비모수 방법을 사용한 영상 잡음 제거 알고리즘

우호영,김영화 한국통계학회 2019 응용통계연구 Vol.32 No.5

영상처리 분야에서 중요한 분야인 잡음 제거는 통계적인 접근이 필요하지만 잡음에 대한 특정한 분포를 가정하기 어려우며 지역적 특징을 반영하는 공간 필터는 소표본에 해당하므로 모수적인 방법으로접근할 수 없다. 1차 영상 미분과 2차 영상 미분은 영상에 포함된 잡음 수준에 따라 확연한 차이를 보이며 캐니 에지 검출기를 사용하면 보다 명확히 알 수 있다. 잡음 수준을 통계적으로 확인하고자Fligner-Killeen 검정을 진행하고 붓스트랩 방법을 사용하였으며 추정된 잡음의 수준을 베타분포의 누적분포함수를 이용하여 0과 1사이의 값을 갖도록 하였다. 본 연구에서는 영상에 포함된잡음 수준을 고려하는 잡음 제거 알고리즘을 제시하고자 한다. Noise reduction is an important field in image processing and requires a statistical approach. However, it is difficult to assume a specific distribution of noise, and a spatial filter that reflects regional characteristics is a small sample and cannot be accessed in a parametric manner. The first order image differential and the second order image differential show a clear difference according to the noise level included in the image and can be more clearly understood using the canyon edge detector. The Fligner-Killeen test was performed and the bootstrap method was used to statistically check the noise level. The estimated noise level was set between 0 and 1 using the cumulative distribution function of the beta distribution. In this paper, we propose a nonparametric noise reduction algorithm that accounts for the noise level included in the image.

완두(Pisum sativum L.) 근관의 생장과 관련된 표피세포의 분화와 유전자 발현

우호영,장매희 한국식물생명공학회 1995 식물생명공학회지 Vol.22 No.3

Border cells are differentiated cells which originate from meristematic cells in The root cap. Experimentally border cells can be released from the root cap by a physical treatment, for example dipping the root tip in the waters After 20-25 hours of release, the new border cell layer forms in the root cap. During the border cell differentiation, new gene expressions were observed in the root cap of pea which was determined by mRNA differential display These new gene expressions may be involved in the border cell differentiation Border cells had unique gene expressions which were determined by mRNA differential display, This suggests that border cells are differentiated cells which are different from the other tissues (ie., leaves, stems, roots or root caps). 근관 표피세포(border cell)는 근관(root cap)의 최외각 세포층에서 분화된 단일세포로서, 물리적인 힘을 가하면 예를 들어 근관의 근관 표피세포를 물로 씻어내면, 20∼25시간 이후에는 새로운 층의 근관 표피세포가 근관에 형성된다. 이 새로운 층의 완두 근관 표피세포가 형성되는 동안 근관 표피세포가 제거된 근관에서는 새로운 유전자 발현이 일어나고 있음이 mRNA differential display로 확인되었다. 즉, 이들 근관에서 새롭게 발현되는 유전자들의 일부는 근관 표피 세포의 분화에 관련되어 있다고 볼 수 있다. 또한, 단일 세포로 분화된 근관 표피세포에서는 독특한 유전자 발현이 일어나고 있음이 mRNA differential display로 확인되었다. 이 결과로 알 수 있는 것은 근관 표피세포는 다른 조직(잎, 줄기, 뿌리와 근관 표피세포가 제거된 근관)과는 다른 독특한 기능을 가졌다는 것이다.

구조방정식 모형의 베이지안 접근법 기반의 특허평가 모델링에 대한 연구

우호영,곽정애,임창원 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.6

Recently, the industrial paradigm shift to the fourth industry has already begun, and the importance of patents as intangible intellectual property in the fourth industry era is increasing day by day. Since the technical valuation of a patent is calculated according to the opinion of experts, it is costly and time consuming, and hence, the quality of the patent is judged based on subjective opinions of non-experts. Therefore, it is necessary to develop an objective and rational evaluation system for the qualitative level of patents. In this paper, we classify the valuation of patents into technicality, rights, and usability, and consider the quantitative and objective evaluation modeling of patents using Bayesian structural equation model. In particular, based on the data collected by the Korea Invention Promotion Association, we apply the Bayesian approach, which is capable of stable modeling even under small samples by using prior information, and the structural equation model, which is excellent for modeling and evaluating qualitative performance that is difficult to measure directly, to develop a patent evaluation model. 최근 4차 산업으로의 산업 패러다임의 변화가 이미 시작되었으며, 이러한 4차 산업 시대에 무형 지식재산인 특허의 중요성은 날로 증대되고 있다. 특허의 기술가치평가는 전문가의 의견에 따라서 산정되기 때문에 많은 비용과 시간이 소모되므로 비전문가들의 주관적인 의견에 기인하여 특허의 질적 수준을 판단하게 된다. 따라서 특허의 질적 수준에 대한 객관적이고 합리적인 평가 체계 개발이 필요하다. 본 논문에서는 특허의 가치평가를 기술성, 권리성, 활용성으로 구분하고 베이지안 구조방정식을 사용하여 특허의 정량화되고 객관적인 평가 모델링에 대해 고려하였다. 특히, 한국발명진흥회에서 수집한 자료를 토대로, 직접적으로 측정되기 어려운 질적 성과들을 모형화하고 평가하는데 탁월한 구조방정식과 사전 정보를 활용함으로써 작은 표본 하에서도 안정적인 모형화가 가능한 베이지안 접근법을 함께 적용하여 특허 평가 모형을 개발하였다.

