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    • 2019
  • 육상 담수는 대기중 이산화탄소($CO_2$) 배출의 중요한 발생원으로 주목되고 있다. 하천 및 강에서 대기중으로 배출되는 $CO_2$는 전 세계 탄소순환의 핵심요소이며, 대부분의 하천과 강은 $CO_2$로 과포화 되어있다. 세계적으로 하천 및 강의 $CO_2$ 배출량은 호수 및 저수지의 배출량보다 약 5배 많은 것으로 보고되고 있으나, 국내연구에서는 연구사례가 드물다. 따라서 본 연구의 목적은 낙동강 중하류에 위치해있는 강정고령보(GGW), 달성보(DSW), 합천창녕보(HCW), 창녕함안보(CHW)에서 발생되는 순 대기 배출 플럭스(Net Atmospheric Flux, NAF)의 동적 변동 특성을 분석하고, 데이터마이닝 기법을 적용하여 쉽게 수집할 수 있는 물리적 및 수질 변수로 $CO_2$ NAF를 추정하는데 사용할 수 있는 간략한 예측 모델을 개발하는데 있다. $CO_2$ NAF는 대기-수면 경계면에서의 $CO_2$ 부분압($pCO_2$)의 차에 기체전달속도를 곱하여 산정하였으며, 기체전달속도는 Cole and Caraco(1998)가 제안한 식을 사용하였다. 담수와 해수의 탄산염 시스템에서 열역학적 화학평형을 모두 고려한 $CO_2$SYS 프로그램을 사용하여 수중의 $pCO_2$를 산정하였고, $CO_2$ NAF는 Henry의 법칙과 Fick의 1차 확산법칙을 사용하여 계산하였다. $CO_2$ NAF의 시간적 변동성에 영향을 미치는 환경요인을 평가하기 위해서 상관분석, 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA), 단계적다중회귀모델(Step-wise Multiple Linear Regression; SMLR), 랜덤포레스트(Random Forest; RF)방법을 사용하였다. SMLR 모델은 R package인 olsrr, RF 모델은 R package인 caret, randomForest를 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 4개 보 상류 하천구간은 조류의 성장이 활발한 일부 기간을 제외한 대부분의 기간에서 $CO_2$를 대기로 배출하는 종속영양시스템(Heterotrophic system)을 보였다. $CO_2$ NAF의 중위값은 HCW에서 최소 $391.5mg-CO_2/m^2day$, DSW에서 최대 $1472.7mg-CO_2/m^2day$였다. 모든 보에서 NAF는 pH와 강한 음의 상관관계를 보였으며, $pCO_2$와 Chl-a도 음의 상관관계를 보였다. 이는 조류가 수중에서 $CO_2$를 소비하고 pH를 증가시키기 때문이다. PCA 분석 결과, NAF와 $pCO_2$가 높은 공분산을 보였으며, pH와 Chl-a는 반대 방향으로 군집되어 상관분석과 동일한 결과를 보였다. 이 연구를 통해 개발된 SMLR 모델과 RF 모델의 Adj. $R^2$ 값은 모든 보에서 0.77 이상으로 나왔으며, $pCO_2$ 측정 데이터가 없더라도 하천의 $CO_2$ NAF를 추정하는 방법으로 사용될 수 있을 것으로 평가된다.

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공간 빅데이터와 야간 위성영상을 활용한 도시 활력 평가: 대구시를 사례로 (Urban Vitality Assessment Using Spatial Big Data and Nighttime Light Satellite Image: A Case Study of Daegu)

  • 정시윤;전병운
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.217-233
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    • 2020
  • 본 연구는 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP와 야간 위성영상과 같은 새로운 지리 데이터를 활용하여 2018년 대구광역시의 도시 활력을 평가하였다. 새로운 지리 데이터는 다양한 시공간 스케일에서 도시민의 활동을 보다 직접적으로 파악하기 위하여 본 연구에서 사용되었다. 이동전화 데이터, 대중교통 스마트카드 데이터, 신용카드 데이터와 같은 세 가지 공간 빅데이터가 도시 활력의 사회적, 경제적 및 모빌리티 측면을 반영하기 위하여 사용되었다. 반면에, 공중 Wi-Fi AP와 야간 위성영상은 도시 활력의 가상적 및 물리적 측면을 고려하기 위하여 사용되었다. 다섯 개의 도시활력 지표들은 주성분 분석을 통해 통합되어 네 개의 시간대에서 집계구별 도시 활력 지수로 변환 되었다. 연구 결과에 의하면, 높은 도시 활력을 가진 다섯 개의 클러스터가 대구 도심, 대구은행 네거리와 범어역 네거리, 성서, 동대구역, 칠곡 3지구 주변에서 확인되었다. 또한, 도시 활력 지수는 같은 도시 공간상에서도 시간대별로 변한다는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 도시 활력을 측정하기 위한 대리변수로 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP, 야간 위성영상을 통합하여 활용할 수 있는 가능성을 제시한다.

