• 정보처리학회논문지D
• /
• 제8D권5호
• /
• pp.507-512
• /
• 2001

특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.509-516
• /
• 2013

초분광 영상에 내재된 비선형 현상을 다루기 위해서는 과거에 주로 사용되었던 선형 피처 추출 방법은 적합하지 않았다. 따라서 최근 Manifold learning이라 불리우는 비선형 피처 추출 방법이 초분광 원격탐사 분야를 비롯 여러 분야에서 관심이 증가되고 있다. Manifold learning 방법 중 널리 이용되는 Isomap은 분류와 분광 혼합 분석 등의 분야에서 좋은 결과를 보여주지만, 지나치게 복잡하고 높은 계산량은, 특히 원격탐사 자료와 같이 자료의 크기가 큰 경우 문제가 된다. 따라서 자료의 일부분을 이용하는 랜드마크 기법이 해결책으로 제안 되었다. 본 연구에서는 좀 더 통제가 가능한 랜드마크 추출을 위해 자료를 구성하는 최대 부피를 지닌 Simplex를 이용하여 랜드마크를 선택하는 방법을 제안한다. 초분광 영상을 이용하여 랜드마크의 개수, 선택 방법에 따른 분류 정확도와 편차, 그리고 처리 시간을 비교하였고, 그 결과 제안된 랜드마크 선택 기법은 분류 정확도, 처리시간 모두에서 효율적인 결과를 보여주었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.141-147
• /
• 2011

본 연구는 최근 많이 촬영되고 있는 고해상도 디지털 항공영상자료를 가지고 제작된 대축척 수치지도를 이용하여 소축척 수치지도를 제작하는데 있어서의 문제점 및 효용성을 분석하였다. 이를 위하여 수치지도지형 지물들의 상관성 분석을 수행하였고, 이들 자료를 기초로 축소편집 작업 공정에 따라 자료를 입력, 지형 지물항목정리 및 삭제, 자료편집 및 검수 등을 수행하였다. 그 결과 18개의 불필요한 지형지물을 삭제하였고, 1/5,000 수치지도 정확도에 만족하였으며, 자료크기와 지형지물 수는 증가하였으나, 이는 디지털 항공영상의 표현능력이 우수하여 나타난 것으로 분석되었다. 따라서 디지털 항공영상에 의한 대축척 수치지도를 가지고 소축척 수치지도를 제작하는 것은 표현능력이 우수하여 질 좋은 수치지도 정보 제공이 가능한 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.123-128
• /
• 2007

본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.461-469
• /
• 2020

본 논문에서는 손글씨 숫자 데이터셋, 얼굴 데이터셋의 중요영역 추출을 위한 PCA 기반의 특징되먹임방법을 제안한다. 이전의 LDA 기반의 특징되먹임 방법을 확장하여 PCA 기반 특징되먹임 방법이 제안된다. 제안된 방법에서 데이터에 차원 축소 머신러닝 알고리듬 중 하나인 PCA 기법을 적용하여 데이터를 중요한 특징 차원들로 축소한다. 차원 축소과정에서 도출되는 weight를 통해 축소된 각 차원 축에서의 데이터 중요 지점을 확인한다. 각 차원 축은 축의 고유값의 크기에 따라 전체 데이터에서의 가중치가 다르다. 이에 각 차원 축의 고유값의 크기에 비례하는 가중치를 부여하여 각 차원 축에서의 데이터 중요 지점을 합하는 연산 과정을 거친다. 연산 과정을 통해 얻어진 데이터에 Threshold를 적용하여 데이터의 중요 영역을 구한다. 그 후 도출된 데이터의 중요 영역에 원본데이터로 역매핑을 유도하여 원본 데이터 공간에서 중요영역을 선택한다. MNIST 데이터셋에 대한 실험 결과를 확인하고 기존의 LDA 기반의 특징되먹임 방법을 통한 결과와 비교를 하여 PCA기반 특징되먹임을 기반한 패턴 인식 방법의 유효성과 가능성을 확인한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.2393-2398
• /
• 2003

