• Title/Summary/Keyword: 2차원 패턴

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2차원 얼굴 인식을 위한 Convolutional RBFNNs 패턴 분류기 설계 (Design of Convolutional RBFNNs Pattern Classifier for Two dimensional Face Recognition)

  • 김종범;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.1355-1356
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    • 2015
  • 본 논문에서는 Convolution기법 기반 RBFNNs 패턴 분류기를 사용한 2차원 얼굴인식 시스템을 설계한다. 제안된 방법은 특징 추출과 차원축소를 하는 컨볼루션 계층과 부분추출 계층을 교대로 연결하여 2차원 이미지를 1차원의 특징 배열로 만든다. 그 후, 만들어진 1차원의 특징 배열을 RBFNNs 패턴 분류기의 입력으로 사용하여 인식을 수행한다. RBFNNs의 조건부에는 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 최소 자승법(LSE : Least Square Estimation)을 사용하여 다항식의 계수를 추정하였다. 제안된 모델의 성능을 평가하기 위해 CMU PIE Database를 사용한다.

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한국어 스타일 생성 패턴에 의한 영한 번역 품질 개선 (Enhancement of English-to-Korean Translation Quality by Korean Style Generation Patterns)

  • 최승권;홍문표;박상규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.235-240
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    • 2003
  • 본 논문에서는 영한 자동번역 시스템에 한국어 스타일 생성 패턴을 적용함으로써 영한 번역 품질을 향상하고자 하는 것이 목표이다. 이러한 목표는 기존의 원문에 대한 번역문의 정보 전달 정확성을 측정하는 1차원적인 번역률 평가 방법에서 벗어나 번역문의 정보 정확성뿐만 아니라 자연스러움도 평가할 수 있는 2차원적인 번역률 평가방법으로써 정확성과 스타일을 동시에 평가하는 방법을 제안한다. 2차원적인 번역률 평가 방법에 따라 스타일 생성 패턴이 적용되기 전과 적용된 후의 평가 결과는 100문자의 샘플문을 대상으로 하였을 때, 스타일 생성 패턴에 의해서만 0.5%의 번역률이 향상되는 것을 관찰하였다. 본 논문에서의 스타일 생성 패턴은 단순히 언어간 스타일 차이만 적용한 것이며 향후에는 신문, 일기예보, 기술 매뉴얼과 같은 특정 그룹을 위한 스타일 생성 패턴을 적용할 계획이다.

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An Improved 2-D Moment Algorithm for Pattern Classification

  • Yoon, myoung-Young
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.1-6
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    • 1999
  • 화상 데이터의 특성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 패턴을 분류하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 특징벡터는 화상의 크기, 위치, 회전에 대해서 불변이며 접영에 대해서도 덜 민감한 특징을 갖는 2차원 모멘트들의 원소로 만들어진다. 알고리즘은 공간정보를 갖는 2차원 모멘트를 이용하여 특징벡터를 추출하는 과정과 거리함수를 이용하여 패턴을 분류하는 과정으로 구축하였다. 특징벡터는 깁스분포의 묘수를 추정하여 2차원 조건부 모멘트를 추출하여 구성한다. 패턴 분류 과정은 추출된 특징벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 구성된 훈련 데이터를 만들어 SUN ULTRA 10 워크스테이션에서 실험을 한 결과 98%이상의 분류성능이 있음을 밝혔다.

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의사결정나무를 이용한 생물의 행동 패턴 구분과 인식 (Classification and Recognition of Movement Behavior of Animal based on Decision Tree)

  • 이승태;길성신
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.682-687
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    • 2005
  • 본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 5가지 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인, 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율 FFT(Fast Fourier Transform), 2차원 정사영 면적, 프렉탈 차원, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 5가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods) 보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정 환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.

