• Title/Summary/Keyword: 특징(特征)

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특정분포에 따른 확률 Plot들의 정규성과 Bimodality 비교

  • 이제영;이성원
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.4 no.1
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    • pp.243-254
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    • 1997
  • 특정분포에 대한 P-P plot과 Q-Q plot의 특징을 분석하고 두 가지 그래프 사이의 관계를 비교해 보았다. NTV의 본질적인 특징을 알아보고 각 특정분포에 대한 NTV plot의 특징을 분석했다. 전형적인 bimodal 분포가 나타날 때 P-P 혹은 Q-Q plot은 뚜렷한 break-point를 갖는다는 것을 알아보고, 단지 skewed된 분포나 skewed된 것처럼 보이는 bimodal 분포 사이에서 발생하는 판단의 어려움에 대하여 여러 plot고찰해 보았다.

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Removing non-informative features weakening of class separability (클래스 구분력이 없는 특징 소거법)

  • Lee, Jae-Seong;Kim, Dae-Won
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.59-62
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    • 2007
  • 본 논문에서는 불균형 및 Under-sampling된 바이오 데이터에 대하여 클래스 구분력이 없는 특징의 소거를 통해 이후 이어질 FLDA 둥 다양한 방법론올 적용할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 평균과 분산을 통해 클래스의 형태를 결정하는 기존 방법론의 문제점을 회피할 수 있는 방법을 제공하며, 클래스 구분력에 중점을 두어 특정을 선별하였을 경우 선별된 특정들의 상관 계수가 높은 문제를 극복할 수 있도록 한다. 이에 따라 알고리즘이 선택한 특정집합은 서로의 특징에 대해 상관계수가 낮으며, 클래스의 구분력이 높은 특정을 갖게 된다.

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Geometric Model Decimation Method for Salient Features (돌출된 특징을 위한 기하 모델 단순화 방법)

  • Kim, Soo-Kyun;An, Sung-Og
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.11 no.4
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    • pp.85-93
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    • 2008
  • This paper proposes a method for generating low-level geometric models with retaining salient features during decimation. Our method employs feature extraction technique for extracting feature lines defined via curvature derivatives on the model (we divide features into ridges and valleys). We add the extraction method to simplification technique (Feature Quadric Error Metric) for making coarse model with features. This paper clearly shows that experimental results have better quality and smaller geometric error than previous methods.

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A Comparison of Global Feature Extraction Technologies and Their Performance for Image Identification (영상 식별을 위한 전역 특징 추출 기술과 그 성능 비교)

  • Yang, Won-Keun;Cho, A-Young;Jeong, Dong-Seok
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.14 no.1
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    • pp.1-14
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    • 2011
  • While the circulation of images become active, various requirements to manage increasing database are raised. The content-based technology is one of methods to satisfy these requirements. The image is represented by feature vectors extracted by various methods in the content-based technology. The global feature method insures fast matching speed because the feature vector extracted by the global feature method is formed into a standard shape. The global feature extraction methods are classified into two categories, the spatial feature extraction and statistical feature extraction. And each group is divided by what kind of information is used, color feature or gray scale feature. In this paper, we introduce various global feature extraction technologies and compare their performance by accuracy, recall-precision graph, ANMRR, feature vector size and matching time. According to the experiments, the spatial features show good performance in non-geometrical modifications, and the extraction technologies that use color and histogram feature show the best performance.

Contents-based Image Retrieval Using Regression of Shape Features (모양 정보의 회귀추정에 의한 내용 기반 이미지 검색 기법)

  • Song Jun-Kyu;Choi Hwang-Kyu
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.2 no.2
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    • pp.157-166
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    • 2001
  • In this paper we propose a feature vector extraction technique using regression of shape features for the content-based image retrieval system. The proposed technique can reduce the number of dimensions of a feature vector by converting the extracted high-dimensional feature vector into a specific n-dimensional feature vector. This paper shows how to resolve the 'dimensionality curse' problem by reducing the number of dimensions of a feature vector, and shows that the technique is more efficient than the conventional techniques for the practical image retrievals.

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Feature Selection for Document Classification (문서 분류를 위한 특징 선택)

  • Jin, Hoon;Kim, In-Cheol
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.262-264
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    • 2001
  • 본 논문은 덱스트 형태로 존재하는 문서가 특정 범주가 특정 범주에 속하는 지를 판별하는데 있어서 그 문서를 표현하고 있는 특징을 어떻게 선택할 것인가와 얼마나 선택할 것인가가 미치는 영향을 실험을 통하여 측정하였다. 우리는 실험을 통하여 특징 선택 방법이 분류 성능에 미치는 영향을 알아보고자 하였고, 특징의 개수와 분류 성능과의 상관관계, 그리고 범주의 개수와 특징의 개수와의 관계를 규명하고자 하였다. 결과를 통하여 우리는 뉴스 그룹 문서의 경우 그 분포상황의 특이성에 기인하여 정보획득 방법이 가장 좋은 성능을 냄을 알 수 있었고, 문서의 특징의 개수에 따라 성능에 있어서 커다란 차이가 있음도 알게 되었다. 또한 정보획득 방법과 나이브 베이지안 분류방법을 이용했을 때 가장 좋은 성능을 도출하는 특징의 개수가 범주의 개수에 비례함을 알 수 있었다.

