• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.1302-1309
• /
• 2008

K-means나 퍼지 군집화와 같은 전통적인 군집화 기법들이 원형(prototype)을 기반으로 하고 볼록한 형태의 집단들에 적합한 반면, 스펙트럼 군집화(spectral clustering)는 국부적인 유사성을 기반으로 전역적인 집단을 찾아내는 기법으로 오목한 형태의 집단들에도 적용할 수 있어 커널을 기반으로 하는 SVM과 더불어 각광을 받고 있다. 하지만 SVM이 그러하듯이 스펙트럼 군집화에서도 커널의 폭은 성능에 지대한 영향을 끼치는 요인으로, 이를 결정하기 위한 다양한 방법이 시도되었지만 여전히 휴리스틱에 의존하는 실정이다. 이 논문에서는 유사도 행렬이 보다 명백한 블록 대각 형태를 가지도록 하기 위해 국부적인 커널의 폭을 거리 히스토그램을 바탕으로 적응적으로 결정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스펙트럼 군집화에 사용되는 유사도 행렬(affinity matrix)이 블록 형태의 대각 행렬을 이룰 때 이상적인 결과를 낸다는 사실에 기반하고 있으며, 이를 위해서 전통적인 유클리디안 거리와 무작위 행보 거리(random walk distance)를 함께 사용한다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 사용하는 유사도 행렬에 비해 명확한 블록 대각 행렬을 나타내고 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.577-586
• /
• 2013

In a shipyard, it is hard to predict block movement due to the uncertainty caused during the long period of shipbuilding operations. For this reason, block movement is rarely scheduled, while main operations such as assembly, outfitting and painting are scheduled properly. Nonetheless, the high operating costs of block movement compel task managers to attempt its management. To resolve this dilemma, this paper proposes a new block movement analysis framework consisting of the following operations: understanding the entire process, log clustering to obtain manageable processes, discovering the process model and detecting exceptional processes. The proposed framework applies fuzzy mining and trace clustering among the process mining technologies to find main process and define process models easily. We also propose additional methodologies including adjustment of the semantic expression level for process instances to obtain an interpretable process model, definition of each cluster's process model, detection of exceptional processes, and others. The effectiveness of the proposed framework was verified in a case study using real-world event logs generated from the Block Process Monitoring System (BPMS).

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 1995년도 학술대회
• /
• pp.83-86
• /
• 1995

Many image display devices allow only a limited number of colors to be simultaneously displayed. In displaying of natural color image using color palette, it is necessary to construct an optimal color palette and map each pixel of the original image to a color palette with fast. In this paper, we proposed the clustering algorithm using local region block centered one color cluster in the prequantized 3-D histogram. Cluster pairs which have the least distortion error are merged by considering distortion measure. The clustering process is continued until to obtain the desired number of colors. Same as the clustering process, original color image is mapped to palette color via a local region block centering around prequantized original color value. The proposed algorithm incorporated with a spatial activity weighting value which is smoothing region. The method produces high quality display images and considerably reduces computation time.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권7호
• /
• pp.3239-3267
• /
• 2018

Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.848-854
• /
• 1996

Many image display devices allow only a limited number of colors to be simultaneously displayed. in disphaying of natural color image using color palette, it is necessary to construct an optimal color palette and the optimal mapping of each pixed of the original image to a color from the palette. In this paper, we proposed the clustering algorithm using local region block centered one color cluster in the prequantized 3-D histogram. Cluster pairs which have the least distortion error are merged by considering distortion measure. The clustering process is continued until to obtain the desired number of colors. The same as the clustering process, original color value. The proposed algorithm incroporated with a spatial activity weighting value which is reflected sensitivity of HVS quantization errors in smoothing region. This method produces high quality display images and considerably reduces computation time.

