해피레포트 - 노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 피팅할까?: RANSAC을 중심으로

카테고리 : 레포트 > 공학,기술계열 파일이름 :desc_ransac.docx 문서분량 : 3 page 등록인 : dbstation 문서뷰어 : MS-워드뷰어프로그램 등록/수정일 : 24.07.27 / 24.07.27 구매평가 : 다운로드수 : 0 판매가격 : 1,900 원

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보고서설명
데이터 노이즈를 어떻게 처리할까 데이터 분석을 해본 사람이라면 누구나 한 번쯤은 겪어봤을 문제다. 실험을 진행하거나 데이터를 수집할 때, 어딘가 이상한 데이터가 끼어 있는 경우가 많다. 예를 들어, 과학 실험에서 측정값을 기록하다 보면 유독 튀는 값이 눈에 띈다. 혹은 경제 데이터를 분석할 때, 갑작스런 시장 변동으로 인해 평소와는 전혀 다른 패턴을 보이는 데이터 포인트가 나타난다. 실제 데이터를 분석하거나 모델을 적합시킬 때, 몇몇 이상치들이 전체 결과를 망쳐놓는 경우가 많다. 이러한 데이터가 전체적인 패턴을 왜곡시켜 분석 결과를 신뢰할 수 없게 만든다. 그렇다면, 이런 이상치 데이터를 그냥 내 마음대로 지워버리고 모델을 피팅해도 될까? 만약 그렇게 한다면, 우리가 원하는 정확한 결과를 얻을 수 있을까? 이런 고민은 바로 노이즈와 같은 이상치의 문제다. 실제상황에서의 데이터는 항상 깨끗하지 않다. 다양한 이유로 인해 불규칙적이고, 때로는 엉뚱하게 튀는 값이 포함되어 있다. 문제는 어떻게 노이즈와 같은 영향을 최소화하고, 정확한 분석 결과를 얻을 수 있을까 이다. 이에 따라 분석 결과의 신뢰성이 달라질 수 있기 때문이다.

본문일부/목차
노이즈에 강한 모델 찾기 단순한 방법은 이상치 데이터를 식별하여 제거하는 것이다. 하지만, 어떤 데이터를 이상치로 간주할 것인지가 문제이다. 데이터마다 특성이 다르기 때문에, 어떤 기준으로 이상치를 판단할지는 상황에 따라 달라진다. 이러한 어려움을 극복하기 위해, 노이즈에 강한 모델을 찾는 것이 중요하다. 모델이 노이즈 데이터에 영향을 받지 않고, 데이터의 주요 패턴을 잘 학습할 수 있어야 한다는 점이다. 노이즈에 강한 모델을 찾기 위한 방법 중 하나가 바로 RANSAC이다. RANSAC은 1981년 Fischler와 Bolles에 의해 처음 제안된 알고리즘으로, 주어진 데이터에서 무작위로 샘플을 선택해 모델을 적합시키고, 그 모델을 기반으로 데이터의 다른 부분을 평가하는 과정을 반복한다. RANSAC의 핵심 아이디어는 노이즈가 많은 데이터에서도 다수의 정상 데이터를 통해 신뢰할 수 있는 모델을 찾아내는 것이다. 알고리즘은 무작위로 선택된 데이터 샘플을 사용하여 모델을 생성하고, 그 모델이 얼마나 많은 데이터를 설명할 수 있는지를 평가한다. 이 과정에서 이상치는 모델 적합성 평가에서 제외되므로, 최종 모델은 노이즈에 강건하게 된다. 이 알고리즘은 특히 이상치가 많아 일반적인 회귀 분석 방법이 실패하는 상황에서 유용하다. 예를 들어, 컴퓨터 비전에서 객체 인식, 3D 재구성, 이미지 정합 등 다양한 응용 분야에서 RANSAC은 중요한 역할을 한다. 그 이유는 이미지 데이터가 종종 노이즈와 이상치로 가득 차 있기 때문이다. RANSAC을 사용하면 이러한 노이즈의 영향을 최소화하고 정확한 모델을 얻을 수 있다.

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