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데이터 비닝

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목차

1. 개요

데이터 비닝은 디지털 이미지의 화소 묶음, 데이터 전처리 기법, LED 선별 등 다양한 분야에서 사용되는 기술이다. 디지털 이미지에서는 이미지 센서의 화소를 묶어 해상도를 낮추는 대신 신호 대 잡음비와 판독 속도를 향상시키는 데 사용되며, 하드웨어와 소프트웨어 방식으로 구현된다. 데이터 전처리에서는 데이터의 밀도를 줄이고, 잡음을 제거하여 모델의 품질을 향상시키기 위해 사용된다. LED 제조에서는 색상과 광속의 편차를 검사하여 LED를 분류하는 데 필수적인 공정으로 활용된다. 또한, 히스토그램, 질량 분석법, 기계 학습 등 다양한 분야에서 데이터 처리 및 분석을 위해 사용된다.

2. 디지털 이미지 처리

디지털 이미지 처리에서 비닝(binning)이란 이미지 센서의 여러 화소(픽셀)를 하나의 그룹으로 묶어 단일 화소처럼 취급하는 이미지 획득 기법을 의미한다. 이 기법을 사용하면 이미지 데이터의 신호 대 잡음비(SN비)를 개선하고 이미지를 읽어들이는 속도를 높일 수 있는 장점이 있다. 하지만 여러 화소의 정보를 하나로 합치기 때문에 이미지의 해상도는 낮아지는 단점이 따른다.

비닝은 처리 방식에 따라 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 이미지 센서 칩 자체에서 신호를 읽어내기 전에 화소 정보를 합산하는 하드웨어 비닝 방식이고, 다른 하나는 일단 모든 화소 정보를 읽어 디지털 이미지로 만든 후 컴퓨터 소프트웨어를 이용해 처리하는 소프트웨어 비닝 방식이다. 각 방식은 신호 대 잡음비 개선 효과, 처리 속도, 해상도 저하 특성 등에서 차이를 보인다.

2. 1. 하드웨어 비닝

신호를 합산하여 SN비와 판독 속도를 향상시키는 하드웨어 비닝의 개략 (왼쪽 위) 비닝 없음, (오른쪽 위) 라인 비닝 (2 화소), (왼쪽 아래) 픽셀 비닝 (2 화소), (오른쪽 아래) 2×2 화소 비닝.


하드웨어 비닝은 CCD와 같은 디지털 이미지 센서에서 축적된 신호 전하를 읽어내는 동안 이를 더하여 처리하는 방식이다. 이 과정은 이미지 센서 칩 위에서 직접 이루어지며, 센서 내 시프트 레지스터의 클럭 신호를 특별하게 제어함으로써 실행된다.

하드웨어 비닝의 주요 장점은 신호를 읽어낼 때 발생하는 잡음(판독 잡음)을 크게 줄일 수 있다는 점이다. 여러 화소의 신호를 합산한 후 한 번만 읽어내기 때문에, 판독 잡음은 묶인 화소 전체에 대해 한 번만 추가된다. 반면 신호는 묶인 화소 수만큼 더해지므로, 이상적인 조건에서는 묶는 화소 수에 비례하여 신호 대 잡음비(SN비)가 향상된다 (예: 2×2 비닝 시 4배). 또한, 읽기 횟수가 줄어들어 이미지 획득 속도가 빨라지는 효과도 있다.

그러나 하드웨어 비닝은 처리 과정에서 이미지의 해상도가 영구적으로 낮아지는 단점이 있다. 여러 화소가 하나의 화소 정보로 합쳐지기 때문에 세밀한 정보가 손실되며, 이는 되돌릴 수 없다. 이러한 특징은 소프트웨어 비닝과의 주요 차이점이기도 하다. 소프트웨어 비닝은 모든 화소 정보를 일단 읽어들인 후 처리하므로 판독 잡음 감소 효과나 속도 향상 효과는 하드웨어 비닝보다 적지만, 처리 유연성이 높고 해상도 외의 정보 손실 위험은 적다.

