대용량의 고차원 데이터 집합은 고차원 데이터 고유 희소성에 의하여 상당한 양의 잡음을 포함하므로 효과적인 고차원 클러스터링에 어려움을 더한다. CLIP은 이와 같은 고차원 데이터의 특성을 지원하는 클러스터링 알고리즘으로 개발되었다. CLIP은 1차원 성형변환 프로젝션을 점진적으로 적용하여, 각 프로젝션 공간에서 얻어진 1차원 클러스터들의 곱집합을 찾는다. 이 집합은 클러스터를 포함할 뿐 아니라 잡음도 포함할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터를 포함하는 곱집합을 정제하는 확장된 CLIP 알고리즘을 제안한다. 이미 CLIP에서 찾은 곱집합에 반복적인 2차원 프로젝션을 적용하여 클러스터의 고차원적 잡음을 제거한다. 확장된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 합성 데이터를 이용한 일련의 실험을 통하여 효과성을 증명한다.
본 논문에서는 히스트로그램 백 프로제션(HBP: histogram back projection); 히스트로그램 인터섹션(HI:histogram intersection )그리고 XY-프로젝션(XY-projectipn)을 이용하여 움직이는 카메라로부터 이동 물체를 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 히스토그램 백 프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 히스토그램 인터섹션과 XY-프로젝션을 사용하여 추적물체를 정합하고 추출하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방법이 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 물체를 분할하고 정합하여 큰 오차 없이 추적함을 보였다.
데이터마이닝 기법 중의 하나인 플러스터링은 대용량 데이터베이스에서 유사한 특징을 가진 객체들을 집단화하는데 사용되는 매우 유용한 분석방법이다. 그러나 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 데이터에서는 성능이 급격히 저하된다. 이것은 고차원 데이터 집합이 상당한 양의 잡음을 포함하고 있기 때문이며 고차원 데이터 고유의 희소성에 기인한다. 이에 따라 고차원 데이터의 구조와 특성을 지원하는데 적합한 클러스터링 기법이 개발되고 있다. 본 논문에서는 고차원 클러스터링에서 잡음 데이터를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하는데, 이 일고리즘은 고차원 데이터의 저차원으로의 변환에 기초한다. 저 차원으로 변환을 위해 2차원 프로젝션을 이용하며, 반복적으로 2차원 프로젝션을 적용하여 잡음을 단계적으로 최소화한다. 이와 같은 2차원 프로젝션은 잡음을 점차적으로 줄여줄 뿐 아니라, 데이터 분포에 대한 시각화 작업에도 용이하다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.245-248
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2001
본 논문은 히스토그램 백 프로젝션, 히스토그램 인터 섹션 그리고 XY-프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 정합하여 물체 추적 시스템에 적용하고자 한다. 물체 추적 시스템에서 실시간 처리를 위하여 물체정합 모델은 계산량이 적고, 물체의 변화에도 일관성이 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 물체정합 모델은 이러한 물체 추적 시스템에 적합하다. 본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 물체를 정합하는 것을 보였으며, 물체를 큰 오차 없이 추적함을 보였다.
대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 공간에서 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 더욱이 고차원 데이타는 상당한 양의 잡음 데이타를 포함하고 있으므로 알고리즘의 추가적인 효과성 문제를 야기한다. 그러므로 고차원 데이타의 구조와 특성을 지원하는 적합한 클러스터링 기법이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 선형변환 프로젝션을 이용한 클러스터링 알고리즘 CLIP을 제안한다. CLIP은 고차원 클러스터링의 효율성 및 효과성 문제를 극복하기 위해 개발되었으며, 클러스터 형성에 밀접하게 연관된 부분 공간에서 클러스터를 탐사하는 기법이다. 알고리즘의 주요 사상은 각1차원적 부분공간에서의 클러스터링에 기본을 두고 있지만. 점진적인 프로젝션을 이용하여 고차원 클러스터를 탐사한 뿐만 아니라 연산을 획기적으로 줄인다. CLIP의 성능을 평가하기 위해 합성 데이타를 이용한 일련의 실험을 통하여 효율성 및 효과성을 증명한다
현재 알려진 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 공간에서 데이터가 갖는 고유의 희소성 및 잡음으로 인하여 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이에 따라 최근에 클러스터 형성에 연관성이 있는 차원만을 선택하고, 연관성이 적은 차원들을 제거함으로써 클러스터링의 성능을 높일 수 있는 부분차원 클러스터링 기법이 연구되고 있다. 그러나 현재 연구된 부분차원 클러스터링 기법은 그리드 기반 방법으로서 차원의 증가에 따라 그리드 셀의 수가 방대해짐으로써 공간 및 시간적 인 효율성 이 저하된다. 또한, 대부분의 알고리즘들은 데이터 집합에서 대표객체를 찾아 클러스터 형성에 관계 있는 차원만을 조사하기 때문에 대량의 고차원 공간 데이터에 대해서는 최상의 대표객체를 선택하는데 어려움이 많다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 차원의 순서와 무관하게 동일한 클러스터를 탐사할 수 있는 효율적인 부분차원 클러스터링 알고리즘인 CLIP을 제안한다. CLIP은 클러스터 형성에 밀접하게 연관된 임의의 차원에서 클러스터를 탐사한 후에, 그에 종속적인 다음 차원에 대해서 점진적인 프로젝션을 이용하여 클러스터를 탐사하는 기법이다. 점진적 프로젝션 기법은 제안된 알고리즘의 핵심 기법으로서 방대한 양의 탐색공간과 클러스터링을 식별하는 계산시간을 크게 줄인다. 이에 따라 CLIP 알고리즘을 평가하기 위해 합성 데이타를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 정확성 및 효율성, 알고리즘 결과의 동등성에 대한 실험 및 비교 분석 결과를 제시한다.
