• Title/Summary/Keyword: 분리형 알고리즘

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Hybrid ICA of Fled4point and Robust Algorithm Using Adaptive Adaptation of Temporal Correlation (고정점과 시간적 상관성의 적응조정에 의한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석)

  • 조용현;오정은
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.565-568
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    • 2003
  • 본 연구에서는 고정점 알고리즘과 원 신호의 시간적 상관성을 적응조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 따른 빠른 분석속도와 견실 알고리즘은 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가지는 영상의 효과적인 분리를 얻기 위함이다. 제안된 알고리즘의 독립성분분석을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘의 독립성분분석보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

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Separation of Mixed Images Using Hybrid ICA of Fixed_point and Robust Algorithm (고정점 및 견실 알고리즘의 조합형 ICA에 의한 혼합영상 분리)

  • Cho, Yong-Hyun;Oh, Jeung-Eun;Kim, A-Ram
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.623-626
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    • 2003
  • 본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

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Typed Separation Set Partitioning for Thread Partitioning of Non-strict functional Programs (비평가인자 함수 프로그램의 스레드 분할 향상을 위한 자료형 분리 집합 분할알고리즘)

  • Yang, Chang-Mo;Joo, Hyung-Seok;Yoo, Weon-Hee
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.8
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    • pp.2127-2136
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    • 1998
  • 비평가인자 함수 언어는 비평가인자 어의로 인하여 기존의 von Neumann 형 병렬기에서 효율적인 수행을 어렵게 하는 미세수준의 동적 스케줄링 단위로 병합하는 과정이 중요하다. 이러한 과정을 스레드 분할이라 한다. 본 논문에서는 비평가인자 함수 프로그램을 스레드로 분할하는 자료형 분리집합 분할이라는 스레드 분할 알고리즘을 제안한다. 자료형 분리 집합 분할 알고리즘은 자료형을 비교할 수 없는 입력명과 출력명 사이에는 잠재 종속이 존재할 수 없다는 사실을 이용하여 스레드 분할을 수행한다. 이 방법을 사용하면 기존의 스레드 분할 방법에서 실패하는 스레드의 병합이 가능하며, 기존의 분할 알고리즘보다 더 큰 스레드를 생성할 수 있다.

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Distributed Load Flow for Distribution Power System : Part 2 Algorithm (배전계통을 위한 분산형 조류계산 : Part 2 알고리즘)

  • Lee, S.S.;Park, J.K.;Moon, S.I.;Yoon, Y.T.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.298-300
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    • 2005
  • 본 논문은 Part 2로서 배전계통을 위한 분산형 조류계산의 알고리즘을 제안하고, 결합 조류계산을 수행하기 위하여 경계상의 정보를 이용하고 송전과 배전계통에서 조류계산의 수렴 이후에 교환하는 알고리즘이다. 이는 각각의 조류계산 해법들이 송전과 배전계통에 사용될 수 있기 때문이다. 송전과 배전계통의 조류계산은 네트웍의 토폴로지와 파라메터 값들에서 큰 차이가 있기 때문에 분리하여 수행하여야 한다. 그러나, 두 계통이 물리적으로 연계되어 있거나 정확한 조류계산 해를 동시에 풀 수 있기 때문에 두 계통의 경계모선들에서 전력 오차를 계산하는 데 있어 약간의 오차가 있을 수 있다. 송전과 배전 계통의 경계 모선에서 전력 조류는 송전계통의 조류 계산에 대하여 부하로서 나타낼 수 가 있다. 다중 조류 기법들이 상호 존재하므로 이를 분산처리에 이용하는 이점이 된다. 특히, 분산전원 출현으로 인한 이러한 분산형 조류계산 기법의 필요성이 점점 증가하고 있다. 분산형 조류계산 알고리즘은 비동기 분산형과 동기화 분산 알고리즘으로 분류할 수 있다. 분리 계산 기법이 하나 이상의 배전계통을 가진 계통의 결합 조류계산에 사용된다면, 스칼라 경계 변수들은 상태 변수 벡터로 대체 할 수 있다.

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의사결정나무에서 순서형 분리 변수 선택에 관한 연구

  • 김현중;송주미
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.283-288
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    • 2004
  • 지금까지 의사결정나무에서 분리 변수의 선택에 관한 연구는 많았으나, 대부분 연속형 변수와 명목형 변수에 국한되어 왔다. 본 연구에서는 순서형 변수에 주목하여 CART, QUEST, CRUISE 등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 비모수적 접근 방법인 K-S test, framer-von Misos test 방법의 변수 선택력을 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 framer-von Mises test 방법이 다른 알고리즘에 비하여, 변수 선택력과 안정성에 있어서 좋은 성과를 보였다.

