• 제목/요약/키워드: Selective model

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인간 시각의 선택적 지각 능력에 기반한 패턴 분류 (Pattern Classification Based on the Selective Perception Ability of Human Beings)

  • 김도현;김광백;조재현;차의영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.398-405
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    • 2006
  • 인간은 관심을 가지고 있는 영역(ROI)에 대하여 선택적으로 주의를 집중하여 사물의 특징 을 인식하게 된다. 본 연구에서는 이러한 인간의 선택적 지각 능력을 적용한 패턴 분류 모델을 제안한다. 먼저 일반적인 클러스터링 알고리즘에 의해 입력 패턴들을 대략적으로 분류하여 참조 클러스터 패턴을 형성하고, 생성된 클러스터의 참조 패턴들을 상호 연관시켜 선택적 지각맵(SPM : Selective Perception Map)을 구성한다. 패턴 분류 및 인식 과정에서는 생성된 SPM을 입력 패턴과 참조 패턴과의 거리 계산에서 가중치로 적용함으로써 인간의 선택적 지각 능력을 패턴 분류에 반영하게 된다. 다양하게 변형된 인쇄체 숫자 및 필기체 숫자 데이터(MNIST)를 통해 실험해 본 결과 SPM을 사용한 패턴 분류 모델이 효과적임을 증명하였다.

선택적 불리안 연산자를 이용한 솔리드 모델의 다중해상도 구현 (Multi-Resolution Representation of Solid Models using the Selective Boolean Operations)

  • 이상헌;이강수;박상근
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.833-835
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    • 2002
  • In this paper, we propose multi-resolutional representation of B-rep solid models using the selective Boolean operations on non-manifold geometric models. Since the union and subtraction operations of the selective Boolean operations are commutative, the integrity of the model is guaranteed for reordering design features. A multi-resolution representation is established using a non-manifold merged set model and a feature modeling tree reordered according to some criterion of level of detail (LOD). Then, a solid model for a specified LOD can be extracted from this multi-resolution model using the selective Boolean operations.

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SVM기반의 선택적 주의집중을 이용한 중첩 패턴 인식 (Recognition of Superimposed Patterns with Selective Attention based on SVM)

  • 배규찬;박형민;오상훈;최용선;이수영
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권5호
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    • pp.123-136
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    • 2005
  • 본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.

선택저장 자료구조를 이용한 복합다양체 모델의 불리언 작업 (Boolean Operation of Non-manifold Model with the Data Structure of Selective Storage)

  • 유병현;한순흥
    • 한국CDE학회논문집
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    • 제5권4호
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    • pp.293-300
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    • 2000
  • The non-manifold geometric modeling technique is to improve design process and to Integrate design, analysis, and manufacturing by handling mixture of wireframe model, surface model, and solid model in a single data structure. For the non-manifold geometric modeling, Euler operators and other high level modeling methods are necessary. Boolean operation is one of the representative modeling method for the non-manifold geometric modeling. This thesis studies Boolean operations of non-manifold model with the data structure of selective storage. The data structure of selective storage is improved non-manifold data structure in that existing non-manifold data structures using ordered topological representation method always store non-manifold information even if edges and vortices are in the manifold situation. To implement Boolean operations for non-manifold model, intersection algorithm for topological cells of three different dimensions, merging and selection algorithm for three dimensional model, and Open Inventor(tm), a 3D toolkit from SGI, are used.

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A Selective Protection Scheme for Scalable Video Coding Based on Dependency Graph Model

  • ;김문철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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    • pp.78-81
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    • 2010
  • In this paper, we propose an efficient and effective selective protection scheme to SVC that exploit the propagation of protection effect by protecting significant frames that can give the maximum visual quality degradation. We model SVC dependency coding structure as a directed acyclic graph which is characterized with an estimated visual quality value as the attribute at each node. The estimated visual quality is calculated by using our model based on the proportions of intra- and inter-predicted MBs, amounts of residual, and estimated visual quality of reference frames. The proposed selective protection scheme traverses the graph to find optimal protection paths that can give maximum visual quality degradation. Experimental results show that the proposed selective protection scheme reduces the required number of frames to be protected by 46.02% compared to the whole protection scheme and 27.56% compared to the layered protection scheme.

