• Title/Summary/Keyword: 공간군집화

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Model-Based Plane Detection in Disparity Space Using Surface Partitioning (표면분할을 이용한 시차공간상에서의 모델 기반 평면검출)

  • Ha, Hong-joon;Lee, Chang-hun
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.4 no.10
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    • pp.465-472
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    • 2015
  • We propose a novel plane detection in disparity space and evaluate its performance. Our method simplifies and makes scenes in disparity space easily dealt with by approximating various surfaces as planes. Moreover, the approximated planes can be represented in the same size as in the real world, and can be employed for obstacle detection and camera pose estimation. Using a stereo matching technique, our method first creates a disparity image which consists of binocular disparity values at xy-coordinates in the image. Slants of disparity values are estimated by exploiting a line simplification algorithm which allows our method to reflect global changes against x or y axis. According to pairs of x and y slants, we label the disparity image. 4-connected disparities with the same label are grouped, on which least squared model estimates plane parameters. N plane models with the largest group of disparity values which satisfy their plane parameters are chosen. We quantitatively and qualitatively evaluate our plane detection. The result shows 97.9%와 86.6% of quality in our experiment respectively on cones and cylinders. Proposed method excellently extracts planes from Middlebury and KITTI dataset which are typically used for evaluation of stereo matching algorithms.

A Similar Price Zone Determination of Public Land Price Using K-means Clustering Technique (K-평균 군집화 기법을 이용한 공시지가 유사가격권의 설정)

  • 이성규;홍성언;박수홍
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2004.03a
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    • pp.367-372
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    • 2004
  • 비교표준지를 이용하여 개별공시지가를 산정하는 우리나라 제도 하에서 가장 중요한 문제는 개별필지 주변의 표준지 중에서 어떤 표준지를 선택ㆍ이용하여 지가를 산정해야 하는가이다. 그러나 지침상에서는 비교표준지 선정시 중요 요인으로 작용하고 있는 유사가격권에 대하여 수치적인 기준이 아닌 모호한 개념상으로 규정하고 있어 비교표준지 선정에 있어 부정확성을 초래하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 객관적인 기준과 수치적인 기준의 부재로 많은 문제점을 발생시키고 있는 유사가격권 설정의 문제를 해결하고자 K-평균 군집화 기법을 활용하여 가격권을 설정하고 이에 대한 타당성을 제시하고자 한다.

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Proximate Word Filtering by Hierarchical Clustering (계층적 군집화를 이용한 근사 단어 필터링 기법)

  • Kim, Sung-Hwan;Cho, Hwan-Gue
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.04a
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    • pp.1101-1104
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    • 2012
  • 단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.

SNP Grouping Method Based on PPI Network Information (PPI 네트워크를 이용한 SNP 군집화 및 질병 연관성 분석)

  • Lee, Kyubum;Lee, Sunwon;Kang, Jaewoo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.04a
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    • pp.923-925
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    • 2012
  • 대용량 고차원의 생물학 데이터가 매우 빠른 속도로 생산되는 현재, 단순히 고전적인 알고리즘들로는 풀 수 없는 문제들을 맞이하게 되었다. 이러한 문제들의 경우 시스템 생물학의 관점으로 다양한 생물 데이터의 융합을 통하여 접근할 경우 효율적으로 Computational Infeasibility(계산 불가능)를 해결함은 물론 그 해석 및 새로운 정보 획득에 매우 유리하다. 인간 DNA의 고차원 SNP 정보들의 군집화 및 질병 발현 패턴 분석은 그 조합의 수가 입력 데이터의 차원수에 따라 지수적(Exponentially)으로 증가하지만 PPI(단백질 상호작용) 네트워크 정보에 결합하여 필요한 중요부위를 선택적으로 이용할 경우 효율적으로 필요 SNP들의 선택 및 이로 인한 공간 축소가 가능하다.

