• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.849-854
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• 2001

Bishop이 제안한 Generative Topographic Mapping(GTM)은 Kohonen이 제안한 자율 학습 신경망인 Self Organizing Maps(SOM)의 확률 버전이다. GTM은 데이터가 생성되는 확률 분포를 잠재 변수, 혹은 은닉 변수를 사용하여 모형화한다. 이것은 SOM에서는 구현될 수 없는 GTM만의 특징이며, 이러한 특징으로 인하여 SOM의 한계들을 극복할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 GTM 모형에 베이지안 학습(Bayesian learning)을 결합하여 작은 오분류율을 가지는 분류 알고리즘인 베이지안 GTM(Bayesian GTM)을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 GTM의 빠른 계산 처리 능력과 데이터에 대한 확률 분포, 그리고 베이지안 추론의 정확성을 이용하여 기존의 분류 알고리즘보다 우수한 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 기존의 분류 알고리즘에서 많이 실험하였다. 학습 데이터를 통하여 이를 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.287-290
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• 2001

Bishop이 제안한 generative Topographic Mapping(GTM)은 Kohonen이 제안한 자율 학습 신경망인 Self Organizing Maps(SOM)의 확률적 버전이다. 본 논문에서는 이러한 GTM 모형에 베이지안 추론을 결합하여 작은 오분류율을 가지는 분류 알고리즘인 베이지안 GTM(Bayesian GTM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 GTM의 빠른 계산 처리 능력과 베이지안 추론을 이용하여 기존의 분류 알고리즘보다 우수한 결과가 나타남을 실험을 통하여 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.114-117
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• 2003

본 논문에서는 video stream내의 움직이는 객체 정보를 추정하고 동적 GTM(genetic tree-map) 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 객체 추정 기법은 클러스터(cluster)과정을 통하여 영상 정보를 분할하고 그 중 움직이는 객체 부분을 복원함으로서 추정하였다. 제안하는 기법은 BMA(block matching algorithm)［1］ 알고리즘을 사용하여 video stream 에서 움직이는 객체 정보를 얻고 클러스터 알고리즘으로 PCA(principal component analysis)를 사용한다. PCA 기법은 입력 데이터에 관해 통계적 특성을 이용하여 주성분을 찾는다. 주축과 영역분할 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고, 분할된 객체 정보를 사용하여 특정 객체만을 추정하는 것이 가능하다. 이렇게 추정된 객체를 얼굴영역의 feature에 대하여 신경망 학습인 동적 GTM 알고리즘을 사용하여 생성된 동적 GTM 맵의 정보에 따라 객체의 얼굴영역만을 추출해 낼 수 있다［2-6］.

• 방사성폐기물학회지
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• 제12권2호
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• pp.135-151
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• 2014

상용의 GoldSim과 GoldSim 이동 모듈 (GoldSim Transport Module; GTM)을 이용하여 방사성폐기물 처분시스템과 같이 복잡한 질량 이동 시스템을 신뢰성 있고 효율적으로 모사할 수 있다. 그러나 GTM의 특성을 보다 정확하게 이해하여야 이를 사용하여 실제 처분시스템의 안전성 평가 프로그램을 개발할 때 발생할 수 있는 오류를 피할 수 있다는 것을 인지하는 것이 중요하다. 이를 위하여 GTM에서 다양하게 제공되는 요소 (element) 중, 질량 이동 모사에 유용한 Transport pathway의 특징에 대하여 소개하고, 방사성폐기물 처분시스템 안전성 평가를 위해 시스템 내 핵종의 거동과 같은 질량 이동 모사에서 이에 대한 올바른 활용 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권6호
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• pp.386-395
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• 2002

