• 제목/요약/키워드: 유클리디안 거리

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웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법을 이용한 적외선 걸음걸이 인식 (Infrared Gait Recognition using Wavelet Transform and Linear Discriminant Analysis)

  • 김사문;이대종;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.622-627
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    • 2014
  • 본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.

YOLO-v4를 활용한 작업장의 위험 객체와 작업자 간 거리 예측 모델의 구현 (Implentation of a Model for Predicting the Distance between Hazardous Objects and Workers in the Workplace using YOLO-v4)

  • 이태준;조민우;김한길;김택천;정회경
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.332-334
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    • 2021
  • 산업재해로 인한 사망사고와 함께 시민재해로 인한 사망사고 발생 등이 사회적 문제로 지적됨에 따라 작업장에서 발생하는 중대재해 처벌 등에 관한 법률이 제정되어 시민의 안전권 보장과 중대재해를 사전에 방지하기 위한 노력이 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 지게차와 같은 중장비에 작업자가 치이는 경우와 관련해 거리 예측 모델을 제안한다. 데이터는 실제 지게차와 작업자가 배회하는 환경을 CCTV로 직접 촬영한 영상을 사용했으며 유클리디안 거리 기반으로 진행하였다. 산업 현장에서 데이터 셋을 직접 구축해 YOLO-v4를 학습하고 이를 통해 거리를 예측하여 위험한 상황인지 판정하는 모델을 구현하여 종합 위험 상황 판단 모델의 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

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Underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델 (A Fuzzy Neural Network Model Solving the Underutilization Problem)

  • 김용수;함창현;백용선
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.354-358
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    • 2001
  • 본 논문에서는 underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델을 제시한다. 이 퍼지 신경 회로망은 ART-1 신경회로망과 유사한 제어 구조를 가지고 있어 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 또한 연결강도의 초기화가 필요 없고 ART-1 신경회로망에 비하여 잡음에 민감하지 않다. 이 퍼지 신경회로망의 학습법칙은 코호넨의 학습법칙을 변형하고 퍼지화 하였으며 누설 경쟁학습의 퍼지화와 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 출력 뉴런 중에서 승자를 정한 후에 행해지는 점검 테스트에서는 유사척도로 상대적 거리를 사용하였다. 이 상대적 거리는 유클리디안 거리와 함께 데이터와 클러스터들의 대푯값들 간의 상대적인 위치를 고려한 것이다. 본 논문에서 제안한 퍼지 신경회로망과 코호넨 자기 조직화 특징 지도의 성능을 비교하기 위하여 널리 사용되어온 IRIS 데이터와 가우시안 분포 데이터를 사용하였다.

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스펙트럼 군집화에서 블록 대각 형태의 유사도 행렬 구성 (Magnifying Block Diagonal Structure for Spectral Clustering)

  • 허경용;김광백;우영운
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권9호
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    • pp.1302-1309
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    • 2008
  • K-means나 퍼지 군집화와 같은 전통적인 군집화 기법들이 원형(prototype)을 기반으로 하고 볼록한 형태의 집단들에 적합한 반면, 스펙트럼 군집화(spectral clustering)는 국부적인 유사성을 기반으로 전역적인 집단을 찾아내는 기법으로 오목한 형태의 집단들에도 적용할 수 있어 커널을 기반으로 하는 SVM과 더불어 각광을 받고 있다. 하지만 SVM이 그러하듯이 스펙트럼 군집화에서도 커널의 폭은 성능에 지대한 영향을 끼치는 요인으로, 이를 결정하기 위한 다양한 방법이 시도되었지만 여전히 휴리스틱에 의존하는 실정이다. 이 논문에서는 유사도 행렬이 보다 명백한 블록 대각 형태를 가지도록 하기 위해 국부적인 커널의 폭을 거리 히스토그램을 바탕으로 적응적으로 결정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스펙트럼 군집화에 사용되는 유사도 행렬(affinity matrix)이 블록 형태의 대각 행렬을 이룰 때 이상적인 결과를 낸다는 사실에 기반하고 있으며, 이를 위해서 전통적인 유클리디안 거리와 무작위 행보 거리(random walk distance)를 함께 사용한다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 사용하는 유사도 행렬에 비해 명확한 블록 대각 행렬을 나타내고 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

