• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제41권4호
• /
• pp.256-261
• /
• 2014

Top-${\kappa}$ 유사도 조인 문제는 두 개의 입력 레코드 집합들에서 유사도를 기준한 상위 ${\kappa}$ 개의 레코드 쌍을 찾는 것이다. 샘플링 기법을 이용하여 상위 ${\kappa}$ 개의 유사도 조인 쌍을 반환하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 입력 레코드들의 표본에서 집합 유사도 조인들의 히스토그램을 구성하고, 상위 ${\kappa}$ 개의 조인 쌍을 위한 추정 유사도 한계치를 통계 추론으로 95% 신뢰 구간의 오차 한계 내에서 계산한다. 상위 ${\kappa}$ 개의 유사도 조인을 얻기 위하여 최소-히프 구조를 사용하는 일반 유사도 조인 알고리즘에 이 추정 한계치를 적용한다. 대 용량의 실제 데이터집합에서의 실험결과는 제안된 알고리즘의 좋은 성능을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.729-734
• /
• 2012

패턴 인식, 데이터 분석, 침입 탐지, 이미지 처리, 바이오 인포매틱스 등과 같은 수많은 분야에서 클러스터링 분석이 사용되고 있다. 기존의 많은 연구들은 수치 데이터에만 기반을 두고 있다. 그러나 구간 데이터, 히스토그램, 심지어는 함수들을 값으로 갖는 변수들을 다루는 심볼릭 데이터 분석이 부상하고 있다. 본 논문에서는 이런 심볼릭 데이터들을 클러스터링하기 위하여 비대칭적 유사도를 제안한다. 또한 평균 유사도 값(ASV)에 기반한 클러스터링 방법도 개발한다. 제안하는 클러스터링의 결과는 기존 방법들과 다르며, 매우 고무적인 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.23-26
• /
• 2019

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.231-236
• /
• 2011

이진화 알고리즘은 영상인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되므로 영상처리부분에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 대부분의 기존 이진화 방법은 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 히스토그램이나 픽셀의 평균값을 이용하여 양호한 임계치를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않은 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 번호판을 이진화 하기 위해 차량 영상의 명도를 2구간으로 구분하고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 영상을 이진화하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안하고자 한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 차량번호판 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.35-40
• /
• 2010

최근 디지털 사진의 보급으로 인해, 일반 사람들 또한 한번에 수백장의 사진을 촬영하는 일이 많아졌고 최근에 사진 관리에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사진 관리에 사용되는 썸네일 기반의 순차적인 격자 인터페이스는 사진의 한가지 특성에 따라 각 사진을 정렬하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 사용자가 많은 수의 사진을 관리하기에는 많은 스크롤링과 클릭을 요구하게 되므로 많은 시간과 집중력이 요구된다. 본 논문에서는, 색상 유사도와 촬영 시각을 이용하여, 각 사진을 클러스터링하고 촬영 시각의 흐름에 따라 배열하는 인터페이스를 제안한다. 제안한 인터페이스는 사진의 촬영시각에 따라 먼저 각 사진들을 클러스터링하고 한번 분류된 클러스터 사진들은 서로 유사한 색상의 사진들끼리 2차로 재분류한다. 이 때 사용한 2차 클러스터링 방법은 구간 그래프의 최대 클리크 찾기 찾기 알고리즘을 이용한 방법으로 25가지 색상의 히스토그램을 비교한다. 분류된 사진들은 클러스터의 순서에 따라 연속적으로 각 클러스터들을 배치한다. 제안한 클러스터링 기능과 사진 배치 인터페이스를 평가하기 위해서, 설문조사 기반의 사용자 평가를 수행하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제43권5호
• /
• pp.29-37
• /
• 2006

스레쉬홀딩(thresholding)은 영상 화소의 군집이나 강도를 이용하여 영상을 분할하는 기본 기술이다. Otsu의 스레쉬홀딩 방법에서는 정규화 된 히스토그램을 이산 밀도함수로 보아 화소의 클래스 간 분산을 최대화시키는 판별식을 이용한다. 그러나 Otsu의 방법에서는 여러 객체로 이루어진 영상에서 최적의 스레쉬홀드를 찾기 위하여 그레이레벨 전 구간에 대해 모든 가능한 분산 값을 반복적으로 계산해 보아야 하기 때문에 계산 시간이 길게 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 Otsu의 방법을 개선하여 간단하지만 고속으로 멀티-레벨의 스레쉬홀드 값을 구할 수 있는 방법을 제안한다. 전체 그레이 구간 영역에 대하여 Otsu의 방법을 적용시키기 보다는 먼저 그레이 영역을 작은 부분-구간으로 나눈 다음 Otsu의 방법을 적용시키는 처리를 반복하여 원하는 개수의 스레쉬홀드를 구하는 방법이다. 본 제안 방법에서는 맨 처음 대상 영상의 그레이 구간을 2부류로 나눈다. 이 때, 분할을 위한 스레쉬홀드는 전 구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 구한다. 그 다음에는 전체 구간이 아닌 분할된 부분-구간을 대상으로 Otsu의 방법을 적용하여 두 부류를 4부류로 나눈다. 이와 같은 처리를 원하는 개수의 스레쉬홀드를 얻을 때 까지 반복한다. 세 종류 벤취마크 영상과 50개 얼굴영상에 대해 실험한 결과, 제안 방법은 대상 영상을 특성에 맞게 고속으로 잘 분할하였으며, 패턴 매칭이나 얼굴인식에 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 암석학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.315-336
• /
• 2009

