• 제목/요약/키워드: 다중방법결합

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정보 검색에서의 다중 증거 결합에 대한 분석 (Analysis of Combining Multiple Evidences in Information Retrieval)

  • 이준호;조현양;최선희
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권5호
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    • pp.639-646
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    • 1999
  • 질의 또는 문서에 대한 상이한 표현 방법 또는 상이한 검색 기법은 서로 다른 집합의 문서들을 검색한다고 알려져왔다. 최근 이러한 특성을 이용하여 다양한 표현 방법 또는 검색 기법을 결합함으로써 보다 높은 검색 효과를 얻을수있음이 입증되었다. 그러나 이러한 다중 증거 결합이 검색 효과를 개선시키는 이유에 대해서는 아직까지 충분한 설명이 이루어지지않은 상태이다. 본 논문에서는 다중 증거 결합이 검색 효과를 개선하는 이유를 분석하고 이에 근거하여 다중 증거들을 효과적으로 결합할수 있는 방법을 조사한다. 또한 다중 증거 결합에 있어서 유사도 대신에 순위의 사용이 검색 효과에 미치는 영향을 조사한다.

페이지 실행시간 동기화를 이용한 다중 해쉬 결합에서 결합률에 따른 효율적인 프로세서 할당 기법 (Efficient Processor Allocation based on Join Selectivity in Multiple Hash Joins using Synchronization of Page Execution Time)

  • 이규옥;홍만표
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제28권3호
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    • pp.144-154
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    • 2001
  • 다중 결합 질의에 포함된 다수의 결합 연산지를 효율적으로 처리하기 위해 서는 효율적인 병렬 알고리즘이 필요하다. 최근 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당 트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 실제 결합 시에 할당 트리의 각 노드에서 필연적인 지연이 발생되는 데 이는 튜플-시험 단계에서 외부 릴레이션을 디스크로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 차이에 의해 발생하게 된다. 이들 사이의 실행시간을 가급적 일치시키기 위한 '페이지 실행시간 동기화'기법이 제안되었고 이를 통해 할당 트리 한 노드 실행에 있어서의 지연 시간을 줄일 수 있었다. 하지만 지연 시간을 최소화하기 위해 할당되어질 프로세서의 수 즉, 페이지 실행시간 동기화 계수(k)는 실제 결합 시의 결합률에 따라 상당한 차이를 보이게 되고 결국, 이 차이를 고려하지 않은 다중 해쉬 결합은 성능 면에서 크게 저하될 수밖에 없다. 본 논문에서는 결합 이전에 어느 정도의 결합률을 예측할 수 있다는 전제하에 다중 해쉬 결합 실행 시에 발생할 수 있는 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 결합률에 따라 최적의 프로세서들을 노드에 할당함으로서 다중 해쉬 결합의 실행 성능을 개선하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성능 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.

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전자우편 문서의 자동분류를 위한 다중 분류기 결합 (Combining Multiple Classifiers for Automatic Classification of Email Documents)

  • 이지행;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권3호
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    • pp.192-201
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    • 2002
  • 디지털 형태의 문서가 널리 퍼지고 끊임없이 증가함에 따라 이를 자동으로 가공하고 처리하는 문서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 최근의 문서 자동분류는 k-최근접 이웃, 결정트리, Support Vector Machine, 신경망 등의 다양한 기계학습 기법을 이용하여 연구되고 있다. 그러나 많은 연구가 잘 조직된 데이타 집합을 이용하여 연구결과를 보여주고 있으며, 실제 문제에의 응용성에는 큰 비중을 두지 않고 있다. 본 논문에서는 문서분류의 응용시스템인 질의 자동응답시스템에 적용할 수 있는 다중분류기 결합 방법을 제안하고 실제 전자우편 문서의 분류문제를 해결한다. 첫째로, 다중신경 망을 이용한 문서분류를 제안한다. 제안한 방법은 최대값 결합, 신경망 결합을 통해 성능의 향상을 가져온다. 둘째로, 여러 분류기의 결합을 통해 문서분류의 성능을 개선한다. 본 논문에서는 투표 결합방법, Borda 결합, 신경망 결합방법 등을 적용하여 여러 분류기의 결합을 수행하였다. 실용 가능성을 분석한 실험결과 90%이상의 정확율을 보여 제안한 방법이 실용적일 수 있음을 알 수 있었다.

OVA SVM의 동적 결합을 이용한 효과적인 지문분류 (Effective Fingerprint Classification with Dynamic Integration of OVA SVMs)

  • 홍진혁;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.883-885
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    • 2005
  • 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

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돌고래 휘슬음을 모방한 frequency shift keying 수중통신기법의 다중경로결합 수신 방법 (Multipath combining method for frequency shift keying underwater communications mimicking dolphin whistle)