A Classified Space VQ Design for Text-Independent Speaker Recognition (문맥 독립 화자인식을 위한 공간 분할 벡터 양자기 설계)

  • Lim, Dong-Chul;Lee, Hanig-Sei
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.6
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    • pp.673-680
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    • 2003
  • In this paper, we study the enhancement of VQ (Vector Quantization) design for text independent speaker recognition. In a concrete way, we present a non-iterative method which makes a vector quantization codebook and this method performs non-iterative learning so that the computational complexity is epochally reduced The proposed Classified Space VQ (CSVQ) design method for text Independent speaker recognition is generalized from Semi-noniterative VQ design method for text dependent speaker recognition. CSVQ contrasts with the existing desiEn method which uses the iterative learninE algorithm for every traininE speaker. The characteristics of a CSVQ design is as follows. First, the proposed method performs the non-iterative learning by using a Classified Space Codebook. Second, a quantization region of each speaker is equivalent for the quantization region of a Classified Space Codebook. And the quantization point of each speaker is the optimal point for the statistical distribution of each speaker in a quantization region of a Classified Space Codebook. Third, Classified Space Codebook (CSC) is constructed through Sample Vector Formation Method (CSVQ1, 2) and Hyper-Lattice Formation Method (CSVQ 3). In the numerical experiment, we use the 12th met-cepstrum feature vectors of 10 speakers and compare it with the existing method, changing the codebook size from 16 to 128 for each Classified Space Codebook. The recognition rate of the proposed method is 100% for CSVQ1, 2. It is equal to the recognition rate of the existing method. Therefore the proposed CSVQ design method is, reducing computational complexity and maintaining the recognition rate, new alternative proposal and CSVQ with CSC can be applied to a general purpose recognition.

Study of Personalized Marketing in Internet and Mobile Computing Environment (유무선 통합 인터넷환경에서의 개별화마케팅 지원방안 연구)

  • 채승민;김남호
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.749-752
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    • 2003
  • 통신서비스를 이용하는 고객들은 시간, 공간, 기기의 제약을 받지않고 편리하게 서비스를 받고 싶어한다. 유무선 통합서비스는 고객과 사업자에게 다양한 혜택을 제공할 수 있다 각 서비스에 해당하는 적절한 마케팅과 고객관리를 할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 개별화마케팅을 위한 사용자 관심에 기반한 적절한 광고를 제공하기 위한 개인정보 취득방법, 이들 개인정보 분석을 위해 연관관계와 군집모델 탐사를 기반으로 한 데이터마이닝 기술의 활용법, 분석된 정보를 토대로 사용자의 새로운 관심분야를 발견하고 그에 적합한 마케팅을 실시하기 위한 시스템을 제안한다.

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Index Structure for Efficient Similarity Search of Multi-Dimensional Data (다차원 데이터의 효과적인 유사도 검색을 위한 색인구조)

  • 복경수;허정필;유재수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.97-99
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    • 2004
  • 본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

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Study on a GIS Database of Red Tide Information System (적조정보시스템 구축의 GIS 데이터베이스화 연구)

  • 정종철
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2004.03a
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    • pp.115-115
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    • 2004
  • 본 연구의 목적은 GIS 분석기법에 의해 적조의 공간적인 분포를 분석하고 적조의 발생시기와 기상해양학적인 인자를 GIS 데이터베이스화하는 방안을 제시하는 데 있다. 1995년 남해안과 동해안에 걸쳐서 발생한 적조의 피해는 적조연구의 방향을 새롭게 바꾸었다 연안지역 소규모 만에서 국지적으로 단시간에 발생하고 소멸하던 적조의 피해가 최근에는 2년의 주기성을 가지고 유해성 적조 생물의 장기적인 번성으로 연안양식어장에 큰 피해를 발생시키고 있다. 때문에 적조발생의 해양기상학적 인자를 분석하고, 적조생물의 생물군집과 적조생물의 제거 기술 등 다양한 연구분야에서 적조 연구가 이루어지고 있다. 특히 적조의 발생시 이를 효과적으로 정확하게 적조 발생지역을 관측하기 위한 위성원격탐사를 이용하는 기술의 개발과 항공기 예찰, 선박관측 등의 조사기법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 과거에 국내 연안에서 발생한 적조의 발생 범위와 적조 생물, 그리고 기상학적 요소 등을 하나의 지리정보시스템으로 구축하기 위해 각각의 자료를 데이터베이스화하고 빈번한 적조발생의 공간적 분포를 분석하는데 필요한 자료의 구축 방안을 제시하고자 한다.

