• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.627-631
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• 2004

음성인식 모델상의 GPDFs(Gaussian Probability Density Functions)을 효율적으로 군집화 할 수 있는 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘은 데이터 사이의 거리 척도로 발산 거리를 사용하는 새로운 형태의 CNN(Centroid Neural Network)으로, 제한된 자원을 가지는 H/W환경의 음성인식에서 메모리 사용량을 축소하는 응용에 대한 실험 결과, 음성인식 모델인 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)에서 기존의 Dk-means(Divergence-based k-means)알고리즘을 이용한 방법과 비교하여 인식 성능의 유지와 함께 약 31.3％의 GPDFs를 더 축소할 수 있었고, 군집화 알고리즘을 적용하지 자은 전체 GPDFs를 사용한 경우와 비교해서 인식 성능의 유지와 함께 약 61.8％의 GPDFs를 압축할 수 있었으며, SNR 10㏈ 잡음 데이터에 대한 성능평가에서도 인식 성능이 유지될 수 있었다.

• 창의정보문화연구
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• 제4권3호
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• pp.221-230
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• 2018

추천 시스템의 주요 방법인 협력 필터링 기술은 실제 상업용 온라인 시스템에서 성공적으로 구현되어 서비스가 제공되고 있다. 그러나, 이 기술은 본질적으로 여러 가지 단점을 내포하는데, 데이터 희소성, 콜드 스타트, 확장성 문제 등이 그 예이다. 확장성 문제를 해결하기 위하여 클러스터링 기법을 활용한 협력 필터링 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서 제안하는 협력 필터링 시스템에서는 가장 널리 활용되는 클러스터링 기법들 중 하나인 K-means 알고리즘의 단점을 개선하고자 유전자 알고리즘을 이용한다. 또한, 기존 연구에서 최적화된 클러스터링 결과를 추구하였던 것과는 달리, 제안 방법은 클러스터링 결과를 활용한 협력 필터링 시스템 성능의 최적화를 목표로 하므로, 실질적으로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.345-350
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• 2021

넓은 지역에 설치되는 센서 네트워크 시스템은 유지 관리가 문제가 되어 왔으며, 이를 해결하기 위해 로봇을 사용하여 센서 네트워크에 에너지를 공급하려는 연구가 여러 연구자에 의해 수행되었다. 이 연구에서는 전력을 공급하는 노드들과 그 주변의 센서 노드들로 이루어진 센서 네트워크에 여러 대의 로봇을 사용하여 에너지를 공급하는 문제에서, 로봇이 최소 거리를 이동하도록 수정된 k-means 알고리즘을 사용하여 각 로봇이 작업할 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 로봇의 에너지 전달률을 변수로 한 시뮬레이션 실험을 통해 분할된 각 영역의 센서 노드들이 동작을 유지할 수 있음을 보임으로써 제안한 수정 k-means 알고리즘의 타당성을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.625-630
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• 2014

컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되기 때문에, 이들을 효과적으로 검색하고 처리하는 방법의 연구가 필요하다. 문서 군집은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고 검색하고 처리하는데 효율과 정확성을 증대시킨다. 본 논문은 특징 벡터 공간 상의 벡터들로 표현되는 문서들을 K 평균 알고리즘으로 군집화할 때, 주성분 분석을 사용하여 초기 시드점들을 선정함으로써 군집의 효율을 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 기존의 K 평균 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.24-31
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• 2011

동영상 잡음 제거에 있어서 비지역적 평균 기반 시공간 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존에 제시된 비지역적 평균 기반 알고리즘은 잡음 제거에 우수한 성능을 보이지만 연산량이 많고 여러 장의 장면 기억장치가 필요하기 때문에 하드웨어 시스템 구현에 많은 어려움이 있다. 그러므로 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 알고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 개선된 비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다. 다양한 잡음 정도를 갖는 시험 영상에 대한 실험을 통해 수치적, 시각적 측면에서 각각 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 기존의 알고리즘과 대등하거나 촬영 영상에 따라서는 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.49-57
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• 2012