• World Technopolis Review
• /
• 제2권2호
• /
• pp.81-95
• /
• 2013

This paper seeks to build on previous work conducted by Porter, Devol, Florida, Bahrami and Evans, Wennberg and Lindqvist, and others contained in the literature, to construct a new way of looking at innovation cluster development. It seeks to describe the key elements contained in the research that serve as building blocks for innovation clustering, adding analysis dimensions that aim to further illuminate understanding of this process. It compares those building block characteristics to the innovation topography of U.S. urban centers, to shed light on a new framework through which urban innovation cluster formation can be considered. It identifies three building block analysis categories: 1) Technological Capability and Capacity (TCC); 2) Intellectual Propulsion Capacity (IPC); and 3) Structural Creative Inspiration (SCI). These three pillars form the architecture for creation of a Strategic Innovation Network (SIN), upon which clustering can be systematically analysed and built. The purpose of the SIN is to optimally organize and connect all available resources that include physical, financial, and human, such that innovation clustering is inspired, encouraged, nurtured, and ultimately constructed as fully functioning socio-economic organisms that provide both local and regional benefits. It is designed to aid both private enterprise and public policy leaders in their strategic planning considerations, and to enhance urban economic development opportunities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제6권7호
• /
• pp.1735-1755
• /
• 2012

Wireless sensor networks (WSNs) are becoming increasingly attractive for a variety of applications and have become a hot research area. Routing is a key technology in WSNs and can be coarsely divided into two categories: flat routing and hierarchical routing. In a flat topology, all nodes perform the same task and have the same functionality in the network. In contrast, nodes in a hierarchical topology perform different tasks in WSNs and are typically organized into lots of clusters according to specific requirements or metrics. Owing to a variety of advantages, clustering routing protocols are becoming an active branch of routing technology in WSNs. In this paper, we present an overview on clustering routing algorithms for WSNs with focus on differentiating them according to diverse cluster shapes. We outline the main advantages of clustering and discuss the classification of clustering routing protocols in WSNs. In particular, we systematically analyze the typical clustering routing protocols in WSNs and compare the different approaches based on various metrics. Finally, we conclude the paper with some open questions.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권3호
• /
• pp.327-336
• /
• 2002

텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.51-57
• /
• 2013

플래시 메모리 기반의 저장 장치는 고성능, 저전력, 내구성과 경량 등의 특징을 가지고 있어 기존에 사용되고 있던 저장장치를 빠르게 대체하고 있다. 플래시 메모리 기반의 저장 장치는 기존 저장장치인 블록 저장 장치로 가상화하기 위한 계층인 FTL (Flash Translation Layer) 을 가지고 있다. 가비지 컬렉션(Garbage Collection)은 FTL의 주요한 기능으로서 플래시 메모리의 수명과 성능에 큰 영향을 끼친다. 플래시 메모리의 수명은 가비지 컬렉션에 의해 발생되는 지우기의 횟수와 마모도의 영향을 받는다. 본 논문에서는 마모도 평준화 개선을 위해 File 정보를 알 수 있는 환경에서 File Clustering 알고리즘을 제시한다. File Clustering은 같은 File에서의 요청이 또다시 같이 호출 될 것을 기대하여 같은 File로부터 온 요청을 같은 블록에 할당하는 알고리즘이다. 이를 위해 FTL의 기능 중 페이지 할당 정책을 제안하였고, 최소한의 마모도 평준화를 보장하기 위해 MIN-MAX GAP을 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 검증하기 위해 TPC 벤치마크를 이용하였고 이를 통해 마모도 평준화 하지 않은 분산보다 690%이상 값이 개선되었고, 기존에 연구되던 Hot/Cold보다도 좋은 분산을 갖는 것을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권9호
• /
• pp.1149-1155
• /
• 2012

본 논문에서는 반도체 산업 영상에서 반도체의 결함 원인 진단 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 결함 영상에 대한 특징 데이터베이스를 구축한다. 다음으로 결함 영상과 입력 영상을 블록 단위로 영역 분할을 수행한 후 컬러 히스토그램을 계산하여 블록들 사이의 히스토그램 카이 제곱 거리를 이용한 블록 유사성을 측정한다. 다음으로 각 영상에서 탐색된 블록들에 대하여 클러스터링을 수행하여 영역을 연결된 객체 단위로 군집한다. 마지막으로 각 클러스터들의 특징을 추출하여 클러스터 간 유사성 측정으로 가장 유사성이 높은 결함 영상을 특징 DB에서 탐색하여 결함 원인 정보와 함께 제시한다. 검색 결과 유사도 상위 n개의 영상 중에서 입력 영상과 동일한 범주의 결함을 갖는 영상이 검색되는 비율을 구하여 제안 기법의 정확성을 검증하였다. n = 1, 2, 3에 대해서 결함 범주에 상관없이 검색 정확도는 모두 100%로 제안 기법은 실제 산업 응용이 가능한 정확한 검색 결과를 보여주었다.