희귀 사건 로지스틱 회귀분석을 위한 편의 수정 방법 비교 연구

김형우,고태석,박노욱,이우주,Kim, Hyungwoo,Ko, Taeseok,Park, No-Wook,Lee, Woojoo 한국통계학회 2014 응용통계연구 Vol.27 No.2

본 연구에서는 로지스틱 회귀 모형을 이용하여 보은 지방의 산사태 자료를 분석하였다. 5000 지역의 관측치 가운데 단 9개만이 산사태 발생 지역이므로 이 자료는 희귀 사건 자료로 간주될 수 있다. 로지스틱 회귀 분석 모형이 희귀사건 자료에 적용될 때 주요 이슈는 회귀 계수 추정치에 심각한 편의 문제가 생길 수 있다는 것이다. 기존에 두 가지의 편의 수정 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 정량적으로 비교 연구를 진행하였다. Firth(1993)의 방식이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 이항 희귀 사건을 분석하는 데 있어서 매우 안정된 결과를 보여주었다. We analyzed binary landslide data from the Boeun area with logistic regression. Since the number of landslide occurrences is only 9 out of 5000 observations, this can be regarded as a rare event data. The main issue of logistic regression with the rare event data is a serious bias problem in regression coefficient estimates. Two bias correction methods were proposed before and we quantitatively compared them via simulation. Firth (1993)'s approach outperformed and provided the most stable results for analyzing the rare-event binary data.

비터비 복호기를 이용한 OFDM-WLAN의 채널등화 및 샘플링 클럭추적

김형우,임채현,한동석,Kim Hyungwoo,Lim Chaehyun,Han Dongseog 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.42 No.5

OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 변조를 이용한 WLAN(wireless local area network) 시스템은 고속 무선 데이터 통신을 위한 대표적 수단으로 전송률의 향상을 위해 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 WLAN의 정확한 채널 등화와 샘플링 클럭 추적을 위하여 비터비 복호기 출력을 이용한 등화 및 샘플링 클럭 추적 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 파일럿 신호를 이용하여 대략의 클럭 주파수 복원과 채널등화를 수행한 후 비터비 복호기의 출력을 다시 부호화하여 등화 및 샘플링 클럭의 추적에 이용하는 알고리듬이다. 제안한 알고리듬의 우수성을 ETSI WLAN 채널 환경에서 컴퓨터 모의실험을 통하여 보였다. IEEE 802.11a is a standard for the high-speed wireless local area network (WLAN), supporting from 6 up to 54 Mbps in a 5 GHz band. We propose a channel equalization algerian and a sampling clock recovery algorithm by utilizing the Viterbi decoder output of the IEEE 802.11a WLAN standard. The proposed channel equalizer adaptively compensates channel variations. The proposed system uses re-encoded Viterbi decoder outputs as reference symbols for the adaptation of the channel equalizer. It also extracts sampling phase information with the Viterbi decoder outputs for fine adjustment of the sampling clock. The proposed sampling clock recovery and equalizer are more robust to noise and frequency selective fading environments than conventional systems using only four pilot samples.

문화인터페이스로서의 스마트폰에 대한 재매개론적 고찰

김형우(Kim Hyungwoo) 한국디지털디자인학회 2011 디지털디자인학연구 Vol.11 No.1

본 연구는 최근에 시대적 화두가 되고 있는 스마트폰을 인간과 문화를 매개하는 문화인터페이스 관점에서 바라 보고 내재된 재매개화 현상을 고찰하였다. 재매개 이론은 다양한 미디어의 융합과 매개가 두드러진 스마트폰의 미디어적 함의를 파악하는 데 적합한 이론이며 문화 인터페이스 이론에서의 "부호화"개념과 이론적 공통성을 가지는 이론이다. 문화 인터페이스 관점에서 바라본 스마트폰의 재매개화 현상은 다음과 같다. 첫째 문화 인터페이스로서의 스마트폰은 사용자가 속한 공간의 개념을 변화시키는데 그 변화의 양상은'시공간의 미시적 조정','멀티프레전스와 다의적 장소성','항시적 연결성','공적 공간의 의미와 역할 변화'로 파악되었다. 둘째 스마트폰은 사용자와 환경 사이에 보이지 않는 새로운 공간을 형성하고 사용자는 이 공간을 통해서 환경과 상호작용한다. 셋째 물리적 공간이 사용자의 행동의 본질에 의해 규정 되는 행위 공간에 매개되는'공간의 재매개화' 현상을 보인다. 넷째 암묵적인 상호작용을 지속적으로 주고 받으면서 명시적 상호작용자로서의 사용자를 매개하는'사용자의 재매개화' 특성을 보인다. 다섯째 사용자의 각종 정보는 컨텍스트로 재매개 되고 스마트폰은 이러한 컨텍스트를 관리 및 송수신하는 컨텍스트 에이전트로 재매개되는 "컨텍스트에 의한 재매개화' 현상을 보인다. 본 연구의 연구 결과는 디자이너에게 기존의 접면 개념과는 다른 사용자를 둘러싼 보이지 않는 새로운 공간의 개념으로서 스마트폰 인터페이스를 바라보는 관점을 제공하며 스마트폰 기반의 콘텐츠를 제작하는 데 있어서 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. In this research I researched remediation phenomenon of smartphone considering it as a culture interface which mediate human and culture. Remediation theorum was proper to understanding undertone of smartphone as a media which is converses and mediates various media. and it has many commonality with "Symbolization" in the culture interface theory The phenomenon of remediation in the view of culture interface is as follow ; The first smartphone changes the concept of user's space as a culture interface. and it was'micro-coordination of time and space','multipresence and polysemy of place','full-time connectivity' and'change of meaning and role in public space' The second smartphone makes a new space which consists invisibly between user and environment and the user interacts with environment through it. The third "Remediation of Space" ; the behavior space which is determined by human activity is mediates the physical space. The forth "Remediation of User" ; smartphone mediates explicit user as a implicit interaction. The Fifth "Remediation through Context" ; Smartphone controls user context which is mediates user property. This research provides the view of smartphone interface which consider interface as a new space of user and it will be helpful in development of smartphone contents.

