• 제목/요약/키워드: Principal component analysis(PCA)

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비교연산을 통한 이미지 인식에 관한 연구 (An Image Recognition Algorithm using Comparative Operations)

  • 박현근;안영기;장일기;이희석;이상문
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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    • pp.31-34
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    • 2011
  • 영상처리 기법을 이용한 이미지 인식에 관한 컨텐츠들은 아주 다양한 알고리즘을 사용하였다. 영상처리 기법에서 이미지 인식기법 중에서 일반적인 것으로는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘이 있다. 이 알고리즘이 적용된 대표적인 컨텐츠로는 얼굴 문자인식이 있다. 이 알고리즘은 정확성을 위하여 학습을 통한 영상의 저장과 인식을 통한 복잡한 알고리즘을 사용한다. 간단한 이미지 인식 컨텐츠의 경우에 복잡한 알고리즘을 사용함으로써, 시스템 처리속도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 비교연산을 수행하는 히스토그램 매칭을 두 가지 실험 방법을 통하여, 간단한 이미지인식 시스템을 위한 알고리즘을 설계한 것이다.

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Effects of steaming and drying processing on Korean rice wine (Makgeolli) with deodeok (Codonopsis lanceolate)

  • Jeong, Minah;Lee, Kwang Yeon;Lee, Hyeon Gyu
    • 한국식품과학회지
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    • 제53권1호
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    • pp.85-91
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    • 2021
  • The physicochemical properties of deodeok (Codonopsis lanceolate) was investigated in relation to the different steaming time and cycles of steaming and drying (S/D). Additionally, the quality characteristics of Makgeolli with different amount (0-0.45%) of steaming and drying deodeok (SD) were measured comparison to non-steaming and drying deodeok (NSD). L⁎ values of deodeok tended to decrease as the number of S/D cycles and steaming times increased, while BI showed the opposite trend for L⁎ values. Reducing sugar increased significantly from 1 to 3 S/D cycles and decreased thereafter (p<0.05). Also, processed with steaming for 4 h and 5 S/D cycles had the highest antioxidant properties. Principal component analysis (PCA) revealed that the S/D process notably influenced the properties of deodeok. Quality characteristics of Makgeolli showed that 0.45% SD resulted in higher antioxidant properties than control or NSD.

FPCA를 통한 고빈도 시계열 변동성 분석: R함수 소개와 응용 (FPCA for volatility from high-frequency time series via R-function)

  • 윤재은;김종민;황선영
    • 응용통계연구
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    • 제33권6호
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    • pp.805-812
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    • 2020
  • 본 논문은 최근 금융시계열 분야에서 자주 등장하는 고빈도 시계열 변동성 분석을 다루고 있다. 고빈도 시계열 변동성 분석을 위해 차원 축소를 목적으로 하는 함수형 주성분분석을 적용하였으며 이를 수행하는 R의 두 함수를 비교하고 있다. 응용으로서, KOSPI 고빈도 자료에 적용해 보았다.

전역적 특징 인식 및 지역적 특징 인식의 결합을 이용한 효과적인 지명수배자 얼굴인식 (Effective Criminals Face Recognition Integrating Holistic and Local methods)

  • 여동현;김현정;원일용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.384-387
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    • 2011
  • 본 논문에서 제안된 모델은 기존의 얼굴 인식 및 지명수배자 얼굴 인식 시스템보다 효과적인 인식률 향상을 위해 전역적 특징을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘과 지역적 특징을 사용하는 2D-HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘을 결합한 지명수배자 얼굴인식 시스템이다. 입력된 영상을 전역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 얼굴 탐지 및 인식을 수행하고, 탐지 및 인식에 실패한 영상은 지역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 2차 인식 과정을 수행한다. 실험과 분석을 통해 제안된 방법을 효율성을 증명하였다.

실감 영상회의 시스템을 위한 헤어스타일 탐색 방법 (Hairstyle Recognition Method for Realistic Video Conference System)

  • 허재영;장성걸;박종일
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.235-238
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    • 2021
  • 최근 코로나 19로 인해 비대면 활동이 늘어나고 있다. 비대면 회의, 비대면 강의, 비대면 과제 등이 이에 해당한다. 그에 따라 가상공간을 활용한 활동 또한 많은 관심을 받고 있다. 가상공간에서 인물들 사이 원활한 소통 및 현실감을 위해서는 실사적인 인물묘사가 필요하다. 따라서 실제 인물의 헤어스타일과 유사한 헤어스타일을 자연스럽게 증강시켜주는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 실사적인 아바타 생성을 위한 헤어스타일의 분류 및 탐색방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 우선 PCA(Principal Component Analysis) 와 K-means clustering 을 통해 헤어스타일에 대한 군집화를 진행한다. 그리고 Shape Indexed features를 이용하여 군집화 된 결과로부터 제일 유사한 헤어스타일 탐색방법을 제안하고 그 효용을 입증하였다.

