• Title/Summary/Keyword: K 평균 알고리즘

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XML Document Clustering Technique by K-means algorithm through PCA (주성분 분석의 K 평균 알고리즘을 통한 XML 문서 군집화 기법)

  • Kim, Woo-Saeng
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.18D no.5
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    • pp.339-342
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    • 2011
  • Recently, researches are studied in developing efficient techniques for accessing, querying, and storing XML documents which are frequently used in the Internet. In this paper, we propose a new method to cluster XML documents efficiently. We use a K-means algorithm with a Principal Component Analysis(PCA) to cluster XML documents after they are represented by vectors in the feature vector space by transferring them as names and levels of the elements of the corresponding trees. The experiment shows that our proposed method has a good result.

Spatio-temporal Denoising Algorithm base on Nonlocal Means (비지역적 평균 기반 시공간 잡음 제거 알고리즘)

  • Park, Sang-Wook;Kang, Moon-Gi
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.48 no.2
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    • pp.24-31
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    • 2011
  • This paper proposes spatio-temporal denoising algorithm based on nonlocal means. Though the conventional denoising algorithms based on nonlocal means have good performance in noise removal, it is difficult to implement them into the hardware system due to much computational load and the need for several frame buffers. Therefore we adopted infinite impulse response temporal noise reduction algorithm in the proposed algorithm. Proposed algorithm shows less artificial denoised result in the motionless region. In the motion region, spatial filter based on efficiently improved nonlocal means algorithm conduct noise removal with less motion blur. Experimental results including comparisons with conventional algorithms for various noise levels and test images show the proposed algorithm has a good performance in both visual and quantitative criteria.

Motion estimation algorithm using motion vectors of neighboring blocks (인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 알고리즘)

  • Jun Younghyun;Yun Jongho;Cho Hwahyun;Choi Myungryul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.742-744
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    • 2005
  • 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 두개의 탐색 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용한 탐색점에서 오차값이 제일 작은 위치를 초기 시작 위치로 사용하였다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 시작 위치에서 정확한 움직임 예측을 위한 패턴과 방법을 적용 하였다. 제안된 알고리즘은 움직임 벡터가 클 경우에 불필요한 탐색점 개수를 줄이고, 성능저하의 원인인 지역적 최소값(local minimum)에 빠질 위험을 감소시켰다. 제안된 알고리즘은 NTSS, 4SS, IDFS, ARPS와 비교 했으며, 성능면에서는 평균 PSNR이 $0.27\~2.56dB$향상되었고, 탐색점 개수면에서는 평균 27개 감소 하였다.

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Automatic Recognition of Printed Musical Sheets Using ART2 (ART2를 이용한 자동 악보 인식)

  • Kim, Baek Cheon;Kim, Hyeon Woo;Lee, Dae Woo;Kim, Kwang Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.536-539
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    • 2017
  • 본 논문에서는 스캔된 악보 영상을 ART2 알고리즘을 이용하여 음자리표를 인식하고 자동으로 연주하는 방법을 제안한다. 제안된 자동 악보 인식 방법은 스캔된 영상에서 이진 영상으로 변환하기 위해서 평균 이진화 기법을 적용한다. 평균 이진화 기법이 적용된 영상에서 수평 히스토그램을 이용하여 악보 영상의 오선을 제거한다. 제거된 악보 영상에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 음표를 탐색하여 추출하고 추출된 음표를 ART2 알고리즘에 적용하여 쉼표와 음표를 분류한다. 분류된 음표를 이용하여 악보를 인식하고 인식된 악보를 이용하여 연주한다. 실제 악보를 스캐너로 획득한 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 단순한 악보 영상에서 효과적으로 악보가 인식되고 연주할 수 있는 것을 확인하였다.

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Cluster Analysis of Snowfall Observatory Using K-means Algorithm (K-평균 알고리즘을 이용한 적설관측소 군집분석)

  • Lee, Munseok;Chung, Gunhui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.412-412
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    • 2018
  • 최근 지구온난화의 영향으로 겨울철 한파를 야기하는 일이 잦아지고 있다. 우리나라에도 그 영향으로 매년 겨울 한파가 지속되고 있다. 그러므로 겨울철 적설량을 기록하고 갑작스러운 재난에 대비하는 것은 지구온난화의 또 다른 숙제가 되었다. 우리나라는 전통적으로 폭설 피해가 크지 않았기 때문에 적설관측소의 수가 강우관측소에 비해 현저히 적다. 그리하여 추가적인 적설관측소의 설치가 필요하다고 판단되지만, 이에 앞서 우리나라의 현재 적설관측소의 분포현황을 분석하였다. 1월, 2월, 12월의 최대 최심신적설량과 관측소 고도자료를 K-평균 알고리즘의 4개의 변수로 사용하였으며, 전국에서 총 94개의 적설관측소를 자료보유기간으로 분류하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과 서해안지역, 태백 소백산맥을 따라 존재하는 내륙산악지역, 경상도와 남해안 그리고 제주도지역, 울릉도와 대관령으로 군집이 형성되었다. 또한, 제주도의 적설관측소가 해안가 위주로 설치되어있어, 비교적 눈이 많이 오는 한라산 산간지역에 추가적인 적설관측소 설치가 고려되어야 할 것이다.

