• Title/Summary/Keyword: K-평균 알고리즘

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A Study on True Ortho-photo Generation Using Epipolar Geometry and Classification Algorithm (에피폴라 기하와 군집화 알고리즘을 이용한 정밀 정사투영영상 제작에 관한 연구)

  • Oh, Kum-Hui;Hwang, Hyun-Deok;Kim, Jun-Chul;Shin, Sung-Woong
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.26 no.6
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    • pp.633-641
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    • 2008
  • This study introduces the method of detecting and restoring occlusion areas by using epipolar algorithm and K-means classification algorithm for true ortho-photo generation. In the past, the techniques of detecting occlusion areas are using the reference images or information of buildings. But, in this study the occlusion areas can be automatically detected by using DTM data and exterior orientation parameters. The detected occlusion areas can be restored by using anther images or the computed values which are determined in K-means classification algorithm. In addition, this method takes advantages of applying epipolar algorithm in order to find same location in overlapping areas among images.

Design of an Arm Gesture Recognition System using Kinect Sensor (키넥트 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계)

  • Heo, Se-Kyeong;Shin, Ye-Seul;Kim, Hye-Suk;Kim, In-Cheol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.250-253
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    • 2013
  • 최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.

Feature Point Filltering Method based on CS-RANSAC for Efficient Planar Homography Estimating (효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법)

  • Kim, Dae-Woo;Yoon, Ui-Nyoung;Jo, Geun-Sik
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1451-1454
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    • 2015
  • RANSAC 알고리즘은 컴퓨터 비전 분야에서 호모그래피 행렬을 추정하는데 많이 사용되고 있다. CS-RANSAC 알고리즘은 RANSAC 알고리즘에 제약조건을 설정하여 정확도를 높인 알고리즘이지만 샘플링 단계에서 정확한 호모그래피를 추정하는데 불필요한 특징점을 선택하여 알고리즘의 효율성을 저하시키는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 Symmetric Transfer Error로 특징점이 참정보인지 평가하고 불필요한 특징점을 필터링하여 CS-RANSAC 알고리즘의 속도와 정확도를 증가시키는 방법을 제안한다. 실험은 제안하는 알고리즘의 수행시간과 오차율을 비교하였고, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 정확도는 약 14% 향상 되었다.

Efficient stop criterion algorithm of the turbo code using the maximum sign change of the LLR (LLR 최대부호변화를 적용한 터보부호의 효율적인 반복중단 알고리즘)

  • Shim Byoung-Sup;Jeong Dae-Ho;Lim Soon-Ja;Kim Tae-Hyung;Kim Hwan-Yong
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.43 no.5 s.347
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    • pp.121-127
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    • 2006
  • It is well known the fact that turbo codes has better performance as the number of iteration and the interleaver size increases in the AWGN channel environment. However, as the number of iteration and the interleaver size are increased, it is required much delay and computation for iterative decoding. Therefore, it is important to devise an efficient criterion to stop the iteration process and prevent unnecessary computations and decoding delay. In this paper, it proposes the efficient stop criterion algorithm for turbo codes using the maximum sign change of LLR. It is verifying that the proposal variable iterative decoding controller can be reduced the average iterative decoding number compared to conventional schemes with a negligible degradation of the error performance.

Edge Detection Algorithm using Area Averaging of Segmented Mask (세분화된 마스크의 영역 평균을 이용한 에지 검출 알고리즘)

  • Lee, Chang-Young;Kim, Nam-Ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.267-269
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    • 2015
  • In the modern society, the images provide the most effective information in multi-devices and the edge includes important feature information in such images. This edge is used as an essential preconditioning process in several application fields and many studies have been carried out in order to obtain the excellent images. The methods of Sobel and Roberts which are generally known are simple to implement the images but bring more or less insufficient processing result. Thus, this paper proposed an edge detection algorithm using the area averaging of segmented mask in order to supplement the problems of the current methods and compared it with such current methods.