데이터 마이닝의 방법론 중 클러스터링은 데이터베이스 객체들의 에트리뷰트 값에 근거하여 유사한 그룹으로 식별하는 기술적인 작업이다. 그러나 대부분 알고리즘들은 데이터의 차원이 증가할수록 형성된 전체 데이터 공간은 매우 방대하므로 의미있는 클러스터의 탐색이 더욱 어렵다. 따라서 효과적인 클러스터링을 위해서는 클러스터가 포함될 데이터 공간의 예측이 필요하다. 본 논문에서는 고차원 데이터에서 각 차원에 대한 점진적 프로젝션을 이용한 클러스터링 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 클러스터가 포함될 가능성이 있는 데이터공간의 후보영역을 결정하여, 이 영역에서 점들의 평균값을 중심으로 클러스터를 탐색한다.
스테레오 X-선 영상시스템 개발을 위하여 수치적 프로젝션을 획득하는 방법론 및 수치적 팬텀 영상을 고안하고 시험하였다. 오픈소스인 TAKE21을 사용하여 수치적 팬텀을 설계하고 그로부터 프로젝션 이미지를 획득하였다. 스테레오 영상을 위한 평행 원근 투영(Parallel-Perspective) 기하구조에 대한 스테레오 프로젝션 영상을 얻기 위해서 계측기의 계와 선원의 위치에 대해 동차 좌표계(Homogeneous coordinate)에서의 선형변환(Linear Transform)을 적용되는 방식을 이용하였다. 이러한 시뮬레이션은 스테레오 X-선 검색 장치의 설계 및 알고리즘 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
웹 사이트나 블로그 등에 사진을 업로드 할 때 특정인의 초상권을 보호하기 위해 사람의 얼굴을 블러링하거나 타인에게 혐오감을 주지 않기 위해 혐오스러운 물건들을 모자이크 처리하는 경우가 많이 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 영상에서 일정한 영역들을 가리기 위해 사용한 격자형 모자이크 영역들을 에지 프로젝션을 기반으로 정확하게 검출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 입력 영상으로부터 캐니 에지를 검출하고, 수평과 수직 에지 프로젝션을 이용해 모자이크의 후보 영역들을 검출한다. 그런 다음, 크기나 밀집도 등의 기하학적인 특징들을 사용해 모자이크의 후보 영역들을 효과적으로 필터링함으로써 최종적으로 실제 모자이크 영역들을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 영상으로부터 모자이크 블록에 해당하는 영역들을 기존의 다른 검출 방법에 비해 보다 정확하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 모자이크 검출 방법은 개인 정보 블로킹, 영상 복원 및 후처리 등과 같은 멀티미디어 콘텐츠와 관련된 여러 가지 실제 응용분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
최근 다양한 분야(건축, 디자인, 영화관)에서 활용되는 디스플레이 기술들은 대체로 평면에 투영하는 프로젝션 기술을 사용하고 있다. 예외적으로 평면이 아닌 곡면에 투영하는 경우도 있었으나, 기술적인 제약으로 왜곡된 영상을 보정하여 사용하는 경우는 드문 상태이다. 그리고 상호작용의 경우는 기계적 장치에 의존한 초보적 형태가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 프로젝션 기술 중에서 원통형 곡면상으로의 투영 기법과 모션인식을 반영한 상호작용 기법에 대해서 논하고자 한다. 3D 영상을 곡면에 왜곡 없이 투영하기 위하여, 본 논문에서는 '2-pass 렌더링' 기법을 이용하였다. 이 기법에서는 현재 렌더링 된 영상을 텍스쳐로 저장한 다음 원통형 물체에 매핑시켜 곡면에 적합한 영상으로 보정한다. 그리고 기계적 장치에 의존하지 않는 상호작용을 위해, 카메라를 통하여 실시간으로 사용자 정보(위치, 방향 값)를 입력 받아 원통형 스크린과 매칭되는 좌표 값을 계산한다. 위와 같은 기법들을 구현하기 위한 실험으로 미디어 아트 작품을 제작하였으며, 투영과 상호작용에 관한 알고리즘을 작품에 적용하였다. 이 작품은 하나의 프로젝터를 사용하여 1/4 원통형 곡면으로의 투영과 상호작용을 수행하였다. 본 연구의 결과는 미디어 아트 작품의 프로젝션 모듈로 사용 될 수 있으며, 공연장 건축, 실내디자인, 체감형 인터랙티브 게임, 가상현실 영화관 등 다양한 분야에 적용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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