• Title/Summary/Keyword: 분류경계

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A Study on Classification Standard for Efficient Maintenance System of Educational Facilities (교육시설물의 효율적 유지관리 체계정립을 위한 분류 기준연구)

  • Kim, Song-Hwa;Kim, Sung-Kyum;Cho, Chang-Yeon;Son, Jae-Ho;Kim, Jae-On
    • Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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    • 2007.11a
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    • pp.403-407
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    • 2007
  • Korean Government conducted "a research for establishing the integrated construction information classification system" and suggested the classification system for the first and second level in terms of the complexity in May, 2001. The Ministry of Construction and Transportation announced a standard of the integrated construction information classification system using previous research in August, 2001. Since 2005, many BTL projects have been constructed for the educational facility. However, there is mixed official standard of the system for the educational facility. Moreover, it is difficult for the SPC to use the current "integrated construction information classification system", since the item in the educational facility cannot be easily located in the current system. Thus, this research suggests an efficient maintenance system for the educational facility. Two classification systems, space-oriented and element-oriented systems, are suggested to increase efficiency of the classification system.

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Solder Joint Inspection System using Support Vector Machine and Circular Illumination (Support Vector Machine 과 원형 조명을 이용한 납땜 검사 시스템)

  • 심광재;윤태수;김항준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.607-609
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    • 2000
  • 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 3단의 칼라 원형 조명장치를 이용한 효율적인 납땜 검사시스템을 제안한다. 원형 조명장치를 이용하여 납땜부의 표면의 경사도에 의해서 생기는 명암의 분포로부터 납땜 검사를 위한 특징값을 추출한다. SVM은 추출된 특징값을 이용하여 납땜 영상을 정의된 타입중의 하나로 분류한다. SBM은 두 부류의경계를 최대로 하는 최적경계를 학습하므로 납땜 영상과 같이 각 부류의 경계가 모호한 문제에 대해서 적은 수의 학습 데이터를 사용해도 우수한 성능을 나타낸다. 제안된 시스템은 현산업에서 사용되고 있는 다양한 표면실장형 부품에 대해서 적용해 본 결과 적은 학습 데이터에도 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다.

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Image Extraction Method in 3D Space for Game Player's Face Detection (게임 사용자 얼굴 검출을 위한 3D 공간 영상 추출 기법)

  • Yoo, Chae-Gon;Jung, Chang-Sung;Hwang, Chi-Jung
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.1 no.1
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    • pp.49-54
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    • 2001
  • 본 논문에서는 복잡한 랜덤 배경 하에서 위치하고 있는 게임 플레이어의 얼굴 영상을 스테레오 매칭을 이용하여 배경과 분리하여 추출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 사람과의 상호 작용이 필요한 게임일수록 사람의 동작이나 각 부위에 대한 인식이 필요하다. 이 방법은 게임 이외에도 보안 시스템, 의류 시뮬레이션, 3D 모델링 그리고 로보틱스와 같은 분야에 적용될 수 있다. 스테레오 매칭에 관해서는 많은 연구가 있어왔으며, 기본적으로 영역기반 방법과 특징기반 방법으로 분류될 수 있다. 본 논문의 제안 방법 에서는 영역기반 방법으로 처리를 시작하고, 다단계 크기의 윈도우를 적용하여 물체의 경계선을 찾는 작업을 진행한다. 각 윈도우 크기에 대하여 유사성 커브가 생성되며, 이 값은 물체의 경계선을 판별하는 특징으로 사용된다. 전단계에서 생성된 코어스(coarse) 영역은 유사성 커브 방식에 의하여 머지 작업을 거치며, 최종적으로 대상 물체의 영상을 추출하게 된다.

