• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.109-112
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• 2001

영상분할에 있어서 최적의 임계치를 구하는 것은 영상을 구성하고 있는 픽셀들을 의미있는 집단으로 나누는 거와 같으며 이를 위하여 퍼지화 정도를 측정하여 최소의 퍼지화 정도를 갖는 임계치를 최적의 임계치로 설정한다. 일반적으로 소속도는 하나의 픽셀과 그 픽셀이 속한 영역의 관계로 표현될 수 있는데 소속도 계산을 위한 엔트로피로 샤논(Shannon)함수를 사용한다[1]. Liang-Kai Huang에 의하여 제안된 알고리즘은 그 수렴속도 면에 있어서 많은 문제점을 갖고 있다[2]. 본 논문에서는 이런 수렴속도를 좀더 개선하기 위하여 SPOI(Simplified Fixed Point Iteration)를 제안하고 여러 가지 실험영상을 사용하여 졔안된 논문의 우수성을 보이고자 한다. 실험결과 적절한 임계치를 구하면서도 기존의 논문보다 속도면에서 상당히 우수한 특성을 보이고 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.139-148
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• 2015

융합 이미지 생성의 목적은 여러 입력 이미지에 나타난 주요 시각적인 정보를 결합시켜 하나의 보다 정보적이고 완성적인 출력 이미지를 얻는 데 있다. 현재 이러한 이미지 융합 기술은 영상 의료, 원격 감지, 로봇공학 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 최대 엔트로피에 의한 임계값 추정과 이를 바탕으로 하는 특징 벡터 추출 및 상호 정보량에 의한 특징 벡터들의 밀접한 관계를 추정하는 방식으로 융합 이미지를 생성하는 하나의 접근방식을 제안한다. 이러한 융합 이미지 생성 방식은 이미지의 전반적인 불확실성을 감소시킨다는 점에서 장점이 있고, 더 나아가서 융합되는 이미지들 가운데 블러링 이미지가 사용되는 경우에 이미지 정합이 다른 기법에 비해 보다 좋은 성능을 가진다는 점이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.155-167
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• 2006

인터넷을 사용하는 사람들에게 그들의 관심사와 부합하는 웹 페이지를 제공하는 것은 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 논문은 각 웹 페이지의 주제와 연관된 정도를 계산하여 웹 페이지 군(cluster)을 형성하며, 단어빈도/문서빈도 엔트로피(entropy) 및 컴파일된 규칙을 이용하여 수집된 웹 페이지를 정제하는 주제 기반 웹 수집기를 제안한다. 실험을 통하여 주제 기반 웹 수집기에 대한 분류의 정확성, 수집의 효율성 및 수집의 일관성을 평가하였다. 첫째, C4.5, 역전패(back propagation) 및 CN2 기계학습 알고리즘으로 컴파일한 규칙을 이용하여 실험한 웹 수집기의 분류 성능은 CN2를 사용한 분류 성능이 가장 우수 하였으며, 둘째, 수집의 효율성을 측정하여 각 범주별로 최적의 주제 연관 정도에 대한 임계값을 도출할 수 있었다. 마지막으로, 제안한 수집기의 수집정도에 대한 일관성을 평가하기 위하여 서로 다른 시작 URL을 사용하여 수집된 웹 페이지들의 중첩정도를 측정하였다. 실험 결과에서 제안한 주제 기반 웹 수집기가 시작 URL에 큰 영향을 받지 않고 상당히 일관적인 수집을 수행함을 알 수 있었다.

• 천문학회지
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• 제43권5호
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• pp.161-168
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• 2010

Magnetars are neutron stars possessing a magnetic field of about $10^{14}-10^{15}$ G at the surface. Thermodynamic properties of neutron star matter, approximated by pure neutron matter, are considered at finite temperature in strong magnetic fields up to $10^{18}$ G which could be relevant for the inner regions of magnetars. In the model with the Skyrme effective interaction, it is shown that a thermodynamically stable branch of solutions for the spin polarization parameter corresponds to the case when the majority of neutron spins are oriented opposite to the direction of the magnetic field (i.e. negative spin polarization). Moreover, starting from some threshold density, the self-consistent equations have also two other branches of solutions, corresponding to positive spin polarization. The influence of finite temperatures on spin polarization remains moderate in the Skyrme model up to temperatures relevant for protoneutron stars. In particular, the scenario with the metastable state characterized by positive spin polarization, considered at zero temperature in Phys. Rev. C 80, 065801 (2009), is preserved at finite temperatures as well. It is shown that, above certain density, the entropy for various branches of spin polarization in neutron matter with the Skyrme interaction in a strong magnetic field shows the unusual behavior, being larger than that of the nonpolarized state. By providing the corresponding low-temperature analysis, we prove that this unexpected behavior should be related to the dependence of the entropy of a spin polarized state on the effective masses of neutrons with spin up and spin down, and to a certain constraint on them which is violated in the respective density range.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.101-107
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• 2011

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.279-284
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• 2010

Boukharouba 등에 의해서 제안된 평면 곡선(Plane curve) 분석 기법은 히스토그램 누적분포함수에 기반한 마루-골(Peak-Valley) 탐색을 통한 임계값 결정 기법이다. 그러나 이 기법의 경우 평면 곡선을 구성하는 과정에서 외부 변수의 설정이 요구되며, 그에 따라서 구성된 평면 곡선의 형태가 달라지고 마루-골 검출에 영향 준다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피에 기반하여 평면 곡선 구성을 구성하기 위한 최적의 변수값을 설정하며, 설정된 변수 값에 기반한 다중 임계값 결정기법을 제안한다. 다수 영상에 대한 모의실험과 기존 히스토그램 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통해 제안한 기법의 효용성을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.65-73
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• 2009

