• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.57-62
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• 2004

본 논문에서는, 효율적인 화자 식별을 위하여 강인한 벡터 양자화 주성분 분석을 제안하였다. 제안된 방법은 화자 식별에서 특징벡터의 학습을 위한 고차원(high dimension) 문제와 이상치(Outlier)에 대한 문제를 해결 하기위하여 제안 되었다. 먼저, 제안된 방법은 M-추정을 이용하여 강인한 벡터 양자화(Vector Quantization : VQ) 에 의한 몇 개의 분리된 영역으로 데이터 공간을 나눈다. 분리된 자 영역에서 공분산 행렬로부터 강인한 주성분 분석(Principal Component Analysis)이 얻어지게 된다. 마지막으로 각 영역에서 강인한 PCA에 의하여 줄어든 차원을 갖는 변환된 특징 벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model : GMM)을 구한다. 제안된 방법은 같은 성능하에서 대각 공분산 행렬을 갖는 전형적인 GMM방법과 비교할 때 더빠른 결과를 얻었으며, 데이터의 저장공간을 줄일 수 있었을 뿐 아니라, 이상치가 존재할 경우에 더욱 강인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.110-118
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• 2000

For reasonable fatigue design and estimation of fatigue durability considered fatigue strength and stiffness of the automotive body structure, many fatigue data must be insured according to the shapes, materials, and welding conditions of the spot welded lap joints. However, because it is actually difficult problem, there is need to establish a new method to be able to predict its fatigue life without any additional fatigue tests. Therefore, In order to improve such problems, in this study, the maximum stress function presenting the $\delta\sigma_{1max}―\delta P$ relation was defined form the relation between $\delta\sigma_{1max}-N_f$ and ${\delta}P-N_f$. By using the fatigue data on the IB type spot-welded lap joints previously obtained from the fatigue test results, fatigue life of the spot-welded lap joint previously obtained from the fatigue test results, fatigue life of the spot-welded lap joint having a certain dimension was tried to predict without any additional fatigue tests. And, its result was verified by ${\delta}P-$N_f$ curves. Obtained conclusion are as follows, 1) a maximum stress function considered the relation of the maximum principal stress, fatigue load, and the effects of geometrical factors of the IB type spot-welded lap joint was suggested. 2) the fatigue life predicted by the maximum principal stress function and the relation of $\delta\sigma_{1max}-N_f$ was well agreed with the fatigue life obtained through the actual fatigue test result. 3) the fatigue life of the IB type spot-welded lap joint having a certain dimension is able to be predicted without any additional fatigue tests from the fatigue life prediction method by the maximum principal stress function.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.957-968
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• 2021

역중도절단확률가중(inverse censoring probability weighting, ICPW)은 생존분석에서 흔히 사용되는 방법이다. 중도절단 회귀모형과 같은 ICPW 방법의 응용에 있어서 중도절단 확률의 정확한 추정은 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 중도절단 확률의 추정이 ICPW 기반 중도절단 회귀모형의 성능에 어떠한 영향을 주는지 모의실험을 통하여 알아보았다. 모의실험에서는 Kaplan-Meier 추정량, Cox 비례위험(proportional hazard) 모형 추정량, 그리고 국소 Kaplan-Meier 추정량 세 가지를 비교하였다. 국소 KM 추정량에 대해서는 차원의 저주를 피하기 위해 공변량의 차원축소 방법을 추가적으로 적용하였다. 차원축소 방법으로는 흔히 사용되는 주성분분석(principal component analysis, PCA)과 절단역회귀(sliced inverse regression)방법을 고려하였다. 그 결과 Cox 비례위험 추정량이 평균 및 중위수 중도절단 회귀모형 모두에서 중도절단 확률을 추정하는 데 가장 좋은 성능을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.519-527
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• 2003

음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.231-235
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• 2005

항로의 해상교통량 수용 능력을 평가하는 여러 기법들 중에서, 가장 간단한 수준에서 검토가 가능한 기법으로서, 범퍼 모델을 이용한 항로 교통용량 추정기법에 관하여 기술한다. 항로의 교통용량을 추정하기 위한 간단한 계산식과 실제 항로에서의 교통량을 추정하는 기법에 대하여 고찰하고, 이를 바탕으로 항로의 가동률이라는 개념을 수립하여, 이러한 모델을 우리나라 주요 항만의 진입항로에 적용하여 보았다. 본 기법은, 항로의 기본제원 설계시, 대상 해역에서 예상되는 해상교통량을 그 접근 항로가 수용할 수 있는 능력이 있는지를 검토하기 위한 초기의 정량적 평가 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.376-386
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• 2023

기후변화로 인해 우리나라의 산사태 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 사방사업 등 산사태 피해저감을 효과적으로 수립하기 위해서는 기후변화 영향을 고려하여 장기간의 산사태 위험도를 추정할 필요가 있다. 이 연구에서는 다변량 회귀분석을 통해 기후변화에 따른 산사태 피해면적의 변화를 예측하였다. 1980-2010 년의 산사태 피해면적과 강우관측자료를 학습자료로 적용하여 다변량 회귀모형을 구축하였다. 이때 강우관측자료를 통해 SSP 시나리오에서는 제공하는 7가지 강우인자를 추출하였다. 이후 분산팽창지수로 다중공선성을 검정하고 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 2개의 주성분을 독립변인으로 하여 산사태 피해면적 추정 모형을 도출하였다. 기후변화 시나리오를 활용하여 2030-2100년까지의 산사태 피해면적 변화를 추정한 결과, 산사태 피해면적은 1981년-2010년의 연평균 산사태 면적의 최대 2배 이상으로 증가하는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 미래 기후변화를 고려한 산사태 피해저감 대책 수립 및 보강의 필요성을 제시하는 기초자료로 활용 가능할 것으로 보인다.