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An improved automatic segmentation algorithm (자동 음성 분할 시스템의 성능 향상)

  • Kim Mu Jung;Kwon Chul Hong
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.45-48
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    • 2002
  • 본 논문에서는 한국어 음성 합성기 데이터베이스 구축을 위하여 HMM을 이용하여 자동으로 음소경계를 추출하고, 음성 파라미터를 이용하여 그 결과를 보정하는 반자동 음성분할 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 16KHz로 샘플링된 음성을 대상으로 삼았고, 레이블링 단위인 음소는 39개를 선정하였고, 음운현상을 고려한 확장 모노폰도 선정하였다. 그리고 언어학적 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴 매칭 방법으로는 HMM을 이용하였다. 유성음/무성음/묵음 구간 분류에는 ZCR, Log Energy, 주파수 대역별 에너지 분포 등의 파라미터를 사용하였다. 개발된 시스템의 훈련된 음성은 정치, 경제, 사회, 문화, 날씨 등의 코퍼스를 사용하였으며, 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않은 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성 분할 실험을 수행하였다. 실험 결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계 위치와의 오차가 10ms 이내가 $87\%$, 30ms 이내가 $91\%$가 포함되었다.

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A Study on the Recurrence for the Transition Functions of Finite Cellular Automata (유한 셀룰러 오토마타 천이함수의 재귀식에 대한 연구)

  • Lee, Hyen-Yeal;Lee, Geon-Seon
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.14A no.4
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    • pp.245-248
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    • 2007
  • This paper provides some simple recursive formulas generation transition functions of finite cellular automata with triplet local transition functions under two states (0 and 1) and four different boundary conditions (0-0,0-1,1-0,1-1), and classify transition functions into several classes.

Classification of Epilepsy Using Distance-Based Feature Selection (거리 기반의 특징 선택을 이용한 간질 분류)

  • Lee, Sang-Hong
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.12 no.8
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    • pp.321-327
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    • 2014
  • Feature selection is the technique to improve the classification performance by using a minimal set by removing features that are not related with each other and characterized by redundancy. This study proposed new feature selection using the distance between the center of gravity of the bounded sum of weighted fuzzy membership functions (BSWFMs) provided by the neural network with weighted fuzzy membership functions (NEWFM) in order to improve the classification performance. The distance-based feature selection selects the minimum features by removing the worst features with the shortest distance between the center of gravity of BSWFMs from the 24 initial features one by one, and then 22 minimum features are selected with the highest performance result. The proposed methodology shows that sensitivity, specificity, and accuracy are 97.7%, 99.7%, and 98.7% with 22 minimum features, respectively.

Separating Signals and Noises Using Mixture Model and Multiple Testing (혼합모델 및 다중 가설 검정을 이용한 신호와 잡음의 분류)

  • Park, Hae-Sang;Yoo, Si-Won;Jun, Chi-Hyuck
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.22 no.4
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    • pp.759-770
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    • 2009
  • A problem of separating signals from noises is considered, when they are randomly mixed in the observation. It is assumed that the noise follows a Gaussian distribution and the signal follows a Gamma distribution, thus the underlying distribution of an observation will be a mixture of Gaussian and Gamma distributions. The parameters of the mixture model will be estimated from the EM algorithm. Then the signals and noises will be classified by a fixed threshold approach based on multiple testing using positive false discovery rate and Bayes error. The proposed method is applied to a real optical emission spectroscopy data for the quantitative analysis of inclusions. A simulation is carried out to compare the performance with the existing method using 3 sigma rule.

Spatial Estimation of Satellite-based Landcover Classification in Han River Watershed (인공위성 데이터를 기반으로 한 한강 유역 토지 피복의 공간 분포 산정)

