• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.911-917
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• 2017

There are generally three folds when developing neural network classifiers. They are as follows: 1) discriminant function; 2) lots of parameters in the design of classifier; and 3) high dimensional training data. Along with this viewpoint, we propose space search optimized polynomial neural network classifier (PNNC) with the aid of data preprocessing technique and simultaneous tuning strategy, which is a balance optimization strategy used in the design of PNNC when running space search optimization. Unlike the conventional probabilistic neural network classifier, the proposed neural network classifier adopts two type of polynomials for developing discriminant functions. The overall optimization of PNNC is realized with the aid of so-called structure optimization and parameter optimization with the use of simultaneous tuning strategy. Space search optimization algorithm is considered as a optimize vehicle to help the implement both structure and parameter optimization in the construction of PNNC. Furthermore, principal component analysis and linear discriminate analysis are selected as the data preprocessing techniques for PNNC. Experimental results show that the proposed neural network classifier obtains better performance in comparison with some other well-known classifiers in terms of accuracy classification rate.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.719-729
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• 2011

본 논문은 무선 이동로봇의 영상에서 빠르고 정확하게 직선을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 직선검출 처리시간 향상을 위하여 무선 이동로봇으로부터 전송 받은 영상의 특성을 분석하고 기존의 전처리 방법들 중 효율적인 전처리 방법을 선택하였다. 그리고 직선검출 정확도 향상을 위하여 하프변환의 결과를 저장하는 하프배열에서 지역 최대값을 선택하는 방법을 마스크를 설계하고 하프배열에 적용하여 개선하였다. 무선 이동로봇으로부터 획득한 실험영상을 가지고 실험을 실시하였고 제안방법은 처리시간과 직선검출에 있어 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.75-82
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• 2009

본 논문에서는 그레이레벨 (gray-level) 영상의 효율적인 엔트로피 부호화를 위한 강인한 순차적 전처리 기법을 제안한다. 이 논문의 목적은 비트스트림을 전송할 때 부가정보를 줄이는 것이다. 제안한 기법은 서로 인접한 픽셀의 그레이레벨 쌍에 대한 발생 빈도를 측정하여 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 순위 값으로 변환시킨다. 이때 부가정보가 발생하지 않도록 입력 영상의 한 픽셀씩 순차적으로 순위 변환을 한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 기법은 엔트로피 부호화 기법과 기존 순차적 전처리 기법에 비해 압축 비트 율을 각각 최대 44.1%, 37.5%까지 절감할 수 있었다. 따라서 제안한 기법은 무손실 데이터 압축을 요구하는 응용분야에 효율적으로 사용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.159-166
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• 2009

이 논문에서는 다층퍼셉트론(MLP:Multilayer Perceptron)에서 입력에 잡음이 섞인 경우 출력노드의 확률밀도 함수를 유도하고, 이의 적분으로 잡음에 의하여 패턴이 오인식될 확률을 유도하였다. 그리고, 이를 향상시키는 선형적 방법을 제안하였다. 즉, 독립성분분석(ICA: independent component analysis)과 주성분분석(PCA: principle component analysis)를 적용하여, 이들이 지닌 잡음 처리 효과를 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 관점에서 분석하였다. 그리고 이들이 잡음을 처리한 후 MLP에 입력 시 나타나는 잡음 강건성을 필기체 숫자 인식의 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.48-56
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.

• 천문학회보
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• 제43권1호
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• pp.61.3-61.3
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• 2018

To understand the assembly of the galaxy population in clusters today, it is important to first understand the impact of previous environments prior to cluster infall, namely preprocessing. We use 15 cluster samples from hydrodynamic zoom-in simulation YZiCS to determine the significance of preprocessing focusing primarily on the tidal mass loss of dark matter halos. We find ~48% of the cluster member halos were once satellites of another host. The preprocessed fraction is not a clear function of cluster mass. Instead, we find it is related to each individual cluster's recent mass growth history. We find that the total mass loss is a clear function of time spent in a host. However, two factors can considerably increase the mass loss rate. First, if the satellite mass is approaching the mass of its host. Second, when the halo suffers tidal mass loss at a higher redshift. The preprocessing provides an opportunity for halos to experience tidal mass loss for a more extended period of time than would be possible if they simply fell directly into the cluster, and at earlier epochs when hosts were more destructive to their satellites.

