• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.97-103
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• 2008

본 논문에서는 $256{\times}256$ 입력영상을 압축을 위하여 $8{\times}8$ 블록의 유효 블록과 에지 블록으로 나눈다. 유효 블록에 대해서는 유효계수인 DC계수에 대해서만 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 에지 블록에 대해서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하고, 축소된 영역 내에서 DCT를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산 량을 줄여 부호화 시간과 복호화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만 부호화 시에도 각각의 블록에 대하여 분류된 블록 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그 재그 스캔을 수행함으로써 압축률을 증가시킨다. 또한 제안한 알고리즘은 분류된 블록 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-Length를 줄이고, 그로 인해 향상된 압축률을 제공한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.118-118
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• 2001

본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8x8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 클래스 정보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 에지 블록으로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 측면에서는 유사하지만, 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.109-111
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• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.351-354
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• 2002

최근 생명공학 기술과 분석화학 기술의 발달로 생물 유전 데이터를 대량으로 얻는 것이 가능하게 되었다. 아울러 이렇게 얻어진 데이터를 적절하게 처리하고 분석하는 방법들도 여러 가지가 소개되어 왔다. 본 논문에서는 DNA 마이크로어레이 정보를 분류하기 위하여 세 가지 데이터에 대하여 여러 가지 특징 전혀 방법으로 선택된 유전자들을 사용하여 신경망 분류기에 적용시켜 보았다. 실험 결과 백혈병 데이터의 경우 피어슨 상관계수를 이용한 분류가 97.1%로 가장 높은 인식률을 보여주었다. 한편 여러 가지 특징 선택 방법에 의하여 공통적으로 선택된 유전자를 사용하여 분류하면 더 높은 인식률이 나올 것 같았지만 실제로는 기대에 못 미치는 성과를 보여주었다. 따라서 무조건 여러 번 선택된 특징을 선택하기 보다는 특징들끼리의 상관관계를 고려하여 선택하는 방법이 필요할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-37
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• 2005

본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.559-568
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• 2007

앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.75-75
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• 2015

오염원과 취수장이 동일 구간 내에 공존하는 국내하천의 특성상, 하천 평면 내에서 오염물의 거동 및 혼합 특성을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 2차원 이송-분산 모형의 적용이 필요하다. 이를 위해서는 2차원 모형의 주요 매개변수인 종분산계수와 횡분산계수의 적절한 입력이 매우 중요하다. 하지만 국내외적으로 횡분산계수에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 현재까지 종분산계수에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 분산계수를 결정하는 방법에는 실측된 농도 자료의 유무에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 실측된 농도 자료가 없는 경우, 이론식이나 경험식을 이용하는 방법이 있다. 반면에 추적자 실험 등을 수행하여 실측된 농도 자료가 있는 경우, 모멘트법 또는 추적법을 적용하여 농도-시간 분포 곡선으로부터 분산계수를 계산하는 것이다. 모멘트법은 임의 지점에서 농도의 횡분포를 통해 얻을 수 있는 2차 모멘트의 종방향 변화율이 횡분산계수와 비례한다는 원리를 이용한 것이며, 추적법은 상류부의 관측된 농도를 입력자료로 하여 하류부의 농도를 계산한 후 계산된 농도와 실측된 하류부 농도의 비교를 통해 분산계수를 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 불규칙한 단면 형상을 가지는 자연하천에서의 2차원 종 횡분산계수를 산정하기 위해서 Baek & Seo(2010)가 제안한 2차원 유관추적법(2D Stream-tube Routing Procedure)을 적용하였다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖으며 수질오염 사고의 위험이 높은 구간을 선정하고, 추적자로서 Rhodamine WT를 이용하여 현장실험을 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하였으며, 2차원 유관추적법을 적용하여 종분산계수를 산정하였다. 그 결과 하폭 대 수심비(W/H)와 마찰손실관련 무차원변수(U/U*)의 증가에 따라 종분산계수가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 산출된 종분산계수와 선행 연구에서 수집된 자료를 이용하여 추정식을 개발하였다. 차원해석을 통해 무차원 종분산계수에 영향을 미치는 무차원 인자를 선별하고 회귀분석을 이용하여 종분산계수 추정식을 유도하였다. 추정식을 이용하여 산정한 종분산계수의 범위는 Elder (1959)가 제안한 이론값보다 약 10배 정도로 크게 나타났다. 혼합 특성이 밝혀지지 않은 자연하천에 2차원 확산모형을 적용하고자 할 때 본 연구에서 개발된 추정식으로부터 계산된 종분산계수를 사용할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.122-128
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• 1998

이 논문에서는 영상시퀀스의 프레임간 차영상 블록을 영상활동도의 크기 및 분포에 따라 적응적으로 분류함으로써 영상시퀀스를 압축하는 기법을 제안한다. 활동도의 크기에 의한 분류에서는 차영상 블록에 포함되어 있는 물체의 에지부분에 해당하는 활동블록과 비활동 블록으로 분류하고, 활동도의 분포에 의한 분류에서도 활동블록들을 이산 코사인변환계수의 분포정도를 특징으로 하여 수직, 수평, 저활동 블록으로 분류한다. 대표적인 분류결과를 이용하여 RBFN 신경망을 학습시켜 프레임간 차영상 블록들의 비선형적인 분류 특성을 얻었다. 시뮬레이션 결과 RBFN을 이용한 차영상 블록의 분류가 영상활동도의 정렬방법이나 다층퍼셉트론 신경망(MLP)에 비해 영상시퀀스의 압축성능이 향상되었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.71-80
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• 2021

본 연구는 Kano모델을 이용하여 유소년 스포츠클럽의 서비스품질을 분류함에 따라 각 서비스품질의 특성과 이용고객들이 원하는 요구사항을 구체적으로 분석하는 데 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 서울과 경기지역의 유소년 스포츠클럽 10곳의 257명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 자료 처리는 Microsoft Office Excel 2016 and SPSS 22.0을 사용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, Kano모델 품질분류, Timko의 고객만족계수산출, 잠재적 고객만족 개선지수(PCSI Index)를 산출하고 분석하였다. 이에 따른 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 유소년 스포츠클럽 서비스품질요인들에 대한 각 항목들을 Kano모델을 사용하여 이원적 품질이론속성 방법으로 분류한 결과 유소년 스포츠클럽 서비스품질요인 22개 항목 모두에서 일원적품질요소로 나타났다. 둘째, 고객만족계수(CS-Coefficient) 산출결과 고객만족계수에서는 '강사의 친절한 응대'(0.81), '강사의 태도'(0.80), '체계적인 강습 프로그램 진행'(0.76), '프로그램의 다양성'(0.76) 순으로 나타났으며, 불만족계수는 '청결하고 쾌적한 시설'(-0.79), '강사의 태도'(-0.76), '강사의 친절한 응대'(-0.76), '주차시설의 편리성'(-0.73), '업무처리의 신속성'(-0.73) 순으로 나타났다. 셋째, 잠재적 고객만족 개선지수(PCSI Index)는 '강사의 태도', '강사의 친절한 응대', '청결하고 쾌적한 시설', '체계적인 강습 프로그램 진행' 순으로 순위가 나타났다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2008년도 추계학술발표회 발표논문집
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• pp.35-36
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• 2008