• Title, Summary, Keyword: 벡터 공간 모델

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Research Trends of Graph-Based Text Mining (그래프 기반 텍스트 마이닝의 연구 동향)

  • Chang, Jae-Young;Han, Jong Bin;Jwa, Tae Bin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1074-1077
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    • 2013
  • 텍스트 마이닝은 비정형 데이터를 가정하므로 텍스트를 단순화된 모델로 표현하는 것이 필요하다. 현재까지 가장 많이 사용되고 있는 모델은 텍스트를 단순한 단어들의 집합으로 표현한 벡터공간 모델이다. 그러나 최근 들어 단어들의 의미적 관계까지 표현하기 위해 그래프를 이용한 텍스트 표현 모델을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 위한 기존의 연구 중에서 그래프에 기반한 텍스트 표현 모델의 방법들과 그들의 특징들을 주제별로 제시한다.

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Automatic facial expression generation system of vector graphic character by simple user interface (간단한 사용자 인터페이스에 의한 벡터 그래픽 캐릭터의 자동 표정 생성 시스템)

  • Park, Tae-Hee;Kim, Jae-Ho
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.12 no.8
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    • pp.1155-1163
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    • 2009
  • This paper proposes an automatic facial expression generation system of vector graphic character using gaussian process model. Proposed method extracts the main feature vectors from twenty-six facial data of character redefined based on Russell's internal emotion state. Also by using new gaussian process model, SGPLVM, we find low-dimensional feature data from extracted high-dimensional feature vectors, and learn probability distribution function (PDF). All parameters of PDF are estimated by maximization the likelihood of learned expression data, and these are used to select wanted facial expressions on two-dimensional space in real time. As a result of simulation, we confirm that proposed facial expression generation tool is working in the small facial expression datasets and can generate various facial expressions without prior knowledge about relation between facial expression and emotion.

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Recognition of Facial Expressions Using Muscle-eased Feature Models (근육기반의 특징모델을 이용한 얼굴표정인식에 관한 연구)

  • 김동수;남기환;한준희;박호식;차영석;최현수;배철수;권오홍;나상동
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • pp.416-419
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    • 1999
  • We Present a technique for recognizing facial expressions from image sequences. The technique uses muscle-based feature models for tracking facial features. Since the feature models are constructed with a small number of parameters and are deformable in the limited range and directions, each search space for a feature can be limited. The technique estimates muscular contractile degrees for classifying six principal facial express expressions. The contractile vectors are obtained from the deformations of facial muscle models. Similarities are defined between those vectors and representative vectors of principal expressions and are used for determining facial expressions.

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Direction of Arrival Estimation for Desired Target to Remove Interference and Noise using MUSIC Algorithm and Bayesian Method (베이즈 방법과 뮤직 알고리즘을 이용한 간섭과 잡음제거를 위한 원하는 목표물의 도래방향 추정)

  • Lee, Kwan-Hyeong;Kang, Kyoung-Sik
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.8 no.5
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    • pp.400-404
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    • 2015
  • In this paper, we study for direction of arrival MUSIC spatial spectrum algorithm in order to desired signal estimation in spatial. Proposal MUSIC spatial spectrum algorithm in paper use model error and Bayesian method to estimation on correct target position. Receiver array response vector using adaptive array antenna use Bayesian method, and target position estimate to update weight value with model error method. Target's signal estimation of desired direction of arrival in this paper apply weight value of signal covariance matrix for array response vector after removing incident signal interference and noise, respectively. Though simulation, we analyze to compare proposed method with general method.

The Prediction of Hazard Area Using Raster Model (Raster 모델을 이용한 재해위험지 예측기법)

  • Kang, In-Joon;Choi, Chul-Ung;Cheong, Chang-Sik
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information System
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    • v.2 no.2
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    • pp.43-53
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    • 1994
  • GSIS(geo-spatial information system), particularly when utilized in hazard management decision, is one of hazard analysis tool. Data of GSIS input from digitizing or scanning of map or aerial photos. This paper focuses upon the hazard prediction in GSIS and RS analysis to assess map, aerialphotos, satellite imagery and soil map. This study found computation of hazard area analysis. the results is formed as raster data model of quadtree. Authors knew more accurate results of overlay. This paper shows building up integrated data base as well as search of hazard area in aerial photographs.

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Multiple Application of Weight Concept of Weighted ERAM Model and its Effectiveness Analysis (가중 ERAM 모델의 가중개념 다각적 적용 및 그 유효성 분석)

  • Mun, Sung-Hoon;Piao, Gen-Song;Choi, Jae-Pil
    • Journal of the Architectural Institute of Korea
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    • v.36 no.6
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    • pp.15-24
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    • 2020
  • This study aims to analyze the effectiveness and differences of the weighted concepts of the weighted ERAM models within urban spatial analysis. This study confirmed that the existing weighted ERAM models differed in analytical power depending on the analysis target. This study also applied the weighted concepts in various ways to urban areas with different spatial structures. This study is significant in that it has a variety of approaches to the combination of weighted concepts applied to the ERAM model. The organically-occurring urban spatial structure was the most effective with the building population-weighted ERAM model. The planned urban spatial structure containing organic structures was most effective with the building population-distance multi-weighted ERAM model. Finally, the orthogonally planned urban spatial structure was the most effective with the building population-angle multi-weighted ERAM model. Each weighted concept showed a relatively higher correlation according to the different urban spatial structures than other weighted concepts in the analysis between ERAM results and floating population.