2. 1. 1. 작동 원리

디지털 이미지에서 비닝이란 이미지 센서의 여러 화소(픽셀)를 묶어 하나의 화소처럼 처리하는 이미지 획득 방식을 말한다. 비닝을 사용하면 이미지 데이터의 신호 대 잡음비(SN비)를 높이고 이미지를 읽어들이는 속도를 빠르게 할 수 있지만, 이미지의 해상도는 낮아지는 단점이 있다. 비닝은 주로 신호를 읽어내기 전에 이미지 센서 칩 위에서 직접 처리하는 하드웨어 비닝 방식과, 일단 이미지를 읽어 디지털화한 후 컴퓨터에서 처리하는 소프트웨어 비닝 방식으로 나눌 수 있다.

=== 하드웨어 비닝 ===

하드웨어 비닝은 CCD와 같은 디지털 이미지 센서에 쌓인 신호 전하를 읽어내는 과정에서 더하는 방식으로 이루어진다. 이 과정은 이미지 센서 위에서 전하를 옮기는 시프트 레지스터의 클럭 신호를 특별하게 조절하여 제어한다. 많은 CCD 센서는 먼저 수직 시프트 레지스터를 이용해 세로 방향으로 한 화소만큼의 전하를 옮긴다. 그 다음, 수평 시프트 레지스터로 옮겨진 전하를 신호 증폭 및 디지털화 회로가 있는 출력부(게이트)로 가로 방향으로 보낸다. 비닝을 사용하지 않을 때는 수평 시프트 레지스터에서 한 화소씩 전하를 보낼 때마다 신호를 읽어내어, 센서의 화소 수와 같은 수의 화소를 가진 디지털 이미지를 만든다 (자세한 내용은 CCD 이미지 센서#원리와 구조 참조).

하드웨어 비닝에서는 다음과 같은 방식으로 여러 화소의 신호를 합산한다.

  • 라인 비닝 (수직 비닝): 수직 시프트 레지스터를 여러 번 작동시킨 후 수평 시프트 레지스터에서 한 번에 읽어내어 세로 방향의 여러 화소 전하를 합산한다.
  • 픽셀 비닝 (수평 비닝): 수평 시프트 레지스터를 여러 번 작동시켜 게이트에 전하를 모은 후 한 번에 출력하여 읽어내어 가로 방향의 여러 화소 전하를 합산한다.


라인 비닝과 픽셀 비닝을 조합할 수도 있다. 예를 들어, 수직 시프트 레지스터를 N회, 수평 시프트 레지스터를 M회 작동시킬 때마다 한 번씩 신호를 읽으면, 총 M×N개의 화소 신호를 더해 하나의 화소로 처리하는 이미지를 만들 수 있다.

하드웨어 비닝의 가장 큰 장점은 신호를 읽을 때 발생하는 잡음(판독 잡음)을 크게 줄일 수 있다는 점이다. 이미지 센서는 신호를 읽을 때마다 판독 잡음이 추가되는데, 일반적인 방식에서는 모든 화소 신호에 각각 잡음이 더해진다. 하지만 하드웨어 비닝을 사용하면 여러 화소를 묶어 한 번만 읽어내므로, 판독 잡음은 묶인 화소 전체에 대해 한 번만 발생한다. 반면 신호는 묶인 화소 수만큼 합산되므로, 이상적인 조건에서는 묶는 화소 수에 비례하여 SN비가 향상된다. 예를 들어, 2×2 (총 4개) 화소를 비닝하면 SN비가 4배 좋아질 것으로 기대할 수 있다. 또한, 하드웨어 비닝은 읽기 횟수 자체가 줄어들기 때문에 이미지 획득에 걸리는 시간이 단축되어 촬영 속도를 높일 수 있다. 그러나 하드웨어 비닝을 사용하면 이미지의 해상도가 영구적으로 낮아진다는 단점이 있다.

=== 소프트웨어 비닝 ===

소프트웨어 비닝은 이미지 센서에서 모든 화소의 신호를 일단 정상적으로 읽어들인 후에 소프트웨어적으로 처리하는 방식이다. 이 방식은 하드웨어 비닝보다 유연하게 적용할 수 있다. 하드웨어 비닝은 보통 사각형 모양으로 화소를 묶는 데 제한되지만, 소프트웨어 비닝은 원하는 모양으로 자유롭게 화소를 합산할 수 있다. 또한, 비닝을 적용하기 전에 이미지의 왜곡 등을 보정하는 전처리 작업도 가능하다. 하드웨어 비닝에서는 합산된 전하량이 시프트 레지스터의 용량을 넘어서면 신호가 포화되어 제대로 된 값을 얻을 수 없지만, 소프트웨어 비닝에서는 각 화소가 개별적으로 읽힐 때 용량 내에만 있다면 합산 과정에서 이런 제한이 덜하다.