경상분지 북동부 일대의 제3기 결정질 응회암에서 발달하는 미세균열의 빈도수, 길이 및 밀도에 대한 분포특성을 도출하였다. 포항시 흥해읍 지역에서 채취한 3개 암석시료의 수평면 상에서 발달하는 134조의 미세균열은 박편의 확대사진을 통하여 구별하였다. 채취지점의 고도를 달리하는 3개 암석시료에 대한 미세균열의 길이-빈도 히스토그램에 대한 형태의 변화성을 도출하였다. 히스토그램들의 분포형태는 암석시료의 고도와 비례하여 음의 지수함수의 분포형에서 대수-정규의 분포형으로 점변한다. 다른 암석시료보다 고도가 낮은 암석시료 1의 분포형태는 넓은 길이분포를 보여주며, 다른 암석시료에 비하여 평균길이와 중앙값, 그리고 표준 편차가 높은 것이 특징이다. 한편 이와 같은 분포특성은 하부 경상누층군의 퇴적암에서 발달하는 절리의 길이분포와 부합한다. $N0{\sim}10^{\circ}W$의 방향을 중심으로 하여 NW 및 NE의 양쪽 방향으로 갈수록 보다 길이가 짧은 미세균열의 출현빈도수는 증가하며, $N80{\sim}90^{\circ}W$ 및 $N80{\sim}90^{\circ}E$의 방향에서 각각 우세하다. 이러한 분포특성은 미세균열 조들 사이의 생성시기의 상대적인 차이 그리고 보다 짧은 미세균열의 신규 발생을 의미한다. 한편 $N60{\sim}70^{\circ}W$(최대길이:1.18 mm) 및 $N0{\sim}10^{\circ}W$(최대길이:0.80 mm)의 방향에서는 길이가 가장 긴 미세균열을 볼 수 있으며, 이러한 유형의 미세균열은 빈도수에 비하여 숫적으로 매우 제한적이다. 방향각($\theta$)-빈도수(N), 총길이($L_t$), 평균길이($L_m$) 및 밀도($\rho$)의 종합 분포도의 전 영역은 상관곡선의 형태에 의거, 5개의 구간으로 분류할 수가 있다. 분포도에서 밀도곡선은 서북서-동남동($N70{\sim}80^{\circ}W$), 남-북~북북동-남남서($N0{\sim}10^{\circ}W/N10{\sim}20^{\circ}E$), 동북동-서남서($N50{\sim}60^{\circ}E$) 그리고 거의 동-서($N80{\sim}90^{\circ}E$)의 방향에서 각각 5개의 뚜렷한 정점을 보여준다. 특히 단층의 주방향은 밀도가 높은 방향각과 부합한다. 결과적으로 밀도곡선의 이러한 분포형태는 기존의 연구에서 시사한 대표적인 최대 주응력 방향을 반영한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.157-163
• /
• 2013

본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.185-195
• /
• 2013

본 논문에서는 스마트폰의 플랫폼으로 하여 시공간적 중요도 기반으로 비디오를 요약하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주어진 비디오에서 카메라 및 물체의 움직임에 강건한 색상 히스토그램의 차분으로 장면 전환을 검출하고 연속적인 프레임간의 유사성, 얼굴의 영역, 개별 프레임(frame)의 중요도를 통해 시공간적 중요도를 분석한다. 그리고 검출된 장면 전환을 이용하여 과분할된 계층적 트리를 생성하고 비디오 분석 과정에서 계산한 병합 및 유지 에너지를 이용하여 반복적으로 갱신한다. 또한 갱신된 계층적 트리에서 사용자가 요구하는 재생 길이와 최소 구간 길이를 충족하고 동시에 높은 중요도를 가진 노드들로부터 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 통해 프레임을 추출한다. 실험 결과 상용 스마트폰에서 2분길이 분량의 입력 비디오를 10초 내외의 수행시간으로 요약할 수 있었으며, 그 결과는 상용 비디오 편집 소프트웨어인 Muvee보다 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제49권5호
• /
• pp.30-36
• /
• 2012

본 논문은 천이 검출기를 이용하여 아날로그-디지털 변환기(ADC)의 정적 파라미터를 테스트 하는 내장 자체 테스트 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ADC의 정적 테스트에서 가장 널리 사용되는 히스토그램 방법을 대체할 수 있다. 입력되는 테스트 신호는 상향 램프 신호를 사용하며 오프셋, 게인, INL(Integral Non-Linearity), DNL(Differential Non-Linearity)과 같은 정적 파라미터를 테스트 할 수 있다. 제안하는 방법은 실제 테스트 환경에서 랜덤 노이즈에 의해 발생할 수 있는 천이 구간 문제를 해결할 수 있으며, 테스트 스펙으로 주어지는 오차 허용 범위의 다양한 경우에 대해서 효율적으로 테스트를 수행할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 정적 테스트를 올바르게 수행하는 것과, 기존 방법에 비해 하드웨어 오버헤드가 줄어드는 것을 보여준다.