• 대한기계학회논문집A
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• 제25권3호
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• pp.461-469
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• 2001

Existing area-based stereo algorithms rely heavily on rectangular windows for computing correspondence. While the algorithms with the rectangular windows are efficient, they generate relatively large matching errors due to variations of disparity profiles near depth discontinuities and doesnt take into account local deformations of the windows due to projective distortion. In this paper, in order to deal with these problems, a new correlation function with 4 directional line masks, based on robust estimator, is proposed for the selection of potential matching points. These points is selected to consider depth discontinuities and reduce effects on outliers. The proposed matching method finds an arbitrarily-shaped variable window around a pixel in the 3d array which is constructed with the selected matching points. In addition, the method take into account the local deformation of the variable window with a constant disparity, and perform the estimation of sub-pixel disparities. Experiments with various synthetic images show that the proposed technique significantly reduces matching errors both in the vicinity of depth discontinuities and in continuously smooth areas, and also does not be affected drastically due to outlier and noise.

• 한국농공학회지
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• 제44권7호
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• pp.1-13
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• 2002

Two global optimization methods, the SCE-UA method and the Annealing-simplex (A-S) method for calibrating a daily rainfall-runoff model, a Tank model, was compared with that of the Downhill Simplex method. The performance of the four objective functions, DRMS (daily root mean square), HMLE (heteroscedastic maximum likelihood estimator), ABSERR (mean absolute error), and NS (Nash-Sutcliffe measure), was tested and synthetic data and historical data were used. In synthetic data study. 100% success rates for all objective functions were obtained from the A-S method, and the SCE-UA method was also consistently able to obtain good estimates. The downhill simplex method was unable to escape from local optimum, the worst among the methods, and converged to the true values only when the initial guess was close to the true values. In the historical data study, the A-S method and the SCE-UA method showed consistently good results regardless of objective function. An objective function was developed with combination of DRMS and NS, which putted more weight on the low flows.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권6호
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• pp.635-644
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• 2019

Class probability is a fundamental target in classification that contains complete classification information. In this article, we propose a class probability estimation method when the predictor is functional. Motivated by Wang et al. (Biometrika, 95, 149-167, 2007), our estimator is obtained by training a sequence of functional weighted support vector machines (FWSVM) with different weights, which can be justified by the Fisher consistency of the hinge loss. The proposed method can be extended to multiclass classification via pairwise coupling proposed by Wu et al. (Journal of Machine Learning Research, 5, 975-1005, 2004). The use of FWSVM makes our method model-free as well as computationally efficient due to the piecewise linearity of the FWSVM solutions as functions of the weight. Numerical investigation to both synthetic and real data show the advantageous performance of the proposed method.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권4호
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• pp.272-284
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• 2013

In this paper, we propose a new framework for anomaly detection in medical wireless sensor networks, which are used for remote monitoring of patient vital signs. The proposed framework performs sequential data analysis on a mini gateway used as a base station to detect abnormal changes and to cope with unreliable measurements in collected data without prior knowledge of anomalous events or normal data patterns. The proposed approach is based on the Mahalanobis distance for spatial analysis, and a kernel density estimator for the identification of abnormal temporal patterns. Our main objective is to distinguish between faulty measurements and clinical emergencies in order to reduce false alarms triggered by faulty measurements or ill-behaved sensors. Our experimental results on both real and synthetic medical datasets show that the proposed approach can achieve good detection accuracy with a low false alarm rate (less than 5.5%).

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 추계학술논문집 2부
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• pp.551-553
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• 2011

본 논문에서는 유도전동기의 저속운전영역에서 고속운전영역에 이르기까지 모든 영역에 걸친 안정된 속도제어를 목적으로 전압 전류 모델 합성 자속 추정기를 구현하였다. 제시한 시스템의 유용성을 확인하기 위해 3.7[kW]용량의 농형 유도전동기에 적용하여 시뮬레이션의 편의를 위해 각각의 제어기를 Matlab/Simulink를 통해 모델링하여 검토하였으며, 실험을 통해 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.101-106
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• 1997

음성의 천이구간에서의 특징 파라메타를 찾아내기 위하여 본 논문에서는 AR모델을 사용하여 적응적으로 성문폐쇄구간을 찾은 후, 이를 제외한 구간에서 성도 파라메타를 추정함으로써 음원의 피치바이어스 영향을 제거하는 SSRLS(Sample Selective RLS)방법을 제안한다. 성능을 비교하기 위하여 합성음과 실제음에 대하여 포만트 추정실험을 했으며, 실험결과 제안된 방법이 WRLS 보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.149-160
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• 2015

