• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
• /
• pp.268-271
• /
• 2003

SOM 알고리즘에서 가중치 조정은 입력 벡터와 승자 노드의 대표 벡터간의 차이만큼 조정되고 승노드의 대표벡터에 입력벡터의 정보를 반영하게 된다. 여기서 그 정보를 반영할 때 입력벡터와 승자노드의 대표 벡터간에 차이가 크면 승자 노드의 대표 벡터에 입력벡터를 기억시키기 위해 입력 벡터의 정보를 더 많이 반영해야 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 승자 노드의 대표벡터와 입력벡터간의 출력오류를 0과1사이의 정규화된 값으로 출력오류를 계산하여 학습률을 조정하고 승자 노드의 저 활용 문제를 개선하기 위해 학습 중에 각 승자 노드의 대표 벡터들이 수정되고 선택되어지는 횟수가 가능한 동등해지도록 각 노드의 승자 빈도수를 가중치 조정에 반영하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 주민등록증에서 추출한 숫자 패턴 50개를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법의 인식 성능이 기존의 SOM 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제39권4호
• /
• pp.462-469
• /
• 2002

벡터 부호책 설계에 사용되는 기존 K-means 알고리즘은 모든 학습반복에서 고정된 가중치를 적용하는데 반해 제안된 방법은 학습반복마다 가변되는 가중치를 적용한다. 초기 학습반복에서는 새로운 부호벡터를 얻기 위해 수렴영역을 벗어나는 2 이상의 가중치를 사용하고, 이 값이 클수록 가변 가중치를 적용하는 학습반복을 줄임으로써 우수한 부호책을 설계할 수 있다. 초기 부호책 설계에 사용되는 미세분할 방법을 개선하기 위하여 소속 학습벡터와 대표벡터간의 오차를 줄이는 방법을 사용한다. 즉 자승오차가 최대인 대표벡터를 제외시키고 최소인 대표벡터를 미세분할함으로써 초기 부호벡터로 대체될 보다 적절한 대표벡터를 얻을 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
• /
• pp.259-262
• /
• 2002

벡터양자화에서 주어진 학습벡터를 가장 잘 대표할 수 있는 코드벡터의 집합인 코드북을 구하는 것은 가장 중요한 문제이다. 이러한 코드북을 구하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘으로 그 성능이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있어 여러 가지 초기 코드북을 설계하는 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 splitting 방법을 이용한 수정된 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존외 splitting 방법을 적용하여 초기 코드북을 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터를 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계 한다. 제안된 방법의 적용온 기존 방법에서 MSE(mean square error)의 감소율이 가장 작은 미소분리 과정에서 시작하여 원하는 코드북 크기를 얻을 때까지 반복한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상되었다.

• 융합보안논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.83-90
• /
• 2006

본 논문에서는 영상의 웨이브렛 변환계수의 양자화를 위하여 입력영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기의 설계법을 제안한다. 부호화 대상영상의 상관과 에지성분의 양 등이 웨이브렛 변환영역에서의 양자화기 설계에 중용한 요소인 것을 밝힌다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환계수의 양자화에 적합한 벡터양자화기의 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열로, 독립난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝히고, 아울러 제안방식으로 설계한 벡터양자화기가 부호화 성능이 우수함을 입증한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.529-535
• /
• 2000

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화에서 입력 영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기 설계법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여, 본 논문에서는 벡터 양자화기의 대표벡터를 생성하기 위한 학습계열로 독립 난수에 영상의 상관과 에지 성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표 벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실제의 영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터 양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝힘과 동시에 제안 방식으로 설계된 벡터 양자화기가 부호화 성능이 뛰어남을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.95-99
• /
• 1998

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화에서 입력 영상의 통계적 성질에 관계없이 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기 설계법을 제안한다. 제안하는 벡터 양자화기에서는 대표벡터를 생성하기 위한 학습계열로 난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용한다. 제안한 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 코드북 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실제의 영상을 사용한 종래방식으로 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 비교하여 종래방식의 문제점을 명확하게 밝힌다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
• /
• pp.742-744
• /
• 2000

본 논문에서는 영상의 형태 정보를 이용하여 내용 기반 영상 검색을 수행할 수 있는 방법으로, 질의(query) 영상의 의사 저나이크 모멘트에서 영상내의 물체 형태에 대한 기여도가 가장 큰 모멘트를 추출하여 영상 전체의 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법과, 영상의 인터레스트 포인트에서 미분 불변치 벡터와 위치 특성 벡터를 계산하여 영상의 지역 형태 정보를 대표하는 특징벡터로 정하여 영상 검색을 수행하는 방법, 그리고 두가지 방법을 모두 고려하여 영상 검색을 수행하는 방법을 제시한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스에 대해 영상 검색을 수행하여 기존의 영상 검색 방법과의 비교를 통하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.938-942
• /
• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.27-34
• /
• 1998

본 논문에서는 움직임 벡터와 빛의 세기를 이용하여 비디오의 인덱싱과 검색 기법에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특징과 빛의 세기를 계산하여 각 샷 당하나의 대표프레임을 추출하였다. 각각의 대표프레임은 빛의 흐름을 계산하였다. 즉 움직임벡터의 특징은 빛의 흐름으로부터 얻어냈고, BMA 는 움직임 벡터를 찾기 위해 사용했다. 그리고 빛의 세기 값을 히스토그램으로 변환 한 후 컷 검출에 사용하였다. 비디오 프레임의움직임 벡터와 빛의 세기 특징을 기반으로 비디오 데이터를 구성하고 인덱싱 하였다. 비디오 데이터베이스는 비디오의 접근을 위해 내용기반을 제공하고, 인덱스 특징은 B+ 트리 검색을 사용했고, 내부적으로 구성되어 단 노드 방식으로 저장되어 컴퓨터 저장장치에 직접 접근할 수 있게 했다. 본 논문에서는 비디오 데이터 모델을 기반으로 한 비디오 인덱스의 문제를 정의하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권5호
• /
• pp.185-192
• /
• 2004

본 논문은 얼굴의 아이겐공간에서 벡터 양자화 기법을 이용한 얼굴 인식을 제안한다. 아이겐페이스 방법의 문제점은 하나의 아이겐페이스로 얼굴의 다양한 변이를 표현하기에 부족하다는데 있다. 이러한 약점을 극복하기위해 제안된 방법은 아이겐페이스 공간에서 얼굴의 변이를 벡터 양자화 기법으로 군집화한다. 벡터 양자기는 학습과정을 통해 각 사람의 아이겐 페이스 집합을 양자화된 대표점들로 표현한다. 그리고 인식 과정을 통해 벡터 양자기는 얼굴 데이터 베이스에 저장된 대표점들과 입력된 얼굴 특징벡터와의 양자화 오차를 최소로 하는 대표점을 찾는다. 실험은 Faces94 데이터베이스에서 600장의 얼굴을 가지고 수행하였다. 실험 결과 기존의 아이겐페이스 방법은 최소 64개의 오인식을 하였고 제안된 방법은 코드북의 크기를 4개로 하였을 때 최소 20개의 오인식을 보였다. 결론적으로 제안된 방법은 얼굴의 변이를 수용하여 인식률을 향상시키는 효과적인 방법으로 사료된다.