• 제목/요약/키워드: 분류변수

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Temporal texture를 이용한 비디오 검색의 성능분석 (Study on Performance Analysis of Video Retrieval Using Temporal Texture)

  • 홍지수;김영복;김도년;조동섭
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.443-445
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    • 2000
  • 모든 물체의 표면은 독특한 성질을 보유하고 있으므로, 비디오 검색에 있어 텍스처는 형상이나 색과 더불어 중요한 변수로 사용될 수 있다. 비디오 검색에 있어서 중요한 것은 어떤 영상의 특징을 올바르게 추출하고 잘 분류하여 표현하는 것이다. Temporal texture는 무한한 시공간적 범위의 복잡하고, 추상적인 움직임 패턴도 특징화시킬 수 있으므로, temporal texture 패턴을 얼마나 잘 이용할 수 있느냐는 비디오 검색의 성능에 많은 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 temporal texture의 서로 다른 특징을 가진 세 가지의 모델을 선정하여 비교한다. 특히, 특징 추출의 분류가 정확하게 이루어지느냐에 초점을 맞추어서 분석하였다. 분류의 성능은 두 가지 변수 즉, 어떤 성질의 모델이며 비디오 데이터인가에 따라 달라지게 된다. 이들 모델링이 분류하기까지 걸리는 시간의 차이는 무시할 수 있을 정도의 시간차이므로 정확도를 위주로 성능을 분석했다.

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지배적 피드백 루프에 대한 인지적 편향

  • 김병관;김동환
    • 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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    • 한국시스템다이내믹스학회 2000년도 하계학술대회발표논문집
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    • pp.135-152
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    • 2000
  • 지배적 피드백 루프는 구조가 시스템의 행동을 유발한다는 점에 있어서 매우 중요한 개념이다. 본 논문에서는 지배적 피드백 루프의 전환을 완만한 전환(continuous shifts)과 급격한 전환(discrete shifts)의 두 가지로 분류하였다. 본 연구에서는 지배적 피드백 루프의 전환에 대한 인지적 편향을 세 가지의 가설로 분류하여 제시하였다. 이에는 1) 완만한 전환에 대한 인식의 실패, 2) 의사결정 자들의 급격한 전환에 의존하는 경향, 3) 지배적 피드백 루프의 인식에 있어서 수준변수와 변화율 변수간의 차이 등이 포함된다. 마지막으로 본 논문에서는 지배적 피드백 루프에 의한 인지적 편향이 의사결정과정의 시간지연과 정책 개입의 시기에 대하여 어떠한 시사점을 주는지에 관하여 논의하였다.

정보기술수용모형(Technology Acceptance Model)에 대한 실증적 분석 - World Wide Web을 중심으로 -

  • 정경훈;서창교
    • 한국전자거래학회:학술대회논문집
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    • 한국전자거래학회 1999년도 종합학술대회발표논문집
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    • pp.732-741
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    • 1999
  • 지금까지의 국내외 연구들에서 다루어 왔던 TAM 연구들의 대부분은 사용 용이성과 유용성이 정보기술의 사용에 어떤 관련성이 있는가에 연구의 초점을 맞추어 왔다. 하지만, TAM의 구성요소중 하나인 외부변수에 대한 구체적인 정의가 동반되지 못했다 이에 본 논문에서는 TAM의 외부변수들을 선행된 연구들에서 찾아 정리하고, 개인적 변수와 조직적 변수로 크게 분류하여 이들 변수들이 사용 용이성과 유용성에 어떠한 영향을 주는 지를 연구함으로써, 사회나 조직 구성원들이 정보기술을 습득하고 수용하는 일련의 과정을 연구하는 것을 그 목적으로 하고 있다. (중략)

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준시장형 SOC 공기업의 수명주기 분석과 효율적 관리방안에 관한 연구 (A Study on the Analysis for Life-cycle of Quasi-Market Oriented SOC Public Enterprise and Effective Management)

  • 박동선;강명수;김남정
    • 토지주택연구
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    • 제6권4호
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    • pp.165-175
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    • 2015
  • 본 연구는 정부의 효율적인 공기업 관리정책 추진을 위해서는 기본적으로 공기업의 수명주기 단계를 파악하고 이에 기초한 정책결정이 필요하다는데 연구의 초점을 갖고 있다. 이를 위해 공기업에 적용 가능한 기업수명주기 분류변수를 정의하고 공기업 관리정책의 기초자료로 제공하는데 연구의 목적을 갖고 있다. 이러한 연구목적의 달성을 위해 공기업 중 최근 급격한 부채 증가로 인해 공기업 경영정상화의 대표적인 대상 기업으로 선정된 한국도로공사, 한국수자원공사, 한국철도공사, 한국토지주택공사 등 준시장형 SOC 공기업을 연구범위로 선정하였다. 본 연구는 분류변수 간의 중요도와 적용기준 분석을 위해 1차 전문가 설문조사를 실시하였다. 이를 바탕으로 AHP분석과 빈도분석 등의 통계분석을 활용하여 준시장형 SOC 공기업의 수명주기 분류변수 간 중요도와 적용기준을 분석하였다. 또한, 쇠퇴기 판별을 통해 예상되는 쇠퇴기에서 관리방안을 살펴보고자 2차 전문가 설문조사를 실시하였고, 이들 공기업의 쇠퇴기 예상시기 및 쇠퇴기에서의 관리방법에 대하여 조사 분석하였다.

