• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1136-1140
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• 2022

This paper is a method for efficient traffic prediction in mobile edge computing, where many studies have recently been conducted. For distributed processing in mobile edge computing, tasks offloading from each mobile edge must be processed within the limited computing power of the edge. As a result, in the mobile nodes, it is necessary to efficiently select the surrounding edge server in consideration of performance dynamically. This paper aims to suggest the efficient clustering method by selecting edges in a cloud environment and predicting mobile traffic. Then, our dynamic clustering method is to reduce offloading overload to the edge server when offloading required by mobile terminals affects the performance of the edge server compared with the existing offloading schemes.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.95-96
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• 2018

Edge Computing은 Cloud Computing의 단점을 보완하기 위해 등장 하였으나, 자원 제한을 가지고 있는 Edge Node에서 데이터 분석 및 처리해야 하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 K-means clustering 알고리즘과 PCA 기법을 이용해 차원 추축을 이용한 계산비용과 처리시간을 줄이는 기법을 제안하였다. PCA란, 차원 축소 및 데이터 압축에 사용되는 기계학습 알고리즘 중 하나이며, 데이터에서 중요한 정보만 추출해 차원을 줄일 수 있다. 이를 통해 제안한 기법이 기존의 Reduction first clustering second(RFCS) 기법에 비해 성능이 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.281-288
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• 2014

본 논문에서는 복잡한 영상에서의 윤곽선 검출을 기존의 방법보다 더 명확하고 효율적으로 나타내기 위해서 K-means 군집화를 이용하였다. 제안하는 방법에는 세 가지 단계를 거친다. 첫 번째는 명암분포를 균일하게 하기 위하여 히스토그램 평활화를 사용한다. 두 번째는 거리에 기반을 둔 클러스터링 기법으로 기준점에서 가까운 곳의 데이터들을 하나의 군집으로 묶는 K-means 군집화를 사용하고 마지막으로 에지검출의 가장 대표적인 1차 미분 연산자인 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출한다. 따라서 기존에 있던 윤곽선 검출보다 더 나은 결과로 명확하게 윤곽선을 검출 할 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.86-97
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• 2011

본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

• 동력기계공학회지
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• 제20권4호
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• pp.32-37
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• 2016

This paper proposes two measurement methods for injured rate of fish surface using color image segmentation method based on K-means clustering algorithm and Otsu's threshold algorithm. To do this task, the following steps are done. Firstly, an RGB color image of the fish is obtained by the CCD color camera and then converted from RGB to HSI. Secondly, the S channel is extracted from HSI color space. Thirdly, by applying the K-means clustering algorithm to the HSI color space and applying the Otsu's threshold algorithm to the S channel of HSI color space, the binary images are obtained. Fourthly, morphological processes such as dilation and erosion, etc. are applied to the binary image. Fifthly, to count the number of pixels, the connected-component labeling is adopted and the defined injured rate is gotten by calculating the pixels on the labeled images. Finally, to compare the performances of the proposed two measurement methods based on the K-means clustering algorithm and the Otsu's threshold algorithm, the edge detection of the final binary image after morphological processing is done and matched with the gray image of the original RGB image obtained by CCD camera. The results show that the detected edge of injured part by the K-means clustering algorithm is more close to real injured edge than that by the Otsu' threshold algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.781-784
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• 1998

An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAx clusterng algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action. But current segmentation methods based edge extraction methods generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, wheras the proposed algorithm has single operation ccording to active searching of fuzzy worms. In addition, we also genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzyz searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of rnages and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.44-57
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• 1995

본논문에서는 GFI(Generalized Fuzzy Isodata)와 FI(Fuzzy Isodata) 알고리즘에 관한 이론을 고찰하고 이를 타이어 접지면 패턴 분류에 적용해 보았다. GFI 알고리즘은 FI 알고리즘의 일반화된 형태로서 분할된 군집에 대해서도 퍼지 분할 행렬(fuzzy partition matrix)을 고려해 다시 군집화(clustering)를 가능하게 하는 알고리즘이다. GFI 알고리즘을 사용하여 이진 트리를 구성함에 있어서 각 노드에서의 분할 여부, 즉 군잡화의 타당성(clustering validity) 점검 및 최종적인 이진 트리의 완성은 FDH(Fuzzy Divisve Hierarchical) 군집화알고리즘을 통해 이루어진다. 타이어 접지면에 대한 표준 특징량을 선정하거나 패턴 분류를 수행함에 있어서 이들 알고리즘은모두 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다. 패턴의 특징량으로는 전처리된 타이어 접지면 영상에 나타나는 윤곽선(edge)의 각도 성분을 선정하였으며 이렇게 선정된 특징량은 패턴의 특징을 잘 표현해 주는 유용한 정보를 가진 것으로 생각된다.

• 인지과학
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• 제11권2호
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• pp.53-58
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• 2000

본 논문은 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 표정영상에서 특징점들을 추출한 후 추출된 특징점으로부터 Gabor 웨이브렛들을 이용하여 표정영상의 국소영역을 복원한다. 얼굴의 특징점 추출은 두단계로 이루어진다. 1단계는 이차원 Gabor 웨이브렛 계수 히스토그램의 평균값을 적용하여 얼굴의 주요 요소성분들의 경계선을 추출한 후, 2단계에서는 추출된 경계선 정보로부터 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 얼굴의 주요 요소성분들의 최종적인 특징점들을 추출한다. 본 연구에서는 FCM 군집화 알고리즘을 이용하여 추출된 적은 수의 특징점들 만으로도 표정영상의 주요 요소들을 복원할 수 있음을 제시한다. 이것은 인간의 얼굴 표정인식 뿐만아니라 물체인식에도 적용되어질 수 있다.

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