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On Maximum Diversity Order over Doubly-Selective MIMO-OFDM Channes

  • Yang Qinghai;Kwak Kyung Sup
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권7A호
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    • pp.628-638
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    • 2005
  • The analysis of maximum diversity order and coding gain for multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems over time-and frequency-selective (or doubly-selective) channels is addressed in this paper. A novel channel time-space correlation function is developed given the spatially correlated doubly-selective Rayleigh fading channel model. Based on this channel-model assumption, the upper-bound of pairwise error probability (PEP) for MIMO-OFDM systems is derived under the maximum likelihood (ML) detection. For a certain space-frequency code, we quantify the maximum diversity order and deduce the expression of coding gain. In this wort the impact of channel time selectivity is especially studied and a new definition of time diversity is illustrated correspondingly

SKU-Net: Improved U-Net using Selective Kernel Convolution for Retinal Vessel Segmentation

  • Hwang, Dong-Hwan;Moon, Gwi-Seong;Kim, Yoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.29-37
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    • 2021
  • 본 논문에서는 안저영상의 다중 스케일 정보를 다루기 위한 딥러닝 기반의 망막 혈관 분할 모델을 제안한다. 제안 모델은 이미지 분할 딥러닝 모델인 U-Net과 선택적 커널 합성곱을 통합한 합성곱 신경망으로 안저영상에서 눈과 관련된 질병을 진단하는데 중요한 정보가 되는 망막 혈관의 다양한 모양과 크기를 갖는 특징 정보를 추출하고 분할한다. 제안 모델은 일반적인 합성곱과 선택적 커널 합성곱으로 구성된다. 일반적인 합성곱 층은 같은 크기 커널 크기를 통해 정보를 추출하는 반면, 선택적 커널 합성곱은 다양한 커널 크기를 갖는 브랜치들에서 정보를 추출하고 이를 분할 주의집중을 통해 적응적으로 조정하여 결합한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 안저영상 데이터인 DRIVE와 CHASE DB1 데이터셋을 사용하였으며 제안 모델은 두 데이터셋에 대하여 F1 점수 기준 82.91%, 81.71%의 성능을 보여 망막 혈관 분할에 효과적임을 확인하였다.

CE-QUAL-W2 모델을 이용한 임하호 선택배제시설의 효과분석 (Assessment of Selective Withdrawal Facility in the Imha Reservoir Using CE-QUAL-W2 Model)

  • 이상욱;김정곤;노준우;고익환
    • 한국물환경학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.228-235
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    • 2007
  • For efficient turbid water withdrawal in the Imha reservoir, a selective withdrawal facility was recently installed and operated during summer season of year 2006. In this research, CE-QUAL-W2 model was utilized to assess the efficiency of the selective withdrawal facility, in comparison with the original surface withdrawal, on turbid water management. Model calibration was carried out using data observed at four automatic monitoring stations in the reservoir. It was found that the model appropriately simulated, with the RMSE less than 5.2 NTU, the observed vertical and horizontal distributions of water temperature and turbidity as well as the location of maximum turbid water at each monitoring station. The analysis results showed that selective withdrawal is more effective in removing high turbid water than surface withdrawal as selective withdrawal contributed to reducing $35Mm^3$ of high turbidity water (> 100 NTU) in the reservoir by increasing outflows of high turbid water. Therefore, effective management of turbid water in the reservoir can be achieved by changing locations of intake depending on turbid water distribution conditions. The results of this study will provide some basic information for establishing better operation strategies to cope with turbid water problems.

IMT-2000 망에서 거리기준 위치등록 및 선택적 페이징의 성능분석 (Performance Analysis of Distance-Based Registration and Selective Paging in IMT-2000 Network)

  • 유병한;최대우;백장현
    • 한국경영과학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.53-63
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    • 2001
  • An efficient mobility management for mobile stations plays an important role in mobile communication network. This paper studies the mobility management scheme that combines a distance-based registration(DBR) and a selective paging (SP). We introduce an analytical model based on 2-dimensional random walk mobility model and evaluate the performance of the proposed mobility management scheme using the model to determine the optimal size of location area that results in the minimum signaling traffic on radio channels. Numerical results are provided to demonstrate the performance of the proposed mobility management scheme under various circumstances. These results can be used effectively in design and evaluation of registration methods considering the system circumstances.

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셀 단위로 증가하는 위치영역을 고려한 영역기준 위치등록의 모형화 및 성능 분석 (Modeling and Performance Analysis of Zone-Based Registration Considering Cell by Cell Expansion of Location Area)

  • 김경희;백장현;정호연
    • 한국경영과학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.67-79
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    • 2003
  • An efficient mobility management for mobile stations plays an important role in mobile communication networks. Even though many a mobility management schemes have been proposed, most of mobile communication networks adopt the mobility scheme based on zone-based registration. This paper studies the mobility management scheme that combines zone-based registration and 2-step selective paging. We assume cell by cell registration area, not ring by ring registration area of previous studies, and set up a new mobility model based on 2-dimensional random walk model considering the characteristic of zone-based registration to evaluate its performance exactly. We provide numerical results using proposed model to demonstrate the performance of zone-based registration and 2-step selective paging under various circumstances.