지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려한 가뭄 위험도 평가 (Drought risk assessment considering regional socio-economic factors and water supply system)

  • 김지은;김민지;최시중;이주헌;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권8호
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    • pp.589-601
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    • 2022
  • 가뭄은 자연적 현상이지만, 지역의 물리적 및 사회적 요소와 결합되어 피해가 발생한다. 특히, 각종 용수 공급 및 수요과 연관되어 사회 경제적으로 큰 피해를 야기시킨다. 비슷한 심도의 기상학적 가뭄에도 지역의 특성과 용수공급체계에 따라 실제로 발생하는 가뭄 피해는 다르다. 본 연구에서는 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려하여 가뭄 위험도를 평가하였다. 노출성은 용수공급 과부족량을 나타내는 결합가뭄관리지수(JDMI)를 등급화하여 평가하였다. 취약성은 가뭄에 영향을 받는 10개의 사회·경제적 인자에 엔트로피, PCA 및 GMM를 적용하여 가중평균하여 평가하였다. 대응능력은 지역의 용수능력을 나타내는 인자들을 베이지안 네트워크에 적용하여 평가하였다. 위험도는 노출성, 취약성 및 대응능력을 통합하여 결정하였다. 용수공급 실패 사상의 발생 가능성을 의미하는 가뭄 노출성을 평가한 결과, 괴산군이 0.81로 가장 높게 나타났다. 가뭄 취약성의 경우, 대전광역시가 0.61로 매우 취약한 것으로 나타났다. 지역의 용수공급체계가 고려된 가뭄 대응능력을 평가한 결과, 세종시가 가뭄 대응능력이 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 위험도를 평가한 결과, 청주시가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄에 대한 위험 및 취약 원인을 파악하였으며, 향후 지역의 특성을 고려한 가뭄 피해 저감 정책 마련이 가능하다.

전자혀를 이용한 객관적 상대 단맛 측정 (Objective and Relative Sweetness Measurement by Electronic-Tongue)

  • 박소연;나선영;오창환
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.921-926
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    • 2022
  • Astree사의 E-Tongue을 이용한 상대적 단맛 평가를 위하여 검토한 7개의 센서 중 PKS 및 NMS 센서가 1차로 선정되었다. PKS 및 NMS 센서를 이용해 설탕을 비롯한, 과당, 포도당 및 자일리톨, 5%, 10% 및 15% 용액을 분석한 결과, 자일리톨 및 과당의 농도 증가에 따른 PKS 센서 감응도의 변화가 미미하여, 최종적으로 NMS 센서를 단맛 측정 센서로 선정하였다. 이들 감미료의 농도 중 5% 용액을 모든 센서를 활용한 PCA(주성분 분석) 통계 방법으로 처리한 결과에서는 DI (식별지수)값이 -0.1로 감미료 상호 간 구분이 힘들었으나, NMS 센서만을 이용한 상대적 센서 감응도는 농도에 관계없이 일정한 수치를 나타내었다. 과당 및 자일리톨의 상대적 센서 감응도는 각각 1.08 및 1.00으로 사람의 미각으로 측정한 문헌상 관능검사의 상대적 감미도 범위에 포함되었으나, 포도당의 경우는 0.99로 문헌상 상대감미도 0.5~0.75보다 높게 나타났다. 5%~15% 농도 범위에서 설탕 대비 3종 감미료에 대한 NMS 단일센서를 이용한 E-Tongue의 우수한 정밀성 (%RSD, 1.53~3.64%)을 고려할 때 향후 가당 음료 등에 대한 신제품 개발 및 품질관리 등에 관능검사를 대체할 수 있는 가능성을 확인하였다.

딥러닝과 머신러닝을 이용한 아파트 실거래가 예측 (Apartment Price Prediction Using Deep Learning and Machine Learning)

  • 김학현;유환규;오하영
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권2호
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    • pp.59-76
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    • 2023
  • 코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.