본 논문에서는 자기 조직화 기능을 갖는 Kohonen의 SOM(Self organization map) 신경회로망과 주어지는 데이터에 따라 초기의 클러스터 개수를 설정하여 처리하는 수정된 K-Means 알고리즘을 결합한 Hybrid Kohonen Network 를 제안한다. 또한, 실제의 항공영상에 적용하여 고전적인 K-Means 알고리즘 및 고전적인 SOM 알고리즘보다 우수함을 보인다.
이미지를 기반으로 하는 증강현실 시스템에서 가상의 객체를 실제 영상에 저작할 때 생기는 이질감을 줄이기 위해서는 실제 영상에 저작된 가상객체의 방향과 위치에 대해 정확하게 추정을 해야 하며, 이때 호모그래피를 사용한다. 호모그래피를 추정하기 위해서는 SURF와 같은 특징점을 추출하고 추출된 특징점들을 통해 호모그래피 행렬을 추정한다. 호모그래피 행렬의 추정을 위해서 RANSAC 알고리즘이 주로 사용되고 있으며, 특히 RANSAC에 제약 조건 만족 문제(Constraint Satisfaction Problem)와 여기에 사용되는 제약조건을 동적으로 적용하여 속도와 정확도를 높인 DCS-RANSAC 알고리즘이 연구되었다. DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않고, 이미지들을 정확하게 분류하기가 어려워서 이로 인해 알고리즘의 성능이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 K-means 클러스터링을 적용하여 이미지들을 자동으로 분류하고 각 이미지 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 KCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법인 K-means 클러스터링을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 자동으로 분류하고, 분류된 이미지에 제약조건을 적용하여 알고리즘의 속도와 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 KCS-RANSAC이 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 15% 단축되었고, 오차율은 약 35% 줄어들었으며, 참정보 비율은 약 14% 증가되었다.
비지역적 평균 기반 영상 잡음 제거 알고리즘은 이론적 배경이 간단한데 반해 영상 잡음 제거 성능은 우수하여 최근 가장 널리 사용되는 잡음제거 알고리즘 중에 하나이다. 그러나 기존의 비지역작 평균 기반 알고리즘도 여전히 평탄 영역에서의 잡음 제거 효과가 미흡하며 잡음 제거 과정에서 경계 및 패턴 영역의 흐려짐과 같은 문제점이 있어 다양한 방식으로 개선된 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 비지역적 평균값을 구할 때 사용되는 가중치를 가중치 정렬을 통해 재 정의된 임계치로서 갱신하고 그로부터 잡음 제거 효과를 향상시키는 개선된 비지역적 평균 알고리즘을 제안한다. 가중치 정렬을 통해 갱신된 가중치들을 통해 경계 및 패턴 영역에서 보다 고르고 선명하게 가중치를 구할 수 있어 결과적으로 잡음 제거로 인한 흐려짐 없이 잡음 제거가 가능하다. 다양한 잡음 정도를 갖는 실험 영상에 제안된 방법을 테스트하여 기존에 제안된 비지역적 평균 기반 알고리즘들에 비해 시각적, 수치적 성능에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
벡터양자화에서 주어진 학습벡터를 가장 잘 대표할 수 있는 코드벡터의 집합인 코드북을 구하는 것은 가장 중요한 문제이다. 이러한 코드북을 구하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘으로 그 성능이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있어 여러 가지 초기 코드북을 설계하는 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 splitting 방법을 이용한 수정된 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존외 splitting 방법을 적용하여 초기 코드북을 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터를 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계 한다. 제안된 방법의 적용온 기존 방법에서 MSE(mean square error)의 감소율이 가장 작은 미소분리 과정에서 시작하여 원하는 코드북 크기를 얻을 때까지 반복한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상되었다.
본 논문에서는 이 문서 클러스터링 방법 중 계층적 방법인 Kmeans 클러스터링 알고리즘을 이용하여 문서를 클러스터링 하고자 한다. 기존의 Kmeans 클러스터링 알고리즘은 문서의 수가 많을 경우 하나의 클러스터링에 너무 많은 문서들이 할당되는 문제점이 있다. 이 치우침을 완화하고자 각 클러스터링에 할당된 문서 수에 따라서 문서에 가중치를 부여한 후 다시 클러스터링을 하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 정확률, 재현율을 결합한 조화 평균(F-measure)을 사용하여 평가하였으며 기존 알고리즘보다 9%이상의 성능 향상을 나타냈다.
