• Korean Journal of Geomatics
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• 제1권1호
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• pp.43-49
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• 2001

Although many kinds of stereo matching method have been developed in the field of computer vision and photogrammetry, wrong matches are not easy to avoid. This paper presents a new method to reduce wrong matches after matching, and experimental results are reported. The main idea is to analyze the histogram of the image attribute differences between each pair of image patches matched. Typical image attributes of image patch are the mean and the standard deviation of gray value for each image patch, but there could be other kinds of image attributes. Another idea is to check relative position among potential matches. This paper proposes to use Gaussian blunder filter to detect the suspicious pair of candidate match in relative position among neighboring candidate matches. If the suspicious candidate matches in image attribute difference or relative position are suppressed, then many wrong matches are removed, but minimizing the suppression of good matches. The proposed method is easy to implement, and also has potential to be applied as post processing after image matching for many kinds of matching methods such as area based matching, feature matching, relaxation matching, dynamic programming, and multi-channel image matching. Results show that the proposed method produces fewer wrong matches than before.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.683-690
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• 2015

러프집합에서 누락된 속성 값들은 Reduct와 Core 계산, 더 나아가서 결정 트리 구축에 있어서 식별 불능의 패턴 부합 문제를 가진다. 현재 누락된 속성 값들의 추정과 관련하여 보편적인 속성 값으로의 대체, 속성들의 모든 가능한 값 할당, 이벤트 포장 방법, C4.5, 특수한 LEM2 알고리즘과 같은 접근방식들이 적용되고 있다. 그렇지만, 이들 접근방식은 결국 전형적으로 자주 등장하는 속성 값 혹은 가장 보편적인 속성 값으로의 단순 대체를 나타내기 때문에, 주요 속성 값들이 누락된 경우에 정보 손실이 큰 의사 결정 규칙들이 유도되기 때문에 의사결정 규칙들의 교차 검증에서 문제가 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선시키기 위해 속성들간에 엔트로피 변동을 활용하여 정보 이득이 높은 방향으로 누락된 속성 값들을 대체하는 방식을 제안한다. 제안된 접근방식에 관한 타당성 검토는 비교적 가까운 유사 관계에 의해 누락 값 대체 방식을 적용하는 ROSE 프로그램과의 비교를 나타낸다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권5호
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• pp.459-470
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• 2007

데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1348-1356
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• 2010

정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 패션/코디 쇼핑몰의 개수가 증가함에 따라 소규모 쇼핑몰 운영자들은 자신의 사이트에 방문자를 늘이기 위하여 첫 페이지에 다양한 이벤트나 어울리는 상의-하의로 치장을 하게 된다. 운영자는 매일 혹은 며칠에 한번 씩 첫 페이지의 내용을 수작업으로 바꾸어서 방문자에게 항상 신선한 느낌으로 상품을 소개한다. 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 첫 페이지의 장식을 도와줄 수 있을 뿐 아니라 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매에도 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 코디 전문가가 상의-하의 의류에 대하여 휴리스틱에 의한 어울림 값을 속성별 매트릭스 형태로 등록하여, 실제 의류들에 대하여 상의-하의 의류를 자동 매칭해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권3호
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• pp.209-216
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• 2001

복잡한 언어 처리에 점진적 속성 문법을 적용하기 위해서는 최적화 알고리즘을 사용하는 것이 효과적이다. 점진적 속성문법의 최적화 알고리즘에서는 새로운 입력 속성 트리가 기존 입력 속성 트리와 정확히 비교되어서 새로운 속성 트리를 구성할 대 기존 속성 트리의 어떤 서브트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 본 논문에서는 Carle과 Pollock에 의해 제안된 알고리즘을 분석하여 효과적인 최적화 알고리즘으로 재구성하고, 새로은 속성 트리 d'copy의 생성 과정과, 속성트리 d'copy의 새로운 최적화 알고리즘을 추가하였다. 이 논문에서 제안한 매칭 알고리즘의 성능평가를 통하여 기존의 알고리즘 보다 제안한 최적화 알고리즘의 실행 시간을 약 19.5% 향상 시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.727-732
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• 2007

시계열에 대한 색인 및 검색 연구는 하나의 속성으로 구성된 시계열에 대하여 주로 수행되어 왔다. 그러나 음악, 비디오 등의 멀티미디어 데이타베이스는 다중속성 시계열 데이타베이스에서 유사 검색을 다룰 수 있어야 한다. 기존의 다중속성 시계열 데이타베이스에 대한 연구는 두 다중속성 시퀀스간의 유사도로 속성 간의 거리의 누적을 사용하고 있기에, 개별적인 속성 시퀀스에 대한 정보를 상실하게 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 속성 시퀀스 측면에서 다중속성 시계열 데이타베이스의 유사검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 검색 공간을 효율적으로 줄일 수 있으며, 착오 누락이 없음을 보장한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.201-210
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• 2003

In this paper, we propose a new binocular stereo correspondence method by maximizing a fitness formulated by integrating two constraints of edge similarity and disparity smoothness simultaneously. The proposed stereopsis focusing to measure distances to leading vehicles on roads uses intensity gradients as matching attribute. In contrast to the previous work of area-based stereo matching, in which matching unit is a pixel, the matching unit of the proposed method becomes an area itself which is obtained by selecting a series of pixels enclosed by two pixels on the left and right boundaries of an object. This approach allows us to cope with real-time processing and to avoid window size selection problems arising from conventional area-based stereo.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권48호
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• pp.213-222
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• 1998

The objective of this study is to develop a knowledge-based scheduler applying simulation and knowledge base. This study utilizes a machine induction to build knowledge base which enables knowledge acquisition without domain expert. In this study, the best job dispatching rule for each order is selected according to the specifications of the order information. And these results are built to the fact base and knowledge base using the attribute-oriented induction method and simulation. When a new order enters in the developed system, the scheduler retrieves the knowledge base in order to find a matching record. If there is a matching record, the scheduling will be carried out by using the job dispatching rule saved in the knowledge base. Otherwise the best rule will be added to the knowledge base as a new record after scheduling to all the rules. When all these above steps finished the system will furnish a learning function.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.463-468
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• 2011

지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권11호
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• pp.925-933
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• 1991

Conventional stereo matching techniques are based on the assumption that the features representing an object in left and right images have fixed attribute values. But, in fact, such features may take different values due to the practical stereo image formation and the image acquisition error, and thus the conventional techniques tend to result in the in the incorrect matching of features. In this paper, we propose a stereo matching mathod with a possibilistic view which copes with the possible variability of feature values. As a result, this method decreases the number of incorrect matching features when the values of corresponding features are somewhat large. The effectiveness of the proposed method is shown via computer simulation.