하지만 소프트웨어 비닝은 하드웨어 비닝만큼 SN비를 효과적으로 개선하지는 못한다. 모든 화소를 개별적으로 읽는 과정에서 이미 각 화소마다 판독 잡음이 더해진 상태이기 때문이다. 따라서 소프트웨어 비닝으로 화소를 합산해도 SN비는 합산하는 화소 수의 제곱근만큼만 향상된다. 예를 들어, 2×2 (총 4개) 화소를 비닝하면 SN비는 2배만 개선된다. 또한, 모든 화소를 일단 다 읽어야 하므로 이미지 획득 속도를 높이는 효과는 없다.

2. 1. 2. 장점



데이터 비닝은 이미지 데이터의 신호 대 잡음비 (SN비)와 이미지 판독 속도를 향상시키는 장점이 있지만, 이미지의 해상도는 감소하는 단점도 가진다. 비닝 방식에 따라 장단점이 다르다.

'''하드웨어 비닝'''의 가장 큰 장점은 판독 잡음을 크게 줄일 수 있다는 점이다. 이미지 센서는 신호를 읽어들일 때마다 판독 잡음이 발생하는데, 하드웨어 비닝을 사용하면 여러 화소를 묶어 한 번만 읽어들이므로 판독 잡음이 크게 줄어든다. 반면 신호는 묶인 화소만큼 합산되므로, 이상적인 경우 묶는 화소 수에 비례하여 신호 대 잡음비(SN비)가 향상된다. 예를 들어, 2×2 화소를 묶으면 SN비는 4배 향상될 수 있다. 또한, 판독 횟수 자체가 줄어들기 때문에 이미지를 읽어들이는 속도가 빨라져 고속 촬영에 유리하다. 하지만 하드웨어 비닝은 처리 과정에서 이미지의 해상도가 영구적으로 낮아지는 단점이 있다.

'''소프트웨어 비닝'''은 하드웨어 비닝보다 유연하게 적용할 수 있다는 장점이 있다. 하드웨어 비닝은 주로 사각형 형태로 화소를 묶지만, 소프트웨어 비닝은 다양한 형태로 화소를 합산할 수 있다. 또한, 비닝을 적용하기 전에 이미지의 왜곡을 보정하는 등의 전처리도 가능하다. 하드웨어 비닝은 합산된 전하량이 센서의 처리 용량을 넘으면 포화되어 정보가 손실될 수 있지만, 소프트웨어 비닝은 각 화소의 데이터가 용량 내에 있다면 합산 시 이러한 제한에서 비교적 자유롭다. 그러나 소프트웨어 비닝은 이미 각 화소별로 판독 잡음이 포함된 데이터를 합산하는 방식이므로, SN비 개선 효과는 하드웨어 비닝보다 작다. 일반적으로 합산하는 화소 수의 제곱근만큼만 SN비가 향상된다 (예: 2×2 비닝 시 2배). 또한, 모든 화소를 일단 다 읽어들인 후에 처리하므로 이미지 판독 속도를 높이는 효과는 없다.

2. 1. 3. 단점

데이터 비닝 방식의 가장 큰 단점은 이미지의 해상도가 감소한다는 점이다. 특히 하드웨어 비닝의 경우, 이미지 센서 칩 상에서 물리적으로 화소의 신호를 합산하기 때문에 이 과정은 비가역적이다. 즉, 한번 비닝 처리를 거친 이미지는 원래의 고해상도 상태로 되돌릴 수 없다. 이는 이미지의 세밀한 정보가 영구적으로 손실된다는 것을 의미한다.

소프트웨어 비닝은 이미지를 일단 모두 읽어들인 후에 컴퓨터 상에서 처리하는 방식이다. 이 때문에 각 화소를 읽어들일 때 발생하는 판독 잡음이 그대로 데이터에 포함된다. 비록 여러 화소 값을 평균 내거나 합산하여 신호 대 잡음비(SN비)를 개선할 수는 있지만, 그 효과는 하드웨어 비닝에 비해 제한적이다. 예를 들어, 2×2 화소를 묶어 비닝할 경우, 하드웨어 비닝은 이상적인 조건에서 SN비를 4배까지 향상시킬 수 있는 반면, 소프트웨어 비닝은 SN비가 2배 향상되는 데 그친다. 또한, 소프트웨어 비닝은 이미지 센서에서 모든 화소 정보를 개별적으로 읽어오는 과정이 필요하므로, 하드웨어 비닝처럼 이미지 판독 속도를 높이는 효과는 기대하기 어렵다.

