• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.165-172
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• 2016

GPU 기반 병렬처리에서 대규모 데이터의 인접 정보 검색(nearest neighbor search)에서 Morton code의 역할이 점점 더 중요하게 부각되고 있으며 그 응용 사례도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 Tero Karras가 제안한 float 형 변수에 기반한 $[0,1]^3$ 공간 내의 3차원 기하 정보를 32비트 unsigned int형 Morton code로 변경하는 기존의 방법을 논의하고 그 기하학적인 의미를 분석함으로써, 보다 높은 해상도를 구현할 수 있는 64비트 unsigned long long형의 Morton code 변환 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 GPU에서 구현되었을 때 CPU에서 실행하는 것보다 약 1000배 수준의 성능 향상을 달성한다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.1-13
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• 2009

개념 기반 이미지풍경 분류 기법은 데이터베이스에 있는 대량의 이미지 를 카테고리별로 구분하는 많이 적용되는 응용분야이다. 풍경이 속하는 카테고리를 알면 데이터베이스에서 해변, 산, 숲, 필드와 같은 필요한 풍경사진을 찾고자 할 때 불필요한 이미지를 필터링하여 신속하고 정확하게 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 시멘틱 모델링 기반의 적응 세그멘테이션 기법을 제안 한다. 잔디, 물, 하늘과 같은 시멘틱 개념에 따른 이미지를 서브구역으로 나누어 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션은 에지탐색을 이용하고 또한 K-Nearest(K-NN)를 이용하여 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션 과정에서 이미지의 복잡도에 따라 적응적으로 서브구역으로 나눈다. 실험에서는 Vosel과 schiele가 제안한 방법과의 비교를 통해서 정확도면에서 제안된 연구의 우수성을 보여준다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.40-48
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• 2021

Content-Based Image Retrieval (CBIR) system plays a vital role to retrieve the relevant images as per the user perception from the huge database is a challenging task. Images are represented is to employ a combination of low-level features as per their visual content to form a feature vector. To reduce the search time of a large database while retrieving images, a novel image retrieval technique based on feature dimensionality reduction is being proposed with the exploit of metaheuristic optimization techniques based on Genetic Algorithm (GA), Extended Binary Cuckoo Search (EBCS) and Whale Optimization Algorithm (WOA). Each image in the database is indexed using a feature vector comprising of fuzzified based color histogram descriptor for color and Median binary pattern were derived in the color space from HSI for texture feature variants respectively. Finally, results are being compared in terms of Precision, Recall, F-measure, Accuracy, and error rate with benchmark classification algorithms (Linear discriminant analysis, CatBoost, Extra Trees, Random Forest, Naive Bayes, light gradient boosting, Extreme gradient boosting, k-NN, and Ridge) to validate the efficiency of the proposed approach. Finally, a ranking of the techniques using TOPSIS has been considered choosing the best feature selection technique based on different model parameters.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.943-957
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• 2014

윤곽선 이미지 매칭에서 이미지의 노이즈를 제거하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 부분 노이즈를 허용하는 문제를 시계열 도메인에서 다룬다. 이를 위해, 먼저 부분 노이즈 제거 시계열(partial denoising time-series)을 정의하여 이미지 도메인이 아닌 시계열 도메인에서 매칭 문제를 신속하게 해결하는 방법을 제안한다. 다음으로, 두 윤곽선 이미지, 즉 질의 시계열과 데이터 시계열에서 구성된 부분 노이즈 제거 시계열들 간에 가질 수 있는 최소거리인 부분 노이즈 제거 거리(partial denoising distance)를 제시한다. 본 논문에서는 이를 두 윤곽선 이미지 간의 유사성 척도로 사용하여 윤곽선 이미지 매칭을 수행한다. 그러나, 부분 노이즈 제거 거리를 측정하기 위해서는 매우 많은 계산이 빈번하게 발생하므로, 본 논문에서는 부분 노이즈 제거 거리의 하한을 구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭의 질의 방식에 따라 범위 질의 매칭과 k-NN 질의 매칭을 각각 제안한다. 실험 결과, 제안한 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭은 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.163-180
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• 2009

본 논문은 사용자가 검색에 사용한 질의어를 기반으로 개인의 성향정보를 분석하고자 한다. 이를 위하여 사용자가 검색을 하기 위해서 입력한 질의어를 문서분류기를 이용하여 범주를 부여한다. 본 연구에서는 각 레코드에 미리 부여된 DDC 분류코드를 분류정보로 활용하였다. 이러한 방식을 사용하여 사용자의 질의어를 기반으로 개인의 특징을 분석한다. 분석된 개인의 성향정보를 검색 결과에 반영하고 개인의 의도에 맞는 문서를 재순위화시키는 개인화 검색시스템을 개발하였다. 또한 개인의 성향정보를 이용하여 단어의 중의성 문제를 해결할 수 있었다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 과학기술학회마을 데이터베이스를 이용하여 개인화와 단어중의성 해소에 관한 실험을 수행하였다. 실험과 사용자 평가를 통해서 개인화 검색 및 단어중의성 해소 성능을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권6호
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• pp.280-298
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• 2008

For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.93-115
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• 2019

The availability of high-resolution laser scanning data and advanced machine learning algorithms has enabled an accurate potential rockfall source identification. However, the presence of other mass movements, such as landslides within the same region of interest, poses additional challenges to this task. Thus, this research presents a method based on an integration of Gaussian mixture model (GMM) and ensemble artificial neural network (bagging ANN [BANN]) for automatic detection of potential rockfall sources at Kinta Valley area, Malaysia. The GMM was utilised to determine slope angle thresholds of various geomorphological units. Different algorithms(ANN, support vector machine [SVM] and k nearest neighbour [kNN]) were individually tested with various ensemble models (bagging, voting and boosting). Grid search method was adopted to optimise the hyperparameters of the investigated base models. The proposed model achieves excellent results with success and prediction accuracies at 95% and 94%, respectively. In addition, this technique has achieved excellent accuracies (ROC = 95%) over other methods used. Moreover, the proposed model has achieved the optimal prediction accuracies (92%) on the basis of testing data, thereby indicating that the model can be generalised and replicated in different regions, and the proposed method can be applied to various landslide studies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.79-89
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• 2019

본 연구에서는 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 검색을 위한 효율적인 FANS(k-FArthest Neighbor Search) 알고리즘을 제안한다. 양의 정수 k, 질의 객체 q, 일련의 데이터 객체 집합 P가 주어지면, k-최원접 이웃 질의는 질의 객체 q에서 가장 멀리 있는 k개의 데이터 객체를 찾는다. 데이터베이스 분야에서 대부분의 연구는 k-최근접 이웃 질의에 중점을 두고 있어서, k-최원접 이웃 질의라는 중요한 근접 질의유형은 별다른 관심을 받지 못했다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 가장 멀리 있는 이웃을 찾는 문제를 다룬다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리하는 연구는 거의 없었다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리해야 하는 문제는 최단 경로 거리를 계산하는 횟수를 줄이는 것인데, 이는 도로 네트워크와 유클리드 공간의 질의 처리에서 가장 중요한 차이다. 질의 객체와 데이터 객체 사이의 최단 경로 거리에 대한 중복 계산을 줄이기 위하여 공유 계산 전략을 사용한다. 질의 객체에서 데이터 세그먼트까지 최대 거리를 기반으로 효과적으로 후보군을 제거하는 방법은 제시한다. 마지막으로 실제 도로 지도를 사용한 광범위한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성과 확장성을 보여준다.

• Computers and Concrete
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• 제21권4호
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• pp.407-417
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• 2018

Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.