Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.97-100
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2000
본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.526-528
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2003
공기빈도를 이용한 전역적 질의확장 검색에서 공기유사도를 판정하는데 이용되는 유사계수의 특성에 따른 질의확장 성능을 비교해보았다. 먼저 각 유사계수의 통계적인 특성을 말뭉치와 검색실험 문서집단을 대상으로 살펴본 결과 코사인 계수, 자카드 계수는 고빈도어 선호경향을 보이고 상호정보량과 율의 Y는 저빈도어 선호경향을 보이는 것으로 나타났다. 질의확장 검색실험에서는 고빈도어 선호경향을 가진 유사계수에 비해서 저빈도어 선호경향을 가진 유사계수률 이용할 때 더 종은 성능이 나타났다. 특히 율의 Y는 질의어의 DF가 1에 가깝게 매우 낮을 때 다른 유사계수와 달리 고빈도어를 선호함으로써 항상 저빈도어를 선호하는 상호정보량에 비해서 질의확장 검색에 유리함을 알 수가 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1538-1541
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2011
본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1721-1728
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2010
본 연구의 목적은 USLE 모형의 적용 범위 확장에 따른 모형의 적정성을 평가하는 데에 있다. 본 연구는 300 $km^2$ 정도의 유역면적을 갖는 만경강 봉동 수위관측소 유역에서 유사유출량을 모의한 후 이를 실측치와 비교 분석하는 과정으로 수행되었다. USLE 모형의 주요 인자 등은 객체지향프로그램인 ArcView를 이용하여 산정하였으며, 이를 강우침식인자, 토양침식인자, 지형인자, 식생피복인자, 침식조절인자 등과 같은 주제도에 격자기반($30m{\times}30m$)으로 구현하였다. 본 연구의 대상유역에서 모의된 2009년 평균토양침식량은 206.7 $ton/km^2/year$이며, 토양침식량에 Vanoni(1975)와 Boyce(1975), USDA(1972)의 유사전달비(sediment delivery ratio)를 고려한 유사유출량은 각각 47.128 $ton/km^2/year$, 19.223 $ton/km^2/year$, 61.596 $ton/km^2/year$로 산정되었다. Vanoni(1975)의 유사전달비가 고려된 유사유출량은 47.128 $ton/km^2/year$로 봉동 수위관측소에서 실측된 2009년 유사유출량 42.330 $ton/km^2/year$와 비교적 유사하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.302-302
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2015
본 연구에서는 PMP 조건하에서 농업용 목적의 시례저수지의 가상붕괴에 따른 홍수파 해석을 통해서 하류부에 대한 수리학적 분석을 실시하였다. 그리고, 사력댐으로 구성된 댐 제체의 붕괴로 인한 유사 이송을 모의하고 이로 인한 하류부에서의 영향을 분석하였다. 이를 위하여 경상남도 김해에 위치한 시례저수지 유역을 대상으로 수리 수문자료 및 하천현황을 상세히 조사하고 댐의 가상 붕괴로 인한 하류부 홍수파 해석 및 댐 본체의 유실에 따른 유사의 이송으로 인해 발생 가능한 하류부에서의 영향을 분석하였다. 시례저수지의 댐 형식은 흙댐으로써, 구성방식은 침하량이 적은 중심코아형이며 댐 높이는 34.3 m, 유역면적은 3.13 km이다. 본 연구에서는 하천에서의 흐름과 유사이송 계산이 가능한 1차원 수치 모형인 CCHE1D를 이용하였다. 적용 모형은 확산파 및 동역학적 방정식을 모두 고려한다. 또한, 비평형 이송 모형을 사용하여 유사의 발생과 퇴적을 산정하고 비균질 상태의 유사 이송을 계산 하는데 있어서 하천 단면형의 변화와 하상물질의 구성 상태, 제방침식, 수로 확폭의 과정과 함께 산정된다. CCHE1D는 하상물질의 공극률과 non-equilibrium adaptation length, mixing layer thickness 등의 여러 변수들을 현재까지 개발된 식들을 제공하며, 토사이동해석을 위한 공식은 SEDTRA 모듈, Wu et al(2000) 공식, 수정 Ackers and White(1973) 공식, 수정 Engelund and Hansen(1967)이 사용된다. 비균질 유사이송과 bed deformation, bed-material sorting은 완전연계과정(coupling)로, 유사와 흐름방정식의 계산은 반연계과정(semi coupling)을 적용하여 계산하였다.