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A Study on the On-line Recognition of Korean-English Characters Using Constrained Strokes for PDAs (제한된 필기글꼴을 이용한 휴대형 정보기기용 한영 온라인 문자인식에 관한 연구)

  • 홍성민;국일호;조원경
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.4B
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    • pp.479-490
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    • 2001
  • 본 논문에서는 제한된 필기 글꼴을 이용한 휴대형 정보기기용 온라인 문자 인식 알고리즘을 제안하였다. 한글과 영숫자를 동시에 사용하는 문자 인식은 애매성으로 인하여 인식율이 낮아지며, 이를 극복하기 위하여 모드 변환이나 영역 분리 등의 제약을 하게 된다. 본 논문에서 제안한 인식 알고리즘은 한글과 영문자, 숫자를 혼용하여 사용할 수밖에 없는 우리의 문자 환경에서 사용자의 평의성을 최대한 살려 입력 모드 전환이나 필기 영역 분리 등의 제약을 하지 않는 단일 알고리즘이다. 또한 역추적에 의하여 인식 과정에서 발생할 수 있는 미의식 또는 오인식을 보정할 수 있도록 한다. 제안한 알고리즘은 전체 알고리즘의 크기가 작으며 계산량이 적어서 메모리와 속도 등의 성능에 있어서 자원의 제약을 가질 수밖에 없는 초소형 휴대형 정보기기의 입력 장치로서 적합하도록 연구하였다. 실험 결과 영숫자 98%, 한글 97%의 인식율을 얻어 유용성을 확인하였다.

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Regression Trees with. Unbiased Variable Selection (변수선택 편향이 없는 회귀나무를 만들기 위한 알고리즘)

  • 김진흠;김민호
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.17 no.3
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    • pp.459-473
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    • 2004
  • It has well known that an exhaustive search algorithm suggested by Breiman et. a1.(1984) has a trend to select the variable having relatively many possible splits as an splitting rule. We propose an algorithm to overcome this variable selection bias problem and then construct unbiased regression trees based on the algorithm. The proposed algorithm runs two steps of selecting a split variable and determining a split rule for binary split based on the split variable. Simulation studies were performed to compare the proposed algorithm with Breiman et a1.(1984)'s CART(Classification and Regression Tree) in terms of degree of variable selection bias, variable selection power, and MSE(Mean Squared Error). Also, we illustrate the proposed algorithm with real data sets.

Independent Component Analysis Based on Neural Networks Using Hybrid Fixed-Point Algorithm (조합형 고정점 알고리즘에 의한 신경망 기반 독립성분분석)

  • Cho, Yong-Hyun
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.9B no.5
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    • pp.643-652
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    • 2002
  • This paper proposes an efficient hybrid fixed-point (FP) algorithm for improving performances of the independent component analysis (ICA) based on neural networks. The proposed algorithm is the FP algorithm based on secant method and momentum for ICA. Secant method is applied to improve the separation performance by simplifying the computation process for estimating the root of objective function, which is to minimize the mutual informations of the independent components. The momentum is applied for high-speed convergence by restraining the oscillation if the process of converging to the optimal solution. It can simultaneously achieve a superior properties of the secant method and the momentum. The proposed algorithm has been applied to the composite fingerprints and the images generated by random mixing matrix in the 8 fingerprints of $256\times{256}$-pixel and the 10 images of $512\times{512}$-pixel, respectively. The simulation results show that the proposed algorithm has better performances of the separation speed and rate than those using the FP algorithm based on Newton and secant method. Especially, the secant FP algorithm can be solved the separating performances depending on initial points settings and the nonrealistic learning time for separating the large size images by using the Newton FP algorithm.

Low-end PET Waste Sorting System Using Deep Learning (딥러닝을 이용한 보급형 페트병 분리수거 시스템)

  • kim, Ku-Han;Park, Sang-Chul;Shin, Min-Seok;Seo, Seung-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.333-336
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    • 2022
  • 2021년에 발표된 재활용 가능 자원의 분리수거 관한 정부 지침으로 투명 페트병은 유색 플라스틱과 구분되어 분리배출하는 것이 의무화되었다. 그러나 제도가 시행된 지 반년이 지났지만, 혼합 배출률이 크게 줄지 않았고 아파트에서는 미화원들이 일일이 투명 페트병을 분리하고 있는 등 주민들의 불편함은 커지고 있다. 본 논문에서는 기존 분리수거장에 쉽게 설치 가능한 보급형 페트병 분리수거 시스템을 개발하여 분리수거 효율성을 높이고자 한다. 우리는 AlexNet, GoogleNet 알고리즘을 이용하여 딥러닝 모델을 이용하고 자체 제작한 데이터셋으로 학습시켜 하드웨어에 적용함으로써 보급형 페트병 분리수거 시스템을 설계하였다.

Objective Evaluation of Background Subtraction Algorithms for Soccer Video Analysis: An Experimental Comparative Study (축구 동영상 분석을 위한 배경 분리 알고리즘들의 정량적 비교 평가에 관한 연구)

  • Jung, Chanho
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.42 no.1
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    • pp.42-45
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    • 2017
  • In this letter, we present an experimental comparative study of background subtraction algorithms for soccer video analysis. We investigated five different background subtraction algorithms under the same experimental setup. For the quantitative comparison, we employed the precision, recall, and F-measure. We believe that this comprehensive comparative study serves as a reference point and guide for developers and practitioners in choosing an appropriate background subtraction algorithm adopted for building intelligent soccer video analysis systems.