2. 2. 소프트웨어 비닝

소프트웨어 비닝은 이미지 센서에서 신호를 모두 읽어들여 디지털 이미지화한 후에 컴퓨터 상에서 실행하는 비닝 방식이다. 이는 신호를 읽어내기 전에 센서 칩 상에서 처리하는 하드웨어 비닝과 대비된다.

소프트웨어 비닝은 하드웨어 비닝보다 유연하게 운용할 수 있다는 장점이 있다. 예를 들어, 단순히 사각 형태가 아닌 다양한 형태로 화소를 묶거나, 비닝 전에 이미지 왜곡 보정 등을 수행할 수 있다. 또한, 각 화소의 신호를 개별적으로 읽은 후 합산하므로 하드웨어 비닝에서 발생할 수 있는 시프트 레지스터 용량 초과로 인한 신호 포화 문제에서 비교적 자유롭다.

하지만 소프트웨어 비닝은 모든 화소 정보를 개별적으로 읽어들인 후에 처리하기 때문에, 판독 잡음이 각 화소에 이미 더해진 상태에서 합산된다. 이로 인해 신호 대 잡음비(SN비) 개선 효과는 하드웨어 비닝보다 제한적이며, 이미지 판독 속도 향상 효과도 없다. 이미지 해상도가 감소하는 단점은 하드웨어 비닝과 동일하다.

2. 2. 1. 장점



데이터 비닝은 이미지 데이터의 품질과 처리 속도를 개선하는 데 여러 장점을 가진다.
하드웨어 비닝의 주요 장점은 다음과 같다.

  • 신호 대 잡음비 (SN비) 향상: 이미지 센서는 신호를 읽어들일 때마다 판독 잡음이 발생한다. 하드웨어 비닝은 여러 화소의 신호를 합산한 뒤 한 번만 읽어들이므로, 판독 잡음은 1회분만 추가된다. 반면 신호는 묶인 화소 수만큼 합산된다. 이상적인 조건에서는 묶는 화소 수에 비례하여 SN비가 향상된다. 예를 들어, 2×2, 즉 4개의 화소를 묶으면 SN비는 약 4배 좋아질 수 있다.
  • 고속 촬영 가능: 여러 화소를 한 번에 처리하므로 전체 이미지 데이터를 읽어들이는 횟수가 줄어든다. 이는 이미지 판독에 걸리는 시간을 단축시켜 더 빠른 속도로 촬영하는 것을 가능하게 한다.

소프트웨어 비닝은 하드웨어 비닝과는 다른 장점을 제공한다.

  • 유연성: 소프트웨어적으로 처리하기 때문에, 단순히 사각 형태뿐만 아니라 다양한 형태로 화소를 묶을 수 있다. 또한, 이미지의 왜곡 등을 보정한 후에 비닝을 적용하는 등 유연한 처리가 가능하다.
  • 포화 문제 완화: 하드웨어 비닝은 합산된 전하량이 센서의 시프트 레지스터 용량을 초과하면 신호가 포화되어 정보가 손실될 수 있다. 반면 소프트웨어 비닝은 각 화소에서 개별적으로 신호를 읽은 후 합산하므로, 개별 화소가 포화되지 않는 한 합산 과정에서 포화될 가능성이 상대적으로 낮다.


하지만 각 방식에는 장점과 함께 고려할 점도 있다. 하드웨어 비닝은 SN비와 속도 향상 효과가 크지만, 처리 과정에서 이미지의 해상도가 영구적으로 낮아진다. 소프트웨어 비닝은 해상도 저하 없이 유연하게 처리할 수 있지만, 이미 모든 화소에서 판독 잡음이 추가된 상태에서 합산하므로 SN비 향상 효과는 묶는 화소 수의 제곱근에 비례하는 수준(예: 2×2 비닝 시 2배)에 그치며, 판독 속도 향상 효과는 없다.

2. 2. 2. 단점

데이터 비닝은 신호 대 잡음비(SN비)를 높이고 이미지 판독 속도를 향상시키는 장점이 있지만, 몇 가지 단점도 가지고 있다.