Collaborative filtering is a technology that aims at teaming predictive models of user preferences. Collaborative filtering systems have succeeded in Ecommerce market but they have shortcomings of high dimensionality and sparsity. In this paper we propose the nearest neighbor collaborative filtering method using non-negative matrix factorization(NNMF). We replace the missing values in the user-item matrix by using the user variance coefficient method as preprocessing for matrix decomposition and apply non-negative factorization to the matrix. The positive decomposition method using the non-negative decomposition represents users as semantic vectors and classifies the users into groups based on semantic relations. We compute the similarity between users by using vector similarity and selects the nearest neighbors based on the similarity. We predict the missing values of items that didn't rate by a new user based on the values that the nearest neighbors rated items.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.555-562
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2012
This paper presents a hybrid method for improving the recognition performance, which is based on the nonlinear histogram equalization, features extraction, and statistical correlation of images. The nonlinear histogram equalization based on a logistic function is applied to adaptively improve the quality by adjusting the brightness of the image according to its intensity level frequency. The statistical correlation that is measured by the normalized cross-correlation(NCC) coefficient, is applied to rapidly and accurately express the similarity between the images. The local features based on independent component analysis(ICA) that is used to calculate the NCC, is also applied to statistically measure the correct similarity in each images. The proposed method has been applied to the problem for recognizing the 30-face images of 40*50 pixels. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances to the method without performing the preprocessing, or the methods of conventional and adaptively modified histogram equalization, respectively.
The objective of this study is to develop a prediction model of specific degradation using data mining classification especially for the rivers in South Korea river. A number of critical predictors such as erosion and sediment transport were extracted for the prediction model considering watershed morphometric characteristics, rainfall, land cover, land use, and bed material. The suggested model includes the elevations at the mid relative area of the hypsometric curve of watershed morphomeric characteristics, the urbanization ratio, and the wetland and water ratio of land cover factors as the condition factors. The proposed model describes well the measured specific degradation of the rivers in South Korea. In addition, the development model was compared with the existing models, since the existing models based on different conditions and purposes show low predictability, they have a limit about the application of Korean River. Therefore, this study is focusing on improving the applicability of the existing model
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.970-972
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2005
유전자 데이터베이스의 서열의 길이가 수백만에서 수백억 정도의 대용량 텍스트이기 때문에 기존의 Smith-waterman 알고리즘으로 정확한 서열의 유사성을 검색하는 것은 매우 비효율적이다. 따라서 빠른 유사성 검색을 위해 데이터베이스에 저장된 문자열에 대해 특정 길이의 모든 부분문자열에 나타나는 문자의 출현 빈도를 이용한 휴리스틱 방법들이 제안되었다. 이러한 방법들은 질의 서열과 일치될 가능성이 높은 후보들만을 추출한 후 이들 각각에 대하여 질의 서열과의 일치 여부를 조사하므로 빠르게 유사성 검색을 할 수 있다. 그러나 이 방법은 문자의 출현 빈도만을 사용하므로 서로 다른 서열을 같은 서열로 취급하는 단점이 있어 정확도가 Smith-Waterman 알고리즘에 비해 떨어진다. 본 논문에서는 문자가 부분문자열에 나타나는 위치 정보를 포함하여 문자의 출현빈도를 인덱싱함으로써 질의 처리를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 알고리즘은 문자 빈도만을 사용하는 알고리즘에 비해 $5\~15\%$정도 정확성이 향상되었다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2010.05a
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pp.31-36
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2010
우리글 읽기에서 중심와주위에 위치한 단어의 음운정보가 중심와주위 미리보기이득에 영향이 있음을 2음절의 표적단어를 사용하여 확인한 앞선 연구에 이어서, 본 연구에서는 중심와주위에 제시된 2음절 단어의 음운정보 중 첫째 음절의 음운정보 역할에 대해 알아보았다. 이를 위해 표적단어(예: '손목')에 대한 미리보기 자극으로 첫음절_동일비단어(예: '손욘'), 첫음절_음운유사비단어(예: '솜욘'), 첫음절_표기유사비단어(예: '��욘'), 첫음절_무관비단어(예: '�F�E')가 제시되었고 경계선기법을 사용하여 눈이 도약하는 동안에 미리보기 자극들은 표적자극으로 바뀌도록 하였다. 표적단어의 주시시간을 측정한 결과, 첫음절_음운유사비단어가 중심와주위에 먼저 제시되었을 때가 첫음절_표기유사비단어나 첫음절_무관비단어가 제시되었을 때보다 짧았다. 이러한 결과는 중심와주위 단어 첫 음절의 음운정보만으로도 고정 간 정보통합에 영향을 주어 중심와주위 미리보기이득에 기여한 것으로 해석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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