• 제목/요약/키워드: 성능-기반 방법

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토폴로지 기반 특징 기술을 위한 특징 검출 방법의 성능 분석 (Performance Analysis of Feature Detection Methods for Topology-Based Feature Description)

  • 박한훈;문광석
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.44-49
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    • 2015
  • 텍스처가 부족한 장면이나 카메라 포즈 변화가 클 경우, 기존의 텍스처 기반의 특징 추적 방법의 신뢰도는 크게 떨어진다. LLAH와 같은 특징 사이의 기하 정보를 활용하는 토폴로지 기반 특징 기술 방법이 좋은 대안이 될 수 있으나, 특징 검출방법의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 토폴로지 기반 특징 기술을 위한 효과적인 특징 검출 방법을 마련하기 위한 기초 연구로, OpenCV 라이브러리에서 제공되는 특징 검출 방법들의 반복성(repeatability) 분석을 통해 토폴로지 기반 특징 기술에의 적용 가능성을 살펴본다. 실험을 통해, FAST의 성능이 가장 우수함을 확인하였다.

이동통신망에서의 향상된 시간 기반 위치 갱신 방법의 성능 분석 (Numerical Analysis of an Enhanced Time-Based Location Registration Method)

  • Goo Yeon, Lee;Yong, Lee
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제41권11호
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    • pp.47-55
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    • 2004
  • 본 논문에서는 이동 통신망에서의 향상된 시간 기반의 위치 갱신 방법을 제안하고 제안된 방법의 성능을 분석하였다. 분석에서는 포아송 분포의 호 도착시간을 가정하였고, 지수분포의 셀 체류시간을 가정하였으며 분석결과로서는 제안된 방법에서의 최적의 갱신주기를 구하였다. 부가적으로 갱신주기의 값의 변화에 따른 비용의 특성을 관찰하고자 갱신주기의 값이 0 또는 무한대로 근접할 경우에 대하여 위치관리 비용을 분석하였다. 제안된 위치갱신방법과 기존에 제안된 오리지날 시간 기반의 위치갱신방법과의 비교를 위하여 오리지날 시간 기반의 위치갱신 방법에 대한 분석도 수행하였다. 두 방법에 대한 비교에서 제안된 방법이 주어진 환경에서 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

국내 제설제 랩기반 성능평가 방법과 현장 시험방법 제안 (Proposal of Laboratory Test and Field Test for performance Qualification of Anti-icing Materials)

  • 장필성;최윤석;박찬
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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    • pp.127-128
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    • 2017
  • 최근에는 발생되고 있는 염화물계 제설제의 도로 손상, 차량 부식 및 미끄럼으로 인한 교통사고 문제를 해결하기 위해 친환경 제설제의 사용이 권장되고 있다. 그러나, 현재 수행되고 있는 친환경 제설제의 성능 시험 방법은 실내에서 얼음을 이용하여 실시되고 있으나, 실제 현장 성능과의 상관 관계가 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서는 현재 수행되고 있는 제설제 성능평가 방법을 소개하고 국내 실정에 부합하는 제설제의 성능 검증을 위한 현장 시험 방법을 제안하고자 한다.

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고차원 멀티미디어 데이터에 대한 내용기반 검색을 위한 인덱싱 방법들의 성능 평가 (A Performance Evaluation of Indexing Methods for Content-based Retrieval of High Dimensional Multimedia Data)

  • 문주선;최정훈;낭종호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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    • pp.345-346
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    • 2008
  • 멀티미디어 데이터베이스의 효과적인 내용 기반 검색을 위한 많은 색인 방법들이 연구되어왔지만 정작 동일한 데이터 집합과 동일한 평가 기준으로 서로 다른 검색 방법들의 성능을 분석한 실험은 이뤄지지 않았다. 본 논문에서는 기존의 대표적인 색인 방법들을 구현하고 공통의 데이터 집합에 대한 색인 검색을 여러 성능 측정 기준에 따라 분석함으로써 각 색인 방법들의 특징 및 성능을 객관적으로 평가하였다. 향후 본 논문에서 실험한 결과들을 이용하면 특정 데이터 집합에 효과적인 색인 방법을 선택할 수 있을 것이다.

