노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 피팅할까 RANSAC을 중심으로

1. 서론

노이즈가 섞여있는 데이터를 피팅하는 것은 많은 분야에서 중요한 문제이다. 예를 들어, 이미지 처리, 로봇 공학, 금융 데이터 분석 등 다양한 분야에서 수집된 데이터에는 항상 노이즈가 섞여 있으며, 이 노이즈는 데이터의 신뢰성을 저하시킨다. 특히, 노이즈가 많은 데이터에서 모델을 정확히 피팅하는 것은 어려운 문제로, 전통적인 선형 회귀 방법은 노이즈와 이상치에 민감하다는 한계가 있다. 연구에 따르면, 일반적인 데이터 세트에서 노이즈와 이상치는 전체 데이터의 약 20% 이상 차지하는 경우가 흔하며, 이 경우 기존 방법들은 정확한 모델을 찾기 어렵다. 이로 인해 신뢰성 높은 예측모델을 구축하기 위해서는 노이즈와 이상치에 강인한 방법이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나가 바로 RANSAC(랜덤 샘플링 일치 검증) 알고리즘이다. RANSAC은 노이즈와 이상치가 포함된 데이터에서도 견고하게 모델을 추정할 수 있으며, 1981년 Fischler와 Bolles에 의해 처음 제안된 이후, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 많은 분야에서 널리 활용되어 왔다. 특히, 건물 외벽의 결함 검출, 자율주행차의 도로 인식, 상품 자동 검수 시스템 등 실제 산…