Kim, Youngeun;Lee, Hyukzae;Park, Hyoungseob;Ryu, Kwangsun;Kim, Changick
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2019.06a
/
pp.240-242
/
2019
본 논문에서는 대한민국 국토에 대한 토지피복지도를 인공위성 영상으로부터 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 합성곱 신경망을 이용하여 인공위성 영상의 각 패치를 4 종류의 토지 용도로 분류한다. 이후 인공위성 영상과 토지 용도 분류 결과를 조건부 랜덤 필드에 적용하여 픽셀 단위로 색상과 질감이 유사한 영역을 같은 토지 용도로 분류될 수 있도록 하여 정확한 토지피복지도를 생성한다. 현재 대한민국 국토에 대한 토지피복지도 생성을 위해 구축된 데이터 세트가 없기 때문에 본 연구에서는 합성곱 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 직접 구축하였다. 이를 위해 환경공간정보 서비스 웹사이트로부터 인공위성 영상을 취득하고, 각 영상을 패치 단위로 나누어 토지 용도를 직접 분류하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 토지 용도 분류 합성곱 신경망의 성능을 평가하였으며, 최종 생성된 토지피복지도는 제안하는 방법이 효과적으로 토지 용도를 분류할 수 있음을 나타낸다.
This paper suggests a conditional simulation framework based on multiple data transformations for geostatistical simulation of compositional data. First, log-ratio transformation is applied to original compositional data in order to apply conventional statistical methodologies. As for the next transformations that follow, minimum/maximum autocorrelation factors (MAF) and indicator transformations are sequentially applied. MAF transformation is applied to generate independent new variables and as a result, an independent simulation of individual variables can be applied. Indicator transformation is also applied to non-parametric conditional cumulative distribution function modeling of variables that do not follow multi-Gaussian random function models. Finally, inverse transformations are applied in the reverse order of those transformations that are applied. A case study with surface sediment compositions in tidal flats is carried out to illustrate the applicability of the presented simulation framework. All simulation results satisfied the constraints of compositional data and reproduced well the statistical characteristics of the sample data. Through surface sediment classification based on multiple simulation results of compositions, the probabilistic evaluation of classification results was possible, an evaluation unavailable in a conventional kriging approach. Therefore, it is expected that the presented simulation framework can be effectively applied to geostatistical simulation of various compositional data.
Generalized LR parsing is one of the enhanced LR parsing methods so that it overcome the limit of one-way linear stack of the traditional LR parser using graph-structured stack, and it has been playing an important role of a firm starting point to generate other variations for NL parsing equipped with various mechanisms. In this paper, we propose a conditional Action Model that can solve the problems of conventional probabilistic GLR methods. Previous probabilistic GLR parsers have used relatively limited contextual information for disambiguation due to the high complexity of internal GLR stack. Our proposed model uses Surface Phrasal Types representing the structural characteristics of the parse for its additional contextual information, so that more specified structural preferences can be reflected into the parser. Experimental results show that our GLR parser with the proposed Conditional Action Model outperforms the previous methods by about 6-7% without any lexical information, and our model can utilize the rich stack information for syntactic disambiguation of probabilistic LR parser.
Ann, Kyeongjin;Jang, Yeonggul;Ha, Seongmin;Jeon, Byunghwan;Hong, Youngtaek;Shim, Hackjoon;Chang, Hyuk-Jae
Journal of Broadcast Engineering
/
v.25
no.1
/
pp.1-12
/
2020
In the medical field, numerical imbalance of data due to differences in disease prevalence is a common problem. It reduces the performance of a artificial intelligence network, leading to difficulties in learning a network with good performance. Recently, generative adversarial network (GAN) technology has been introduced as a way to address this problem, and its ability has been demonstrated by successful applications in various fields. However, it is still difficult to achieve good results in solving problems with performance degraded by numerical imbalances because the image resolution of the previous studies is not yet good enough and the structure in the image is modeled locally. In this paper, we propose a multi-scale conditional generative adversarial network based on attention mechanism, which can produce high resolution images to solve the numerical imbalance problem of chest X-ray image data. The network was able to produce images for various diseases by controlling condition variables with only one network. It's efficient and effective in that the network don't need to be learned independently for all disease classes and solves the problem of long distance dependency in image generation with self-attention mechanism.