  • 안종민;이호준;김용철;김완진;정재학
    • 한국음향학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.404-411
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    • 2018
  • 본 논문은 수중에서 은밀성을 확보하기 위해 FSK(Frequency Shift Keying)를 이용하여 돌고래 휘슬음을 모방하는 통신 기법과 다중경로 결합 이득을 이용하여 BER(Bit Error Rate) 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 휘슬음을 짧은 시간 구간으로 나누고 그 구간에 심볼의 직교성을 보장하는 FSK 변조신호를 만든다. 그리고 휘슬음을 모방할 때 다중경로 채널에서 심볼간의 ISI(Inter Symbol Interference)가 줄어드는 특징을 이용하여 다중경로 결합 이득을 얻는 방법이다. 제안한 방법의 성능을 보이기 위해 전산모의실험과 실제 호수실험을 진행하였다. 전산모의실험을 통해 다중경로에 의해 추가적인 다중경로 결합 이득이 발생함을 보였다. 호수 실험에서는 제안된 FSK 방법이 20 msec의 심볼 길이와 900 Hz의 변조 대역을 갖는 경우 다중경로 결합 이득을 얻어 0.002의 BER갖고 0.185의 BER을 갖는 CSS(Chirp Spread Spectrum)보다 우수함을 보였다. 그리고 모방한 신호와 실제 휘슬 신호의 시간-주파수 영역에서 평균 상호 상관 값을 통해 모방도를 분석하여 제안된 FSK방법이 CSS방법에 비해 높은 모방도를 보였다.

영상검색을 위한 다중 영상특징 추출과 결합 방법에 관한 연구

  • 송석진
    • 방송과미디어
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    • 제8권2호
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    • pp.149-159
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    • 2003
  • 현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.

계단형 다중모드 간섭 결합기를 사용한 소자의 소형화 (Device Miniaturization Using Stepped Multimode-Interference Couplers)

  • 호광춘
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제47권1호
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    • pp.14-19
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    • 2010
  • 전송폭과 굴절률이 서로 다른 다중모드 간섭 결합기 (MMICs)를 계단형으로 연결하면 전형적인 방법으로 설계된 다중모드 간섭 결합기의 결합길이를 현저하게 줄일 수 있는 새로운 구조가 본 논문에서 제안되었다. 전송폭이 82%의 cross 결합효율에 대하여, 결합길이는 약 6.7%가 줄어들었다. 그러나, 전송폭과 굴절률이 계단형인 다중모드 간섭 결합기에서는 약 93%의 결합 효율과 약 9%의 결합길이 축소가 발생하였다. 더욱이, 소형 다중모드 간섭 결합기를 설계하기 위하여 널리 사용되는 테이퍼 구조를 계단형으로 구성하면, 약 90%의 결합효율과 약 25%가 축소된 소형 다중모드 간섭 결합기를 설계할 수 있음을 보였다.

무제약 필기체 숫자를 인식하기 위한 병렬 파이프라인 다중 인식기의 구조와 결합 방법 (Combinations Method and Parallel Pipeline Multiple Recognizer Structure for Recognizing Unconstrained Handwritten Numerals)

  • 최용호;이호현;조범준
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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    • pp.223-228
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    • 2002
  • 숫자를 인식하는 방법에는 여러 가지가 있지만 단일 인식기를 구성하는 경우보다 다중 인식기를 이용하는 방법이 뛰어나다는 연구 발표가 있었다. 그래서 다중 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 다중 인식기를 이용하는 방법에는 크게 직렬 조합형과 병렬 조합형이 있는데, 직렬 조합형은 인식기를 파이프라인 처럼 구성하여 순차적으로 인식하는 방법이고, 병렬조합형은 인식기를 병렬로 구성하여 인식기들의 결과를 조합하여 얻어내는 방법이다. 본 논문에서는 무제약 필기체 숫자를 인식하기 위한 병렬 파이프라인 다중 인식기의 구조와 결합 방법을 제안 하고자 한다. 조선대학교 필기체 숫자 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 방법보다 비교적 높은 인식률을 나타내었다.

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비디오 자막 추출 및 이미지 향상에 관한 연구 (Video Caption Extraction and Image Enhancement)

  • 김소명;최영우;정규식
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.359-361
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    • 2000
  • 본 논문에서는 비디오 자막 이미지를 인식하기 위해 필요한 영상 향상의 단계로서 다중 결합을 적용한다. 또한 다중 결합을 위한 동일한 자막의 판단 및 결합된 결과를 재평가하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 칼라 이미지로부터 RLS(Run Length Smearing)가 적용된 에지 이미지를 얻고, 수직 및 수평 히스토그램 분포를 이용하여 자막과 자막 영역에 대한 정보를 추출한다. 프레임 내의 자막 영역의 중첩 정도를 이용하여 동일 자막을 판단하고, 동일한 자막을 갖는 프레임들끼리 다중 결합을 수행함으로써 향상된 이미지를 얻는다. 끝으로 결합된 영상에 대한 평가를 수행하여 잘못 결합된 이미지들로 인한 오류를 해결하고 재평가한다. 제안한 방법을 통해, 배경 부분의 잡영이 완화된 자막 이미지를 추출하여 인식의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한 동일한 자막의 시작 프레임과 끝 프레임의 위치 파악은 디지털 비디오의 색인 및 검색에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

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저화질 영상 인식을 위한 화질 저하 모델 기반 다중 인식기 결합 (Multiple-Classifier Combination based on Image Degradation Model for Low-Quality Image Recognition)

  • 류상진;김인중
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권3호
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    • pp.233-238
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    • 2010
  • 본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.