A Spatial Pyramid Matching LDA Model using Sparse Coding for Classification of Sports Scene Images (스포츠 이미지 분류를 위한 희소 부호화 기법을 이용한 공간 피라미드 매칭 LDA 모델)

  • Jeon, Jin;Kim, Munchurl
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.35-36
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    • 2016
  • 본 논문에서는 기존 Bag-of-Visual words (BoW) 접근법에서 반영하지 못한 이미지의 공간 정보를 활용하기 위해서 Spatial Pyramid Matching (SPM) 기법을 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델에 결합하여 이미지를 분류하는 모델을 제안한다. BoW 접근법은 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하여 시각적 단어의 분포로 이미지를 표현하는 기법이며, 기존의 방식이 이미지 패치의 위치정보를 활용하지 못하는 점을 극복하기 위하여 SPM 기법을 도입하는 연구가 진행되어 왔다. 또한 이미지 패치를 정확하게 표현하기 위해서 벡터 양자화 대신 희소 부호화 기법을 이용하여 이미지 패치를 시각적 단어로 변환하였다. 제안하는 모델은 BoW 접근법을 기반으로 위치정보를 활용하는 SPM 을 LDA 모델에 적용하여 시각적 단어의 토픽을 추론함과 동시에 multi-class SVM 분류기를 이용하여 이미지를 분류한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용하여 제안하는 모델의 분류 성능을 검증하였다.

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A Mathematical Modeling for the Physical Relationship between Camera and the Unknown Initial State of INS (카메라와 초기상태 정보가 없는 INS간 물리적 관계를 위한 수학적 모델링)

  • Chon Jae-Choon;Shibasaki Ryosuke;Zhao Huijing
    • Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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    • pp.145-149
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    • 2006
  • 모바일 맹핑시스템에 장착되어 있는 카메라와 INS의 물리적 관계 (두 좌표축 간의 거리(lever-arm) 와 각도(boresight) 캘리브레이션은 카메라 영상의 지리적 정보를 생성하기 위해 필요로 한다. 이 목적을 위해 기존연구는 카메라 캘리브레이션을 통하여 이 물리적 관계를 추정하고 있다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 좌표가 할당된 타겟을 이용하여 움직이는 카메라의 렌즈 왜곡과 내/외부 표정 계산하는 것이다. 이 추정에서, 저가의 INS의 초기상태인 자세, 각도는 사용자의 측량에 의해 결정이 된다. 만약 정교한 측량이 없을 경우, 카메라 영상의 지리적 정보는 잘못된 정보를 제공 할 것이다. 정교한 측량의 어려움을 피하기 위해, 본 논문은 카메라와 초기상태 정보가 없는 INS간의 물리적 관계를 위한 수학적 모델을 설계하였다. 시스템에 장착된 카메라와 INS의 초기 기준 좌표계의 관계는 lever-arm과 boresight을 이용한 좌표축 변환으로 정의 될 수 있으며, 이 시스템이 이동 후, 카메라 초기 기준 좌표계에서 INS의 위치는 두 개의 벡터 경로로 정의 될 수 있다. 이 두 벡터 경로는 카메라와 INS의 상대 외부표정의 관계를 이용하여 계산된 벡터들의 조합으로 정의된다. 본 논문은 여러 쌍의 경로로부터 lever-arm과 boresight을 추정하였다.

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Efficient Speaker Identification based on Robust VQ-PCA (강인한 VQ-PCA에 기반한 효율적인 화자 식별)

  • Lee Ki-Yong
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.5 no.3
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    • pp.57-62
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    • 2004
  • In this paper, an efficient speaker identification based on robust vector quantizationprincipal component analysis (VQ-PCA) is proposed to solve the problems from outliers and high dimensionality of training feature vectors in speaker identification, Firstly, the proposed method partitions the data space into several disjoint regions by roust VQ based on M-estimation. Secondly, the robust PCA is obtained from the covariance matrix in each region. Finally, our method obtains the Gaussian Mixture model (GMM) for speaker from the transformed feature vectors with reduced dimension by the robust PCA in each region, Compared to the conventional GMM with diagonal covariance matrix, under the same performance, the proposed method gives faster results with less storage and, moreover, shows robust performance to outliers.

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Word Sense Disambiguation using Word2Vec (Word2Vec를 이용한 단어 의미 모호성 해소)

  • Kang, Myung Yun;Kim, Bogyum;Lee, Jae Sung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.81-84
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    • 2015
  • 자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.

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