• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.144-145
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• 2020

본 논문에서는 정밀한 3차원 복원 및 시점 합성을 위해 매칭 비용을 반복적으로 업데이트하는 Generalized Soft 3D Reconstruction (GenSoft3D) 알고리즘을 제안한다. 먼저 다시점 영상들과 카메라 자세정보가 주어지면 GenSoft3D는 볼륨 기반의 다시점 스테레오 매칭 알고리즘으로 시점별 초기 매칭 비용 볼륨 및 시차 맵을 계산한다. 그 후 정제 과정에서 각 시점은 모든 시차 맵을 이용하여 표면 확률 및 가시 확률을 계산한다. 표면 확률은 초기 매칭 비용 업데이트에 사용하며, 가시 확률은 폐색 영역의 정확한 시차를 계산하기 위해 사용된다. 해당 정제 과정을 일정 횟수 반복할 경우 시점별 고정밀의 시차 맵 획득이 가능하다. 또한 시차 맵의 정확도가 향상됨에 따라 정확한 시점 합성이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.312-314
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• 2010

본 논문에서는 하나의 카메라로 일정 영역에서 랜덤하게 촬영되어 얻어진 영상으로 파노라마 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로는 디지털카메라로 일정 영역을 랜덤하게 촬영한 여러 장의 영상을 사용한다. 여러 장의 영상에서 제어점이 될 특징 점들을 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각각의 제어 점에 가장 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 서로 다른 각각의 영상에서 매칭 되는 확률을 계산하여, 가장 높은 매칭 확률을 갖는 영상과 매칭 되는 pose값을 이용하여 각각의 영상을 회전 및 이동하여 매칭시킴으로써 촬영된 영상들의 파노라마 영상을 구현한다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.901-909
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• 2015

In this paper, to build a parallel corpus between Korean and English in Wikipedia. We proposed a method to find similar sentences based on language resources and topic modeling. We first applied language resources(Wiki-dictionary, numbers, and online dictionary in Daum) to match word sequentially. We construct the Wiki-dictionary using titles in Wikipedia. In order to take advantages of the Wikipedia, we used translation probability in the Wiki-dictionary for word matching. In addition, we improved the accuracy of sentence similarity measuring method by using word distribution based on topic modeling. In the experiment, a previous study showed 48.4% of F1-score with only language resources based on linear combination and 51.6% with the topic modeling considering entire word distributions additionally. However, our proposed methods with sequential matching added translation probability to language resources and achieved 9.9% (58.3%) better result than the previous study. When using the proposed sequential matching method of language resources and topic modeling after considering important word distributions, the proposed system achieved 7.5%(59.1%) better than the previous study.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.502-504
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• 2003

사전식 압축 방식이라 불리는 LZ-압축은 빠르고도 좋은 압축률을 가지고 있기 때문에 널리 이용되고 있다. 그래서 LZ-압축 방식을 이미지 압축에 적용하는 시도가 이루어지고 있으나 아직 명확하게 정의가 이루어지지 않거나, 정확한 실험 결과가 제시되지 않은 경우가 많다. 이 논문에서는 기존의 정사각형을 이용한 압축 과정 중 다소 모호했던 파싱 과정을 명확히 하며, 매칭에 사용된 정사각형들이 겹쳐지는 비율에 관한 확률적 분석 및 실험 결과를 제시한다. 또한 Test Image Set에 관한 정확한 압축률을 제시한다. 특히 이 논문은 정사각형들이 겹쳐지는 비율에 관한 최초의 확률적 분석을 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.455-458
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• 2008

단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.4
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• pp.242-249
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• 2011

