• 제목/요약/키워드: 중요값

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중요도 지도를 사용한 화소값 사이 척력 기반 영상 대조비 향상 (Image Contrast Enhancement Based on Repelling Force between Pixel Values Using Saliency Maps)

  • 김영배;고영준;김창수
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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    • pp.105-106
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    • 2014
  • 본 논문에서는 중요도 지도를 사용한 화소값 사이 척력 기반 영상 대조비 향상 기법을 제안한다. 공간상에서 인접한 화소들 사이에 자주 발생하는 화소값들의 차이를 크게 하면 효과적으로 영상의 디테일을 두드러지게 할 수 있다. 대조비 증가를 위해 화소값 사이 척력을 정의하고, 유효 화소값 사이 척력들의 합을 사용하여 대조비의 증가 정도를 조절한다. 중요도 지도는 영상의 화소마다 사람의 시선이 머무르는 정도를 상대적인 수치로 나타낸 것이다. 따라서 영상 화질을 개선할 때 중요도 지도를 사용하면 사람의 시선을 끄는 화소값들의 대조비를 선택적으로 높일 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안 기법이 우수한 화질개선 영상을 생성함을 확인한다.

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개인화된 정보 필터링 에이전트를 위한 유전 알고리즘 (Genetic algorithm for personalized information filtering agent)

  • 손윤희;박상호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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    • pp.423-428
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    • 2001
  • 유전 알고리즘을 이용한 정보 필터링 에이전트는 기존의 검색엔진에서 찾고자 하는 문서에 대해 검색된 문서의 유사도가 낮은 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 HTML 태그의 중요도 가중치와 HTML 태그 안의 위치에 대한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 학습한다. 여기서 학습된 가중치가 높은 태그와 태그 안의 위치 그리고 출현하는 빈도수에 대한 중요도 가중치를 다시 유전 알고리즘을 이용하여 학습하고 여기서 학습된 가중치로 검색된 문서를 필터링하여 정보 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 이 때 태그의 중요도 가중치 값을 학습하는 방법으로 하나의 태그를 유전자로 매핑하고 일련의 태그 집합을 염색체로 표현한 유전 알고리즘을 이용한다. 태그 안의 위치에 대한 중요도 가중치 값도 같은 방법을 이용한다. 여기서 나온 태그와 위치 그리고 빈도 수에 대한 중요도 가중치 값을 다시 유전자 알고리즘 이용하여 계산하다. 이 값으로 검색된 문서를 필터링하여 기존의 정보검색보다 검색자가 원하는 검색문서에 상당한 정확율을 제공하는 방법을 제안한다.

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Saliency Map을 이용한 최적 임계값 기반의 객체 추출 (Obtaining Object by Using Optimal Threshold for Saliency Map Thresholding)

  • ;김도연;박혁로
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.18-25
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    • 2011
  • 이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.

가중치 세분화 기반의 로지스틱 회귀분석 모델 (Fine-Grain Weighted Logistic Regression Model)

  • 이창환
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권9호
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    • pp.77-81
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    • 2016
  • 로지스틱 회귀분석은 오랫동안 다양한 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 관계를 설명하기 위하여 사용되어 왔다. 로지스틱 회귀분석에서 각 속성은 목적 값에 대한 중요도를 가지는데 본 연구에서는 이를 세분화하여 각 속성의 값에 따라서 중요도를 부여하는 새로운 방법을 제시한다. 점진적 하강법을 이용하여 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하였다. 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 본 연구의 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.

DEM으로부터 하천망 추출을 위한 흐름누적 임계값의 분석 (Analysis of Flowaccumulation Threshold Value to Extract Stream Network from DEM)

  • 김연준;양인태
    • 한국측량학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.255-264
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    • 2002
  • 지형은 강우시 유역의 유출반응을 결정하는 중요한 인자이다. 유역분석에서 하천망은 중요한 지형 매개변수이다. DEM격자 크기와 배수누적 행렬의 흐름누적 임계값은 격자 DEM를 이용하여 추출된 하천망에 영향을 미친다. 따라서 DEM에 의해서 추출된 하천망의 배수 밀도는 선택된 DEM 격자크기와 흐름누적 임계값에 따라 다양하다. 일반적으로 작은 흐름누적 임계값은 높은 배수밀도를 가지는 아주 세부적인 하천망을 만들어 내고, 큰 임계값은 조잡한 하천망을 만들어 낸다. 이 연구에서는 연구대상지역에서 총 하천길이가 각각의 DEM 격자크기에 대해 흐름누적 임계값을 계산하는데 이용되었다. 하천망은 흐름누적 임계값을 적용하여 각각의 DEM 격자크기에 대해 추출되었으며, 흐름누적 임계값과 각각의 DEM 격자크기에 연관성이 회귀방정식으로 도출되었다.