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서비스 로봇의 물체 탐색 성능 향상을 위한 온톨로지 기반 베이지안 네트워크 모델링 (Bayesian Network Modeling based on Ontology for Improving Object Detection Performance of Service Robots)

  • 송윤석;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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    • pp.112-114
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    • 2006
  • 최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.

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질의 추론을 통한 온톨로지기반 시맨틱 검색 시스템의 성능 향상 (Performance Enhancement of A Ontology-based Semantic Search System with Query Inference)

  • 하상범;박영택
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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    • pp.157-159
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    • 2004
  • 시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.

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부가파일을 이용한 실체 뷰 관리 기법의 성능평가 (Performance Evaluation on Materialized View Management using Differential Files)

  • 정웅교;김진호;이우기
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.268-270
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    • 2001
  • 데이터웨어하우스내에서 실체뷰는 소스 데이터에서 갱신이 발생하였을 경우 질의에 정확한 결과를 제공하기 위하여 릴레이션의 변경사항과 동일하게 갱신되어야 한다. 이 뷰를 갱신할 때 전체 릴레이션이 아닌 갱신된 부분만 이용하여 점진적으로 뷰를 관리하는 것이 효과적이다. 뷰의 점진적인 갱신 방법중에서 부가화일을 이용한 방법은 부가적으로 유지하는 정보의 양이 적고 뷰 관리 비용이 적게 든다는 장점이 있다. 이 논문에서는 이 방법에 의해 뷰를 관리할 때의성능을 평가하기 위하여 이 방법의 비용 모델을 분석적으로 제시하였으며, 이 모델을 기반으로 성능을 비교, 분석하여 부가 파일을 이용한 방법이 다른 기존의 방법보다 성능이 우수함을 보였다.

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서비스 로봇의 물체 탐색 성능 향상을 위한 베이지안 네트워크 결합 기반 물체 관계 모델링 (Object Relationship Modeling based on Bayesian Network Integration for Improving Object Detection Performance of Service Robots)

  • 송윤석;조성배
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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    • pp.195-198
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    • 2005
  • 최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

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유사도 기반 얼굴인식 시스템 성능 향상 연구 (A study on improving the performance of face recognition system based on similarity)

  • 나성원;이상훈;윤경로
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.315-317
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    • 2021
  • 최근 팬데믹으로 인해 다양한 산업에서 온라인화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 흐름에 따라 생체 신호를 이용한 로그인 시스템이나 자동 출결관리 시스템의 개발 또한 활발하게 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 생체 정보 중 얼굴을 이용하여 산업에서 도입 가능한 수준까지 얼굴인식 시스템의 성능을 향상 시키고자 한다. 우리는 성능향상을 위해 먼저 얼굴인식 시스템에서 성능 저하원인인 영상 속 얼굴 위치 및 각도 변화를 해결하고자 정면 얼굴 Capture 방법을 제안하였다. 두 번째로는 FRR 오류가 발생하면 추가적으로 정면얼굴을 추출하여 개인 인증을 다시 시도방법을 제안하였다. 검증을 위해 얼굴인식 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 유사도 기반 프레임워크를 구현하여 제안한 성능향상 방법을 적용, 실험 하였으며 420명의 Database를 구축하고 2주 동안 99개의 비디오 데이터를 수집하여 실제 산업에서 도입 가능한 환경과 유사하게 구축해 우리의 제안 방법을 테스트 및 검증하였다.

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엣지 컴퓨팅 환경에서 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 활용한 물체 인식 모델 성능 개선 연구 (A Study on Improving Performance of Object Detection Model using K-means based Anchor Box Method in Edge Computing Enviroment)

  • 오세영;정준호;윤주상
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.539-540
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    • 2023
  • 최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.

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