• Title/Summary/Keyword: 거리가중치

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A Weight Distance-based Clustering for MultiDatabase Mining (다중데이터베이스 마이닝에서 가중치 거리를 이용한 클러스터링)

  • 김진현;윤성대
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.695-697
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    • 2003
  • 다중데이터베이스 마이닝에서 하나의 데이터 집합을 형성하는 작업은 많은 부하가 따른다. 그러므로, 본 논문에서는, 가중치 거리를 이용한 클러스터링을 통해 관련성이 높은 데이터베이스를 식별하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 빈발한 항목으로 구성된 데이터 집합을 생성하여 데이터베이스 사이의 유사성과 거리를 측정하고 데이터베이스간의 거리에 대한 식별성을 향상시키기 위하여 최다 빈발항목에 대한 비교 연산을 통해 가중치를 산출한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안한 기법이 Ideal&Goodness 기법보다 다중데이터베이스의 트랜잭션 데이터베이스에 대한 식별 능력이 우수함을 알 수 있었다.

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Speaker Segmentation System Using Eigenvoice-based Speaker Weight Distance Method (Eigenvoice 기반 화자가중치 거리측정 방식을 이용한 화자 분할 시스템)

  • Choi, Mu-Yeol;Kim, Hyung-Soon
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.31 no.4
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    • pp.266-272
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    • 2012
  • Speaker segmentation is a process of automatically detecting the speaker boundary points in the audio data. Speaker segmentation methods are divided into two categories depending on whether they use a prior knowledge or not: One is the model-based segmentation and the other is the metric-based segmentation. In this paper, we introduce the eigenvoice-based speaker weight distance method and compare it with the representative metric-based methods. Also, we employ and compare the Euclidean and cosine similarity functions to calculate the distance between speaker weight vectors. And we verify that the speaker weight distance method is computationally very efficient compared with the method directly using the distance between the speaker adapted models constructed by the eigenvoice technique.

Adaptive Linear Interpolation Using the New Distance Weight and Local Patterns (새로운 거리 가중치와 지역적 패턴을 고려한 적응적 선형보간법)

  • Kim, Tae-Yang;Jeon, Yeong-Gyun;Jeong, Je-Chang
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.31 no.12C
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    • pp.1184-1193
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    • 2006
  • Image interpolation has been widely used and studied in the various fields of image processing. There are many approaches of varying complexity and robustness. In this paper, a new distance weight is proposed for the conventional linear interpolation. In comparison with the conventional linear weight, the new distance weight uses a quadratic or cubic polynomial equation to reflect that the interpolated value should be influenced more by the value of closer pixels in an input image. In this paper, the new adaptive linear (NAL) interpolation, which considers patterns near the interpolated value, is also proposed. This algorithm requires a pattern weight, which is used to determine the ratio of reflection on local patterns, to obtain an interpolated image that exhibits better quality at various magnification factors (MF). In the computer simulation, not only did the NAL interpolation exhibit much lower computational complexity than conventional bicubic interpolation, it also improved peak signal-to-noise ratios (PSNR).

Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Systems with Weight Value Applied (인지무선 시스템에서 부사용자의 거리에 따른 가중치가 적용된 협력 스펙트럼 센싱)

  • Yun, Heesuk;Yun, Jaesoon;Bae, Insan;Jang, Sunjeen;Kim, Jaemoung
    • Journal of Satellite, Information and Communications
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    • v.9 no.3
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    • pp.91-97
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    • 2014
  • In this paper, we propose weighted detection probability with distance between primary user and secondary users by using cooperative spectrum sensing based on energy detection. And we analysis and simulate the result. We suggest different distance between primary user and secondary users and the wireless channel between primary user and secondary users is modeled as Gaussian channel. From the simulation results of the cooperative spectrum sensing with weighted method make coverage bigger compared with non-weight, and We show higher sensing efficiency when we put weight detection probability than before method.

Estimation of Missing Rainfall Data Considering Spatio-Temporal Variation Using Radar Data (레이더 자료를 이용한 시공간적 변동성을 고려한 강우의 결측치 추정)

  • Song, Chang-U;Song, Chang-Joon;Kim, Byeong-Sik;Kim, Soo-Jun;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1196-1200
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    • 2010
  • 본 논문에서는 지점 강우의 결측치를 추정하기 위해 전통적인 통계학적 내삽기법을 이용한 역거리가중치법(IDWM), 역지수가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM)과 패턴 인식의 일종인 인공신경망(ANN)기법 그리고 시공간적 강우분포의 측정이 가능한 레이더 자료를 이용해 결측치를 추정하여 각각의 방법을 비교하였다. 임진강 유역의 15개 지상관측소를 대상으로 교차검정(Cross validation) 분석을 실시해 본 결과, CCWM 방법과 ANN기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 보정레이더를 이용하여 결측치를 추정한 경우RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보여 기존의 전통적 결측치 추정방법보다 실측치에 가까운 결과를 보였다. 이는 레이더자료가 지점 강우자료와는 달리 강우의 시공간적 변동성을 고려한 공간분포의 정보를 지니고 있기 때문인 것으로 판단된다.