AR 객체인식 기술을 위한 지역가변이진화와 색상 군집화 기반의 객체 추출 방법 (Local variable binarization and color clustering based object extraction for AR object recognition)

  • 조재현;안현우;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.481-483
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    • 2018
  • AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.

접지용 핵심기술 대지고유저항 분석시스템 개발 및 활용 (Core technology for Earthing Development and application of Earth Resistivity Analysis System)

  • 원봉주;유동희;강성철;박재호;박정우
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.515-516
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    • 2011
  • 송 배전 및 정보통신 설비, 건축물 등 모든 분야의 설비 및 인명 보호를 위해서는 반드시 필요하고 중요한 것이 접지이며, 접지 설계 시 대상 부지의 정확한 대지고유저항을 측정, 분석하는 것은 가장 중요하다고 할 수 있다. 본 대지고유저항 분석시스템은 이렇듯 중요한 대지고유저항을 기존의 수작업 분석방법이 아닌 시스템 반복계산에 의한 최적 curve 분석방법을 도입, 측정값의 신뢰도 평가 등을 이용한 측정값 분석으로, 분석값의 정확성을 높이고 분석시간을 단축함으로서 보다 정확하고 신속한 접지설계를 가능하도록 한다.

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XGBoost 기반 상수도관망 센서 위치 최적화 (Optimal Sensor Location in Water Distribution Network using XGBoost Model)

  • 장혜운;정동휘
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.217-217
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    • 2023
  • 상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

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UDP 환경에서 송수신 지연에 의한 시각오차 측정 및 분석 (An Analysis of Time Difference from Network Delay over UDP Network)

  • 민충식;유동희;김영호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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    • pp.511-513
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    • 2000
  • 종단간 전송 지연은 시각 동기, 네트워크 성능 측정 등에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 IP에 기반하고 있는 Internet은 여러 통신망 상의 지연 요소를 정확히 전달할 수 있는 구조가 없기 때문에 종단간 전송에 있어 전송 지연을 정확하게 알 수 없다. 특히 UDP 네트워크의 경우 전송할 때와 수신할 때 경로가 같지 않기 때문에 일반적으로 일주 지연 시간을 이용하지만 각 편도 전송 지연 시간 차이는 시스템의 다른 요소에 대해서 오류 요소로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 일주 지연 시간을 전송시 지연 시간과 수신시 지연 시간으로 따로 측정 분석하였다. 측정 결과 편도 전송 지연 시간 차이 값은 수십 밀리초 범위를 가지며 이는 NTP 등에서 시각을 동기화 할 때 통상적인 정확도, 수 밀리초를 훨씬 넘어선다. 이것은 편도 지연 시간 차이값이 시각 동기, 네트워크 성능 평가 등에서 중요한 오류값으로 작용한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 실험 데이터에 적용할 경우 실제 편도 지연 시간에 근사한 값을 구할 수 있고 좀더 정확한 시각 동기, 네트워크 성능 평가가 가능하게 된다.

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분할된 Shannon 엔트로피 값을 이용한 파일 암호화 판별 정확성 향상에 대한 연구 (Accuracy Enhancement of Determining File Encryption Status through Divided Shannon Entropy)

  • 고주성;곽진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.279-281
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    • 2018
  • 랜섬웨어는 사용자의 중요 파일을 암호화한 후 금전을 요구하는 형태의 악성코드로, 전 세계적으로 큰 피해를 발생시켰다. 안드로이드 환경에서의 랜섬웨어는 앱을 통해 동작하기 때문에, 앱의 악의적인 암호화 기능 수행을 실시간으로 탐지할 수 있는 방안에 대한 연구들이 진행되고 있다. 자원 제한적인 안드로이드 환경에서 중요한 파일들에 대한 암호화 수행 여부를 실시간으로 탐지하기 위한 방안으로 Shannon 엔트로피 값 비교가 있다. 하지만 파일의 종류에 따라 Shannon 엔트로피 값이 크게 달라질 수 있으며, 암호화 기능 수행에 대한 오탐이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 파일에 대한 분할된 Shannon 엔트로피 값을 측정하여 암호화 기능 수행 탐지의 정확성을 높이고자 한다.