• 제목/요약/키워드: 가지 길이 유사성 엔트로피

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컬러 영상 색채 강도 엔트로피를 이용한 앙상블 모델 기반의 지능형 나비 영상 인식 (Ensemble Model Based Intelligent Butterfly Image Identification Using Color Intensity Entropy)

  • 김태희;강승호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.972-980
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    • 2022
  • 영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.

영상의 색체 강도 엔트로피를 이용한 나비 종 자동 인식 향상 방법 (A Performance Improvement of Automatic Butterfly Identification Method Using Color Intensity Entropy)

  • 강승호;김태희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.624-632
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    • 2017
  • 영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징 추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.

예쁜꼬마선충의 수영 행동 영상과 기계학습 모델을 이용한 수질 오염 물질 구분 방법 (A Method for the Classification of Water Pollutants using Machine Learning Model with Swimming Activities Videos of Caenorhabditis elegans)

  • 강승호;정인선;임형석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.903-909
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    • 2021
  • 예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)은 염기서열이 완전히 밝혀진 동물로 유전자 기능 분석, 동물 행동 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되는 대표적인 생물 종이다. 그동안 선충을 이용해 물의 오염 여부를 판별하기 위한 바이오 모니터링 시스템에 대한 여러 연구들이 있었다. 본 논문은 하천의 수질 오염의 원인이 되는 화학물질을 식별하기 위해 선충의 수영 행동이 활용 가능한 지를 보여주기 위해 기계학습 기반의 바이오 모니터링 시스템을 제안한다. 선충의 수영 행동을 대표하기 위해 선충을 대상으로 가지 길이 유사성(Branch Length Similarity) 엔트로피를 계산한다. 그리고 BLS 엔트로피의 조합인 BLS 엔트로피 프로파일을 클러스터링 알고리즘을 사용해 몇 가지 패턴으로 유형화하여 데이터 집합을 만든다. 0.1ppm 농도의 포름알데히드, 벤젠, 톨루엔이 첨가된 아레나에서 선충의 수영 행동을 촬영하고 개발한 히든 마코프 모델(Hidden Markov Model: HMM)의 성능을 검증한다.

랜덤 코돈 원형 부호 기반의 DNA 워터마킹 (DNA Watermarking Method based on Random Codon Circular Code)

  • 이석환;권성근;권기룡
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.318-329
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    • 2013
  • 본 논문에서는 DNA 시퀀스의 불법 복제 및 변이 방지를 위한 DNA 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 DNA 워터마킹은 랜덤 맵핑 테이블에 의하여 코돈들을 랜덤 원형 각도로 수치화한 다음, 웨이블릿 국부계수 최대치의 Lipscihtz regularity 상수에 의하여 삽입 대상 코돈들을 탐색한다. 워터마크 삽입과정에서 DNA의 아미노산 코드가 변경되지 않도록 하기위하여 삼중 코돈들의 랜덤 코돈 원형 각도에 워크마크를 삽입한다. 삽입 대상 코돈들의 길이와 위치는 랜덤 맵핑 테이블에 의존하므로, 이 테이블을 알지 못할 경우, 워터마크 추출이 어렵다. 그리고 제안한 방법은 다양한 길이의 DNA 서열에 64개 코돈(종료, 개시 코돈포함)들의 랜덤 맵핑 테이블을 적용함으로써 동일한 길이의 워터마크 키를 적용한다. 본 실험에서는 랜덤 맵핑 테이블과 삽입 위치의 높은 엔트로피를 통하여 워터마크의 보안성을 확인하였다. 또한 기존의 DNA-Crypt 워터마킹과의 유사한 용량 하에서 제안한 방법이 낮은 염기 변화율을 가지며, 포인트 변이, 삽입 및 삭제 변이에 대하여 낮은 에러률를 가지며, ROC 분석을 통하여 우수한 검출 능력을 가짐을 확인하였다.