In this paper, the correspondence matching method of stereo images was proposed by means of sampling projective transformation matrix in planar region of scene. Though this study is based on RANSAC, it does not use uniform distribution by random sampling in RANSAC, but use multi non-uniform computed from difference in positions of feature point of image or templates matching. The existing matching method sampled that the correspondence is presumed to correct by use of the condition which the correct correspondence is almost satisfying, and applied RANSAC by matching the correspondence into one to one, but by sampling in stages in multi probability distribution computed for image in the proposed method, the correct correspondence of high probability can be sampled among multi correspondence candidates effectively. In the result, we could obtain many correct correspondence and verify effectiveness of the proposed method in the simulation and experiment of real images.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.5
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• pp.696-700
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• 2007

A new method that improves the performance of the phonetic transcription based speech recognition system is presented with the speaker-independent phonetic recognizer. Since SI phoneme HMM based speech recognition system uses only the phoneme transcription of the input sentence, the storage space could be reduced greatly. However, the performance of the system is worse than that of the speaker dependent system due to the phoneme recognition errors generated from using SI models. A new training method that iteratively estimates the phonetic transcription and transformation vectors is presented to reduce the mismatch between the training utterances and a set of SI models using speaker adaptation techniques. For speaker adaptation the stochastic matching methods are used to estimate the transformation vectors. The experiments performed over actual telephone line shows that a reduction of about 45% in the error rates could be achieved as compared to the conventional method.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.368-372
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• 1994

확률적 모델을 이용한 HMM 으로 한국어 연속 음성 인식시스템을 구성하였다. 학습 모델로서는 양자화 DCK가 없는 연속출력 확률밀도를 사용한 연속출력 확률분포 HMM과 과도 구간 및 정상 구간의 시간구조를 충분히 BYGUS할 수 없는 것을 계속시간 확률 파라메터를 추가하여 보완한 이산 지속시간 제어 연속출력 확률분포 HMM을 이용하였다. 인식 알고리즘은 시계열 패턴의 시간축상에서의 비선형 신축을 고려한 에 매칭으로서, 음절의 경계를 자동으로 검출하는 O에을 이용하였다. 실험에서 사용된 연속음성데이타는 4연 숫자음과 연속음성 10문장으로 하였다. 인식 실험 결과 4연 숫자음에서 CHMM은 80.7%, DDCHMM은 92.9%의 인식률을 얻었고, 신문 사설에서 발췌한 연속 음성문장의 경우 CHMM 54.2%, DDCHMM에서는 68.9%을 얻어, 시간장 제어를 고려한 DDCHMM이 CHMM보다 SHB은 인식률을 얻었다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.15 no.4
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• pp.87-98
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• 2022

In recent years, frequent localized heavy rainfalls, which have a lot of rainfall in a short period of time, have been increasingly causing flooding damages. To prevent damage caused by localized heavy rainfalls, Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was developed using the Local ENsemble prediction System (LENS) provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and Machine Learning and Probability Matching (PM) techniques using Digital forecast data. HQPF is produced as information on the impact of heavy rainfall to prepare for flooding damage caused by localized heavy rainfalls, but there is a tendency to overestimate the low rainfall intensity. In this study, we improved HQPF by expanding the period of machine learning data, analyzing ensemble techniques, and changing the process of Probability Matching (PM) techniques to improve predictive accuracy and over-predictive propensity of HQPF. In order to evaluate the predictive performance of the improved HQPF, we performed the predictive performance verification on heavy rainfall cases caused by the Changma front from August 27, 2021 to September 3, 2021. We found that the improved HQPF showed a significantly improved prediction accuracy for rainfall below 10 mm, as well as the over-prediction tendency, such as predicting the likelihood of occurrence and rainfall area similar to observation.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.12
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• pp.1065-1074
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• 2007

Among various methods to compare reference signatures with an input signature, the segment-to-segment matching method has more advantages than global and point-to-point methods. However, the segment-to-segment matching method has the problem of having lower recognition rate according to the variation of partitioning points. To resolve this drawback, this paper proposes a signature verification method by considering linear discriminant analysis as well as segment-to-segment matching method. For the final decision step, we adopt statistical based Bayesian classifier technique to effectively combine two individual systems. Under the various experiments, the proposed method shows better performance than segment-to-segment based matching method.