In this paper, we proposes a new fuzzy inference system for modeling nonlinear systems given input and output data. In the suggested fuzzy inference system, the number of fuzzy rules and parameter values of membership functions are automatically decided by using the kernel-based method. The kernel-based method individually performs linear transformation and kernel mapping. Linear transformation projects input space into linearly transformed input space. Kernel mapping projects linearly transformed input space into high dimensional feature space. The structure of the proposed fuzzy inference system is equal to a Takagi-Sugeno fuzzy model whose input variables are weighted linear combinations of input variables. In addition, the number of fuzzy rules can be reduced under the condition of optimizing a given criterion by adjusting linear transformation matrix and parameter values of kernel functions using the gradient descent method. Once a structure is selected, coefficients in consequent part are determined by the least square method. Simulated result illustrates the effectiveness of the proposed technique.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
• /
• pp.618-622
• /
• 2008

본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.623-632
• /
• 2008

본 논문에서는 영상 볼륨 데이터의 내부 3차원 객체들을 표현하기 위하여 색상 전이함수와 불투명도 전이함수를 사용하였다. 대체로 전이함수에서 경계부분이 만나는 지점의 값 설정이 모호하므로 볼륨 렌더링의 대상이 되는 시각 객체를 구분하기 위하여 영상이 가지는 특징들과 각 객체들 사이의 분할방법으로 객체 경계의 특징값 추출에 역점을 두었다. 따라서 공간상의 영상 기울기 특징 값을 추출하였으며 GPU의 효율을 증대시켜서 다차원 전이함수를 생성하였다. 그러므로 이 함수들을 그래픽 하드웨어 기반에 3차원 질감사상의 객체 경계 가시화 방법을 수행함으로써 좋은 연구결과를 얻게 되었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.253-261
• /
• 2004

본 논문에서는 음성 신호가 지니고 있는 화자 의존적 특징 변수를 변환 시키는 음성 개성 변환 기법이 새롭게 제안되었다. 제안된 방법은 성도 전달 함수의 특성을 반영하는 켑스트럼 벡터와 여기 신호의 특성을 반영하는 피치 값을 변환 대상 변수로 삼았으며, 이들에 대한 변환 기법으로 다중 응답 분류 회귀 트리를 사용하였다. 다중 응답 분류 회귀 트리는 기존의 분류 회귀 트리를 다차원 확장시킨 형태로서, 반응값이 벡터 형태로 존재하는 분류 회귀 트리를 의미한다. 본 논문에서는 기존의 코드북 메핑 방법과 비교하여 제안된 기법의 성능을 평가하였으며, 분류 회귀 트리에 입력되는 관찰값을 다양하게 변화시켜 트리의 복잡도와 변환 성능을 정량적으로 분석하였다. 네 명의 화자를 이용한 음성 개성 변환 실험에서, 기존의 코드북 메핑과 비교하여 객관적으로 우수한 성능을 나타내었으며, 청취 테스트에서도 변환음이 목표로 하는 화자의 음성과 유사함을 관찰할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.335-343
• /
• 2005

본 논문에서는 ISAR 영상을 이용하여 표적을 식별하기 위한 알고리즘을 제안한다. 표적의 식별은 최소한의 시간에 정확하게 이루어져야 한다. 그러나 기존의 방식은 ISAR 영상을 그대로 이용하기 때문에 같은 표적에 대한 영상이더라도 레이더에서 표적까지의 거리, 표적의 운동방향 및 속도에 따라 ISAR영상이 변하는 문제점이 있다. 표적의 회전 및 크기 변화에 대해 변하지 않고, 차원이 낮으며, 표적 식별에 필요한 중요한 정보를 포함하는 특징만 영상에서 추출하여 식별에 이용함으로써 정확도는 높이고 계산량과 계산 시간을 줄일 수 있다. 위의 나열된 특성벡터가 갖춰야 할 조건을 만족시키기 위해 본 논문에서는 극사상법 및 적절한 구분기를 제안하며, 기존의 방식과 비교하여 성능을 평가한다