• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.778-790
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• 2023

Although density peak clustering can often easily yield excellent results, there is still room for improvement when dealing with complex, high-dimensional datasets. One of the main limitations of this algorithm is its reliance on geometric distance as the sole similarity measurement. To address this limitation, we draw inspiration from the information bottleneck theory, and propose a novel density peak clustering algorithm that incorporates this theory as a similarity measure. Specifically, our algorithm utilizes the joint probability distribution between data objects and feature information, and employs the loss of mutual information as the measurement standard. This approach not only eliminates the potential for subjective error in selecting similarity method, but also enhances performance on datasets with multiple centers and high dimensionality. To evaluate the effectiveness of our algorithm, we conducted experiments using ten carefully selected datasets and compared the results with three other algorithms. The experimental results demonstrate that our information bottleneck-based density peaks clustering (IBDPC) algorithm consistently achieves high levels of accuracy, highlighting its potential as a valuable tool for data clustering tasks.

• 전기학회논문지
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• 제56권10호
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• pp.1826-1835
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• 2007

In this paper, we present a new approach for automatic detection and tracking for multiple targets. We combine a highest probability data association(HPDA) algorithm for target detection with a particle filter for multiple target tracking. The proposed approach evaluates the probabilities of one-to-one assignments of measurement-to-track and the measurement with the highest probability is selected to be target- originated, and the measurement is used for probabilistic weight update of particle filtering. The performance of the proposed algorithm for target tracking in clutter is compared with the existing clustering algorithm and the sequential monte carlo method for probability hypothesis density(SMC PHD) algorithm for multi-target detection and tracking. Computer simulation studies demonstrate that the HPDA algorithm is robust in performing automatic detection and tracking for multiple targets even though the environment is hostile in terms of high clutter density and low target detection probability.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.37-44
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• 2009

교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 밀도를 간접적으로 측정할 수 있는 방안은 지점검지기를 이용하여 속도와 교통량을 측정하여 q=${\mu}k$식을 이용하여 밀도를 추정하는 방법이다. 하지만 이 역시 지점의 밀도값을 추정할 수 있을 뿐 구간의 밀도값을 대표할 수는 없다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 Paramics API 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 밀도측정장비의 탑재를 위한 지수평활화 등의 프로세스가 포함된 밀도측정알고리즘도 제시하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권11호
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• pp.200-208
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• 2004

In ultrasonic bone densitometry, the positioning of measurement site is decisive in precision and reproducibility. In this study, automatic Region of Interest (ROI) detection algorithm is suggested and adopted the method using the local minimum value by ultrasonic image. The preprocess before the local minimum method extracts out the bone area and calculates the geometrical information of bone. The developed ROI detection algorithm was applied to the clinical test for the subject of 305 female patients in the range of 22-88 years old. As the results, the accuracy of the algorithm was shown to be 98.3％. It was also found that bone density parameter was significantly correlated with age(r=0.85, p<0.0001).

• 한국음향학회지
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• 제32권4호
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• pp.354-360
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• 2013

본 논문은 고밀도 클러터 환경에서 클러터 제거기능을 이용하여 구간선형기동 수중운동체의 탐지 및 추적에 대한 성능향상을 다루었다. 고밀도 클러터 환경에서 허프변환(Hough transform)을 이용한 클러터 제거 알고리즘을 통해 클러터 특성을 나타내는 측정치를 제거한 후 남은 측정치에 대해 추적 필터인 CMKF-L을 적용하여 추적성능을 확인하였다. 모의 신호와 해상실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며 고밀도 클러터 환경에서 제안하는 알고리즘을 적용하여 클러터는 상당수 제거되고 표적에 대한 추적은 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.792-801
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• 1996

A thinning algorithm -based image analysis technique was developed to measure corn root lengths. The root length measurement method was evaluated by comparing thread lengths measured by the image analysis system with actual thread lengths. The length measurement method accurately estimated actual thread lengths (less than 2% calculated error). Also, a rapid root length density measurement procedure, which utilizes the above root length measurement method, was developed to estimate corn root length density without washing the roots. Root length densities estimated from the cut soil surface of core samples taken from the field were paired with the root length densities determined from washed roots from the same soil core sample. A linear relationship between these two values was expected and was found. Eliminating the root washing procedure reduces the time required for measuring corn root length density substantially.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5095-5111
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• 2016

The Probability Hypothesis Density (PHD) filter is a suboptimal approximation and tractable alternative to the multi-target Bayesian filter based on random finite sets. However, the PHD filter fails to track newborn targets when the target birth intensity is unknown prior to tracking. In this paper, a dual detection-guided newborn target intensity PHD algorithm is developed to solve the problem, where two schemes, namely, a newborn target intensity estimation scheme and improved measurement-driven scheme, are proposed. First, the newborn target intensity estimation scheme, consisting of the Dirichlet distribution with the negative exponent parameter and target velocity feature, is used to recursively estimate the target birth intensity. Then, an improved measurement-driven scheme is introduced to reduce the errors of the estimated number of targets and computational load. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can achieve good performance in terms of target states, target number and computational load when the newborn target intensity is not predefined in multi-target tracking systems.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권10호
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• pp.1430-1437
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• 2005

It is very important to achieve a high reproducibility in the ultrasonic measurement of bone mineral density. In this study, we examined number of sampling waveform, control of temperature, diameter of region of interest as factors to improve reproducibility. We decided the optimal number of waveforms to be converted to frequency domain as period of 1. We have minimized the effects of variable temperature and constrained generation of micro bubble by keeping temperature within a range of $32\pm0.5^{\circ}C$ with a precise temperature controlling algorithm. We also found the optimal diameter of region of interest to be 13mm. In this paper, we demonstrated the improved reproducibility by controlling various factors affecting the ultrasonic measurement of bone mineral density.

• 대한교통학회지
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• 제28권3호
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• pp.157-167
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• 2010

교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 가상시뮬레이션(Paramics Application Programming Interface) 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 도로조건(측정구간길이별, 차로별, 서비수준별)별로 구간밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.40-48
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• 2019

본 연구에서는 건설 현장에서 발생하는 미세먼지의 정확한 측정을 위한 새로운 개념의 알고리즘을 제안한고 검증한다. 기존 측정법의 한계를 보완하기 위하여 초음파 산란 기반 측정법을 제안하였으며, 유한 차분법을 통하여 알고리즘의 활용 및 그 정확성을 검증하고자 하였다. 미세먼지와 같은 다중 산란을 일으키는 현상에 대하여 수학적 모델링을 수행하였고 신호의 감쇠율, 평균 자유 거리, 산란 반경으로 미세먼지의 단위 밀도를 예측할 수 있는 알고리즘을 도출하였다. 2-D 시간 이력해석을 통하여 미세먼지 부피비에 따라 알고리즘을 검증하였으며 신호 해석을 위한 신호처리 기법을 나타내었다. 해석 결과, 알고리즘의 오차는 개수밀도 단위 최소 0.7, 최대 24.9를 보였다. 오차율을 줄이기 위해 미세먼지의 산란 반경을 주파수별로 도출하여야 하는 추후 연구가 필요함을 토의하였다.