IEEE802.11 무선랜은 공항과 같은 공공의 장소에서 널리 사용되고 있으며 캠퍼스나 회사의 네트워킹 영역을 증대하고 있고, 최근 메쉬 네트워크나 다른 3세대 이동 통신 네트워크과의 통합 형태의 네트워크를 구성하기 위한 중요 기술로 주목 받고 있다. 무선랜 환경에서의 액세스 포인트(AP) 간 로드 밸런싱 문제는 효율적인 자원 관리나 트래픽의 QoS 지원을 위해 중요한 문제이지만, 기존 연구들에서는 노드가 네트워크에 진입하는 시점이나 로밍 시점에 로드 밸런싱을 위한 AP 선택에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 AP의 가용성 모니터링을 통해 진정한 의미의 로드 밸런싱을 위한 AP-개시 플로우 리다이렉션 메커니즘을 제안한다. AP 자신의 가용자원이 거의 사용하게 되면, 즉 특정 임계치 이상 사용하게 되면, 자신이 서비스하고 있는 노드가 로밍 가능한 이웃 AP들에게 그들의 가용자원에 관하여 쿼리를 하여 entropy나 chi-square와 같은 통계적인 방법을 이용하여 AP 간 트래픽 분포도에 대해 계산하고, 리다이렉트할 플로우들을 결정하여 선택된 노드들을 트리거하여 플로우 리다이렉션을 수행한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 플로우 리다이렉션 메커니즘이 다양한 측면에서의 성능향상을 입증할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4292-4307
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• 2021

For the research field of night infrared surveillance video, the target imaging in the video is easily affected by the light due to the characteristics of the active infrared camera and the classical ViBe algorithm has some problems for moving target extraction because of background misjudgment, noise interference, ghost shadow and so on. Therefore, an improved ViBe algorithm (I-ViBe) for moving target extraction in night infrared surveillance video is proposed in this paper. Firstly, the video frames are sampled and judged by the degree of light influence, and the video frame is divided into three situations: no light change, small light change, and severe light change. Secondly, the ViBe algorithm is extracted the moving target when there is no light change. The segmentation factor of the ViBe algorithm is adaptively changed to reduce the impact of the light on the ViBe algorithm when the light change is small. The moving target is extracted using the region growing algorithm improved by the image entropy in the differential image of the current frame and the background model when the illumination changes drastically. Based on the results of the simulation, the I-ViBe algorithm proposed has better robustness to the influence of illumination. When extracting moving targets at night the I-ViBe algorithm can make target extraction more accurate and provide more effective data for further night behavior recognition and target tracking.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.711-721
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• 2021

이 논문에서는 불균형 자료에 대한 분류 분석에서 불순도지수를 이용하여 임계값을 조정하는 방법에 대해 알아본다. 이항자료에 대한 분류에서는 소수범주를 Positive, 다수범주를 Negative라고 하면, 일반적으로 사용하는 0.5 기준으로 범주를 정하면 불균형 자료에서는 특이도는 높은 반면 민감도는 상대적으로 낮게 나오는 경향이 있다. 소수범주에 속한 개체를 제대로 분류하는 것이 상대적으로 중요한 문제에서는 민감도를 높이는 것이 중요한데 이를 분류기준이 되는 임계값을 조정을 통해 높이는 방법에 대해 알아본다. 기존연구에서는 G-mean이나 F1-score와 같은 측도를 기준으로 임계값을 조정했으나 이 논문에서는 CHAID의 카이제곱통계량, CART의 지니지수, C4.5의 엔트로피를 이용하여 최적임계값을 선택하는 방법을 제안한다. 최적임계값이 여러 개 나올 수 있는 경우 해결방법을 소개하고 불균형 분류 예제로 사용되는 데이터 분석을 통해 0.5를 기준으로 ?(무엇?)을 때와 비교하여 어떤 개선이 이루어졌는지 등을 분류성능측도로 알아본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.101-108
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• 2024

AI-OCR은 광학 문자 인식(OCR) 기술과 Artificial intelligence(AI)의 결합으로 사람의 인식이 필요하던 OCR의 단점을 보완하는 기술 향상을 이뤄내고 있다. AI-OCR의 성능을 높이기 위해서는 다양한 학습데이터의 훈련이 필요하다. 하지만 이미지 색상이 비슷한 밝기를 가진 경우에는 인식률이 떨어지기 때문에, Homomorphic filtering(HF)을 이용한 전처리 과정으로 색상 차이를 분명하게 하여 텍스트 인식률을 높이게 된다. HF은 감마값을 이용해 이미지의 고주파와 저주파를 각각 조절한다는 점에서 텍스트 추출에 적합하지만 감마값의 조절이 수동적으로 이뤄지는 단점이 존재한다. 본 연구는 시험적 과정을 거쳐 이미지의 대비, 밝기 및 엔트로피를 근거하는 감마의 임계값 범위를 제안한다. 제안된 감마값 범위를 적용한 HF의 실험 결과는 효율적인 AI-OCR의 높은 등장 가능성을 시사한다.