비모수 베이지안 방법을 이용한 영상 잡음 제거 알고리즘

우호영,김영화,Woo, Ho-young,Kim, Yeong-hwa 한국통계학회 2018 응용통계연구 Vol.31 No.5

영상처리 분야의 중요한 주제인 영상의 잡음 제거 과정은 원래의 순수한 영상이 다양한 원인으로 발생한 잡음에 의해 오염되었을때 이 잡음을 제거하거나 줄이는 것을 의미한다. 잡음 제거 과정에서는 영상에 추가된 잡음과 원 영상이 가진 고유한 특징들을 구별해내는 것이 중요하며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 적응적 필터와 시그마 필터는 잡음 제거를 위하여 사용하는 대표적인 잡음 제거 필터이며 이 필터들의 효용성은 정확한 잡음 추정에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 디리클레 정규 혼합모형을 토대로 영상을 오염시키고 있는 잡음의 분포를 생성하고 이를 토대로 영상의 특징과 잡음을 구별하기 위한 베이지안 방법을 제시한다. 특히 잡음의 분포와 특징의 분포를 구별하기 위해 베이지안 추론을 전개하고 영상에 포함된 잡음을 제거하는 알고리즘을 제시하고자 한다. Noise reduction processes that reduce or eliminate noise (caused by a variety of reasons) in noise contaminated image is an important theme in image processing fields. Many studies are being conducted on noise removal processes due to the importance of distinguishing between noise added to a pure image and the unique characteristics of original images. Adaptive filter and sigma filter are typical noise reduction filters used to reduce or eliminate noise; however, their effectiveness is affected by accurate noise estimation. This study generates a distribution of noise contaminating image based on a Dirichlet normal mixture model and presents a Bayesian approach to distinguish the characteristics of an image against the noise. In particular, to distinguish the distribution of noise from the distribution of characteristics, we suggest algorithms to develop a Bayesian inference and remove noise included in an image.

계층적 군집화를 이용한 능동적 학습

우호영 ( Ho Young Woo ),박정희 ( Cheong Hee Park ) 한국정보처리학회 2013 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.2 No.10

능동적 학습(active learning)은 소수의 라벨 데이터로 구성된 훈련 집합이 주어진 경우에 분류기 학습에 가장 도움이 될 만한 언라벨드 데이터를 선택하여 전문가에 의한 라벨링을 통해 훈련 집합에 포함시키는 과정을 반복함으로써 분류기의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 워드 연결(war`s linkage)을 이용한 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 바탕으로 한 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 군집에서 적어도 하나의 샘플을 포함하도록 초기 훈련 집합을 능동적으로 구성하거나 또는 기존의 훈련 집합을 확장함으로써 전체 데이터 분포를 반영할 수 있게 한다. 기존의 능동적 학습 방법들 중 대부분은 초기 훈련 집합이 주어져 있을 경우를 가정하는 반면에 제안하는 방법은 초기 클래스 정보를 가진 훈련 데이터가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우에 모두 적용 가능하다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 비 교 방법들에 비해 분류기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 데이터 선택을 수행함을 보인다. Active learning aims to improve the performance of a classification model by repeating the process to select the most helpful unlabeled data and include it to the training set through labelling by expert. In this paper, we propose a method for active learning based on hierarchical agglomerative clustering using Ward`s linkage. The proposed method is able to construct a training set actively so as to include at least one sample from each cluster and also to reflect the total data distribution by expanding the existing training set. While most of existing active learning methods assume that an initial training set is given, the proposed method is applicable in both cases when an initial training data is given or not given. Experimental results show the superiority of the proposed method.