FCM(fuzzy c-means)은 일반적으로 영상 분할에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 공간 정보를 사용하지 않는 일반적인 FCM 알고리즘은 낮은 대비의 영상, 경계선이 뚜렷하지 않은 영상, 잡음이 포함된 영상의 분할에는 좋지 않은 성능을 보인다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3x3 크기의 윈도우를 이용하여 윈도우 내의 중심 픽셀과 주변 픽셀간의 거리 정보를 소속 함수에 추가한 개선된 공간적 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수와 같은 클러스터링 검증 함수를 이용하여 FCM 기반의 다양한 클러스터링 알고리즘과 제안한 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 성능 평가 결과 제안한 알고리즘이 기존의 FCM기반의 클러스터링 알고리즘보다 클러스터링 검증 함수에서 성능이 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1905_1906
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• 2009

본 논문은 데이터의 군집화를 효율적으로 수행하기 위하여 새로운 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안되는 군집화 알고리즘은 Fuzzy C-Means (FCM)에 기반을 두는데, FCM 알고리즘은 모든 데이터에 대한 거리에 기본을 둔 멤버쉽을 기초로 하기 때문에 잡음에 약한 제약을 지니고 있었다. 이를 개선하기 위하여, 제안되었던 PCM(Probabilistic C-Means), FPCM(Fuzzy PCM), PFCM(Probabilistic FCM) 등 여러가지 알고리즘이 제안 되었다. 그러나 이들 알고리즘들은 초기 파라미터값 설정과 과다한 계산양에 따른 문제가 증가하였으며, 또한 잡음에 어느 정도 민감한 문제점을 지니고 있었다. 이 논문에서는 잡음에 대해 효과적으로 대응할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘을 제안하고, 전통적인 군집화를 위한 Iris 데이터에 대한 실험을 통하여 효용성을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.139-142
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• 2001

코드북을 설계하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘이다. 이 알고리즘은 그 성능 이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 Splitting 방법을 이용한 새로운 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존의 초기 코드북 생성 알고리즘인 Splittng 방법을 적용하여 코드벡터를 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터론 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 Splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.17-26
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• 2018

최근 사물인터넷 서비스의 등장 및 융합으로 통합 사물인터넷 서비스 플랫폼에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 현재 사물인터넷 서비스는 서비스 제공자의 목적에 따라 독립적인 시스템으로 구축되어 유사한 서비스를 제공하는 서비스 간의 정보 교환 및 모듈 재사용이 불가능 하였다. 이에 본 연구에서는 통합 사물인터넷 플랫폼 환경을 제공하기 위하여 다양한 서비스들의 세부 동작 기반 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 구현을 통하여 상용화된 100여개의 사물인터넷 서비스를 분류 및 군집화를 진행하였으며 이를 기반으로 K-means알고리즘과 비교하여 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다. 또한 표본 집단의 부족으로 발생하는 단일 클러스터를 방지하기 위하여 K-means 알고리즘을 활용하여 재 군집화를 진행하였다. 향후 연구로 기존의 서비스 표본 집단을 확대하고 현재 구현한 분류 시스템을 보다 빠르고 대량의 데이터 처리를 위하여 스파크를 활용할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.37-43
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• 2014

본 논문에서는 색상 군집화를 이용한 입술탐지 알고리즘을 제안한다. RGB 색상 모델로 주어진 입력영상에서 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 추출한 후, 얼굴영역을 Lab 컬러 모델로 변환한다. Lab 컬러 모델에서 a 성분은 입술과 유사한 색상을 잘 표현할 수 있는 반면 b 성분은 입술의 보색을 표현할 수 있기 때문에 Lab 컬러로 표현된 얼굴영역에서 a와 b 성분을 기준으로 최단 이웃(nearest neighbour) 군집화 알고리즘을 이용하여 피부 영역을 분리한 후, K-means 색상 군집화를 통해 입술 후보 영역을 추출하고, 마지막으로 기하학적 특징을 이용하여 최종적인 입술영역을 탐지하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 강건하게 입술을 탐지함을 보인다.