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TOA Based Indoor Localization System Using Distance Weighting and Kalman Filter (거리 가중치 및 Kalman Filter를 이용한 TOA기반 실내 위치 인식 시스템)

  • Byeon, Jin-Yeong;Lee, Ki-Young
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.386-389
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    • 2011
  • 현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.

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Distance Weighted Filter based on Standard Deviation Distribution for AWGN Removal (AWGN 제거를 위한 표준편차 기반의 거리가중치 필터)

  • Park, Hwa-Jung;Kim, Nam-Ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.10a
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    • pp.118-120
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    • 2021
  • In modern society, with the development of IoT technology, various digital equipment is being distributed in a wide range of fields such as CCTV and exploration robots. Accordingly, the importance of data processing is increasing, and various studies are being conducted to remove noise generated in the process of receiving data in the imaging field. Representative noise includes additive white Gaussian noise (AWGN), and existing filters for removing noise include an average filter (AF), an alpha trimmed average filter (A-TAF), and a median filter (MF). However, existing filters have a disadvantage in that they show somewhat insufficient performance in noise removal characteristics in high frequency areas. Therefore, in this paper, in order to effectively remove AWGN existing in the high frequency region, a weight filter according to a distance based on the standard deviation is proposed.

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Localization On WSN Using Fuzzy Modeling (퍼지모델링에 의한 WSN에서의 위치 측정)

  • Kim, Jong-Seon;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.1841_1842
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    • 2009
  • 본 논문에서는 WSN(Wireless Sensor Network)에서 RSSI(Receive Strength Signal Indicator)를 이용해 미지노드의 위치측정을 위한 퍼지 모델링 기법을 제안한다. RSSI는 거리에 따른 전파의 감쇠를 나타내는 것으로 측정 환경에 따라 신호 반사 및 잡음의 영향에 민감하다. 본 논문에서는 퍼지를 이용하여 측정된 RSSI를 거리로 환산하고 가장 짧은 거리와 그에 따른 거리오차를 모델링한다. 출력으로 입력 거리에 따른 가중치를 얻은 뒤 가중치를 적용한 거리의 무게 중심을 구하고 실제 미지노드의 위치와 비교함으로써 제안한 기법이 응용 가능함을 증명한다.

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Multi-Volume Rendering using Opacity Weighted Mixing Method (투명도 가중치 혼합방법을 이용한 다중 볼륨 렌더링 기법)

  • 홍헬렌;김명희
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.568-570
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    • 1999
  • 복잡한 인체기관의 해부학적 형태 및 상대적 관계를 파악하기 위하여 단일 볼륨에 대한가시화 뿐 아니라 다중 볼륨에 대한 가시화가 요구된다. 본 논문에서는 특정기관의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법과 투명도 가중치 혼합 방법을 이용한 다중 볼륨렌더링 방법을 제안한다. 해부학적 형태로부터 관심부위의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법은 분할된 외곽선으로부터 거리변환을 통하여 거리볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 거리볼륨을 이용함으로써 가시화시간을 가속화시킬 수 있으며, 다중 볼륨 렌더링 방법은 투명도 가중치 혼합방법을 사용한 렌더링 방법으로 심장의 해부학적 형태와 좌심실, 우심실 간의 혼합된 렌더링 결과를 제시한다. 본 제안방법은 단일 볼륨 렌더링의 한계를 극복하여 복잡한 해부학적 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.

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a new distance weighted correlation method to evaluate reconstructed brain sources (복원된 뇌신호원의 국지화 정확도 평가를 위한 거리 가중치 유사도 비교법)

  • Choi, Jong-Ho;Park, Sun-Ae;Jung, Hyun-Kyo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.2027-2028
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    • 2011
  • 이 논문에서는 복원된 뇌신호원을 평가하는 방법 중의 하나로 거리 가중치 유사도 비교법을 제안한다. 의료영상처리 분야에서 시공간적인 뇌신경신호원의 변화를 비교 및 분석하기 위해서 여러 방법이 적용되고 있는데 가장 널리 사용되고 있는 것이 유사도 비교법이다. 본 논문에서는 1차원 기준으로 구성된 기존의 유사도 비교법을 3차원 뇌신호원 평가에 적합하도록 거리 가중치를 고려한 새로운 유사도 비교법을 제시한다. 또한 3차원 뇌신경신호원의 시뮬레이션을 통해 새로운 기법의 타당성을 검증한다.

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