Dipstick urinalysis is used as a routine test for a screening test of UTI (urinary tract infection) in primary practice because urine dipstick test is simple. The result of dipstick urinalysis brings medical professionals to make a microscopic examination and urine culture for exact UTI diagnosis, therefore it is emphasized on a role of screening test. The objective of this study was to the classification between UTI patients and normal subjects using hybrid neural network classifier with enhanced clustering performance in urine dipstick screening test. In order to propose a classifier, we made a hybrid neural network which combines with RBF layer, summation & normalization layer and L VQ artificial neural network layer. For the demonstration of proposed hybrid neural network, we compared proposed classifier with various artificial neural networks such as back-propagation, RBFNN and PNN method. As a result, classification performance of proposed classifier was able to classify 95.81% of the normal subjects and 83.87% of the UTI patients, total average 90.72% according to validation dataset. The proposed classifier confirms better performance than other classifiers. Therefore the application of such a proposed classifier expect to utilize telemedicine to classify between UTI patients and normal subjects in the future.
본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.
In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.
본 논문에서는 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 3차원 얼굴인식 알고리즘을 설계하고 인식률을 산출하는 방법을 제시한다. 2차원 얼굴인식의 경우 얼굴 포즈, 조명 등과 같은 외부 환경에 의해 인식률이 저하된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 3차원 영상을 획득하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴인식을 수행하기 전에 3D스캐너를 통해 얻은 얼굴영상의 포즈 보상을 실시하고 얼굴의 형상을 정면으로 향하게 한다. 그리고 Point Signature 기법을 이용하여 얼굴의 깊이 값을 추출하게 된다. 추출된 데이터는 고차원 데이터로서 학습 및 인식을 수행함에 있어 문제가 생길 수 있기 때문에 PCA알고리즘을 수행하여 차원을 축소한 데이터를 사용한다. 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘을 통해 파라미터 최적화를 수행하며 PSO, DE, GA 알고리즘을 사용하여 인식 성능을 확인한다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.
본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.
원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.
본 연구에서 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 이용한 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시뮬레이터을 설계한다. CCD 카메라로 야간에 이미지를 취득할 경우 조도가 낮기 때문에 인식을 수행하기 어려운 수준의 이미지가 취득되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 나이트 비전 카메라를 이용하여 야간 얼굴을 취득하였다. 또한 얼굴과 비얼굴 이미지 영역에서 야간 얼굴 이미지를 검출하기 위해 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 그리고 히스토그램 평활화를 이용하여 이미지의 왜곡 현상을 최소화 한다. 이렇게 얻어진 고차원 이미지를 저차원으로 축소하기 위해 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 사용했다. 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 지능형 패턴 분류 모델을 통하여 얼굴인식을 수행 한다. 마지막으로 차분진화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화 한다. $(2D)^2$ PCA를 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템의 성능 평가를 위하여 IC&CI Lab data를 사용하고 실제 얼굴 인식 시스템을 설계한다.
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.