본 논문은 시스템 공학의 인식에 관련된 여러 분야에서 널리 쓰이는 클러스터링 기법인 Expectation-Maximization의 초기값 설정문제에 관하여 새로운 방법을 제안한다. 기존의 임의로 지정하는 랜덤한 초기치 선정 문제점을 지적하고, 새로이 제안하는 균등 영역 분할과 분할 된 데이터의 통계적 특성을 이용한 초기치 설정 방법을 사용한 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 EM에서 초기값 설정 방법으로 랜덤한 설정 방식의 약점을 보완하기 위하여 K-means 방법을 많이 사용하고 있다. 하지만, K-means 초기치 설정 방법도 근본적인 문제는 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제의 하나의 해결 방안으로 논문이 제안한 균등 분할 및 통계적 특성을 이용한 초기치 선정의 방법을 EM 알고리즘에 적용하였다. 제안된 방법은 기존보다 EM 알고리즘의 특성을 극대화하는 방향으로 더 좋은 결과를 가져온다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성을 제안한 초기치 선정 방법을 적용한 EM과 기존 EM의 시뮬레이션 결과를 비교 분석하여 그 우수성을 제시하였다.
본 논문은 점층적으로 대규모 문서 분류를 할 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘에 대한 것으로, 고차원의 대규모 문서 집합에 대한 클러스터링을 수행하는 spherical k-means (SKM) 알고리즘과 점층적인 방식으로 클러스터링을 수행하는 퍼지(fuzzy) ART(adaptive resonance theory) 신경망의 특징을 이용하였다. 즉, SKM의 벡터 공간 모델과 개념벡터를 토대로 퍼지 ART의 경계변수의 개념을 결합한 것이다. 제시하는 알고리즘은 점층적 클러스터링의 지원과 함께 최적의 클러스터 수를 자동으로 결정할 뿐 아니라 이상치(outlier)와 노이즈(noise)에 의한 overfitting의 문제도 해결하였다. 또한 생성된 클러스터들의 질을 평가할 수 있는 응집도를 측정하는 목적 함수의 값에 있어서도 CLASSIC3 데이타 집합으로 실험한 결과 기존의 SKM에 비해 평균 8.04%의 향상된 응집도를 나타냈다.
최근 들어 인터넷에서 많이 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 접근, 질의, 저장하는 방법들이 연구된다. 본 논문은 XML 문서들을 효율적으로 군집화 하는 새로운 기법을 제안한다. XML 문서를 대응하는 트리 구조의 원소들의 이름과 레벨로 표현하여 특징 벡터 공간상의 벡터로 나타내고 주성분 분석을 통한 k 평균 알고리즘 기법을 사용하여 군집화를 시도한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
최근 공개되는 데이터에 적용하는 다양한 프라이버시 보호 기법들이 연구가 되어왔다. 그 중 차분 프라이버시는 본래의 데이터에 확률적인 노이즈를 더하여 공격자의 사전 지식에 상관없이 개인 정보를 보호한다. 기존 차분 프라이버시를 만족하는 k-평균 클러스터링은 데이터로부터 차분 프라이버시를 만족하는 히스토그램 형태로 바꾼 뒤. k-평균 클러스터링 알고리즘을 수행한다. 하지만 이는 데이터의 분포와 상관없이 등간격으로 히스토그램을 만들기 때문에 노이즈가 삽입되는 버킷이 많아지는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터의 분포를 더 적은 버킷으로 나타낼 수 있는 쿼드 트리를 이용하여 히스토그램을 만든 뒤 k-평균을 찾는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험을 통해 기존의 알고리즘보다 더 좋은 성능을 가지는 것을 보인다.
본 논문에서는 실내 위치 추정시스템에 주로 사용되는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 알고리즘의 성능향상을 위한 노드배치 알고리즘에 대해 연구한다. 기존의 노드선택 또는 배치알고리즘은 다수의 타겟이 위치하는 공간의 중심값에 노드들을 위치시켜 성능향상을 이루는 반면, SBL에서는 위치추적 알고리즘 특성상 타겟을 에워싸는 공간에서의 노드배치가 효율적일 수 있음에 주목한다. 이를 실현하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 통한 노드배치 가능 공간을 선정하고, 그 선정된 공간상의 효율적 노드위치를 찾기 위해 2분법을 활용하여, 설계 복잡도가 낮은 노드배치 알고리즘을 제시한다. 제안된 노드배치알고리즘은 다양한 모의실험을 통해 무작위 노드배치 알고리즘 대비 뛰어난 위치추정성능을 보여주며, 노드위치를 위한 전역탐색 (full search)과 비교하여, 상당히 낮은 설계복잡도를 유지하면서도 만족할 만한 성능을 보인다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.