PBG 구조 성능 해석을 위한 주기경계조건의 FDTD 적용연구 (A Study on the FDTD method using Periodic Boundary Condition for PBG Performance Analysis)

  • 임계재
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제3권2호
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    • pp.31-38
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    • 2010
  • PBG 구조의 메타물질 설계시 패턴 형태와 배열 구조에 따른 금지대역(bandgap)을 정확하게 설계하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 2차원 배열구조로 어떤 모양의 패턴에 대해서도 빠르고 정확하게 원하는 금지대역을 설계할 수 있는 방법을 제안한다. 2차원 평면상의 메타물질 구조는 주기배열로 이루어져 있기 때문에 FDTD 수치해석 방법에 주기경계조건을 부여함으로서 계산영역을 줄였다. 또한 각 패턴이 갖는 L, C 값을 2차원적으로 고려하여 계산하였기 때문에 보다 정확한 설계가 가능하였다. 5GHz 대역에서 정사각형 패턴을 갖는 메타물질을 설계하여 기존의 마이크로스트립 선로를 이용한 1차원 메타물질 해석 값과 비교하였을 때 정확도가 평균적으로 14.7% 향상됨을 확인할 수 있었다.

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자율신경계 반응 패턴 분석을 통한 2차원 감성 분류에 대한 연구 (Research on Classification of 2 dimension Emotion by Pattern analysis of Autonomic response)

  • 황민철;임평규;김혜진;김세영
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.279-282
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    • 2002
  • 자율신경계 반응은 인간의 각성을 측정하는 변수가 될 수 있다(황민철 외, 2001). 본 연구에서는 자율신경계 반응만으로 인간의 2차원 감성 분류를 할 수 있는지를 살펴보았다. 5명의 피험자에게 대중가요나 효과음 등과 같은 다양한 청각자극을 제시하여 감성을 유발한 후, 자율신경계의 반응을 3가지 생리신호(GSR, SKT, PPG)를 통해 측정하여 반응 패턴을 분석하였다. 결과적으로, 자율신경계 반응 패턴은 각성/이완뿐만 아니라 쾌/불쾌간 감성 구분의 가능성을 확인할 수 있었다.

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원형 링 패턴 인식에 기반한 실내용 자세추정 시스템 (An Indoor Pose Estimation System Based on Recognition of Circular Ring Patterns)

  • 김헌희;하윤수
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제36권4호
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    • pp.512-519
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    • 2012
  • 본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.

Distogram의 이동, 회전, 크기변화에 대한 불변특성 테스트 (The Translation- and Rotation-Invariant and Scale Covariant property of Distogram)

  • 손미숙;이기혁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.484-486
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    • 2002
  • 패턴의 이동, 회전, 크기변화에 영향을 받지 않는 불변 패턴 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴인식에서 오랫동안 다루어온 문제이다. 본 논문에서는 픽셀간의 거 리를 히스토그램으로 나타냄으로써 2차원 이진 패턴을 1차원 신호로 표현하는 방법을 제시한다. 제시되는 방법을 디스토그램(Distogram)이라 부르며 6개 로마문자의 이동, 회전, 크기 변화된 이미지를 테스트해봄으로써 디스토그램의 식별 능력을 테스트해본다.

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2차원 신경회로망 모델에 근거한 광연상 메모리의 실현 (Optical Implementation of Associative Menory Based on Two-Dimensional Neural Network Model)

  • 한종욱;박인호;이승현;이우상;김은수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제15권8호
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    • pp.667-677
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    • 1990
  • 본 논문에서는 2차원 Hopfield 신경회로망 모델에 근거한 새로운 광 연산 메모리 시스템을 구현하였다. 2차원 영상의 실시간 처리를 위하여 입력 공간광변조기와 메모리 마스크는 상용 LCTV를 사용하고 특히, 4차원 메모리 행렬은 2차원 부행렬 마스크의 2차원적 배열로 구성하였으며 임의의 이력 패턴과 메모리 행렬간의 내적 계산은 multifocus hololens를 사용하여 처리하였다. 출력 영상은 전자적으로 thresholding 된 후 2차원 CCD 카메라를 사용하여 다시 연상 메모리 시스템의 입력으로 궤환되도록 루프를 구성하였다. 본 시스템의 연상 기억 및 오류 정정 능력에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제시된 새로운 2차원 신경회로망 모델의 광학적 구현 시스템은 앞으로 패턴 인식, machine vision 등과 같은 분야에 실질적 응용이 가능하다.

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