• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.64-70
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• 2007

라만 분광법은 피부암 진단에 사용되는 매우 유력한 비침습성 진단 방법이다. 라만 스펙트럼을 이용한 이전의 연구에 따르면 MAP (maximum a posteriori probability)와 MLP (multilayer perceptron networks)와 같은 기존의 분류 방법으로도 좋은 분류결과를 얻을 수 있다. 하지만 암 진단은 작은 오류에도 종종 치명적인 결과가 따르기 때문에 본 연구에서는 판정이 모호한 데이터를 따로 집단화하여 분류 오류를 감소하는 방법을 제안한다. 이때 모호한 패턴은 조직검사를 통하여 다시 암여부를 판정하게 된다. 본 논문에서는 모호한 패턴 클래스를 MSE (minimum squared error), MAP와 MLP에 도입하기 위해 기존 알고리듬을 수정하였고 모호한 패턴 클래스가 본래 도입되어 있는 RCE (reduced coulomb energy networks)와 실험결과를 비교하였다. 216개의 공초점 라만 스펙트럼에 대한 실험결과에 의하면 모호한 패턴으로 판정된 데이터를 늘림에 따라 나머지 패턴은 완벽하게 분류할 수 있음을 보였다. 그 중 MSE는 테스트 패턴 중 약 8.8%의 모호한 패턴으로 나머지 패턴에 대하여 완벽한 분류결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.116-127
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• 2002

본 논문에서는 CDHMM 음성인식기의 인식성능을 향상시키기 위해 상태 당 관측밀도함수 수 변화에 의한 화자적응 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법은 CDHMM의 각 상태마다 관측 확률밀도함수의 가지 수가 두 개 이상이 릴 수도 있게 하여 발음특성의 다양성을 반영할 수 있게 하였다. 가지 수는 각 상태에 속하는 적응음성의 프레임 수에 따라 정하는 방법과 특징벡터 행렬식에 따라 정하는 방법으로 하였다 이두 방법중의 어느 하나로 관측 확률밀도함수의 가지가 결정되면, 세분화된 각 가지로부터 MAP 파라미터를 추출함으로써 정밀한 화자적응모델의 파라미터를 구할 수 있었다. 아울러 적응음성을 상태분할 할 때 기존의 화자독립모델을 사전정보로 이용함으로써 ML 추정시의 초기 상태분할 오류의 영향을 줄여 기존 상태분 할 방법의 단점을 개선하였다 그리고 상태지속분포를 화자에 적응시킴으로써 화자 고유의 발음속도와 발음 패턴 등의 음성특성을 흡수하도록 하였다. 제안한 방법들의 타당성을 확인하기 위한 실험에서 제안한 방법이 기존 방법에 비해 높은 인식률을 얻음을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.126-138
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• 2017

최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2289-2298
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• 1997

이 논문에서는 지도 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안하였다. 한 대상체의 인식결과가 다른 대상체의 인식과정에 미치는 영향이 최소화되도록 대상체들간의 구조적 정보에 대한 계층적 모델을 정의하여 이를 기반으로 인식 및 인식결과의 검증을 수행하였으며, 선들간의 관계들을 정의하여 탐색공간을 줄이며 대상체와 연관된 선을 탐색하였다. 또한 대상체들간의 관계를 이용하여 각 대상체의 인식 결과를 판정하고, 오인식시에는 재인식하도록 하였으며 이 과정에서 인식 알고리듬의 매개변수를 변화시켜 수행함으로써 정확한 인식이 수행되도록 하였다. 결과적으로, 선을 찾는 과정에서 탐색공간을 효과적으로 줄이는 효과를 가져왔으며, 구획을 구성하는 선들이 끊어지는 경우에도 블록과 도로를 정확히 인식하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 항공우주산업기술동향
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• 제7권1호
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• pp.141-152
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• 2009

복수 무인기의 동시 운용을 통하여 임무 수행 효율성 및 경제성 제고를 꾀할 수 있으며 이를 위해서는 확장성이 용이한 제어 알고리듬을 필요로 하게 되는데 유연성, 강건성, 분산형 제어 및 자기조직화의 특징을 갖는 무리 지능이 현실적인 대안으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 무리 지능의 특징과 이를 복수 무인기 제어에 응용함으로써 정찰, 경로 계획, 표적 추적 및 공격 등 다양한 임무를 효율적으로 수행할 수 있음을 시뮬레이션과 시험으로 입증하고 있는 다양한 연구결과를 소개한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.38-38
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• 2001

