• 제목/요약/키워드: 원형추정영역

검색결과 26건 처리시간 0.023초

커널 밀도 추정을 이용한 Fuzzy C-means의 초기 원형 설정 (Initial Prototype Selection in Fuzzy C-Means Using Kernel Density Estimation)

  • 조현학;허경용;김광백
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
    • /
    • pp.85-88
    • /
    • 2011
  • Fuzzy C-Means (FCM) 알고리듬은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 하지만 FCM은 여러 가지 문제점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 개선하기 위하여 커널밀도 추정 (kernel density estimation) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 설정할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험결과를 통해 확인할 수 있다.

  • PDF

센서 특성 및 배치를 고려한 에미터 위치탐지 영역 분석에 관한 연구 (A Study on Analysis of Emitter Geolocation Coverage Area based on the Characteristics and Deployment of Sensors)

  • 양종원;박철순;장원
    • 한국군사과학기술학회지
    • /
    • 제9권1호
    • /
    • pp.99-108
    • /
    • 2006
  • In this paper, we analyzed the characteristics of emitter geolocation coverage area within which the emitter lies with a specified probability based on the LOBs(Line of Bearing) of sensors. Stansfield and MSD algorithms were applied to calculate BPE(Best Point Estimate), EEP(Elliptical Error Probable) and CEP(Circular Error Probable), They used the weighting factors composed of ${\sigma}_{Phi}$ (bearing error), QF(quality factor), $P_{e}$ (probability being inside) to optimize the performance. The characteristics of EEP was investigated in the change of them and those of CEP was analyzed based on the deployment of sensors.

커널 밀도 추정을 이용한 Fuzzy C-Means의 초기화 (Initialization of Fuzzy C-Means Using Kernel Density Estimation)

  • 허경용;김광백
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제15권8호
    • /
    • pp.1659-1664
    • /
    • 2011
  • Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

Streptanthus tortus 조직배양 세포에서 사부 영역과 사공의 형성 (Formation of Sieve Element Area and Sieve Pore in Suspension Cultures of Streptanthus tortus)

  • 조봉희
    • 식물조직배양학회지
    • /
    • 제28권2호
    • /
    • pp.109-112
    • /
    • 2001
  • 사부에서 사부영역 또는 사공은 원형질 연락사로부터 형성된다. 사공의 형성은 원형질 연락사에 작은 소포체의 융합 또는 새로 형성된 세포벽의 특정한 장소가 먼저 분해된 후 소포체와 세포벽의 융합으로 형성되었거나, 또는 세포질에서 여러개의 작은 소포체들이 원형으로 모여 서로 융합되면서 형성되었다. 소포체들은 세포 내에 산재해 있는 인이나 이질염 색질에서 합성되었다. 조직배양 세포로부터 유도된 사부나 사공은 일반 식물에 존재하는 사부와 마찬가지로 원통모양이었다. 사공이 다양한 방법으로 형성되며, 사공형성에 필요한 재료는 소포체에서 유래되는 것으로 추정된다.

  • PDF

무선 센서 네트워크에서의 2단계 위치 추정 알고리즘 (Two-Phase Localization Algorithm in Wireless Sensor Networks)

  • 송하주;김숙연;권오흠
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제9권2호
    • /
    • pp.172-188
    • /
    • 2006
  • 본 논문은 무선 센서 네트워크(wireless sensor network)에서 노드들의 위치 추정 문제를 다룬다. 위치 추정을 위한 기존의 기법들은 인접한 노드들 간의 거리를 이용하여 자신의 위치를 추정하는 LGB 기법과 멀리 떨어진 노드들 간의 거리를 추정하여 위치 추정에 이용하는 GGB 기법으로 분류할 수 있다. 그러나 LGB 기법의 경우 상대적으로 정확도가 낮은 거리 측정 기법 하에서는 적합하지 않은 면이 있고, 반면 GGB 기법의 경우 장애물이 있거나 혹은 노드들이 분포한 영역이 사각형이나 원형과 같은 정형이 아닌 경우에는 적용하기 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 두 가지 기법을 절충하여 부정확한 거리 측정 기법 하에서 장애물이 있거나 비정형의 영역 내에 분포한 노드들에 대해서도 위치 추정을 가능하게 하는 새로운 위치 추정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해서 비교 분석한다.

  • PDF

음향인텐시티법에 의한 원형 톱날에서의 이동소음원 규명 (Identification of the Moving Noise Source in a Circular Sawblade by the Experimental Acoustic Intensity Technique)

  • 오재응;김동규;하범성;원선희
    • 한국음향학회지
    • /
    • 제10권6호
    • /
    • pp.82-100
    • /
    • 1991
  • 본 연구에서는 회전톱날에서 발생하는 공기소음원 규명의 실현가능성을 검토하였다. 음향인텐시 티법은 3차원 선도, 인벤시티 벡터에너지선도, 동고선도 등의 표현에 유용한 장점을 갖고 있다. 근거리 음장 거동에 대한 추정, 주파수영역에서의 벡터 또는 스칼라 음향인텐시티는 소음원규명의목적으로 사 용되는 측정기법이다. 결과에 따르면 난류는 원형톱날의 이 부근에 나타나며, 톱날의 변동압력 측정에서 와류구조의 영향에 대한 근거는 측정된 음향인텐시티에 의해 도출된다. 도한 회전속도가 증가함에 딸k, 상호작용은 도플러현상을 일으키는 중요한 소음메타니즘이 될 수 있다.