가장 큰 단점은 이미지의 해상도가 감소한다는 점이다. 특히 하드웨어 비닝의 경우, 여러 화소의 신호를 물리적으로 합쳐 하나의 화소 정보로 만들기 때문에, 이 과정에서 원래의 세밀한 이미지 정보가 손실되며 이는 되돌릴 수 없다. 예를 들어 2×2 비닝을 적용하면 가로, 세로 해상도가 각각 절반으로 줄어든다.

소프트웨어 비닝의 경우, 하드웨어 비닝과 같은 해상도 저하 문제가 발생하지만, 이미 모든 화소 정보를 읽어들인 후에 처리하므로 하드웨어 비닝만큼 SN비 개선 효과가 크지 않다. 하드웨어 비닝은 판독 잡음이 합쳐지는 횟수를 줄여 SN비를 크게 향상시키는 반면 (이상적인 조건에서는 묶는 화소 수, 예를 들어 2×2 비닝의 경우 4개, 에 비례하여 SN비가 향상된다. 즉, 4배 향상), 소프트웨어 비닝은 이미 각 화소마다 포함된 판독 잡음까지 합산하게 되므로, 합산하는 화소 수의 제곱근만큼만 SN비가 향상된다(예: 2×2 비닝의 경우 √4 = 2배 향상). 또한, 소프트웨어 비닝은 전체 화소를 일단 다 읽어야 하므로 이미지 판독 속도를 단축하는 효과는 없다.

3. 데이터 전처리

데이터 비닝은 데이터 처리 과정에서 이산화라고도 불리며, 데이터의 밀도를 줄이기 위한 데이터 전처리 기법 중 하나이다. 비닝을 수행함으로써 데이터에 포함된 오차나 분산과 같은 "잡음"을 제거하고 데이터를 평활화하여, 데이터로 구성하는 모델의 품질을 향상시킬 수 있다.

이 기법은 주로 규칙적으로 정렬된 데이터를 몇 개의 구간, 즉 "빈(bin)"으로 나누고, 각 빈 안의 값들을 특정 대표값으로 대체함으로써 데이터의 국소적인 변동을 줄이는 방식으로 작동한다. 이는 데이터 분석 전 단계에서 원시 데이터의 복잡성을 줄이고, 이후 분석 과정의 효율성을 높이는 데 기여한다. 특히 대량의 데이터를 다룰 때, 비닝은 계산 처리 속도를 높이고 시각화 시 데이터 밀집으로 인한 중첩 문제를 완화하는 데 효과적이다.

3. 1. 비닝의 목적

데이터 비닝은 데이터 처리의 여러 단계에서 다양한 목적으로 활용된다. 가장 기본적인 사용 예는 히스토그램으로, 데이터의 빈도 분포를 시각적으로 파악하기 쉽게 만드는 데 쓰인다. 이는 주로 1차원 공간에서 동일한 간격으로 데이터를 나누어 표현할 때 사용된다.

핵심적인 목적 중 하나는 데이터에 포함된 오차나 분산과 같은 "잡음"을 제거하고 데이터를 평활화하는 것이다. 이는 데이터를 규칙적으로 정렬된 몇 개의 구간이나 계층, 즉 "빈(bin)"으로 나누고, 각 빈 안의 값들을 적절한 대표값(예: 평균값, 중앙값, 또는 최댓값/최솟값 경계)으로 대체함으로써 이루어진다. 이러한 과정을 통해 데이터의 국소적인 평활화를 실현하고, 데이터로 구성하는 모델의 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이 기법은 데이터 이산화의 한 형태로, 데이터의 밀도를 줄이는 데이터 전처리 기법으로도 간주된다. 빈을 나누는 방법에는 표본 수를 일정하게 하는 분위수 방식이나 값의 범위를 일정하게 하는 고정 폭 방식 등이 있다.

구체적인 활용 사례는 다음과 같다.