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홀로그래픽 데이터 저장장치에서의 멀티레벨 변조부호 (Multilevel Modulation Codes for Holographic Data Storage)

  • 정성권;이재진
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권9호
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    • pp.13-18
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    • 2015
  • 멀티레벨 홀로그래픽 데이터 저장장치는 한 픽셀에 1비트 이상을 저장할 수 있기 때문에 용량에 대한 큰 장점을 갖는다. 본 논문에서는 (1) 레벨의 수, (2) 코드워드 내에서 픽셀의 수, (3) 최소 유클리디안 거리에 따른 코드워드들의 개수를 보여준다. 픽셀당 레벨의 수의 증가는 용량을 증가시키지만 노이즈 마진이 감소함에 따라 많은 에러를 발생시킨다. 코드워드에서 픽셀개수의 증가는 코드율을 증가시키며 용량을 늘리지만, 코드의 인코더와 디코더의 복잡도를 증가시킨다. 코드의 최소 거리 증가는 검출 에러를 줄이지만 코드율을 감소시킨다. 위와 같이 시스템 디자인은 항상 장 단점을 가지고 있지만, 시스템의 요구사항을 위해 주어진 상황에서 효과적인 방법을 찾아야 한다. 그러므로 본 논문에서 조사된 코드워드의 수는 효과적인 코드 디자인을 위한 가이드라인을 제시한다.

엔빌로프 기반 하한을 사용한 효율적인 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭 (Efficient Rotation-Invariant Boundary Image Matching Using the Envelope-based Lower Bound)

  • 김상필;문양세;홍선경
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제18D권1호
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    • pp.9-22
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    • 2011
  • 본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 회전-불변 거리 계산의 효율적 방법을 제안한다. 회전-불변 거리 계산은 이미지 시계열을 한 칸씩 회전하면서 매번 유클리디안 거리를 계산해야 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 엔빌로프 기반 하한을 사용하여 회전-불변 거리 계산을 크게 줄이는 획기적인 해결책을 제시한다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스 대상의 단일 엔빌로프 작성과 이의 하한 개념을 제시하고, 이를 회전-불변 거리 계산에 사용하면 많은 수의 회전-불변 거리 계산을 줄일 수 있음을 보인다. 그런데, 단일 엔빌로프 기법은 하나의 엔빌로프가 가능한 모든 회전 시퀀스를 포함하기 때문에 하한이 커지고, 이에 따라 매칭 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 회전 구간의 개념을 도입하여 단일 엔빌로프 기반 하한을 다중 엔빌로프 기반 하한 개념으로 확장한다. 또한, 다중 엔빌로프 기법에서 회전 구간을 결정하기 위한 방법으로 동일-너비 기법과 엔빌로프 최소화 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 엔빌로프 기반 매칭 기법은 기존 기법에 비해 최대 수 배에서 수십 배까지 매칭 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.

고유성분 분석과 휘도성분 흐름 특성을 이용한 내용기반 비디오 검색 (Content-Based Video Search Using Eigen Component Analysis and Intensity Component Flow)

  • 전대홍;강대성
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.47-53
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    • 2002
  • 본 논문은 동영상의 대표프레임에서 eigen value와 휘도 성분을 이용한 내용기반 검색 기법에 관한 연구이다. video를 shot단위로 분할하여 shot을 대표하는 대표프레임을 얻어내고, 그 대표프레임을 Eigen Component Analysis(ECA)를 이용하여 데이터베이스를 생성하여 shot들의 휘도값 분포를 구한다. 생성된 코드북과 각 대표 프레임에 대한 코드북 인덱스 값, 휘도값을 database화하여 질의 영상과 video database간의 저장된 비디오들의 코드북과 코드워드간의 유클리디안 거리를 이용하여 유사도 높은 비디오를 찾고, 검색되어진 video에 포함된 대표프레임들의 코드북 인덱스 값과 입력 영상의 코드북 인덱스 값을 비교하여 입력 영상의 특징과 가장 유사한 대표프레임을 얻어낸다. 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 영상의 형태에 대한 전체적인 특징을 제공하는 대표프레임의 eigen value와 휘도 성분을 이용함으로서 보다 검색 결과가 우수하며, 영상의 통계적인 특성을 이용함으로서 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.