Moon, Kyung Hwan;Song, Eun Young;Son, In Chang;Wi, Seung Hwan;Oh, Soonja;Hyun, Hae Nam
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
/
v.19
no.1
/
pp.27-35
/
2017
This research was to elucidate the generation method of daily precipitation data from monthly data. We applied a combined method of Markov chain and gamma distribution function using 4 specific parameters of ${\alpha}$, ${\beta}$, p(W/W) and p(W/D) for generation of daily rainfall data using daily precipitation data for the past 30 years which were collected from the country's 23 meteorological offices. Four parameters, applied to use for the combination method, were calculated by maximum likelihood method in location of 23 sites. There are high correlations of 0.99, 0.98 and 0.98 in rainfall days, rainfall probability and mean amount of daily rainfall between measured and simulated data in case of those parameters. In case of using parameters estimated from monthly precipitation, correlation coefficients in rainfall days, rainfall probability and mean amount of daily rainfall are 0.84, 0.83 and 0.96, respectively. We concluded that a combination method with parameter estimation from monthly precipitation data can be applied, in practical purpose such as assessment of climate change in agriculture and water resources, to get daily precipitation data in Korea.
This paper proposes a generating method of fuzzy rules by genetic and descent method (GAGDM),and its applied to classification problems.The number of inference rules and the shapes of membership function in the antecedent part are detemined by applying the genetic algorithm,and the real numbers of the consequent parts are derived by using the descent method.The aim of the proposed method is to generation a minmun set of fuzzy rules that can correctly classify all training patterns,and fiteness function of GA defined by the aim of th proposed method.Finally,in order to demonstrate the effectiveness of the present method,simulation results are shown.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2006.11a
/
pp.313-316
/
2006
디지털 핑거프린팅(Digital Fingerprinting)은 기 밀 정보를 디지털 콘텐츠에 삽입하는 측면에서는 디지털 워터마킹과 동일 하다고 볼 수 있으나 저작권자나 판매자의 정보가 아닌 콘텐츠를 구매한 사용자의 정보를 삽입함으로써 콘텐츠 불법 배포자를 추적할 수 있도록 한다는 점에서 워터마킹과 차별화된 기술이다. 이러한 핑거프린팅 기술은 소유권에 대한 인증뿐만 아니라 개인 식별 기능까지 제공해야 하므로 기존의 워터마킹이 갖추어야 할 요구사항인 비가시성, 견고성, 유일성과 더불어 공모허용, 비대칭성, 익명성, 조건부 추적성 등이 부가적으로 필요하다. 본 논문에서는 행렬의 한 열을 선택 후 쉬프팅 기법을 사용 하서 사용자 정보로 조합하여 핑거프린트를 생성하였다. 이렇게 생성된 핑거프린트 정보를 2레벨 웨이블릿 변환 영역 중 LH2, HL2, HH2 부대역에 삽입하였다. 쉬프팅 정보와 도메인 개념을 사용하여 보다 많은 사용자에게 핑거프린트 정보를 삽입할 수 있으며, 공모공격과 JPEG 압축에서도 최소한 1명 이상의 공모자를 검출할 수 있는 핑거프린팅의 기본 조건을 만족하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2004.04b
/
pp.577-579
/
2004
인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2021.11a
/
pp.764-767
/
2021
While Generative Adversarial Networks (GANs) have seen huge success in image synthesis tasks, synthesizing high-quality images from text descriptions is a challenging problem in computer vision. This paper proposes a method named Text-to-Face Generation Using Multi-Scale Gradients for Conditional Generative Adversarial Networks (T2F-MSGGANs) that combines GANs and a natural language processing model to create human faces has features found in the input text. The proposed method addresses two problems of GANs: model collapse and training instability by investigating how gradients at multiple scales can be used to generate high-resolution images. We show that T2F-MSGGANs converge stably and generate good-quality images.
In this study, a method has been proposed to improve the performance of hydraulic property estimation model developed by Jeong et al. (2020). In their study, low-dimensional features of the annual groundwater level (GWL) fluctuation patterns extracted based on a Denoising autoencoder (DAE) was used to develop a regression model for predicting hydraulic properties of an aquifer. However, low-dimensional features of the DAE are highly dependent on the precipitation pattern even if the GWL is monitored at the same location, causing uncertainty in hydraulic property estimation of the regression model. To solve the above problem, a process for generating the GWL fluctuation pattern for conditioning the precipitation is proposed based on a conditional variational autoencoder (CVAE). The CVAE trains a statistical relationship between GWL fluctuation and precipitation pattern. The actual GWL and precipitation data monitored on a total of 71 monitoring stations over 10 years in South Korea was applied to validate the effect of using CVAE. As a result, the trained CVAE model reasonably generated GWL fluctuation pattern with the conditioning of various precipitation patterns for all the monitoring locations. Based on the trained CVAE model, the low-dimensional features of the GWL fluctuation pattern without interference of different precipitation patterns were extracted for all monitoring stations, and they were compared to the features extracted based on the DAE. Consequently, it can be confirmed that the statistical consistency of the features extracted using CVAE is improved compared to DAE. Thus, we conclude that the proposed method may be useful in extracting a more accurate feature of GWL fluctuation pattern affected solely by hydraulic characteristics of the aquifer, which would be followed by the improved performance of the previously developed regression model.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.