  • 질량 분석법(MS)이나 핵자기 공명(NMR)과 같은 실험에서는 기기의 미세한 변화가 패턴 인식 분석에서 오류를 일으킬 수 있다. 비닝은 스펙트럼 데이터를 적절한 해상도의 빈으로 묶어, 분석 간의 작은 스펙트럼 이동에도 불구하고 특정 피크가 해당 빈에 유지되도록 함으로써 이러한 문제를 해결한다. 예를 들어, NMR에서는 화학적 이동 축을 이산화하여 비닝할 수 있고, MS에서는 스펙트럼 정확도를 정수 원자 질량 단위 값으로 반올림하여 적용할 수 있다.
  • 여러 디지털 카메라 시스템에서는 이미지 대비를 개선하기 위해 자동 픽셀 비닝 기능을 통합하고 있다.[1]
  • 기계 학습 분야에서는 Microsoft의 LightGBM이나 scikit-learn의 [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier.html 히스토그램 기반 그래디언트 부스팅 분류 트리]와 같은 알고리즘에서 지도 학습 분류 및 회귀를 위한 결정 트리 부스팅 방법의 속도를 높이는 데 사용된다.[2] 비닝을 통해 데이터를 집약하고 데이터 수를 줄여 고차 계층 구조 개념을 구축할 수도 있으며, 이는 결정 트리와 같은 기계 학습 알고리즘에 필요한 과정이다.


특히 대량의 데이터를 처리할 때 비닝은 효과적인 기법이 된다. 방대한 데이터는 계산 처리 속도나 시각화 시 그리는 속도, 데이터 밀집 영역에서의 중첩 그리기 등의 문제를 야기할 수 있다. 비닝을 통해 원시 데이터를 각 빈의 대표값으로 축소하면 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있다. 또한, 시각화 과정에서도 모든 데이터를 개별적으로 그리는 대신 빈 단위로 정보를 표현함으로써 그리는 속도를 높이고 중첩 문제를 완화할 수 있다.

그러나 비닝은 데이터의 분해능을 희생시키므로, 데이터 분포의 미세한 구조가 중요한 경우에는 해당 정보를 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 또한, 고차원의 데이터를 처리하는 경우에는 빈의 수가 지수 함수적으로 증가하여 효과가 감소할 수 있다. 그럼에도 불구하고 많은 응용 분야에서 비닝의 장점이 이러한 단점을 능가한다.

3. 2. 비닝 방법

데이터 비닝은 데이터 처리 과정에서 이산화라고도 불리며, 데이터의 밀도를 줄여 처리 효율을 높이는 데이터 전처리 기법 중 하나이다. 이는 데이터를 몇 개의 구간, 즉 '빈(bin)'으로 나누고 각 빈 안의 값들을 하나의 대표값으로 대체하는 방식으로 이루어진다. 비닝을 통해 데이터에 포함된 오차나 분산과 같은 불필요한 잡음(noise)을 제거하고 국소적인 변동을 줄여(평활화), 데이터의 가시성을 높이고 이를 통해 모델의 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 또한, 데이터를 요약하고 수를 줄여 개념 계층을 구축하는 데에도 활용될 수 있으며, 이는 결정 트리와 같은 기계 학습 알고리즘에서 중요한 과정이다.

빈을 나누는 방법에는 주로 두 가지가 사용된다. 첫 번째는 각 빈에 들어가는 표본의 수를 동일하게 맞추는 분위수 기반 분할이고, 두 번째는 각 빈이 나타내는 값의 범위를 동일하게 설정하는 고정 폭 분할이다. 빈이 설정된 후에는 해당 빈 안의 값들을 대표하는 하나의 값으로 대체하여 평활화를 진행하는데, 이때 사용하는 대표값으로는 빈 내 데이터의 평균이나 중앙값을 사용하거나, 빈의 최댓값과 최솟값을 경계값으로 설정하고 각 데이터에서 더 가까운 경계값을 사용하는 방법 등이 있다.

다양한 분야에서 비닝 기법이 활용된다.

  • 히스토그램: 가장 기본적인 데이터 비닝의 예시로, 데이터의 빈도 분포를 시각적으로 파악하기 위해 주로 1차원 구간에서 사용된다.
  • 질량 분석법(MS) 및 핵자기 공명(NMR): 실험 데이터 분석 시, 기기의 미세한 변화로 인해 발생하는 스펙트럼 이동이 잘못 해석되는 것을 방지하기 위해 사용된다. 예를 들어, NMR에서는 화학적 이동 축을 특정 구간으로 나누어 처리하고, MS에서는 스펙트럼 값을 정수 원자 질량 단위로 반올림하는 방식으로 비닝을 적용할 수 있다.
  • 디지털 카메라: 일부 디지털 카메라는 이미지의 대비를 향상시키기 위해 자동으로 인접 픽셀 값을 합치는 픽셀 비닝 기능을 사용한다.[1]
  • 기계 학습: Microsoft의 LightGBM이나 scikit-learn의 히스토그램 기반 그래디언트 부스팅 분류기[2]와 같이, 결정 트리 부스팅 알고리즘의 학습 속도를 높이기 위해 데이터를 비닝하여 처리한다.