사용자 인터페이스 패러다임 변화에 대한 재매개론적 고찰

김형우(Kim Hyungwoo) 한국디지털디자인학회 2010 디지털디자인학연구 Vol.10 No.2

In this research I divided the user interface into four paradigms which are CLI GUI NUI and Ubiquitous and considered the characteristic user interface in the view of remediation theory to forecast the change of situation of interface design in the viewpoint of designer. First the result of theoretical research about the remediation theory two strategies of remediation (transparent immediacy hypermediacy) and six attributes of remediation (borrowing representation fidelity aggressive absorb refashion) were proper theory to see the paradigm shift of user interface which mediates human and media. The changes of user interface paradigm in the view of remediation theory is as follow; First the user interface paradigm is evolving from 'the interface as a contact point' to 'the interface as a environment for human'. Second user interface paradigm is evolving in the direction of maximizing the transparent immediacy and hiding the hypermediacy. This research is meaningful to predict the change of future user interface by understanding the characteristic of remediation in the change of interface design paradigm. And it will be helpful in finding new area which designer takes an active part in the interface development. 본 연구는 인터페이스 디자인의 변화 방향과 미래를 디자이너의 관점에서 전망하기 위하여 사용자 인터페이스 패러다임을 CLI GUI NUI 유비쿼터스로 나누고 각각의 인터페이스의 특성을 재매개론적 관점에서 고찰하였다. 먼저 재매개론에 대한 이론적 고찰 결과 재매개화가 가지고 있는 투명한 즉시성과 하이퍼 매개라는 두 가지 재매개화 전략과 차용(borrowing) 재현(representation) 확장(fidelity) 공격(aggressive) 흡수(absorb) 개조(refashion) 등의 6가지 재매개화 특성은 인간과 미디어를 매개하고 있는 인터페이스의 패러다임 변화를 살펴보기에 적합한 이론임을 알 수 있었다. 재매개론적 관점에서 고찰한 사용자 인터페이스 패러다임의 변화는 다음과 같다. 첫째 사용자 인터페이스의 패러다임은 전통적인 계면 개념의 인터페이스에서 사용자를 둘러싼 환경 개념의 인터페이스로 진화하고 있다. 둘째 사용자 인터페이스의 패러다임은 투명한 즉시성을 극대화하고 하이퍼매개성을 최소화하여 은폐시키는 방향으로 진하하고 있다. 본 연구는 인터페이스 디자인의 패러다임 변화에 내재된 재매개화의 특성을 파악함으로써 향후 인터페이스의 변화 방향을 예측해 볼 수 있는 데 그 의의가 있으며 인터페이스의 진화에 있어서 디자이너가 능동적인 역할을 할 수 있는 분야를 개척하는 데에 기여할 것으로 보인다.

간접 S-CO₂ 싸이클을 이용하는 순산소 연소의 기술성 분석

김형우(Hyungwoo Kim),서수빈(Subeen Seo),강서영(Seoyeong Kang),고은솔(Eunsol Go),오승석(Seungseok Oh),이시훈(See Hoon Lee) 한국연소학회 2020 KOSCOSYMPOSIUM논문집 Vol.2020 No.9

미세 유로에서의 유동 특성에 관한 연구

김형우(Hyungwoo Kim),오재근(JaeGeun Oh),정시영(Siyoung Jeong),최범규(BumKyoo Choi) 대한전기학회 1999 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.1999 No.7

HRNet-OCR과 Swin-L 모델을 이용한 조식동물 서식지 수중영상의 의미론적 분할

김형우 ( Hyungwoo Kim ),장선웅 ( Seonwoong Jang ),박수호 ( Suho Bak ),공신우 ( Shinwoo Gong ),곽지우 ( Jiwoo Kwak ),김진수 ( Jinsoo Kim ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5

