• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.39-48
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• 2006

본 논문은 공간적 자동 객체 분할의 개념과 클러스터링 개념을 가진 웨이브렛 형태학 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 컬러 얼굴을 분할할 때 영상을 단순화하였으며, 또한 사용자의 조작 없이 실시간적으로 분할해 검출할 수 있도록 공간적 특성을 이용하였다. 이것은 HSV 컬러 모델을 이용하여 영상에서 잡음으로 간주되는 작은 부분을 제거하고, 얼굴영상 이외의 부분을 제거하기 위해 웨이브렛 형태학을 적용하였다. 본 논문은 웨이브렛 형태학 알고리즘과 형태학 알고리즘을 비교하였으며, 그리고 HSV 컬러 공간 모델을 적용한 영상에서 얼굴 객체 부분을 정확하게 검출함을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1131-1141
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• 2015

본 논문에서는 MMORPG에서 각 캐릭터의 소지금 증가/감소 이벤트 로그 데이터를 위주로 플레이어의 액션 로그 데이터를 조사하여 게임봇을 탐지하는 기계 학습 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 게임봇 계정과 일반 계정을 구분하는 주요 피쳐를 추출하기 위해 밀도 기반 군집화 알고리즘의 하나인 DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 이용하였다. DBSCAN 알고리즘을 통해 각 플레이어의 소지금 증가/감소 위치 좌표를 클러스터링하고, 그 결과 생성된 클러스터의 수, 코어 포인트의 비율, 멤버 포인트의 비율, 노이즈 포인트의 비율과 같은 공간적 특성을 나타내는 값들을 추출하였다. 해당 피쳐들을 사용하면 게임봇 개발자들이 게임봇 탐지 시스템의 원리를 알더라도 넓은 지역을 돌아다니며 사냥을 하도록 게임봇 프로그램을 제작하는 것은 매우 비효율적이기 때문에 탐지 시스템을 우회하기 어렵게 된다. 결과적으로, 게임봇은 소지금 변동 좌표 데이터로부터 추출한 공간적 특성에서 일반유저와 명확한 차이를 보였다. 예를 들면, DBSCAN 클러스터링 결과 중 노이즈 포인트의 비율에서 게임봇은 5% 이하의 낮은 값을 가지는 반면에 일반 유저들은 대부분 높은 값을 갖는다. 실제 MMORPG의 액션 로그 데이터를 이용한 게임봇 탐지에서, 본 논문에서 제안된 시스템은 높은 탐지율의 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권2호
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• pp.139-148
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• 2008

센서 네트워크를 사용하는 응용분야에 따라 보다 고차원적인 데이타 처리를 필요로 하는 경우 모든 센서 노드의 수집 데이타를 싱크 노드로 전송한다. 수집된 데이타는 일반적으로 센서 네트워크의 환경적인 특성상 시간적으로 혹은 공간적으로 연관성을 지닌다. 이러한 연관성은 싱크 노드가 일부의 데이터만 수집하고도 모든 데이타를 복원할 수 있는 기회를 제공한다. 센서 네트워크에서는 데이타 수집을 위한 기법으로 클러스터링 기법을 널리 사용한다. 하지만 기존의 클러스터링 기법의 경우 수집한 데이타의 연관성을 고려하지 않고, 센서 노드의 지역성(locality)만을 고려하여 클러스터를 생성하기 때문에 이러한 기회를 활용하기에 비효율적이다. 본 논문에서는 수집된 데이타를 중심으로 클러스터를 생성하고, 싱크 노드로 전송되는 데이타의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 클러스터링 기법을 제안한다 제안하는 클러스터링 기법의 우수함을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법들에 비해 네트워크 트래픽이 약 $4{\sim}40%$ 감소하고, 네트워크의 수명이 약 $20{\sim}30%$ 연장되었다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2917-2932
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• 2018

우리나라 식생활에 밀접한 관련을 가지고 있는 채소인 양파의 수급불균형 해결을 위한 생산량 예측 모형 개발의 노력이 많은 연구를 통해 이뤄지고 있다. 하지만 양파의 수확기와 저장 가능성을 고려해 봤을 때 생산량 예측만으로는 수급불균형 해결이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양파의 생산량 정보와 가격의 다양한 요인이 포함되어 있으며 일상에서 쉽게 접할 수 있는 인터넷 기사를 이용하여 가격 예측을 위한 감성사전을 구축하고자 한다. 양파 기사는 2012년부터 2016년까지의 데이터를 사용하였고 도매시장 가격을 통한 문서구분을 통해 4가지 TF-IDF를 비교하여 적합한 TF-IDF를 사용하였다. 분석을 위하여 분할적 군집분석 중 k-means 군집, 밀도기반군집(DBSCAN; density based spatial cluster applications with noise), 가우시안혼합분포군집(GMM; Gaussian mixture model) 군집을 통하여 가격에 대한 긍정/부정 단어를 구분한 결과 GMM 군집이 의미 있는 긍정, 부정, 무정의 3개의 사전으로 구성되었다. 구축된 사전의 합리성을 비교하기 위하여 가격 상승 기사와 가격 하락 기사의 분류에 로지스틱 회귀분석을 적용한 결과 85.7%의 정확도로 구축된 사전의 합리성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권6호
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• pp.1424-1436
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• 2020