비닝은 특히 대규모 데이터를 다룰 때 효과적이다. 방대한 양의 데이터를 직접 처리하면 계산 속도가 느려지고, 시각화 시 데이터가 너무 밀집되어 중첩되어 보이는 문제가 발생할 수 있다. 비닝을 통해 데이터를 요약하면 계산 및 시각화 속도를 높일 수 있으며, 각 빈을 하나의 단위로 표현하여 중첩 문제도 해결할 수 있다.

하지만 비닝은 데이터의 분해능을 낮추는 단점이 있다. 따라서 데이터 분포의 세밀한 구조가 중요한 경우에는 비닝으로 인해 중요한 정보를 놓칠 수 있다. 또한, 데이터의 차원이 높아질수록 필요한 빈의 수가 지수적으로 증가하여 효율성이 떨어지는 문제도 있다.

3. 3. 값 대체 방법

값을 대체하는 방법에는 여러 가지가 있다. 각 빈 안에 있는 데이터들의 평균값이나 중앙값을 사용하는 방법이 있다. 또는, 빈 안에 있는 값들 중 가장 큰 값과 가장 작은 값을 '경계값'으로 정하고, 각 데이터에서 더 가까운 경계값을 사용하는 방법도 있다.

3. 4. 활용

히스토그램은 기초적인 빈도 분포를 관찰하기 위해 사용되는 데이터 비닝의 한 예이다. 이는 일반적으로 시각화의 편의를 위해 1차원 공간과 동등한 구간에서 발생한다.

데이터 비닝은 질량 분석법 (MS) 또는 핵자기 공명 (NMR) 실험에서 스펙트럼 차원의 작은 기기적 변화가 패턴 인식 분석에 적용될 때 서로 다른 구성 요소를 나타내는 것으로 잘못 해석되는 것을 방지하기 위해 사용될 수 있다. 이 문제를 해결하는 간단한 방법은 특정 피크가 분석 간의 작은 스펙트럼 이동에도 불구하고 해당 빈에 유지되도록 해상도를 충분히 줄이는 비닝 기술을 사용하는 것이다. 예를 들어, NMR에서는 화학적 이동 축을 이산화하여 대략적으로 비닝할 수 있으며, MS에서는 스펙트럼 정확도를 정수 원자 질량 단위 값으로 반올림할 수 있다. 또한, 여러 디지털 카메라 시스템은 이미지 대비를 개선하기 위해 자동 픽셀 비닝 기능을 통합하고 있다.[1]

비닝은 또한 기계 학습에서 Microsoft의 LightGBM 및 scikit-learn의 [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier.html 히스토그램 기반 그래디언트 부스팅 분류 트리]와 같은 알고리즘에서 지도 학습 분류 및 회귀를 위한 의사 결정 트리 부스팅 방법의 속도를 높이는 데 사용된다.[2]

데이터 비닝은 보다 일반적인 데이터 처리에서 '''이산화'''라고도 하며, 데이터의 밀도를 줄이기 위한 데이터 전처리 기법 중 하나이다. 비닝을 수행함으로써 데이터에 포함된 오차나 분산과 같은 "잡음"을 제거하고 적절한 값을 보완하여 가시성을 높임으로써 데이터로 구성하는 모델의 품질을 향상시킬 수 있다.

비닝은 규칙적으로 정렬된 데이터의 값을 인접한 값들과 비교하여 적절한 값으로 대체함으로써 데이터의 국소적인 평활화를 실현하고 모델의 구성을 용이하게 하는 것을 목표로 한다. 규칙적으로 정렬된 데이터는 몇 개의 구간·계층, 즉 "빈"으로 배분되며, 각 빈 안에서 적절한 값에 의해 평활화된다. 빈을 나누는 방법에는 표본 수를 일정하게 하는 분위수로 나누는 방법, 값의 범위를 일정하게 하는 고정 폭을 사용하는 방법이 있다. 값의 대체 방법으로는 빈 안의 평균값이나 중앙값을 채용하는 방법, 빈 안의 표본 중 최댓값·최솟값을 "경계값"으로 하여 가까운 쪽의 경계값을 채용하는 방법 등이 있다. 비닝은 데이터를 집약하여 데이터 수를 줄이고 고차 계층 구조를 형성함으로써 개념 계층을 구축하는 기법으로도 사용할 수 있다. 이 절차는 결정 트리와 같은 기계 학습의 알고리즘에도 필요한 것이다.

