• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.614-630
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• 2023

Dead trees significantly impact forest production and the ecological environment and pose constraints to the sustainable development of forests. A lightweight YOLOv4 dead tree detection algorithm based on unmanned aerial vehicle images is proposed to address current limitations in dead tree detection that rely mainly on inefficient, unsafe and easy-to-miss manual inspections. An improved logarithmic transformation method was developed in data pre-processing to display tree features in the shadows. For the model structure, the original CSPDarkNet-53 backbone feature extraction network was replaced by MobileNetV3. Some of the standard convolutional blocks in the original extraction network were replaced by depthwise separable convolution blocks. The new ReLU6 activation function replaced the original LeakyReLU activation function to make the network more robust for low-precision computations. The K-means++ clustering method was also integrated to generate anchor boxes that are more suitable for the dataset. The experimental results show that the improved algorithm achieved an accuracy of 97.33%, higher than other methods. The detection speed of the proposed approach is higher than that of YOLOv4, improving the efficiency and accuracy of the detection process.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_1호
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• pp.483-491
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• 2013

차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.32-40
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• 2008

데이터 속성 값이 연속적이고 애매할 때 퍼지 규칙으로 분류규칙을 표현하는 것은 매우 유용하면서도 효과적이다. 그러나 효과적인 퍼지 분류규칙을 생성하기 위한 소속함수를 결정하기는 어렵다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지도 군집화로 클래스 분포에 따라 초기 소속함수를 생성하고, 정확하고 간결한 규칙을 생성할 수 있도록 초기 소속함수를 진화시키는 방법이다. 또한 진화알고리즘의 시간에 대한 효율성을 높이기 위한 방법으로 데이터 분할 평가 진화 방법을 제안한다. 데이터 분할 평가 진화 방법은 전체 학습 데이터를 여러 개의 부분 학습 데이터들로 나누고 개체는 전체 학습 데이터 대신 부분 학습 데이터를 임의로 선택하여 평가하는 방법이다. UCI 벤치마크 데이터로 기존 방법과 비교 실험을 통해 평균적으로 제안한 방법이 효과적임을 보였다. 또한 KDD'99 Cup의 침입탐지 데이터에서 KDD'99 Cup 우승자에 비해 1.54% 향상된 인식률과 20.8% 절감된 탐지비용을 보였고 데이터 분할 평가 진화 방법으로 개체평가 시간을 약 70% 감소시켰다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권3호
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• pp.127-136
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• 2010

정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.541-551
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• 2021

도서관 사서의 수많은 업무 중 도서 정리 업무는 사서가 일일이 정리해야 하는 일이기 때문에, 투입되는 인적·시간적 비용이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 인공지능 기술을 접목한 도서 정리 로봇에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도서 정리 로봇에 적용할 수 있는 다중경유지 최단 경로 알고리즘인 K-ACO 알고리즘을 제안한다. 제안하는 K-ACO 알고리즘은 하나의 로봇이 아니라 여러 대의 로봇을 가정하고 있다. 또한, K-ACO는 개미 알고리즘을 개선하여 K개의 군집을 만들고 각 군집 별 최단 경로를 제공해준다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 성능 분석을 도서 정리 시간의 관점에서 실시하였다. 제안한 알고리즘인 K-ACO 알고리즘을 한 대학교 도서관에 적용하여 현재 도서 정리 알고리즘과 비교해 보았다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘은 도서 정리 업무를 치우치지 않고 공평하게 배분하여 궁극적으로 전체 일이 끝나는 시간을 확연히 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 제안한 알고리즘의 적용으로 도서 정리에 필요한 인적·시간적 비용을 절감하여 도서관 내 양질의 서비스 향상을 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.171-181
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• 2001

기존의 베이지만 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지 식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이유한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사진을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.97% 높은 성능 차이를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.730-741
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• 2011

인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며 사용자의 다양한 요구가 생겨나게 되었다. 이로 인해 대용량의 문서를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 기존의 문서 범주화는 분서의 분류를 위해 연관된 문서의 키워드를 중심으로 하는 방법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 범주 내의 문서들 간에 연관성 있는 키워드들의 집합을 추출하고 각 범주 별로 의미적으로 대표성을 가진 키워드들로 분류 규칙을 생성한다. 또한 효율적인 키워드 생성을 위한 데이터 전처리 방안을 제시하고, 새로운 문서 범주를 예측한다. 프로파일의 분류성능을 높이기 위한 분류함수를 설계하고 실험을 통하여 성능을 측정한다. 마지막으로 평면적인 범주 구조에서 확장하여 계층적인 분류체계 구조에서도 적용할 수 있는 자동분류 방안을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.110-115
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• 2005

본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.997-1008
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• 2006

형식개념분석기법(FCA: Formal Concept Analysis)은 대상 도메인의 데이터를 사용자의 관점과 해석을 바탕으로 개념화함으로서 필요한 정보의 추출과 접근을 제공하기 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 기존의 형식개념분석기법 지원 도구들은 대부분 객체와 속성간의 관계를 나타낸 One-valued context에 대한 분석만을 중점적으로 지원하고 있고, 다종다양한 값을 갖는 데이터들로 구성된 Many-valued context에 대한 분석을 충분히 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 값을 갖는 입력 데이터를 사용자의 목적에 맞도록 해석하여 간결화하기 위한 스케일링(Scaling) 알고리즘과 입력 데이터들로부터 개념을 추출하여 계층구조화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 연구결과를 토대로 개념분석과 계층구조화를 위한 자동화 도구(FCA Wizard)를 개발하여, 실제 의료 분야에서의 적용사례를 소개한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1067-1076
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• 2020

In this paper, an unsupervised saliency guided change detection method using UAV and aerial imagery is proposed. Regions that are more different from other areas are salient, which make them more distinct. The existence of the substantial difference between two images makes saliency proper for guiding the change detection process. Change Vector Analysis (CVA), which has the capability of extracting of overall magnitude and direction of change from multi-spectral and temporal remote sensing data, is used for generating an initial difference image. Combined with an unsupervised CVA and the saliency, Principal Component Analysis(PCA), which is possible to implemented as the guide for change detection method, is proposed for UAV and aerial images. By implementing the saliency generation on the difference map extracted via the CVA, potentially changed areas obtained, and by thresholding the saliency map, most of the interest areas correctly extracted. Finally, the PCA method is implemented to extract features, and K-means clustering is applied to detect changed and unchanged map on the extracted areas. This proposed method is applied to the image sets over the flooded and typhoon-damaged area and is resulted in 95 percent better than the PCA approach compared with manually extracted ground truth for all the data sets. Finally, we compared our approach with the PCA K-means method to show the effectiveness of the method.