• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.1227-1232
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• 2013

Recently, the expectation of quality about images over the increasing demand of digital devices is increasing with the development of the technology of the digital. But the images are degraded by a variety of causes, and the main reason is the noises. Therefore, the necessity of denoising comes to the fore, and the research for denoising is progressing dynamically. The images are mainly degraded by AWGN(additive white Gaussian noise), and the characteristics of denoising of existing methods such as mean filter are insufficient. In this paper, an algorithm combined by the spatial weighted filter and the modified adaptive weighted filter is proposed in order to effectively remove the AWGN. In the simulation result, the proposed algorithm showed excellent denoising capabilities.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.1240-1250
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• 2010

In this paper, an eye tracking method is presented by using on iterated spatial moment adapting weighted gray level that can accurately detect and track user's eyes under the complicated background. The region of face is detected by using Haar-like feature before extracting region of eyes to minimize an region of interest from the input picture of CCD camera. And the region of eyes is detected by using eigeneye based on the eigenface of Principal component analysis. Also, feature points of eyes are detected from darkest part in the region of eyes. The tracking of eyes is achieved correctly by using iterated spatial moment adapting weighted gray level.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.544-545
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• 2015

본 논문은 실내 공간을 촬영한 다수의 텍스쳐 영상이 존재 할 때, 영상혼합을 통해 실내 공간 표현의 품질을 향상시키는 기법을 제안한다. 우선 실내 공간을 메쉬로 표현하기 위해 건물 구조에 대응하는 평면을 포인트 클라우드로부터 추출하여 대응하는 메쉬를 생성한다. 메쉬의 각 면에 대해 좌표계 변환을 통하여 사영 가능한 텍스쳐 영상들을 판별한다. 판별된 텍스쳐 영상들에 대해 거리와 방향요소를 고려하여 영상혼합 가중치를 결정한 뒤, 가중치에 따라 영상을 혼합하여 최종적인 텍스쳐로 이용한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 더 좋은 화질로 실내공간을 표현함을 보여준다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.285-297
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• 2001

본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1275-1277
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• 2022

Structure-from-Motion(SfM), Multi-view Stereo(MVS)이 이용되는 3D Reconstruction 과정에서 생성된 3D 포인트 클라우드는 RGB 영상에 기반하여 생성되므로 실제 객체 혹은 Scene 과 달리 point 와 point 간에 존재하는 빈 공간이 발생한다. 이를 개선하기 위하여 3D 포인트 클라우드를 이용하여 3D Mesh 를 복원하는 Mesh Reconstruction 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 Mesh Reconstruction 과정에서 자유공간 지지도에 기반해 수정한 가중치를 이용하는 효율적인 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 이용한 복원 결과가 기존보다 개선됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1196-1200
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• 2010

본 논문에서는 지점 강우의 결측치를 추정하기 위해 전통적인 통계학적 내삽기법을 이용한 역거리가중치법(IDWM), 역지수가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM)과 패턴 인식의 일종인 인공신경망(ANN)기법 그리고 시공간적 강우분포의 측정이 가능한 레이더 자료를 이용해 결측치를 추정하여 각각의 방법을 비교하였다. 임진강 유역의 15개 지상관측소를 대상으로 교차검정(Cross validation) 분석을 실시해 본 결과, CCWM 방법과 ANN기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 보정레이더를 이용하여 결측치를 추정한 경우RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보여 기존의 전통적 결측치 추정방법보다 실측치에 가까운 결과를 보였다. 이는 레이더자료가 지점 강우자료와는 달리 강우의 시공간적 변동성을 고려한 공간분포의 정보를 지니고 있기 때문인 것으로 판단된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.43-50
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• 2005

This paper proposes a new pattern recognition system combining the new adaptive feature weighting based on the genetic algorithm and the modified KNN(K Nearest-Neighbor) rules. The new feature weighting proposed herein avoids the overfitting and finds the Proper feature weighting value by determining the middle value of weights using GA. New GA operators are introduced to obtain the high performance of the system. Moreover, a class dependent feature weighting strategy is employed. Whilst the classical methods use the same feature space for all classes, the Proposed method uses a different feature space for each class. The KNN rule is modified to estimate the class of test pattern using adaptive feature space. Experiments were performed with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University in Canada to show the performance of the proposed method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.735-742
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• 2003

In the information retrieval system, document clustering technique is to provide user convenience and visual effects by rearranging documents according to the specific topics from the retrieved ones. In this paper, we clustered documents using K-Means algorithm and present the effect of index terms weighting scheme on the document clustering. To verify the experiment, we applied Latent Semantic Indexing approach to illustrate the clustering results and analyzed the clustering results in 2-dimensional space. Experimental results showed that in case of applying local weighting, global weighting and normalization factor, the density of clustering is higher than those of similar or same weighting schemes in 2-dimensional space. Especially, the logarithm of local and global weighting is noticeable.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.391-398
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• 1999

사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.3
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• pp.437-454
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• 2000

본 연구의 목적은 공공시설물이지만 기피시설물이기 때문에 상당한 갈등을 일으키고 있는 쓰레기 소각장 입지를 선정하는데 있어서 GIS를 기반으로 다기준평가기법을 활용하여 보다 객관적이고 과학적이면서도 유연적인 후보입지를 추출하려는 것이다. 본 연구에서는 다양한 입지요인들을 표준화한 후 각 요인들이 갖는 상대적 중요도를 반영하는 가중치를 산출하고 의사결정 규칙을 적용하여 적합도 수준에 따른 후보입자들을 추출하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 각 평가기준들에 대해 상이한 가중치를 부여하고 의사결정 규칙방법을 달리 적용하였을 경우 후보입지들의 적합도 순위에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하였다. 이러한 방법을 통해 분석된 결과는 의사결정자들이 입지를 결정하는데 필요한 정보를 활용될 수 있으며, 따라서 GIS를 기반으로 하는 다기준 평가기법은 공간적 의사결정 지원시스템으로서으 GIS기능을 증대시킨다고 볼 수 있다.