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Community Structure and Species Composition of Pinus densiflora for. erecta Forest in Mt. Cheonchuk (천축산 일대 금강소나무림의 군집구조 및 종조성)

  • Byeon, Jun Gi;Park, Byeong Joo;Joo, Sung Hyun;Cheon, KwangIl
    • Korean Journal of Plant Resources
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    • v.33 no.1
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    • pp.1-14
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    • 2020
  • This study was conducted to analyze community structure and species composition of Pinus densiflora for. erecta Stand in Mt. Cheonchuk (653 m). Field survey was carried out from June to September in 2013. 74 plots (20×20 m) were set up, 5 herb layer plots (3×3 m) were constructed for each plot, and there, Diameter at Breast Heigh t(DBH), height, environmental factor, annual growth were measured. Vascular plants were surveyed as following; 66 family, 165 genus, 211 species, 2 sub species, 29 variety, 6 form 248 taxa. Results of cluster analysis for P. densiflora for. erecta forest, 3 communities were divided into; Quercus mongolica (P-1), Quercus variabilis (P-2) and Quercus aliena-Stephanandra incisa (P-3). There were significant environmental factors that organic layer, annual growth, CEC, total total nitrogen, organic matter and pH for each community. As a result of DCA, P-1 and P-2 were distributed large range of environmental factors but relatively limited in P-3. Distributions of herb layer were affected by sand, cation exchange capacity, silt and total nitrogen. Results of MRPP test for herb layer communities, it was significantly analyzed (A=0.003, P<0.008). Species diversity index was highly recorded in P-3 and influenced by cation exchange capacity, total nitrogen, annual growth in consequence of NMS analysis.

Analysis of suspended sediment mixing in a river confluence using UAV-based hyperspectral imagery (드론기반 초분광 영상을 활용한 하천 합류부 부유사 혼합 분석)

  • Kwon, Siyoon;Seo, Il Won;Lyu, Siwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.89-89
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    • 2022
  • 하천 합류부에 지천이 유입되는 경우 복잡한 3차원적 흐름 구조를 발생시키고 이로 인해 유사혼합 및 지형 변화가 활발히 발생하게 된다. 특히, 하천 합류부에서 부유사 거동은 하천의 세굴과퇴적, 하천 지형 변화, 하천 생태계, 하천구조물 안정성 등에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 이에 대한 정확한 분석이 하천 관리 및 재해 예방에 필수적인 요소이다. 기존의 하천 합류부 부유사 계측 자료들은 재래식 채취 방식으로 수행되어 시공간적 해상도가 매우 낮아서 실측 자료만으로 합류부에서 부유사 혼합을 분석하기에는 한계가 존재하기에 대하천의 부유사 혼합 거동 해석에 수치모형이 주로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 하천 합류부에서 부유사 거동을 공간적으로 정밀하게 분석하기 위해 드론 기반초분광 영상을 활용하여 하천 합류부에 최적화된 부유사 계측 방법론을 제시하였다. 현장에서 계측한 초분광 자료와 부유사 농도간의 관계를 구축하기 위하여 기계학습모형인 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀 모형과 합류부에서 분광 특성이 다른 두 하천의 특성을 정확하게 반영하기 위한 가우시안 혼합 모형 (Gaussian Mixture Model) 기반 초분광 군집화 기법을 결합하였다. 본 연구에서 구축한 방법론을 낙동강과 황강의 합류부에 적용한 결과, 초분광 군집을 통해 두하천 흐름의 경계층을 명확히 구별하였으며, 이를 바탕으로 지류와 본류에 대해 각각 분리된 회귀 모형을 구축하여 복잡한 합류부 근역 경계층에서의 부유사 거동을 보다 정확하게 재현하였다. 또한 나아가서 재현된 고해상도의 부유사 공간분포를 바탕으로 경계층에서 강한 두 흐름이 혼합되어 발생한 와류(Wake)가 부유사 혼합에 미치는 영향을 규명하였고, 하천 합류부에서 발생하는 전단층의 수평방향 대규모 와류가 부유사 혼합 양상에 지배적 영향을 미치는 것으로 확인하였다.

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