• 전기학회논문지
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• 제58권1호
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• pp.173-180
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• 2009

It is difficult to predict non-stationary or chaotic time series which includes the drift and/or the non-linearity as well as uncertainty. To solve it, we propose an effective prediction method which adopts data preprocessing and multiple model TS fuzzy predictors combined with model selection mechanism. In data preprocessing procedure, the candidates of the optimal difference interval are determined based on the correlation analysis, and corresponding difference data sets are generated in order to use them as predictor input instead of the original ones because the difference data can stabilize the statistical characteristics of those time series and better reveals their implicit properties. Then, TS fuzzy predictors are constructed for multiple model bank, where k-means clustering algorithm is used for fuzzy partition of input space, and the least squares method is applied to parameter identification of fuzzy rules. Among the predictors in the model bank, the one which best minimizes the performance index is selected, and it is used for prediction thereafter. Finally, the error compensation procedure based on correlation analysis is added to improve the prediction accuracy. Some computer simulations are performed to verify the effectiveness of the proposed method.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.487-501
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• 2007

고성능 다중 이슈 DSP의 하드웨어 리소스 사용률을 높이기 위해서, 제공되는 상용 컴파일러는 일반적으로 반복 모듈로 스케쥴링(Iterative Modulo Scheduling)을 포함하고 있다. 하지만, 통신 및 미디어 처리 응용의 루프에 존재하는 과도한 순환 데이타 의존관계는 모듈로 스케쥴링 자유도를 제한하고 있다. 결과적으로, 멀티 이슈를 위한 DSP의 병렬 기능 유닛들은 완전히 사용되고 있지 못하다. 이러한 하드웨어 리소스 저사용 문제를 해결하기 위하여, 이 논문은 효율적인 모듈로 스케쥴링을 위한 새로운 컴파일러 전처리 기법을 기술하고 있다. 제안하는 전처리 기법은 두 가지로서 클로닝과 디스맨틀링으로 불리우며, 이 두가지 기법들은 StarCore SC140 DSP 컴파일러에 구현하여 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.41-53
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• 2018

최근 들어 머신 러닝 기술의 발달로 기존 영상 기반의 응용시스템에 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 맥락에서 화재 감지 분야에서도 CNN (Convolutional Neural Network)을 적용하는 시도들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존 전처리 방법과 특징 추출 방법이 CNN과 결합되었을 때 화재 탐지에 어떤 효과를 유발하는지를 검증하기 위해 인식 성능과 학습 시간을 평가해 보았다. VGG19 CNN 구조를 변경, 즉 컨볼루션층을 조금씩 늘리면서 실험을 진행한 결과, 일반적으로 전처리하지 않는 이미지를 사용한 경우가 성능이 훨씬 좋음을 확인할 수 있었다. 또한 성능적인 측면에서는 전처리 방법과 특징 추출 방법이 부정적인 영향을 미치지만 학습속도 측면에서는 많은 이득이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제9권1호
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• pp.83-96
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• 1991

본 연구는 최근 소축척 및 중축척지도 제작과 database 구축등의 활용분야에 효용성이 확대되고 있는 SPOT 위성영상의 3차원 위치결정에 대한 연구로서, 사진필름형태의 SPOT 위성영상에 대해 전처리 수준(level 1AP, 1B)에 따른 기하학적 특성과 정확도에 대해 분석하였다. 본 연구 결과, 전처리 수준에 따른 SPOT위성사진의 기하학적 특성과 각 전처리 수준의 외부표정요소에 대한 최적 다항식 형태 및 유의한 부가매개변수를 결정할 수 있었으며, level 1AP가 level 1B에 비해 기하학적 정밀도와 정화도가 양호하여 정밀한 3차원 위치결정과 지도제작에 적합함을 알 수 있었다.