질감 분석을 이용한 유도 전동기의 기계적 결함 분류 (Mechanical Fault Classification of an Induction Motor using Texture Analysis)

  • 장원철;박용훈;강명수;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.11-19
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    • 2013
  • 본 논문에서는 유도 전동기의 기계적 결함을 진단하기 위해 진동신호와 질감 분석을 이용한 알고리즘을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 무늬, 색상 대비의 특징을 분석하고, 그레이레벨 동시발생행렬(Gray-Level Co-occurrence Model, GLCM)을통해 세 가지 질감특징을추출한다. 추출된 세 가지질감 특징을 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수를 사용하는 다중레벨 서포터 벡터 머신(Multi-Level Support Vector Machine, MLSVM)의 입력으로 사용하여 결함 유형을 분류한다. 결함 유형을 분류하는 최적의 MLSVM을 위한 RBF 커널 함수의 매개변수를 찾기 위해 매개변수 값을 0.3부터 1.0으로 바꿔가며 분류성능을 평가한 결과, 결함 유형별로 0.3에서 0.6사이의 매개변수 값에서 100%에 가까운 분류 정확성을 보였다. 또한 15dB, 20dB의 잡음이 첨가된 진동신호를 이용한 실험에서도 평균 98%이상의 높은 분류 정확성을 보였다.

고해상도 영상의 분류결과 개선을 위한 최적의 Shape-Size Index 추출에 관한 연구 (A Study on Optimal Shape-Size Index Extraction for Classification of High Resolution Satellite Imagery)

  • 한유경;김혜진;최재완;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.145-154
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    • 2009
  • 고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.

객체 예측을 이용한 고속 MOG 알고리즘 (Fast MOG Algorithm Using Object Prediction)

  • 오정수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.2721-2726
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    • 2014
  • 배경제거를 위해 GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘에서 각 화소들에서 수행될 모델변수 계산과 객체 분류는 방대한 계산을 요구하여 MOG 알고리즘의 활용들에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 객체 예측을 근간으로 단순한 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 부분적으로 수행하는 고속 MOG 알고리즘을 제안한다. 전자는 모델변수에 거의 영향을 주지 않는 화소에서 적용되고, 후자는 객체 예측이 확실히 믿을만한 화소에 적용된다. 동영상을 이용한 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 비교 실험에서 제안된 알고리즘은 단순 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 각각 77.75%와 92.97% 이상을 수행하지만 영상 단위와 이동 객체 단위의 평균 분류 정확도 측면에서 각각 99.98% 이상과 99.36% 이상을 유지시켜 주고 있다.

이진자료 분류모형에 대한 평가측도의 특성 비교 (Comparison of evaluation measures for classification models on binary data)

  • 김병수;권소영
    • 응용통계연구
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    • 제32권2호
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    • pp.291-300
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    • 2019
  • 본 논문에서는 반응변수가 이진형인 분류모형에 대한 평가측도들의 특성을 파악하고 사용하기 적합한 평가측도인가를 살펴보았다. 고려한 측도는 정분류율, 민감도, 특이도, 정밀도, F-measure, HSS (Heidke's skill score)의 6개이다. 각 측도들은 이원분할표에서 x(실제로 1인 비율), y(1로 예측되는 비율), z(실제와 예측이 모두 1인 비율)을 사용하여 표현하였다. 본 연구는 평가측도가 사용하기 적합한 측도가 되기 위한 조건으로 두 가지를 제안하였다. 제1조건은 랜덤모형인 경우에 평가측도는 x와 y에 대해 상수이고, 제2조건은 평가측도의 식이 세 변수들(x, y, z) 모두로 이루어지고 z에 대해서 증가함수이고 x와 y에 대해서 감소함수이어야 한다는 것이다. HSS는 두 조건을 모두 만족하므로 이진형 반응변수의 분류모형에 대한 평가측도로 항상 사용이 적합하고, 다른 측도들은 제한된 범위 내에서만 사용하는 것이 좋다.

불균형 자료의 분류분석을 위한 가중 L1-norm SVM (Weighted L1-Norm Support Vector Machine for the Classification of Highly Imbalanced Data)

  • 김은경;전명식;방성완
    • 응용통계연구
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    • 제28권1호
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    • pp.9-21
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    • 2015
  • SVM은 높은 수준의 분류 정확도와 유연성을 바탕으로 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 집단별 개체수가 상이한 불균형 자료의 분류분석에서 SVM은 다수집단으로 편향되게 분류함수를 추정하므로 소수집단의 분류 정확도가 심각하게 감소하게 된다. 불균형 자료의 분류분석을 위하여 집단별 오분류 비용을 차등 적용하는 가중 $L_2$-norm SVM이 개발되었으나, 이는 릿지 형태의 벌칙함수를 사용하므로 분류함수의 추정에서 불필요한 잡음변수의 제거에는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 라소 형태의 별칙함수를 사용하고 훈련개체의 오분류 비용을 차등적으로 부여함으로서 불균형 자료의 분류분석에서 변수선택의 기능을 지니는 가중 $L_1$-norm SVM을 제안하였으며, 모의실험과 실제자료의 분석을 통하여 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다.

효과적인 영상 인식을 위한 개선된 퍼지 ART 알고리즘 (An Enhanced Fuzzy ART Algorithm for Effective Image Recognition)

  • 김광백;박충식
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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    • pp.262-267
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    • 2007
  • 퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 학습률의 설정에 따라 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 학습률로 설정하여 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함에서 추출한 영문자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART1과 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

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