• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1161-1170
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• 2004

본 논문에서는 군집화 알고리즘을 사용하여 피부색 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 기존의 군집화 알고리즘들의 대부분은 주로 구형의 군집을 검출하고, 배치형으로 수행되며, 군집의 개수를 미리정해야 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 타원형 군집화 알고리즘인 EM 알고리즘을 변형하여, 온라인으로 학습가능하며, 군집의 개수를 자동적으로 찾아낼 수 있는 EAM 알고리즘을 사용하였다. EAM 알고리즘외 유효성은 피부색 영역 분할에 대해 증명되었다. 실험결과는 군집의 개수가 미리 주어지지 않더라도, EAM 알고리즘은 주어진 영상에 대해 자동적으로 옳은 군집의 개수를 찾아냈고, EM 알고리즘과 비교하여 더 좋은 분할 결과를 보여주고 있다. 영역에 대한 조건부 확률을 이용하여 성공적인 피부색 영역의 탐지 및 분할 결과를 얻었다. 또한 사람이 포함된 영상을 분류하는 문제에도 적용하여 좋은 분류 결과를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.11-18
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• 2008

문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해(NMF, non-negative matrix factorization)를 기반한 용어 가중치 재산정 방법을 이용하여서 사용자의 요구에 적합한 군집결과를 얻도록 하는 새로운 군집모델을 제안한다. 제안된 모델은 군집형태에 대한 사용자 요구와 기계에 의한 군집 형태의 차이를 최소화하기 위하여 사용자 피드백에 의한 가중치가 재계산된 용어를 이용한다. 또한 제안방법은 용어의 가중치 재계산과 문서군집에 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 적용하지 않은 문서군 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.267-271
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• 2007

본 논문은 원본이미지와 은닉이미지의 좋은 압축률과 만족할만한 이미지의 질, 그리고 외부공격에 강인한 이미지은닉의 한 방법으로 특이치 분해와 퍼지 군집화를 이용한 벡터양자화를 이용한 워터마킹 방법을 소개하였다. 실험에서는 은닉된 이미지의 비가시성과 외부공격에 대한 강인성을 증명하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제34권1호
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• pp.60-67
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• 2014

본 연구는 조사료의 반추위 발효가 진행됨에 따른 볏짚표면에 부착된 섬유소 분해 박테리아의 군집변화와 섬유소 소화율을 비교 관측하기 위하여 볏짚의 in situ 반추 발효를 실시하였다. 그리고 부착 박테리아의 군집 변화를 측정하기 위하여 RT-PCR 기법을 이용하여 F. succinogenes. R. albus와 R. flavefaciens의 군집을 모니터링 하였다. 본 연구를 수행하기 위하여 in situ 볏짚 발효를 0. 2, 4, 8, 12, 24시간 실시하였을 때 반추위내 볏짚의 in situ 분해는 발효 시간이 진행됨에 따라 가속화되어 발효 8~12시간 사이에 최고 분해 속도를 나타내었으나, F. succinogenes, R. flavefaciens과 R. albus는 모두 발효 0~1시간 사이에 볏짚 표면에 부착이 80% 이상 완료되어 이후 발효가 계속 진행되는 동안 일정 수준의 군락을 유지하는 것이 발견되었다. 그리고 반추위내 유입된 조사료의 표면에 초기 부착과정을 관찰하기 위하여 0, 5, 10, 30 및 60분 간격으로 볏짚의 in situ 샘플을 채취하여 조사하였을 때 F. succinogenes, R. flavefaciens 및 R. albus의 군락 모두 볏짚이 반추위 유입 후 5분 내에 상당량의 수가 부착함을 발견하였다. 또한 조사료의 반추위 발효 용이성에 따른 섬유소 분해 박테리아의 부착 정도를 관찰하기 위하여 0, 2, 4 및 8% NaOH를 처리한 볏짚을 12 및 24시간 in situ 배양 볏짚의 소화율과 부착 박테리아의 군집 변화를 관측하였을 때, 볏짚의 NaOH 처리 농도가 높아짐에 따라 in situ 소화율이 증가하였으며, 동시에 부착된 박테리아 군집의 증가 경향이 F. succinogenes, R. flavefaciens 및 R. albus의 3균주 모두 배양 12시간에 나타났으나 배양 24시간에서는 각기 다른 양상을 나타냈다. 따라서 본 연구결과는 반추위내 섬유소 발효과정에서 섬유소 분해 박테리아의 부착은 조사료의 반추위 유입 초기에 반드시 이루어지고, 발효 시간이 진행됨에 따라 조사료 표면에 안정된 군락을 형성하며, 섬유소 분해가 가속화된다는 사실을 보여 주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.598-600
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• 2005