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Graph-cut 과 주성분 분석을 이용한 Mesh 의 Edge 추출 알고리즘 (Edge Extraction Algorithm for Mesh Data Based on Graph-cut Method and Principal Component Analysis)

  • 한현덕;김해광;한종기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.204-207
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    • 2021
  • LiDAR 장비 및 SfM 과 MVS 방법을 이용하여 생성된 point cloud 와 mesh 에는 항상 노이즈가 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해선 노이즈와 edge 를 효과적으로 구분해낼 수 있어야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 mesh 로부터 edge 를 먼저 구분해낸 후 edge 에 해당하는 영역과 평면에 해당하는 영역에 서로 다른 필터를 사용하는 많은 연구들이 있지만 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서는 edge를 잘 구분해내지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 방법들은 mesh 로부터 edge 를 구분해내는 알고리즘의 성능이 노이즈를 제거하는 전체 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주기 때문에 강한 노이즈에서도 edge 를 잘 구분해낼 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 PCA 와 graph-cut 을 이용하여 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서 edge 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다.

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주성분 분석과 기계학습을 이용한 사물인터넷 공격 탐지 (IoT Attack Detection Using PCA and Machine Learning)

  • 이지구;이수진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.245-246
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    • 2022
  • 최근 IoT 환경에서 기계학습을 이용한 공격 탐지 모델의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 탐지 정확도도 점차 향상되고 있다. 하지만, IoT 환경의 특징인 저 사양 하드웨어, 고차원의 특징, 방대한 트래픽 등으로 인해 탐지성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) 프로토콜 기반의 IoT 환경에서 수집된 데이터셋을 대상으로 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 LightGBM을 이용하여 데이터셋 차원을 감소시키고, 공격 클래스를 분류하였다. 실험결과 원본 데이터셋 차원을 주성분 3개(약 9%)로 감소시켰음에도 모든 특징(33개)을 사용한 실험결과와 거의 유사한 성능을 보였다. 또한 기존 연구의 특징 선택을 통한 탐지 모델과 비교하였을 때도 분류성능이 더 우수한 것으로 나타났다.

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열풍 및 동결 건조 분말 청국장의 특성 및 향기 패턴 분석 (Analysis of Characteristics and Aroma Pattern of Powdered Chungkookjang from Hot-Air and Freeze Drying)

  • 이효숙;남하영;이기택
    • 동아시아식생활학회지
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    • 제16권6호
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    • pp.724-730
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    • 2006
  • Two types of powdered chungkookjang, were prepared by a hot air-drying process, and the freeze-drying, and composition and aroma patterns were examined. The fresh chungkookjang was composed of 53.8% moisture, while the hot air-dried and freeze-dried powdered chungkookjang contained 5.2% moisture, $39.3{\sim}39.4%$ crude protein, $18.6{\sim}18.7%$ crude lipid, $4.7{\sim}5.0%$ crude ash, and $31.7{\sim}32.2%$ carbohydrate. The pH of the each powered chungkookjang was similar, ranging from 6.5 to 6.7. The freeze-dried powdered chungkookjang showed the highest lightness (67.30), yellowness (59.37) while the highest redness (43.1) was observed in the hot air-dried chungkookjang. Each chungkookjang was analysed by an electronic nose with metal oxide 12 sensors and SPME-GC/MS. The response by the electronic nose was analysed by principal component analysis (PCA). The proportion of the first principal component was 90.47%, suggesting that each aroma pattern of the prepared chungkookjang was discriminated. SPME-GC/MS was used to identify the pyrazines. The percentage of pyrazines observed in the fresh chungkookjang, freeze-dried powdered chungkookjang, and hot air-dried powdered chungkookjang was 6.6, 3.8 and 15.9%, respectively. A higher overall preference was obtained from the hot air-dried powdered chungkookjang than with the freeze-dried powdered chungkookjang.

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Forest Canopy Density Estimation Using Airborne Hyperspectral Data

  • Kwon, Tae-Hyub;Lee, Woo-Kyun;Kwak, Doo-Ahn;Park, Tae-Jin;Lee, Jong-Yoel;Hong, Suk-Young;Guishan, Cui;Kim, So-Ra
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.297-305
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    • 2012
  • This study was performed to estimate forest canopy density (FCD) using airborne hyperspectral data acquired in the Independence Hall of Korea in central Korea. The airborne hyperspectral data were obtained with 36 narrow spectrum ranges of visible (Red, Green, and Blue) and near infrared spectrum (NIR) scope. The FCD mapping model developed by the International Tropical Timber Organization (ITTO) uses vegetation index (VI), bare soil index (BI), shadow index (SI), and temperature index (TI) for estimating FCD. Vegetation density (VD) was calculated through the integration of VI and BI, and scaled shadow index (SSI) was extracted from SI after the detection of black soil by TI. Finally, the FCD was estimated with VD and SSI. For the estimation of FCD in this study, VI and SI were extracted from hyperspectral data. But BI and TI were not available from hyperspectral data. Hyperspectral data makes the numerous combination of each band for calculating VI and SI. Therefore, the principal component analysis (PCA) was performed to find which band combinations are explanatory. This study showed that forest canopy density can be efficiently estimated with the help of airborne hyperspectral data. Our result showed that most forest area had 60 ~ 80% canopy density. On the other hand, there was little area of 10 ~ 20% canopy density forest.

에지 방향성 히스토그램과 HMM을 이용한 제스처 인식에 관한 연구 (A Study on Gesture Recognition using Edge Orientation Histogram and HMM)

  • 이기준
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.2647-2654
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    • 2011
  • 본 논문에서는 에지 방향성 히스토그램과 주성분 분석을 통해서 얻어진 특징 정보를 저차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 제스처 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 객체 공간상에 투영된 모델 특징 값을 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해서 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성한다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 제스처는 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식하게 된다.