계층적 병합 군집화와 층화표본추출법을 이용한 능동적 학습

우호영(Hoyoung Woo),박정희(Cheong Hee Park) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2B

반감독 학습에서의 배깅을 이용한 다중 분류기 결합

우호영(Ho Young Woo),박정희(Cheong Hee Park) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B

기존의 반감독학습(semi-supervised learning)에서의 연구는 labeled data와 함께 unlabeled data를 효과적으로 활용하기 위한 새로운 알고리즘 설계에 주로 집중되어 왔다. 그러나 최근에는 감독학습(supervised learning) 알고리즘을 활용하면서 unlabeled data의 정보를 이용하기 위한 Boosting 방법들이 제안되었다. 우리는 이 논문에서 Bagging을 이용한 반감독학습법에서의 ensemble 방법을 제안한다. 대량의 unlabeled data를 모두 이용하는 대신 소규모의 unlabeled data를 샘플링하여 label을 예측한 후 높은 신뢰도의 라벨 예측을 가진 unlabeled data를 분류기 학습에 포함시킴으로써 계산복잡도를 낮추고 감독학습과 반감독 학습의 결합을 통한 성능을 향상시킬 수 있다.

손해보험 위험도 추정에 대한 베이즈 위험 비교 연구

김명준,우호영,김영화,Kim, Myung Joon,Woo, Ho Young,Kim, Yeong-Hwa 한국통계학회 2014 응용통계연구 Vol.27 No.6

잘 알려져 있는 것처럼 일반적인 베이즈 추정량(Bayes estimator)과 경험적 베이즈 추정량(empirical Bayes estimator)은 모수를 추정하는데 있어서 오차를 과다축소하는 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위하여 constrained 베이즈 추정량이 일차 적률과 이차 적률을 일치시키는 성질을 만족시키며 제안되었다. 또한 평균 제곱오차 함수와 같은 전통적인 손실함수에서는 추정의 정확성만을 고려하는 특징을 가지고 있기 때문에, 추정의 정확성과 정합성을 동시에 고려하는 균형 손실함수가 제안되었다. 이러한 이유로 인하여 균형손실 함수하에서의 제한적 베이즈 추정량의 활용이 손해 보험의 가격 산출에 제안되는 것은 타당하다. 그러나 대부분의 연구는 추정의 문제에만 집중하는 경향이 있으며. 이는 새롭게 제안되는 특정 손실함수하에서의 constrained 베이즈 추정량과 constrained empirical 베이즈 추정량의 베이즈 위험의 계산이 어렵다는 점에서 기인한다. 본 연구에서는 다양한 베이즈 추정량들에 대한 베이즈 위험을 서로 다른 두 손실함수하에서 비교하였으며, 그 대상은 자동차 보험 산업에서의 위험도 추정 분야이다. 또한 자동차 보험 산업의 실제 사고 데이터를 이용하여 새롭게 제안된 베이즈 추정량의 베이즈 위험을 비교함으로써 그 효용성을 입증하였다. Well-known Bayes and empirical Bayes estimators have a disadvantage in respecting to overshink the parameter estimator error; therefore, a constrained Bayes estimator is suggested by matching the first two moments. Also traditional loss function such as mean square error loss function only considers the precision of estimation and to consider both precision and goodness of fit, balanced loss function is suggested. With these reasons, constrained Bayes estimators under balanced loss function is recommended for non-life insurance pricing.; however, most studies focus on the performance of estimation since Bayes risk of newly suggested estimators such as constrained Bayes and constrained empirical Bayes estimators under specific loss function is difficult to derive. This study compares the Bayes risk of several Bayes estimators under two different loss functions for estimating the risk in the auto insurance business and indicates the effectiveness of the newly suggested Bayes estimators with regards to Bayes risk perspective through auto insurance real data analysis.

Chemical transformation of solution-processed Ag nanocrystal thin films into electrically conductive and catalytically active Pt-based nanostructures

성민기,김호영,우호영,Md Ashraf Hossain,안준혁,김수길,백태종,오승주 한국공업화학회 2019 Journal of Industrial and Engineering Chemistry Vol.76 No.-

Efficient methods for the controlled syntheses of metal nanocrystals are important for emergingelectronics and catalysis applications. In this report, we present a solution-based method for thefabrication of Pt-coated Ag nanocrystal (NC) thinfilms through the use of ligand-exchange andelectroless deposition. We successfully prepared uniform or bumpy Ag@Pt core/shell structures, as wellas Ag–Pt alloy structures, through control of the reducing agents. Wefirst report the Ag–Pt alloystructures can be synthesized by low-temperature and solution-based process of post treatment thatexhibited high catalytic activity toward the hydrogen evolution reaction.