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실내공간에서 계층 구조를 이용한 K-익명화 (K-Anonymity using Hierarchical Structure in Indoor Space)

  • 김준석;이기준
    • Spatial Information Research
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    • 제20권4호
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    • pp.93-101
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    • 2012
  • 실내공간이 점차 복잡해짐에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 LBS (Location Based Service)의 수요가 증가하고 있다. 그러나 실생활에 편의를 주는 LBS의 이면에는 개인의 위치 노출과 이로 인한 프라이버시 침해의 문제가 포함되어 있다. 위치 K-익명화 기술은 적어도 K-1명의 다른 사용자를 포함시키는 ASR (Anonymized Spatial Region)을 생성하여 위치를 은폐하여 이러한 프라이버시 문제를 해결하는 대표적인 연구 분야이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 유클리디안 거리를 기반으로 하는 실외 공간에서 이루어 졌으며, 구조물에 의해 제약이 있는 실내공간에 적용시키기에는 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 실내공간의 구조와 위치 표현 방법을 고려하여 위치 은폐를 위한 K-익명화 방법을 제안한다. 위치의 은폐를 위해 실내공간의 계층 구조를 생성하여 이 구조에서 K-1명의 다른 사용자를 포함하도록 노드를 확장시키는 방법을 소개한다. 또한 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 K와 계층구조의 특성에 따른 비용모델도 함께 제시한다.

주파수 위상 응답과 크기 응답에 QIM을 이용한 다중 오디오 워터마킹 (Multiple Audio Watermarking using Quantization Index Modulation on Frequency Phase and Magnitude Response)

  • 서예진;조상진;정의필
    • 한국음향학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.71-78
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    • 2013
  • 본 논문에서는 주파수 위상 응답과 크기 응답에 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하는 다중 오디오 워터마킹을 제안한다. 워터마크 삽입은 두 단계로 나뉘며 주파수 영역에서 수행된다. 1단계에서는 주파수 위상 응답의 전체 샘플을 대상으로 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하고 2단계에서는 먼저 무음 구간 여부에 따라 워터마크를 삽입할 프레임을 정하고 해당 프레임에서 주파수 크기 응답의 최대값을 기준으로 정규화한 후 고정된 스텝사이즈를 적용하는 방법으로 적응적인 QIM을 구현하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입 단계를 거친 주파수 위상 응답과 크기 응답을 역푸리에 변환을 통해 시간 영역의 신호로 복원한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 이용하여 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였으며 특히 푸리에 공격에서 복원율은 95% 이상으로 매우 강인한 결과를 보였다.

Seysen 알고리즘을 이용한 Lattice Reduction-aided 다중 안테나 검출기법 (Lattice Reduction Aided MIMO Detection using Seysen's Algorithm)

  • 안홍선;마나르모하이센;장경희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권6C호
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    • pp.642-648
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    • 2009
  • 본 논문에서는 LRA (Lattice Reduction-Aided) 검출 기법에서 격자 감소를 위하여 주로 사용되어 오던 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz)을 대신하여 SA (Seysen Algorithm)를 이용함으로써, 복잡도의 감소와 함께 성능 향상을 이루었다. 이러한 성능향상에도 불구하고 여전히 존재하는 SA-LRA 검출 기법과 ML 검출과의 성능 차이를 줄이기 위하여 list of candidates 기법을 SA-LRA 검출 기법에 적용하였다. List of candidates 기법은 송신 신호 벡터가 될 수 있는 후보들의 리스트를 구성하여, 이 중 최소의 유클리디안 거리 (Euclidean Distance)를 가지는 후보를 송신 신호 벡터로 추정하는 기법이다. 모의실험 결과는 이 기법을 통하여 SA-LRA 검출 기법이 ML 검출과 유사한 성능을 가질 수 있음을 보이고 또한, SA를 통하여 채널 행렬이 보다 더 직교성을 가지게 되는 것을 보인다.