이 연구에서는 국내 연안어장을 대상으로 조식동물 및 서식지에 대한 수중영상 기반의 인공지능 학습자료를 구축하고, state-of-the-art (SOTA) 모델인 High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)과 Shifted Windows-L (Swin-L)을 이용하여, 조식동물 서식지 수중영상의 의미론적 분할을 수행함으로써 화소 또는 화소군 간의 공간적 맥락(상관성)을 반영하는 보다 실제적인 탐지 결과를 제시하였다. 조식동물 서식지인 감태, 모자반의 수중영상 레이블 중 1,390장을 셔플링(shuffling)하여 시험평가를 수행한 결과, 한국수산자원공단의DeepLabV3+ 사례에 비해 약 29% 향상된 정확도를 도출하였다. 모든 클래스에 대해 Swin-L이 HRNet-OCR보다 판별율이 더 좋게 나타났으며, 특히 데이터가 적은 감태의 경우, Swin-L이 해당 클래스에 대한 특징을 더 풍부하게 반영할 수 있는 것으로 나타났다. 영상분할 결과 대상물과 배경이 정교하게 분리되는 것을 확인되었는데, 이는 Transformer 계열 백본을 활용하면서 특징 추출능력이 더욱 향상된 것으로 보인다. 향후 10,000장의 레이블 데이터베이스가 완성되면 추가적인 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다. In this paper, we presented a database construction of undersea images for the Habitats of Ecklonia cava and Sargassum and conducted an experiment for semantic segmentation using state-of-the-art (SOTA) models such as High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR) and Shifted Windows-L (Swin-L). The result showed that our segmentation models were superior to the existing experiments in terms of the 29% increased mean intersection over union (mIOU). Swin-L model produced better performance for every class. In particular, the information of the Ecklonia cava class that had small data were also appropriately extracted by Swin-L model. Target objects and the backgrounds were well distinguished owing to the Transformer backbone better than the legacy models. A bigger database under construction will ensure more accuracy improvement and can be utilized as deep learning database for undersea images.

파노라마 영상을 이용한 특징점 탐지 알고리즘의 성능평가

김형우 ( Hyungwoo Kim ),이양원 ( Yangwon Lee ) 한국사진지리학회 2017 한국사진지리학회지 Vol.27 No.3

지리정보 분야의 영상 데이터 활용성 증대에 따라 길거리의 시각적 정보를 제공할 수 있는 파노라마 영상에 대한 관심이 증가하고 있다. 여러 분야에서 길거리 영상을 참조 자료로 활용해 이동 객체에 대한 위치 정보 도출 연구가 이루어지고 있지만, 널리 활용되는 특징점 탐지 알고리즘에 대한 정량적인 성능평가는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform), SURF(Speed Up Robust Features), ORB(Oriented FAST and Rotated Brief) 알고리즘을 대상으로, 파노라마 영상과 평면 영상의 투영법 차이, 카메라 회전에 따른 특징점 정확도 변화, 주변 건물 환경 변화에 따른 특징점 정확도 평가를 수행하였고, 각 기법의 장단점과 활용을 위한 방향성을 제시하였다. With the increasing utilization of image database in GIS field, panoramic images which can provide visual information of streets draw attention nowadays. Although many studies in various areas have made efforts to derive location information about moving objects, quantitative analysis of the performance of commonly used feature detection algorithms is actually insufficient. Thus in this research, we carried out performance tests of the algorithms such as SIFT(Scale Invariant Feature Transform), SURF(Speed Up Robust Features), and ORB(Oriented FAST and Rotated Brief) in terms of the different projections between panoramic and planar images, accuracy variations depending on camera rotation, and the changes of street environment. The advantages and disadvantages of the methods were analysed with the implications for their utilization.

딥러닝을 이용한 원격탐사 영상분석 연구동향

김형우 ( Hyungwoo Kim ),김민호 ( Minho Kim ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5

인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다. Artificial Intelligence (AI) techniques have been effectively used for image classification, object detection, and image segmentation. Along with the recent advancement of computing power, deep learning models can build deeper and thicker networks and achieve better performance by creating more appropriate feature maps based on effective activation functions and optimizer algorithms. This review paper examined technical and academic trends of Convolutional Neural Network (CNN) and Transformer models that are emerging techniques in remote sensing and suggested their utilization strategies and development directions. A timely supply of satellite images and real-time processing for deep learning to cope with disaster monitoring will be required for future work. In addition, a big data platform dedicated to satellite images should be developed and integrated with drone and Closed-circuit Television (CCTV) images.

친환경 플라스틱 일체형 LDR 윈도우 레귤레이터 개발

김형우(HyungWoo KIM),김기수(KiSu Kim),윤우식(WooSik Yoon) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2023 No.11