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Color Image Design for Psychological Experiences of Situation: The Realization of Color Image in line with Social Situations (심리적 환경에 맞는 색채 이미지 디자인 : Color로 표현되는 상황에 맞는 이미지의 구현)

  • 황상민;김경인;정주원
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.2 no.2
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    • pp.115-121
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    • 1999
  • 특정 환경이 제시하는 이미지는 색으로 나타내어진다. 그러면, 특징 사회적 환경에 대해 사람들은 특정한 색채 반응을 만들어내는가\ulcorner 특정 사회적 상황에 대해 사람들이 어떤 색채이미지를 만들어 내며, 이런 색채이미지가 사회적 상황을 일관적으로 나타낼 수 있는지를 파악하고자 하였다. 각 사회적 상황에 맞는 색채 코디네이션과 이미지를 찾고자 할 때, 대표적인 경우가 화장이다. 여성의 화장에서 나타나는 색채 이미지는 사용자의 취향과 같은 성격특성에 따라 달라지지만, 이것은 또한 사회적 상황에 따라 다르게 표현되기도 한다. 본 연구에서는 사회적 상황을 캐주얼, 비즈니스, 지적분위기, 이브닝(섹스어필)의 4가지 조건을 제시하고 이것에 따른 색채 감성이미지가 어떻게 나타나는지를 살펴보았다. 연구결과는 각각의 상황은 일관적인 색채 이미지를 가지고 있을 뿐 아니라, 사람들에게 공통적으로 적용될 수 있는 색채이미지로 표현된다는 것을 밝힐 수 있었다. 특정 환경에 관한 개대는 특징적인 색채 이미지로 반영되며, 이런 결과들은 환경색채의 디자인과 구체적인 상황과 맞는 제품의 색조 디자인 등에 직접 활용될 수 있을 것이다.

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다중카메라 기반의 특정객체 추적시스템의 설계 및 구현

  • Min, Byeong-Muk;Lee, Gwang-Hyeong;Min, So-Yeon
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.465-468
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    • 2009
  • 본 논문은 박물관이나 고가의 물품을 판매하는 곳에서 특정한 객체를 감시하고, 특정 객체의 도난을 방지하기 위하여 다중카메라를 설치하여 카메라 상호간의 정보를 교환함으로써 움직이는 객체를 추출하고 추적하는 시스템의 구현이다. 감시대상이 되는 객체의 상단과 정면에 카메라를 설치하여 움직임 객체가 감시대상 객체에 접촉하게 되면 두 대의 카메라가 동시에 움직임 객체를 추출하고 추적하게 된다. 먼저 정면의 카메라는 움직임 물체의 얼굴부분을 캡춰하고 지속적으로 얼굴영역을 확대 / 캡춰하면서 추적을 시작한다. 상단의 카메라는 많은 객체들의 움직임 속에서 특정한 객체만을 추적할 수 있으며, 추적은 방향예측을 통하여 수행하고 객체의 특징정보를 저장한다. 저장된 특징정보는 카메라의 범위를 벗어났을 때 인접한 카메라에 정보를 전송하고 지속적인 추적이 이뤄질 수 있도록 한다.

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A Study on the Extraction of Specific Audio Feature In Basketball Video (농구 비디오에서 특정 음성 특징 추출에 관한 연구)

  • 공현장;김원필;김판구
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05d
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    • pp.1075-1080
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    • 2002
  • 최근 멀티미디어 정보 시스템에서의 음성 핀 시각적 내용의 분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 농구 경기의 비디오 데이터로부터 특정 음성 정보를 추출하는 방법과 이를 농구 게임의 중요 이벤트 검출에 이용하는 방법을 제안한다. MFCC 특징들과 LPC 엔트로피의 조합을 이용하여 검출된 관중들의 환호 소리로부터 중요한 이벤트의 위치를 예측할 수 있다. 농구 경기의 다양한 소리들 중에서 관중들의 환호 소리를 분류하여 이를 농구 비디오 데이터에서 중요한 이벤트들을 검출하는데 사용함으로써 매우 효과적 결과를 얻을 수 있었다.

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A Study on Unspecified Speaker Recognition by Selective Pattern-Block Neural Network (선택적 패턴블럭 신경회로망을 이용한 불특정 화자 인식)

  • 강명광
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1995.06a
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    • pp.96-99
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    • 1995
  • 본 연구는 특징 파라메터의 특성을 고려한 신경회로망에 관한 연구로서 패턴블럭 선택적 신경회로망을 제안하고, 제안한 신경회로망의 성능을 평가하기 위하여 한국어 단모음에 대한 불특정 화자 인식 실험을 하였다. 각 패턴에 따른 특징 파라메터의 변화를 고려하지 않은 기존의 패턴매칭 알고리즘에 비하여 제안된 신경회로망은 인가된 패턴을 파라메터의 특성에 맞게 몇 개의 부패턴으로 분할한 후 가장 최적의 부패턴을 선택하여 학습하고 인지하는 것이 그 특성이다.

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