  • Choi, Minha;Han, Seungjae
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 2011.02a
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    • pp.170-170
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    • 2011
  • 토지피복은 지표면의 물리적 상태 및 사용 용도에 따른 특성을 나타내는 기본적인 정보로 농업, 환경, 재해, 수자원 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 식생활동으로 인해 생기는 증산과 토양에서 일어나는 증발을 증발산이라 통칭하며, 이의 정확한 산정은 수리, 수문학적 유역 분석에 중요하다. 정확한 증발산의 산정을 위해서는 기압, 온도 등 기상 인자의 역할이 중요하지만 토지피복 특성 역시 증발산에 큰 영향을 주므로 중요한 요소 중 하나이다. 이는 인간의 활동에 의해 점차적으로 빠르게 변화하는 추세이므로 인공위성 영상을 이용하여 효율적인 정보의 취합 및 관리가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 5 TM(Thematic Mapper) 영상을 기반으로 무감독 분류법을 이용하여 ISODATA Training과 Masking기법을 사용하여 한강 유역의 토지피복도를 산정하였다. 본 연구에서는 연구 대상 지역의 영상을 사용하였고, 토지의 분류는 수역, 시가, 나지, 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지로 분류하였다. 그 결과 우리나라의 대다수를 이루는 수역, 시가, 산림, 농지에 대한 높은 정확도를 갖는 토지피복도를 얻을 수 있었으며, 이는 군사경계 외부의 지역도 포함된 결과이다. 단, 나지와 습지, 초지 부분의 정확도는 비교적 떨어지나, 우리나라의 토지특성상 많은 비율을 차지하고 있지 않으므로 신뢰할 만한 결과라 할 수 있겠다. 이 결과와 외부 자료를 이용하여 보다 향상된 토지피복도를 만들 수 있을 것이다. 이를 토대로 군사지역 등 접근이 어려운 지역의 토지피복 현황을 파악하여 정확한 증발산 산정에 도움이 되고자 한다.

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Classification of Music Data using Fuzzy c-Means with Divergence Kernel (분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용한 음악 데이터의 장르 분류)

  • Park, Dong-Chul
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.46 no.3
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    • pp.1-7
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    • 2009
  • An approach for the classification of music genres using a Fuzzy c-Means(FcM) with divergence-based kernel is proposed and presented in this paper. The proposed model utilizes the mean and covariance information of feature vectors extracted from music data and modelled by Gaussian Probability Density Function (GPDF). Furthermore, since the classifier utilizes a kernel method that can convert a complicated nonlinear classification boundary to a simpler linear one, he classifier can improve its classification accuracy over conventional algorithms. Experiments and results on collected music data sets demonstrate hat the proposed classification scheme outperforms conventional algorithms including FcM and SOM 17.73%-21.84% on average in terms of classification accuracy.

Hybrid Tone Mapping Technique Considering Contrast and Texture Area Information for HDR Image Restoration (HDR 영상 복원을 위해 대비와 텍스쳐 영역 정보를 고려한 혼합 톤 매핑 기법)

  • Kang, Ju-Mi;Park, Dae-Jun;Jeong, Jechang
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.22 no.4
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    • pp.496-508
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    • 2017
  • In this paper, we propose a Tone Mapping Operator (TMO) that preserves global contrast and precisely preserves boundary information. In order to reconstruct a High Dynamic Range (HDR) image to a Low Dynamic Range (LDR) display by using Threshold value vs. Intensity value (TVI) based on Human Visual System (HVS) and contrast value. As a result, the global contrast of the image can be preserved. In addition, by combining the boundary information detected using Guided Image Filtering (GIF) and the detected boundary information using the spatial masking of the Just Noticeable Difference (JND) model, And improved the perceived image quality of the output image. The conventional TMOs are classified into Global Tone Mapping (GTM) and Local Tone Mapping (LTM). GTM preserves global contrast, has the advantages of simple implementation and fast execution time, but it has a disadvantage in that the boundary information of the image is lost and the regional contrast is not preserved. On the other hand, the LTM preserves the local contrast and boundary information of the image well, but some areas are expressed unnatural like the occurrence of the halo artifact phenomenon in the boundary region, and the calculation complexity is higher than that of GTM. In this paper, we propose TMO which preserves global contrast and combines the merits of GTM and LTM to preserve boundary information of images. Experimental results show that the proposed tone mapping technique has superior performance in terms of cognitive quality.