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A Study on the Modified Mean Filter for Removal of Impulse Noise (임펄스 잡음 제거를 위한 변형된 평균필터에 관한 연구)

  • Long, Xu;Kim, Nam-Ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2012.10a
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    • pp.959-962
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    • 2012
  • In the process of image acquisition, transmission and storage, image degradation occurs due to various reason, the mainly reason is noise. To restore basic methods used images of impulse noise pollution by SM, AF, CWMF. In this paper, using the modified filter to remove impulse noise. The method consists of detection and noise filtering of the noise signal. For a non-noise signal is intact, the noise signal is filtered according to the algorithm. And then through the simulation is compared with known basic methods, with PSNR as judged by reference.

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A Flexible Search Algorithm for Block Motion Estimation (블록 기반 움직임 추정을 위한 유연한 탐색 알고리즘)

  • Jeong, Chang-Uk;Kim, Jong-Ho;Choi, Jin-Ku;Kim, Yong-Deak
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.501-504
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    • 2005
  • 블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA) 중에서 가장 널리 알려진 3 단계 탐색(three-step search, 3SS) 알고리즘은 큰 움직임 추정에 적합하지만 고정된 탐색 점으로 인하여 작은 움직임 추정에는 계산 면에서 낭비가 심하고 탐색이 잘못될 경우가 대부분이다. 한편, 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS)은 중앙-편중된 움직임 추정을 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 알고리즘으로 보완하여 예측성과 탐색 속도를 향상시킨 알고리즘이다. 본 논문에서는 탐색 초기 단계에서 탐색 점을 최적 배치하고 E3SS 의 SDS 알고리즘을 변형시킨 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안된 탐색 알고리즘이 E3SS 와 비교하여 평균 22% 정도 계산량을 감소시키면서도 MSE(Mean Square Error)의 성능 저하를 거의 보이지 않는 것으로 나타난다.

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Scatternet Formation Algorithm Based on Tree Topology Considering Hop Count Between Bluetooth Devices (Bluetooth 장치 간의 홉 횟수를 고려한 트리 기반 scatternet 형성 알고리즘)

  • Kang, Seung-Ho;Kang, Dae-Wook;Lim, Hyeong-Seok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.1233-1236
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    • 2002
  • 다수의 Bluetooth 장치가 사용되는 곳에서의 데이터 통신에는 scatternet의 형태가 데이터 전송 효율성에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 과도한 지연시간을 초래하지 않으면서도장치 간 평균 홉 횟수를 기존 방법보다 감소시킬 수 있는 scatternet 형성 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 기존 알고리즘과 비교한다.

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Online State-of-Charge Estimation Algorithm Using Proportional-Integral Observer (비례적분 관측기를 이용한 실시간 잔존용량 추정 알고리즘)

  • Kim, Nari;Ahn, Jung-Hoon;Lee, Byung-Kuk
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2015.11a
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    • pp.13-14
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    • 2015
  • 본 논문은 추정 정확도를 높이기 위해 비례적분 관측기를 이용한 실시간 잔존용량 추정 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 타당성을 검증하였고, 초기 잔존 용량이 불명확하거나 배터리 모델 파라미터 값이 실제와 일치하지 않더라도 평균 추정오차는 0.3% 미만으로 확인되었다.

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Materialized View Selection for Datacube using Simplified Lattice in Datawarehouse (데이터웨어하우스에서 단순화된 격자를 이용한 데이터큐크의 실체뷰 선택)

  • Jang, Ji-Suk;Seo, Eun-Ju;Lee, Jeon-Yeong
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.26 no.5
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    • pp.604-612
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    • 1999
  • 데이터웨어하우스는 데이터분석을 위한 특수 목적의 데이터베이스로, 주로 데이터분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP질의는 수백만개의 레코드를 가지 테이블에 대해 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기위하여 데이터 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다하더라도 모든 셀들을 실체화할수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이터 큐브의 일부만을 실체화 시켜야한다. 본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4] 이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이터 큐브를 격자구조로 표현한후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화되 경우 데이터 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 3) 그중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이터 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn2)이다. 본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.