• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권8호
• /
• pp.842-853
• /
• 2017

스트리밍 데이터는 시간에 따라 지속적으로 생성되는 데이터 시퀀스이다. 시간이 지남에 따라 데이터의 분포 또는 컨셉이 변화할 수 있으며, 이러한 변화는 분류 모델의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 점층적 적응적 학습 방법은 컨셉 변화의 정도에 따라 현재 분류 모델의 가중치를 조절하여 업데이트를 수행함으로써 컨셉 변화에 대한 분류 모델의 성능을 유지할 수 있게 한다. 그러나, 컨셉 변화의 정도에 맞는 적절한 가중치를 결정하기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 컨셉 변화에 따른 적응적 가중치 조정에 기반한 동적 앙상블 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 비교 방법들에 비해 높은 성능을 보여줌을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.15-23
• /
• 2022

지속적 학습 환경을 위한 학습 방법 중 LwF(Learning without Forgetting)는 정규화 강도가 고정되어 있어 다양한 데이터가 들어오는 환경에서 성능이 하락 할 수 있다. 본 논문에서는 학습하려는 데이터의 특징을 파악하여 가중치를 가변적으로 설정할 수 있는 방법을 제안하고, 실험으로 성능을 검증한다. 상관 관계와 복잡도를 이용하여 적응적으로 가중치를 적용하도록 하였다. 평가를 위해 다양한 데이터를 가진 태스크가 들어오는 시나리오를 구성하여 실험을 진행하였고, 실험 결과 새로운 태스크의 정확도가 최대 5%, 이전 태스크의 정확도가 최대 11% 상승하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 구한 적응적 가중치 값은, 각 실험 시나리오마다 반복적 실험에 의해, 수동으로 계산한 최적 가중치 값에 접근한 것을 알 수 있었다. 상관 계수 값은 0.739 이었고, 전체적으로 평균 태스크 정확도가 상승하였다. 본 논문의 방법은, 새로운 태스크를 학습할 때마다 적절한 람다 값을 적응적으로 설정하였으며, 본 논문에서 제시한 여러 가지 시나리오에서 최적의 결과값을 도출하고 있다는 것을 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.85-88
• /
• 2016

대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.394-395
• /
• 2010

본 논문은 최소 평균 제곱 오차(minimum mean-square error: MMSE)에 기반한 비국소적 (nonlocal) 평균 영상 잡음 제거기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 비국소적 평균 기법에 추정 이론을 적용하여 잡음 제거에 사용되는 이웃 블록 또한 잡음을 포함하는 일반적인 경우로 확장하여 이웃 블록에 인가되는 가중치를 적응적으로 조절한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 비국소적 기법에 비해 잡음 제거 성능이 향상됨을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.262-265
• /
• 2010

본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 그래픽 프로그램 기술을 이용하여 고속으로 스테레오 영상의 시차를 추정하는 기법을 제안한다. 우선, 컬러 스테레오 영상에 대하여 mean-shift 기법을 이용하여 컬러를 이용한 영역분할을 수행한다. 분할된 컬러 영역 단위로 가중치를 계산함으로써, 화소단위로 가중치를 계산하는 기존의 방식에 비하여 속도를 높일 수 있다. 블록정합함수를 계산하는 과정에서는 슬라이딩 윈도우 방식을 채택하여, 새로 블록안으로 들어오는 화소열과 빠져나가는 화소열의 정합함수값을 가감하여 화소마다 반복적으로 합산되는 정합함수의 계산량을 크게 줄인다. Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 실험 및 평가를 수행한 결과, VGA 급 스테레오 영상을 기준으로 10 프레임 이상을 처리하면서도 기존의 적응적인 가중치를 갖는 블록정합 방식의 성능과 유사한 결과를 확인하였다. 이러한 고속화 방법을 통하여, 기존의 적응적인 가중치를 이용한 블록정합 방식에 비하여 훨씬 고속으로 스테레오 정합을 수행할 수 있으며, 실시간 시차추정이 필요한 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
• /
• pp.39-42
• /
• 2011

본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
• /
• pp.153-156
• /
• 2007

인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.205-211
• /
• 2012

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38A권3호
• /
• pp.240-248
• /
• 2013

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)과 적응적 가중치 보간법을 이용한 효율적인 초해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초해상도 기법들의 경우, 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 많이 사용하였다. 따라서 연산의 복잡도가 증가하고 처리시간 증가라는 문제점을 발생시킨다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT와 적응적 가중치 보간법을 이용한다. 먼저 주어진 영상에 대하여 DWT를 수행하고, 생성된 고주파 부대역(sub-band)들을 적응적 가중치 보간법을 이용하여 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역을 생성한다. 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse DWT : IDWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득하게 된다. 실험을 위하여 원본 영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 실험 영상($256{\times}256$)을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들과 비슷한 성능을 갖지만 처리시간에서 많은 이득을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권4호
• /
• pp.90-96
• /
• 2010

초점 검출 시스템은 영상 획득 과정에서 영상의 화질을 결정하는 중요한 요소이다. 초점 검출은 크게 영상의 고주파 성분을 평가하여 수치화하는 초점값 연산 부분과 이 초점값을 이용하여 렌즈를 이동시켜 초점을 일치시키는 부분으로 이루어진다. 초점값을 연산하는데 있어 저조도 잡음이 첨가된 환경에서는 잡음에 의해 그 성능이 크게 저하되게 된다. 본 논문에서는 공간 적응적인 가중치를 이용하여 저조도 잡음이 첨가된 환경에서 효율적으로 초점값을 연산할 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 영상의 각 픽셀에서 영상의 국부 특성과 잡음의 특성을 적응적 가중치를 연산하고, 이를 이용해 저조도 잡음에 강인한 초점값 연산자를 제안한다. 제안된 적응적 가중치는 기존의 필터 기반 초점값 연산자에도 적용이 가능한 특성을 갖는다. 잡음이 없는 상태와 가우시안 잡음이 있는 환경 하에서 제안된 연산자의 성능을 검증하였다.