Although huge progress has been made in current image segmentation work, there are still no efficient segmentation strategies for tree image which is taken from natural environment and contains complex background. To improve those problems, we propose a method for tree image segmentation combining adaptive mean shifting with image abstraction. Our approach perform better than others because it focuses mainly on the background of image and characteristics of the tree itself. First, we abstract the original tree image using bilateral filtering and image pyramid from multiple perspectives, which can reduce the influence of the background and tree canopy gaps on clustering. Spatial location and gray scale features are obtained by step detection and the insertion rule method, respectively. Bandwidths calculated by spatial location and gray scale features are then used to determine the size of the Gaussian kernel function and in the mean shift clustering. Furthermore, the flood fill method is employed to fill the results of clustering and highlight the region of interest. To prove the effectiveness of tree image abstractions on image clustering, we compared different abstraction levels and achieved the optimal clustering results. For our algorithm, the average segmentation accuracy (SA), over-segmentation rate (OR), and under-segmentation rate (UR) of the crown are 91.21%, 3.54%, and 9.85%, respectively. The average values of the trunk are 92.78%, 8.16%, and 7.93%, respectively. Comparing the results of our method experimentally with other popular tree image segmentation methods, our segmentation method get rid of human interaction and shows higher SA. Meanwhile, this work shows a promising application prospect on visual reconstruction and factors measurement of tree.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.369-372
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• 2003

In this paper, we propose impr oved binary tree vector quantization based on spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine the weights based on spatial masking effect according to changes of three primary colors in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get the better result in subjective qualify test and PSNR.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.906-915
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• 2005

본 논문에서는 영상검색 방법의 하나인 내용에 기반을 둔 검색방법으로 순차영역분할과 투영정보를 이용 한 영상검색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 순차 분할된 영역의 색상평균값과 각 영역의 투영정보를 이용한 방법으로 영상의 공간정보와 컬러정보를 효과적으로 결합한 방법이다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법 보다 검색효율이 $11.6\%$ 증가됨을 알 수 있었다. 또한 영상의 밝기변화, 회전, 카메라의 위치 및 확대, 축소에 따른 영상의 공간변화에도 매우 강인한 것으로 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2005년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.296-299
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• 2005

Time series of spring discharge data in Jeju island can provide abundant information on the spatial groundwater system. In this study, the classification based on time series of spring discharge was performed with clustering analysis: discharge rate and EC. Peak discharges are mainly observed in august or september. However, double peaks and late peaks of discharge are also observed at a plenty of springs. Based on results of clustering analysis, it can be deduced that GH model is not appropriate for the conceptual model of Groundwater system in Jeju island. EC distributions in dry season are also support the conclusion.

• Spatial Information Research
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• 제11권3호
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• pp.203-212
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• 2003

본 연구에서는 지반공간의 이해를 증진시키기 위하여 지반조사 자료를 통합하기에 용이한 3차원 GIS를 기반으로 하는 접근을 제안하고, 무안의 주거지 밀집지역에서 발생한 지반침하 지역에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구대상 지역은 석회암을 기반암으로 하는 지역이므로 기반암종의 지질적인 구성이 침하발생에 중요한 인자가 된다. 석회암은 지하수로 인해 용식되어 공동을 생성하기 때문에 지하수의 통로가 되는 절리나 파쇄대의 파악이 중요하다. 따라서 유사한 기반암 구성별로 군집화하여 지반을 분류하였으며, 효과적인 지반정보 분석을 위하여 3차원 GIS를 통해 시추공 정보를 가시화하고 통합 분석하였다. 이에 따라 지반정보의 왜곡이 감소되어 지반공간에 대한 효율적인 분석이 가능하게 하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.74-84
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• 2009

이 연구는 국내 우편물량 감소와 우편사업 경쟁력 강화를 위하여 GIS 및 시공간 마이닝 기술을 이용한 GIS 기반의 새로운 우편 마케팅 기법을 제안한다. 홍보를 원하는 기업체에게 의미 있고 정확한 마케팅 정보 제공을 위해서 Geo-Lifestyle 군집화를 적용한 인구 사회학적 마켓 세분화 기법과, 시간 공간 차원의 다차원적 분석을 통한 시공간 구매 소비 성향 예측 기법을 제안하였다. Geo-Lifestyle 군집분석 및 시공간 큐브 마이닝의 평가를 위해서 강남구, 송파구 지역의 내부 외부데이터를 사용하였고, 실험결과 14개의 최적 마케팅 클러스터를 생성하였으며 구매 소비 성향 예측을 위한 시 공간 패턴을 추출하였다.