• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.523-528
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• 2015

본 논문은 효율적인 영상 분할을 수행하기 위한 다중해상도와 동적인 성질을 가지고 있는 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. EM 알고리즘은 가장 많이 사용되고 성능이 우수한 클러스터링 방법이다. 그러나, 기존의 EM 알고리즘은 다중해상도 데이터 처리에 대한 문제점과 클러스터 개수에 대한 사전 지식 요구라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 E-단계에 다중해상도 kd-트리를 적용함으로써 다중해상도 데이터 처리 문제를 해결하였고, 순차적 데이터에 따라 클러스터를 할당할 수 있데 하였다. 클러스터의 유효성을 검사하기 위해서, 클러스터 병합 원칙을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘을 텍스쳐 영상 분할에 적용하였고, 우수한 성능을 보였다.

• 품질경영학회지
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• 제30권4호
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• pp.68-77
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• 2002

EM algorithm has good convergence rate for numerical procedures which converges on very small step. In the case of proportion estimation in a mixed distribution which has very big incomplete data or of update of new data continuously, however, EM algorithm highly depends on a initial value with slow convergence ratio. There have been many studies to improve the convergence rate of EM algorithm in estimating the proportion parameter of a mixed data. Among them, dynamic EM algorithm by Hurray Jorgensen and Titterington algorithm by D. M. Titterington are proven to have better convergence rate than the standard EM algorithm, when a new data is continuously updated. In this paper we suggest dynamic EM algorithm and Titterington algorithm for the estimation of a mixed Poisson distribution and compare them in terms of convergence rate by using a simulation method.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.719-724
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• 1996

본 연구는 유지, 보수되는 상시 작동 시스템에 대한 신뢰성 분석을 위해 동적 불완전 수리모형 및 분석 절차의 개발을 수행하였다. 또한 수리 상태에 대한 데이타가 완전히 잠재적(masked)이라 하더라도 기본 분포(base-line distribution)가 와이블 분포라는 가정하에 모수적 추정 절차를 개발하였다. 개발된 추정 절차는 기본적으로 EM(Expectation and Maximization : EM) 알고리즘의 틀(framework)을 유지하고 있다. 특히 최소 수리 특성으로 인해 분포가 변화함에 따라 발생하는 추정의 어려움을 해결하기 위해 데이타 변환(transformation)식을 제시하고 이러한 변환 데이타를 사용함으로써 추가적 데이타의 요구없이 잠재적 데이타를 사용하여 추정을 가능하게 하는 모수 추정 알고리즘을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.105-106
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• 2017

본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.99-105
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• 2017

스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.