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Differentially Private k-Means Clustering based on Dynamic Space Partitioning using a Quad-Tree (쿼드 트리를 이용한 동적 공간 분할 기반 차분 프라이버시 k-평균 클러스터링 알고리즘)

  • Goo, Hanjun;Jung, Woohwan;Oh, Seongwoong;Kwon, Suyong;Shim, Kyuseok
    • Journal of KIISE
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    • v.45 no.3
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    • pp.288-293
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    • 2018
  • There have recently been several studies investigating how to apply a privacy preserving technique to publish data. Differential privacy can protect personal information regardless of an attacker's background knowledge by adding probabilistic noise to the original data. To perform differentially private k-means clustering, the existing algorithm builds a differentially private histogram and performs the k-means clustering. Since it constructs an equi-width histogram without considering the distribution of data, there are many buckets to which noise should be added. We propose a k-means clustering algorithm using a quad-tree that captures the distribution of data by using a small number of buckets. Our experiments show that the proposed algorithm shows better performance than the existing algorithm.

An Efficient Smoothing Algorithm for VOD Server With Limited Network Bandwidth (제한된 네트워크 대역폭을 갖는 VOD 서버를 위한 효율적인 스무딩 알고리즘)

  • Lee Myoun-Jae;Park Do-Soon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06d
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    • pp.61-63
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    • 2006
  • 스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 클라이언트로 전송할 때 일련의 고정 비트율로 전송할 수 있도록 전송 계획을 세우는 것이다. 이러한 스무딩 알고리즘들에는 CBA, MCBA, MVBA, PCRTT, e-PCRTT 알고리즘 등이 있다. 그러나 이 알고리즘들에서는 전송률 감소량의 최대화를 고려하지 않아서 새로운 구간에서 전송률의 감소가 요구되는 경우에 서버에서 제공할 수 있는 여분의 대역폭에 대한 효율적인 사용을 어렵게 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 네트워크 대역폭을 갖는 VOD 서버에서 보다 많은 비디오 데이터를 서비스 할 수 있게 하기 위하여 새로운 구간의 전송률의 감소가 요구되는 경우에는 전송률 감소량을 최대로 하고 새로운 구간의 전송률의 증가가 요구되는 경우에는 전송률 증가량을 최소로 하는 스무딩 알고리즘을 제안하고 성능을 평가한다. 제안 알고리즘의 성능은 Final Four 비디오 소스를 이용하여 첨두 전송률, 전송률 변화 횟수, 평균 전송률 증가량, 평균 전송률 감소량을 비교 분석하였다.

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Infrared Image-enhancement Technique using ADRC based Superre-solution and Image Fusion (ADRC 기반 영상 확대 기법과 영상 융합을 이용한 적외선 영상 개선 기법)

  • Kim, Yong Jun;Song, Byung Cheol
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.06a
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    • pp.189-190
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    • 2016
  • 일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 적외선 열화상 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 적외선 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC 와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘의 성능 향상을 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 합성과정에서 추가적인 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 또한 확대된 적외선 영상이 동일 해상도의 가시광영상에 비해 선명도가 떨어진다는 점을 고려하여 확대된 적외선 영상에 가시광영상의 고주파 정보를 합성시켜 이전보다 영상의 선명도를 더 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘만 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 JNB 수치가 평균 0.0727 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 가시광영상과 융합하였을 때 이전보다 평균 0.0742 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.

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Low Power Data Compresson Algorithm by Minimizing Switching Activity (스위칭 동작 최소화를 이용한 저전력 데이터 압축 알고리즘)

  • Jeon, Seong-Sik;Jo, Jun-Dong
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.26 no.6
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    • pp.722-728
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    • 1999
  • 본 논문의 내용은 데이터 전송시 코드의 변화량을 줄여서 시스템이 소비하는 전략량을 감축하기 위한 효율적인 데이터 압축 알고리즘에 관한 것이다. 기존의 압축방법은 코드의 길이를 줄이는 것만을 목적으로 하였고 전송시 스위칭 동작량은 고려하지 않았다. 연속된 문자 코드의 서로 다른 비트 수를 해밍거리로 표시하는데 본 논문에서는 허프만 부호화 알고리즘에 의하여 발생된 압축률을 유지하면서 허프만코드를 재구성하여 스위칭 동작 횟수를 줄여 소비전력량을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 알고리즘은 아스키코드에 비하여 평균 15% , 허프만코드에 비하여 평균 4.6% 의 전력감축효과를 보였다.제안된 알고리즘은 압축률 개선에도 응용가능하다.

Performance Comparison of Classification Algorithms in Music Recognition using Violin and Cello Sound Files (바이올린과 첼로 연주 데이터를 이용한 분류 알고리즘의 성능 비교)

  • Kim Jae Chun;Kwak Kyung sup
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.30 no.5C
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    • pp.305-312
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    • 2005
  • Three classification algorithms are tested using musical instruments. Several classification algorithms are introduced and among them, Bayes rule, NN and k-NN performances evaluated. ZCR, mean, variance and average peak level feature vectors are extracted from instruments sample file and used as data set to classification system. Used musical instruments are Violin, baroque violin and baroque cello. Results of experiment show that the performance of NN algorithm excels other algorithms in musical instruments classification.