본 연구는 생태계 관리권역 내 남한강 상류지역을 대상으로 제5차 국가산림자원조사의 표본점자료를 기반으로 한 직접추정법과 합성추정법에 의한 층화별(임상 영급) 임목축적을 산출하였으며, 공간단위에 따른 오차검증을 통하여 최적의 추정방법을 비교 분석하였다. 직접추정법은 대상지내의 표본점 자료만을 활용하였으며, 합성추정법은 대상지뿐만 아니라 공간확장지역의 표본점 정보를 활용하여 임목축적을 추정하였고, 공간확장기준은 4가지(권역, 지역, 구역, 거리)를 적용하였다. 직접추정법에 의한 ha당 평균임목축적은 $143.5m^3/ha$이었으며, 합성추정법에 의한 ha당 평균임목축적은 구역, 거리, 지역, 권역기준의 순으로 각각 $146.9m^3/ha$, $144.8m^3/ha$, $139.8m^3/ha$, $138.6m^3/ha$ 추정되었다. 직접추정법에 의한 표준오차는 $1.79m^3/ha$이었으며, 합성추정법에 의한 표준오차는 공간확장기준에 상관없이 $1.83m^3/ha$으로 차이가 없었다. 한편, 임상별 표준오차는 추정방법과 확장지역에 관계없이 활엽수림이 ${\pm}2.3m^3/ha$으로 가장 낮았으며, 혼효림과 침엽수림이 각각 ${\pm}3.3m^3/ha$과 ${\pm}4.8m^3/ha$의 순으로 추정되었다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2000년도 춘계학술대회 조사연구의 방법론적 쟁점
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• pp.57-73
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• 2000

지방자체 실시에 따라 우리나라에서도 시. 군. 구 등의 소지역 통계에 대한 요구가 증대되고 있다. 하지만 정부통계 생산을 위한 표본조사의 경우 시(특할시, 직할시) 및 도별 통계생산을 목적으로 하기 때문에 신뢰성 있는 소지역 통계를 산출하는것이 불가능하고, 따라서 이런 소지역 통계생산을 위해 간접추정기법의 도입 및 활용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정부통계 생산을 위한 소지역 통계기법의 도입 및 활용 가능성을 검토해 보기 위해 통계청에서 실시되고 있는 도소매업 및 서비스업 통계조사 중 인천직할시 숙박 및 음식점업의 총매출액에 대한 구별 소지역 통계를 산출할 수 있는 여러가지 간접 추정방법을 제시하고, 아울러 도소매업 총 조사 자료를 이용하여 제시된 간접추정량들의 효율성을 비교 분석해 보고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.748-757
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• 2021

본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분(Part)으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하여 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 3.9°의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame per second)로 측정되었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권2호
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• pp.229-236
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• 2009

다목적실용위성-5호는 2010년 발사를 목표로 고도 550km의 저궤도에 위치하게 될 것이다. 다목적실용위성-5호의 임무인 고정밀 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 처리하기 위해서는 정확한 위성의 위치(20cm) 와 속도(0.03cm/s)가 결정되어야 한다. 이러한 요구 조건은 한국 전자통신연구원에서 개발한 ETRI GNSS Precise Orbit Determination(EGPOD) 소프트웨어로 검증하였다. 0.1Hz 수신 주기의 SAC-C 위성 반송파위상 데이터로 정밀궤도결정을 수행하였다. 이중 주파수 GPS 데이터를 사용하여 수신 선호의 전리층 오차를 대부분 제거하고 이중 차분된 데이터를 생성함으로써 GPS 위성과 수신기의 공통된 시계 오차를 없앴다. 동역학 모델 접근 방법을 이용하였고, Batch Least Square Estimator(BLSE) 필터로 각 데이터 아크(arc) 에 해당하는 위성의 위치와 속도, 대기저항 계수, 태양풍 계수를 추정하였다. 또한 정밀한 동역학 모델을 위하여 모델 되지 않은 부정확한 가속도 항을 보충하는 경험 가속도를 추가하였다. 경험 가속도는 위성의 공전 주기(revolution) 당 한번씩 시선방향(radial), 진행방향(along-track), 수직방향(cross-track)으로 추정하고, 수직방향의 상수 항에 대해서는 해당 데이터 아크에 관하여 부가적으로 추정하였다. 정밀궤도결정 결과 검증을 위하여 EGPOD 소프트웨어에서 얻어진 결과와 JPL에서 제공하는 정밀궤도력(Precise Orbit Ephemeris)을 비교하였다.