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제31권3호
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• pp.257-264
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• 2005

This paper suggests a heuristic algorithm for the clustering problem. Clustering involves grouping similar objects into a cluster. Clustering is used in a wide variety of fields including data mining, marketing, and biology. Until now there are a lot of approaches using Self-Organizing Feature Maps(SOFMs). But they have problems with a small output-layer nodes and initial weight. For example, one of them is a one-dimension map of k output-layer nodes, if they want to make k clusters. This approach has problems to classify elaboratively. This paper suggests one-dimensional output-layer nodes in SOFMs. The number of output-layer nodes is more than those of clusters intended to find and the order of output-layer nodes is ascending in the sum of the output-layer node's weight. We can find input data in SOFMs output node and classify input data in output nodes using Euclidean distance. We use the well known IRIS data as an experimental data. Unsupervised clustering of IRIS data typically results in 15 - 17 clustering error. However, the proposed algorithm has only six clustering errors.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.41-47
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• 2002

프랙탈 영상압축은 원 영상블록과 가장 유사한 영역을 원영상 내에서 찾는 자기유사성에 기반한 축소변환을 이용하여 영상데이터를 압축시키는 방법이다. 프랙탈은 영상데이터를 압축하는 효율적인 방법으로 인정을 받고 있으나 상대적으로 높은 영상 왜곡률과 부호화 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 프랙탈의 영상 왜곡률 특성을 개선하기 위하여 프랙탈과 벡터양자화기를 혼합하였으며, 벡터양자화기의 클러스터링 알고리듬으로는 개선한 Self Organizing Feature Map(SOFM)을 사용하였다. 제안된 시스템의 성능평가를 위하여 일반적인 SOFM을 사용한 시스템 그리고 프랙탈을 단독으로 사용한 시스템과 비교하여 전체적인 성능 향상 정도를 확인하였다. 그 결과 개선한 경쟁학습 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템이 일반적인 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템보다 영상 왜곡특성이 향상된 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.796-804
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• 2002

본 논문에서는 방향성필터뱅크(Directional Filter Bank; DFB)에 기반하여 지문영상을 해석하여 처리하는 새로운 방법을 제안한다. 지문에서 융선의 방향성는 방향성지도를 구성하고, 이로부터 방향성 필터링을 통한 영상 향상을 행하는 등 지문 영상을 해석하는 전처리과정에서 매우 중요한 요소이다. DFB는 입력영상을 방향성대역영상으로 분해한 다음 이로부터 원영상을 완전하게 복원하는 필터이다. 본 논문에서는 DFB를 이용하여 지문영상을 여러 개의 방향성대역영상으로 분해하고, 이로부터 국부 방향성 에너지를 정의한 다음, 이를 기반으로 방향성지도의 제작, 영상분할, 특이점추출 및 영상개선의 처리과정들을 일관되게 수행하는 알고리듬을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.277-277
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• 2021

합류부는 인공수로 또는 자연하천에서 흔히 존재하며 매우 복잡한 흐름 구조가 발생하는 곳이다. 특히 본류와 지류의 유속장의 차이에 따라 발생하는 전단층은 흐름과 물질이 혼합되는 경계면이 되며, 흐름 구조가 전단층을 따라 발달한다는 특징으로 인해 수리학적으로 매우 중요하다. 최근 원격탐사 기법의 발전에 따라 위성이나 드론과 같은 무인 이동체를 이용한 하천 계측법이 수질 및 지형변화 연구들에 광범위하게 적용되고 있다. 그 중 RGB 항공영상은 해상도가 높고 취득 비용이 저렴하여 확장성 및 활용도가 높다. 본 연구에서는 합류부 전단층이 촬영된 RGB 항공 영상을 이용해 합류부 전단층 분석에 활용하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법은 RGB 항공 영상에서 본류와 지류의 수체 영역을 각각 추출하기 위해 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 이용한다. 추출된 수체 영역에는 자기조직화지도(self-organizing map)을 적용하고 좌표 변환을 하여 정량적인 특징을 추출한다. 본 연구에서는 알고리듬의 적용 예로서 구글어스를 통해 확보된 낙동강-남강 합류부의 항공 영상을 분석한다. 본 추출법을 이용하면 접촉식 센서를 이용하는 기존의 전단층 계측 방법들에 비해 경제적이고 안전하며 합류부 흐름의 평면적 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.