• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.586-589
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• 2013

본 논문에서는 무선 데이터 전송에서 데이터 전송의 신뢰성을 얻기 위해 STBC와 컨볼루션 코드를 연계하며 높은 시스템 이득을 취하기 위해 수정된 비터비 알고리즘을 사용한 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 STBC의 다이버시티 이득과 컨볼루션 코드의 부호화 이득을 동시에 얻을 수 있다. 수정된 비터비 알고리즘은 기존의 비터비 알고리즘과 달리 브랜치 매트릭스를 구하기 위해 해밍디스턴스를 사용하지 않고 수신 심볼과 레퍼런스 심볼 사이의 유클리디안 디스턴스를 사용한다. 제안한 시스템을 분석하기 위해 STBC의 송수신 안테나의 개수와 컨볼루션 코드의 구속장을 변경하며 시뮬레이션하였다.

• 정보관리연구
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• 제40권2호
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• pp.95-115
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• 2009

저자식별은 학술문헌에 출현한 동명저자명들을 실세계의 서로 다른 사람들로 대응시키는 것이다. 이를 위해 임의의 동명저자명쌍의 유사도를 계산하고 이를 바탕으로 동명저자명 개체들을 군집화하는 단계를 거친다. 저자명의 군집화 기법으로 주로 계층적 군집법이 사용되었으나 다양한 계층적 군집법에 대한 비교 평가는 미흡했다. 이 연구는 다이스계수, 코사인유사도, 유클리디안 거리, 자카드계수, 피어슨 상관계수 등의 다양한 개체거리/유사도수식과 계층적 군집법들의 상관관계와 계층적 군집기법들의 한글 저자식별 성능에 대한 비교/분석을 다룬다.

• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.459-473
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• 2007

본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.217-221
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• 2013

최근, 이진 특징 기술자를 생성하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이진 특징 기술자의 정합은 비트 연산에 기반한 해밍거리를 이용하므로 실수 연산에 기반한 유클리디안 거리를 이용하는 기존의 일반적인 특징 기술자의 정합보다 훨씬 효율적이기 때문이다. 그러나, 특징 수의 증가는 정합 속도를 선형적으로 감소시키는 원인이 되기 때문에, 객체 추적과 같은 실시간 처리가 중요한 응용 분야에서는 이진 특징 기술자의 정합 속도를 더욱 향상시킬 수 있는 방법에 대한 요구가 증가해 왔다. 이에 본 논문에서는 고차원의 이진 특징 기술자를 여러 저차원의 이진 특징 기술자로 나누어 부분 해밍거리를 계산하고 순차적으로 분석함으로써, 정합 속도는 크게 개선하면서도 정확도는 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 분석하기 위해 기존의 정합 방법들과의 비교 실험을 수행한다. 아울러, 제안된 고속화 방법의 성능을 극대화하기 위한 이진 특징 기술자 생성 방법에 대해서도 논의한다. 몇가지 생성 방법에 대한 성능을 분석함으로써, 가장 효과적인 방법을 모색한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.622-627
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• 2014

본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.317-324
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• 2012

최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1307-1314
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• 2015

본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 다시 LDA에 적용하여 2차원 공간상에서 유클리디안 거리 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.47-53
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• 2002

본 논문은 동영상의 대표프레임에서 eigen value와 휘도 성분을 이용한 내용기반 검색 기법에 관한 연구이다. video를 shot단위로 분할하여 shot을 대표하는 대표프레임을 얻어내고, 그 대표프레임을 Eigen Component Analysis(ECA)를 이용하여 데이터베이스를 생성하여 shot들의 휘도값 분포를 구한다. 생성된 코드북과 각 대표 프레임에 대한 코드북 인덱스 값, 휘도값을 database화하여 질의 영상과 video database간의 저장된 비디오들의 코드북과 코드워드간의 유클리디안 거리를 이용하여 유사도 높은 비디오를 찾고, 검색되어진 video에 포함된 대표프레임들의 코드북 인덱스 값과 입력 영상의 코드북 인덱스 값을 비교하여 입력 영상의 특징과 가장 유사한 대표프레임을 얻어낸다. 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 영상의 형태에 대한 전체적인 특징을 제공하는 대표프레임의 eigen value와 휘도 성분을 이용함으로서 보다 검색 결과가 우수하며, 영상의 통계적인 특성을 이용함으로서 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제20권4호
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• pp.93-101
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• 2012

실내공간이 점차 복잡해짐에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 LBS (Location Based Service)의 수요가 증가하고 있다. 그러나 실생활에 편의를 주는 LBS의 이면에는 개인의 위치 노출과 이로 인한 프라이버시 침해의 문제가 포함되어 있다. 위치 K-익명화 기술은 적어도 K-1명의 다른 사용자를 포함시키는 ASR (Anonymized Spatial Region)을 생성하여 위치를 은폐하여 이러한 프라이버시 문제를 해결하는 대표적인 연구 분야이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 유클리디안 거리를 기반으로 하는 실외 공간에서 이루어 졌으며, 구조물에 의해 제약이 있는 실내공간에 적용시키기에는 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 실내공간의 구조와 위치 표현 방법을 고려하여 위치 은폐를 위한 K-익명화 방법을 제안한다. 위치의 은폐를 위해 실내공간의 계층 구조를 생성하여 이 구조에서 K-1명의 다른 사용자를 포함하도록 노드를 확장시키는 방법을 소개한다. 또한 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 K와 계층구조의 특성에 따른 비용모델도 함께 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.425-430
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• 2015

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 적용한 깊은신경망을 이용하여 회전 객체의 분류 효율성을 높이기 위한 연구이다. 회전객체의 분류 실험을 위하여 데이터는 COIL-20을 사용하며 객체의 2/3영역을 학습시키고 1/3영역을 유추하여 분류한다. 연구에 이용된 3가지 분류기는 주성분 분석법을 이용해 데이터의 차원을 축소하면서 특징값을 추출하고 유클리디안 거리를 이용하여 분류하는 PCA분류기와 오류역전파 알고리즘을 이용하여 오류 에너지를 줄여가는 방식의 MLP분류기, 마지막으로 pre-training을 통하여 학습데이터의 관찰될 확률을 높여주고 fine-tuning으로 오류에너지를 줄여가는 방식의 딥러닝을 적용한 DBN분류기이다. 깊은신경망의 구조별 오류율을 확인하기 위하여 은닉층의 개수와 은닉뉴런의 개수를 변경해가며 실험하고 실제로 가장 낮은 오류율을 나타내는 구조를 기술한다. 가장 낮은 오류율을 보였던 분류기는 DBN을 이용한 분류기이다. 은닉층을 2개 갖는 깊은신경망의 구조로 매개 변수들을 인식에 도움이 되는 곳으로 이동 시켜 높은 인식률을 보여줬다.