본 논문에서는, 인식될 데이타에서 최적 특징을 구성할 수 있는 새로운 신경망 구조인 동적 유전 트리맵(DGTM)을 제안한다. DGTM은 기존의 신경망(neural networks)에서 고려되지 못한 데이터의 특징(feature)에 대한 중요도를 유전 알고리즘(genetic algorithm)으로 구성하고, 특징의 우선순위에 따라 트리 구조를 도입한 GTM(genetic tree-map)을 적용한다. 데이타의 유사성에 따라서 신경망의 뉴런이 동적으로 분리되고 병합될 수 있도록 동적인 기능을 갖는 DGTM(dynamic GTM)으로 확장한 방식을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.496-508
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• 2017

본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권3호
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• pp.546-558
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• 2017

The amount of multimedia traffic over the Internet has been increasing because of the development of networks and mobile devices. Accordingly, studies on multicast, which is used to provide efficient multimedia and video services, have been conducted. In particular, studies on centralized multicast tree construction have attracted attention with the advent of software-defined networking. Among the centralized multicast tree construction algorithms, the group Takahashi and Matsuyama (GTM) algorithm is the most commonly used in multiple multicast tree construction. However, the GTM algorithm considers only the network-cost overhead when constructing multicast trees; it does not consider the temporary service disruption that arises from a link change for users receiving an existing service. Therefore, in this study, we propose a multiple multicast tree construction algorithm that can reduce network cost while avoiding considerable degradation of service quality to users. This is accomplished by considering both network-cost and link-change overhead of users. Experimental results reveal that, compared to the GTM algorithm, the proposed algorithm significantly improves the user-experienced quality of service by substantially reducing the number of linkchanged users while only slightly adding to the network-cost overhead.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2002년도 제1차워크샵
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• pp.49-61
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• 2002

현대적 실험방법 및 유전공학의 발전으로 최근 생물학적 자료는 비약적으로 늘어나고 있다. 이러한 자료의 기계학습을 이용한 분석방법은 많은 비용과 시간을 요구하는 전통적인 생물적 실험에 있어서 실험 시간을 단축시켜주고 실험비용을 줄여 주게 된다. 본 논문에서는 특별히 micro array data의 분석에 있어서 graphical model에 기반한 기계학습 방법들을 소개한다. 이중 GTM 은 특히 시각화 효과가 뛰어난 방법으로 Graphical model 에 기반한 GTM의 제반 특성을 소개하고 이를 yeast data의 분석에 적용시킨 결과를 자세히 알아보고자 한다. (**Presentation file을 수신 보관 중)

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제24권1호
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• pp.10-16
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• 2019

Alkalinity is an essential parameter for understanding geochemical processes and calculating partial pressure of $CO_2$, dissolved inorganic carbon, and mineral saturation indices. The Gran Titration Method (GTM) is one of the most accurate methods for measuring the alkalinity in water samples. However, this method has not been widely employed in measuring groundwater alkalinity in Korea, probably due to inadequate and insufficient understanding of the method. In this regard, this article was prepared to introduce GTM and related know-hows learned from the authors' experiences in measuring alkalinity. This paper also introduces a MS Excel-based alkalinity calculator as a handy tool for GTM.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.1137-1140
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• 2005

기존의 방대한 무선 인프라와 최근 이동 단말기의 발달로 무선통신 기술을 이용한 서비스 이용이 잦아졌으며, 이를 관리하기 위해 기존의 모니터링 시스템들은 표준화되지 않은 지리 정보 속성을 바탕으로 단일 이동 단말기에서만 적용 되었다. 따라서 표준화된 GIS(Geographic Information System)에서 이동하는 여러 개의 무선 시스템을 효율적으로 관리하며 제어 할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문은 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability)에서 제공되는 GML(Geography Markup Language) 위치 정보 시스템을 서버에서 통합 추적 할 수 있는 모니터링 시스템을 설계한다. 또한 이 시스템은 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 GML 3.1을 기반으로, 여러 WIPI 사용자들의 공간 정보를 획득 및 저장하여 이를 추적 관리 할 수 있다.