군집 유효화 평가란 기본적으로 클래스 (Class)에 대한 정보가 주어지지 않은 상태에서 다양한 입력 변수에 의해 발생되는 군집화의 결과들을 평가하여 그들 중에서 주어진 데이터 집합의 자연적인 분할 상태에 가장 적합한 결과를 찾는 기법을 말한다. 군집 유효화 평가에서 그 척도로 사용되는 것이 군집 유효화 지수이다. 본 논문에서는 우선 현존하는 다양한 군집 유효화 지수들 중에서 합 형식을 가지는 지수들을 다룬다. 구체적으로 이 지수들의 설계 원리와 각 지수들의 부합성 (Compliance) 분석한다. 다음으로 분석을 통해 밝혀진 그들의 단점을 보완할 수 있는 새로운 군집 유효화 지수들을 제안한다. 마지막으로 기존의 군집 유효화 지수들을 포함한 새로이 제안한 지수들의 성능을 실험 학습을 통해 평가한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.20-27
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• 2006

Multi-level thresholding은 영상 분할 방법 중 하나로 널리 이용되고 있지만 대부분의 기존 논문들은 응용 분야에 직접적으로 이용되기에는 적합하지 않거나 영상 분할 단계까지 확장되지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 multi-level thresholding 방안으로써 영역 단위의 multi-level thresholding을 제안한다. 먼저, 영상의 색상별 성분에 대해서 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘을 적용하여 2개의 군집으로 분류한 후 코드 영상을 생성한다. EWFCM 알고리즘은 화소들에 대한 공간 정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로 영상 내 존재하는 잡음을 제거한다. 그리고 코드 영상에 존재하는 군집의 수를 감소함으로써 좀 더 나은 영상 분할 결과를 얻을 수 있으며 군집의 감소는 하나의 군집내에 존재하는 영역들과 나머지 군집들간의 유사도를 기반으로 영역을 재분류함으로써 처리된다. 그러나 영상에는 여전히 많은 영역들이 존재하기 때문에 이를 해결하기 위한 하나의 후처리 방안으로써 영역간의 Kullback-Leibler 거리값을 기반으로 Bayesian 알고리즘에 의한 영역 합병을 수행한다. 실험 결과 제안한 영역 기반의 multi-level thresholding은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 multi-level thresholding보다 좋은 분할 결과를 보였으며 Bayesian 알고리즘을 이용한 후처리 방안에 의해 좀 더 나은 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.74-86
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• 2006

본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1-8
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• 2007

전자상거래에서 많은 아이템 중에 사용자에게 적합한 아이템을 추천하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 그러므로 추천 시스템이 사용자들을 대신하여 적합한 아이템을 추천해줄 수 있다면 만족을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 정확성과 확장성을 향상시키기 위해서 협력적 필터링에서 연관관계 군집 분할 방법을 제안하였다. 평가한 데이터를 사용하여 연관 아이템간의 향상도를 산출하고 연관관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 아이템으로 구성된 노드 군집을 분할하였다. 이는 군집들 중 하나의 아이템만이 연관성을 달리하고, 나머지 아이템들은 군집의 연관성이 충족되어진다면 결합하는 방법이다. 성능을 평가하기 위해서 MovieLens 데이터 집합에서 K-means와 EM에 의한 군집과 비교 평가하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.94-103
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• 2008

본 논문에서는 주어진 3차원 메쉬의 분할에 $\kappa$-평균군집화 기법을 적용한다. 국부적인 최적의 수렴을 피하고 계산시간을 빠르게 하기 위하여 먼저 주어진 메쉬에 대한 첨예정점들을 인지과학적 측면에서 각각 국부적 전역적 기하 특성을 반영하는 곡률과 볼록성을 분석하여 추출한다. 다음에 추출된 첨예정점들은 그들간의 유클리디언 거리대신 측지거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법의 반복 수렴으로 $\kappa$ 개의 군집으로 분할된다. $\kappa$-평균군집화의 효과성에 매우 중요한 요인은 적절한 $\kappa$의 초기값을 부여하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 $\kappa$의 초기값으로 합리적인 군집 개수를 자동으로 계산한다. 최종적으로 첨예정점들에 속하지 않는 메쉬의 나머지 정점들은 측지거리로 가장 가까이 존재하는 $\kappa$개의 군집에 병합함으로써 메쉬분할이 완성된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.488-490
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• 2011

본 논문에서는 문서 영상에서 글자 분할 및 인식이 필요 없는 단어 검색 알고리즘을 제안한다. 글자 분할을 하지 않고 검색하기 위해 영상 검색에 사용되는 SIFT특징을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 입력한 질의어를 질의 영상으로 변환하고, 질의 영상에서 SIFT특징을 추출한다. 추출된 특징은 문서영상에서 추출한 특징과 매칭을 통해 매칭점 쌍을 생성한다. 생성된 매칭점 쌍들을 군집화 조건에 따라 군집화 한다. 군집화는 질의 영상과 지리적 분포가 유사하게 군집화 되도록 설계되었다. 생성된 군집은 군집에 포함된 특징점의 개수가 많을수록 질의 영상과 유사하다. 따라서 N개 이상의 원소를 가지는 군집을 결과로 출력한다. 실험한 결과 제안하는 알고리즘의 가능성을 확인할 수 있었다.