• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권6호
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• pp.2511-2520
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• 2018

In this study, Multi-Radial Basis Function Support Vector Machine (Multi-RBF SVM) classifier is introduced based on a composite kernel function. In the proposed multi-RBF support vector machine classifier, the input space is divided into several local subsets considered for extremely nonlinear classification tasks. Each local subset is expressed as nonlinear classification subspace and mapped into feature space by using kernel function. The composite kernel function employs the dual RBF structure. By capturing the nonlinear distribution knowledge of local subsets, the training data is mapped into higher feature space, then Multi-SVM classifier is realized by using the composite kernel function through optimization procedure similar to conventional SVM classifier. The original training data set is partitioned by using some unsupervised learning methods such as clustering methods. In this study, three types of clustering method are considered such as Affinity propagation (AP), Hard C-Mean (HCM) and Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (ISODATA). Experimental results on benchmark machine learning datasets show that the proposed method improves the classification performance efficiently.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.205-214
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• 2006

이미지에 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 정보로서 이러한 정보를 실시간에 찾아내서 인식한다면 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득한 다양한 종류의 이미지로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출된 영역에서 텍스트를 분리하는 방법을 새롭게 제안한다. 텍스트 영역 추출을 위해서 RGB 색 공간에서 색 분산을 특징으로 제안하며, 텍스트 영역 분리를 위해서 RGB 색 공간에서 개선된 K-means 병합을 제안한다. 실험은 디지털 카메라와 핸드폰 카메라로 취득한 다양한 종류의 문서유형 이미지와 실내외의 일반적인 자연이미지를 사용하였으며, ICDAR 콘테스트[1] 이미지의 일부도 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.993-997
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• 2009

클러스터링 기법은 다양한 분야에서 이용되어 왔으며, 통계 기반 기계번역에서도 익히 사용된 기법이다. 그러나 기존의 연구에서는 깊이 있는 문법적인 분석 없이 기계학습 기법을 사용하거나, 문장구조의 정보를 사용하더라도 정규식을 이용하여 판별하는 선에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문에서는 각 문장의 의존관계 문법에 따른 구조와 조사 등의 품사 정보를 사용하여 문장구조를 파악하고 유형별로 분류하여 각각에 특화된 언어모델을 획득하는 방법과, 이를 구 기반 통계기계번역에 추가적인 정보로 사용하여 번역성능을 향상하는 데 이용하는 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권3호
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• pp.97-107
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• 1997

Image segmentation is teh important step in image infromation extraction for computer vison sytems. Fuzzy clustering methods have been used extensively in color image segmentation. Most analytic fuzzy clustering approaches are derived from the fuzzy c-means (FCM) algorithm. The FCM algorithm uses th eprobabilistic constraint that the memberships of a data point across classes sum to 1. However, the memberships resulting from the FCM do not always correspond to the intuitive concept of degree of belongingor compatibility. moreover, the FCM algorithm has considerable trouble above under noisy environments in the feature space. Recently, the possibilistic C-mean (PCM) for solving growing for color image segmentation. In the PCM, the membersip values may be interpreted as degrees of possibility of the data points belonging to the classes. So, the problems in the FCM can be solved by the PCM. The clustering results by just PCM are not smoothly bounded, and they often have holes. So, the region growing was used as a postprocessing. In our experiments, we illustrated that the proposed method is reasonable than the FCM in noisy enviironments.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권4호
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• pp.107-115
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• 2008

Accurate extraction of traversable region is a critical issue for autonomous navigation of unmanned ground vehicle(UGV). This paper introduces enhanced extraction of traversable region by combining scene clustering with 3D world modeling using CCD(Charge-Coupled Device)/IR(Infra Red) image. Scene clustering is developed with K-means algorithm based on CCD and IR image. 3D world modeling is developed by fusing CCD and IR stereo image. Enhanced extraction of traversable regions is obtained by combining feature of extraction with a clustering method and a geometric characteristic of terrain derived by 3D world modeling.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.163-177
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• 2021

Many methods of discovering social networking communities or clustering of features are based on the network structure or the content network. This paper proposes a community discovery method based on topic models using a time factor and an unsupervised clustering method. Online community discovery enables organizations and businesses to thoroughly understand the trend in users' interests in their products and services. In addition, an insight into customer experience on social networks is a tremendous competitive advantage in this era of ecommerce and Internet development. The objective of this work is to find clusters (communities) such that each cluster's nodes contain topics and individuals having similarities in the attribute space. In terms of social media analytics, the method seeks communities whose members have similar features. The method is experimented with and evaluated using a Vietnamese corpus of comments and messages collected on social networks and ecommerce sites in various sectors from 2016 to 2019. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method over other methods.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권4호
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• pp.105-115
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• 1998

인터넷의 확산과 더불어 엄청난 사용자의 증가는 인터넷을 단순히 정보 검색의 대상으로만 삼는 것이 아니라 일반인들의 여가 문화를 즐기는 장이 되어가고 있다. 이와 같은 요구로 감정기반 문서 검색 및 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템을 ECRAS라고 부른다. 감정 성분 추출은 로젯의 시소러스와 워드넷을 통해 이루어졌다. 감정 성분을 추출한 문서는 k-NN 기법을 기반으로 검색을 수행한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.247-250
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• 2000

This paper proposes a finger crease pattern identification algorithm utilizing a clustering method. The algorithms has been developed for the use of biometric person identification system. Since the finger crease pattern may be well-imaged utilizing low cost imaging devices such as low-end CCD camera with LED lighting, the feasibility of commercialization of the algorithm and the system utilizing the algorithm may be well justified if the finger crease pattern is a reasonable choice for the biometric feature. In this paper, we exploit this possibility and show the potential of using the finger crease pattern as a feature for biometric person identification.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권2호
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• pp.121-128
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• 1995

Information about retinal blood vessels can be used in grading disease severity or as part of the process of automated diagnosis of diseases with ocular menifestations. In this paper, we address the problem of detecting retinal blood vessels and optic disk (papilla) in eye-fundus images. We introduce an algorithm for feature extraction based on Fuzzy Clustering algorithm (fuzzy c-means). A method of finding the optic disk (papilla) is proposed in the eye-fundus images. Additionally, the inrormations such as position and area of the optic disk are extracted. The results are compared to those obtained from other methods. The automatic detection of retinal blood vessels and optic disk in the eye-rundus images could help physicians in diagnosing ocular diseases.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.58-64
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• 2007

패턴 인식 분야에는 지수적 탐색 공간을 가진 최적화 문제가 많이 있다. 이를 해결하기 위해 부 최적해를 구하는 순차 탐색 알고리즘이 사용되어 왔고, 이들 알고리즘은 국부 최적점에 빠지는 문제점을 안고 있다. 최근 이를 극복하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 사례가 많아졌다. 이 논문은 특징 선택, 분류기 앙상블 선택, 신경망 가지치기, 군집화 문제의 지수적 탐색 공간 특성을 설명하고 이를 해결하기 위한 유전 알고리즘을 살펴본다. 또한 향후 연구로서 가치가 높은 주제들에 대해 소개한다.