  • PDF

홍채 영상에서 자율신경환 추출에 관한 연구 (A Study of an Collarette Extraction in Iris Image)

  • 강진영;김장형
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
    • /
    • pp.754-757
    • /
    • 2003
  • 홍채에서 자율신경환이 형성된 위치와 모양으로 환자들의 건강 상태를 파악할 수 있다는 특성 때문에 한의학에서 건강 진단의 한 방법으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 홍채에 존재하는 자율신경환을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원형 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 검출한 후 방사조사법 및 문턱치 설정을 통해 경계 후보점을 결정한다. 그리고 각 경계 후보점의 최단거리를 계산하여 경계 후보선을 생성하고 최종적으로 선형보간을 통해 자율신경환을 추출한다. 홍채 영상들에 대해 실험한 결과, 인체의 소화기관의 상태를 추정할 수 있는 진단 시스템의 도구로서 활용될 수 있는 수준의 추출 결과를 얻을 수 있었다.

  • PDF

손동작을 이용한 가상 물체 증강 (Markerless Augmentation of Virtual Object Using Bare-Hand)

  • 김일목;정경부;최병욱
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
    • /
    • pp.212-215
    • /
    • 2010
  • 본 논문은 카메라 영상을 통해 사용자의 손동작을 인식하여 가상의 물체를 증강시키는 인터페이스를 제안한다. 사용자는 영상의 일부를 원형으로 그려주는 특정한 손동작을 취하여 영역을 선택하고 시스템은 이를 인식하여 물체를 증강 시킨다. 손동작을 인식하기 위하여 먼저 손 외곽선을 찾아낸 후, 찾아낸 외곽선의 곡률을 계산하여 손가락의 위치를 알아낸다. 알아낸 손가락의 상대적인 위치와 개수를 이용하여 손동작을 구분한다. 또한 적은 연산량으로도 안정적으로 물체를 증강 시킬 수 있도록 이전 프레임에서 자세추정에 사용된 특징점들을 이용하여 현재 프레임에서 필요한 인라이어를 찾아 낼 수 있는 방법을 제시한다.

  • PDF

동일한 형태의 특징점을 갖는 천장 영상 이용 이동 로봇 위치추정 (Localization of a Mobile Robot Using Ceiling Image with Identical Features)

  • 노성우;고낙용;국태용
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.160-167
    • /
    • 2016
  • 본 논문은 천장 영상 정보를 이용한 이동 로봇 위치추정 방법을 제안한다. 지도상에 천장 영상의 랜드 마크의 위치는 미리 알고 있지만, 지도상의 랜드 마크와 감지된 랜드 마크 사이의 대응관계 정보는 주어지지 않는다. 단지, 로봇의 이동 시작 단계에서 랜드 마크들에 대한 상대적인 로봇의 위치가 주어진다. 로봇의 위치 및 천장 영상에서 감지된 특징점의 ID를 찾기 위해 파티클 필터 방법을 이용한다. 제안한 방법을 천장에 동일한 형태의 원형 랜드 마크를 가진 실내 환경에서 실험하여 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안한 위치추정 방법은 레이저 영역 센서에 의해 측정된 벽까지의 거리 또는 RF 나 초음파에 의해 측정된 비이컨까지의 거리 값에 큰 불확실성이 존재하는 물류 창고와 같은 환경에서 사용하기에 적합하다.

Face Detection Using Shapes and Colors in Various Backgrounds

  • Lee, Chang-Hyun;Lee, Hyun-Ji;Lee, Seung-Hyun;Oh, Joon-Taek;Park, Seung-Bo
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제26권7호
    • /
    • pp.19-27
    • /
    • 2021
  • 본 논문에서는 영상 속 인물을 탐지하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제안하며, 이 방법은 2가지 작업으로 구성한다. 첫째, 서로 다른 두 명의 인물을 구분하여 프레임 내 인물의 얼굴 위치를 탐지한다. 빠른 탐지를 위해 영상 내 물체를 실시간으로 검출하는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 얼굴의 위치를 탐지하고 객체탐지상자로 나타낸다. 둘째, 객체탐지상자를 바탕으로 정확한 얼굴 면적을 검출하기 위해 3가지 영상처리 방법을 제시한다. 각 방법은 검출 도형으로 추정한 영역에서 추출한 HSV 값을 이용하여 인물의 얼굴 영역을 검출하였으며 검출 도형의 크기와 모양을 바꾸어 각 방법의 정확도를 비교하였다. 각 얼굴 검출 방법은 신뢰성 검증을 위해 비교 데이터와 영상처리 데이터로 비교 및 분석하였다. 그 결과 원형, 직사각형, 분할 직사각형 방법 중 분할된 직사각형 방법을 사용했을 때 87%로 가장 높은 정확도를 달성하였다.