비닝은 예를 들어, 대량의 데이터를 처리할 때 효과적인 기법이 된다. 방대한 데이터를 처리하는 경우, 계산 처리 속도나 시각화할 경우 그 그리는 속도, 데이터가 밀집된 범위에서의 중첩 그리기에 문제가 있다. 원시 데이터에 비닝을 적용함으로써 각 빈의 개별 값을 축소하고 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있게 된다. 또한, 도표 작성 시 모든 데이터를 일일이 그리는 것이 아니라 빈 하나를 1개의 데이터로 하여 데이터를 나타내는 기호의 표시 방법 등 다른 관점에서 시각화함으로써, 그리는 속도도 더 빨라지고, 중첩 그리기의 문제도 해소할 수 있다. 비닝은 데이터의 분해능을 희생하므로, 데이터 분포의 미세 구조에 의미가 있는 경우, 그것을 놓치게 되는 결점이 있지만, 많은 경우 장점이 그것을 능가한다. 또한, 고 차원의 데이터를 처리하는 경우에는 빈의 수가 지수 함수적으로 증가하기 때문에 효과가 적어진다.

4. 발광 다이오드 (LED)

(내용 없음)

4. 1. LED 비닝의 필요성

LED(발광 다이오드) 제조에서는 비닝이라고 불리는 선별이 필수적인 공정이다.

LED와 같은 전자 부품은 제조 과정에서 그 특성에 편차가 발생한다. LED의 특성은 같은 모델 번호라도 엄밀히는 일정하지 않고, 경우에 따라서는 크게 편차가 생기며, 같은 구동 회로로 발광시켜도 똑같이 발광한다고는 할 수 없으며, 접속 방식에 따라서는 구동하지 않는 경우도 있다. 그래서 같은 모델 번호의 LED에 있어서 특성값의 편차 정도를 검사하고, 그 사양을 엄밀하게 랭크로 분류하여 공표한다. 이 검사 공정이 '''LED 비닝'''이다.

LED 비닝에서는 주로 색상과 광속의 판정 기준에 따라 선별이 행해진다. LED 조명 제조사는 비닝에 의해 정의된 LED의 사양을 기초로 적당한 LED를 선택하고, 안정된 색상과 밝기를 갖는 조명 기구를 제공하고 있다. 다수의 LED를 나열하는 디스플레이 등에서는 비닝으로 선별된 랭크가 다른 LED를 최적으로 배치함으로써, 색상 및 휘도의 균일성을 향상시키는 수법도 사용되고 있다. LED 비닝의 검사 공정은 많은 LED 제조사에서 공통화되어 있다.

4. 2. LED 비닝 과정

LED(발광 다이오드) 제조 과정에서는 '비닝'이라고 불리는 선별 작업이 필수적이다.

LED와 같은 전자 부품은 제조 과정에서 특성에 차이가 발생한다. 같은 모델 번호의 LED라도 실제 특성은 일정하지 않으며, 때로는 큰 차이를 보이기도 한다. 이 때문에 동일한 구동 회로로 빛을 내게 해도 똑같이 발광하지 않거나, 연결 방식에 따라서는 아예 작동하지 않는 경우도 있다. 따라서 같은 모델 번호 안에서도 LED 특성 값의 편차 정도를 검사하고, 그 사양을 엄격하게 등급으로 나누어 공표한다. 이 검사 과정을 '''LED 비닝'''이라고 한다.

LED 비닝에서는 주로 색상과 광속을 판정 기준으로 삼아 선별 작업이 이루어진다. LED 조명 제조사는 비닝을 통해 정의된 LED 사양을 바탕으로 적합한 LED를 선택하여, 안정적인 색상과 밝기를 가진 조명 기구를 생산한다. 또한, 여러 개의 LED를 배열하여 만드는 디스플레이 등에서는 비닝으로 선별된 서로 다른 등급의 LED를 최적으로 배치하여 색상 및 휘도의 균일성을 높이는 방법을 사용하기도 한다. LED 비닝 검사 공정은 많은 LED 제조사에서 공통적으로 사용되고 있다.

참조

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