• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.323-328
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• 2011

정확한 내용 기반 이미지 검색을 위하여 Earth mover's distance와 Optimal color composition distance와 같은 거리함수들이 제안되었다. 이 거리함수들은 정확도가 높은 검색 결과를 가져오지만 검색 시간이 매우 크기 때문에 대용량 데이터베이스에서 사용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 선형 시간에 근사 Earth mover's distance를 구하기 위한 새로운 거리 함수를 제안한다. 제안하는 방법은 선형 시간에 두 이미지의 거리를 계산하기 위하여 공간 채움 곡선을 이용한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다. 실험 결과, 제안하는 기법이 Earth mover's distance에 비해 약 160배 정도의 검색 속도 향상 효과를 보이면서도 매우 유사한 결과를 검색하는 것으로 나타났다.

• Biomedical Engineering Letters
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• 제8권4호
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• pp.373-382
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• 2018

Since epileptic seizure is unpredictable and paroxysmal, an automatic system for seizure detecting could be of great significance and assistance to patients and medical staff. In this paper, a novel method is proposed for multichannel patient-specific seizure detection applying the earth mover's distance (EMD) in scalp EEG. Firstly, the wavelet decomposition is executed to the original EEGs with five scales, the scale 3, 4 and 5 are selected and transformed into histograms and afterwards the distances between histograms in pairs are computed applying the earth mover's distance as effective features. Then, the EMD features are sent to the classifier based on the Bayesian linear discriminant analysis (BLDA) for classification, and an efficient postprocessing procedure is applied to improve the detection system precision, finally. To evaluate the performance of the proposed method, the CHB-MIT scalp EEG database with 958 h EEG recordings from 23 epileptic patients is used and a relatively satisfactory detection rate is achieved with the average sensitivity of 95.65% and false detection rate of 0.68/h. The good performance of this algorithm indicates the potential application for seizure monitoring in clinical practice.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1232-1233
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• 2011

Earth mover's distance(EMD)는 내용 기반 데이터 검색을 위한 거리 함수로서 정확도가 매우 높은 검색 결과를 가져오지만, 계산 복잡도가 높아 대용량 데이터베이스에서 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 다차원 인덱스인 M-트리를 사용하여 데이터 비교 횟수를 크게 줄일 수 있다. 그러나 고차원의 데이터에 인덱스를 사용하면 차원의 저주 문제로 인해 검색 성능이 크게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 정량적으로 검증하기 위하여 고차원 데이터를 대상으로 EMD 기반 M-트리를 구축한 후 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과, 고차원 데이터에서도 차원의 저주는 일어나지 않는 것으로 나타났다. 이러한 공헌은 EMD의 검색 성능 개선을 위한 정책을 고안하는데, 중요한 실마리를 제공할 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2833-2850
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• 2014

This paper proposes a novel framework for traffic video classification based on chaotic features. First, each pixel intensity series in the video is modeled as a time series. Second, the chaos theory is employed to generate chaotic features. Each video is then represented by a feature vector matrix. Third, the mean shift clustering algorithm is used to cluster the feature vectors. Finally, the earth mover's distance (EMD) is employed to obtain a distance matrix by comparing the similarity based on the segmentation results. The distance matrix is transformed into a matching matrix, which is evaluated in the classification task. Experimental results show good traffic video classification performance, with robustness to environmental conditions, such as occlusions and variable lighting.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1359-1360
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• 2015

본 논문에서는 FAST 코너점과 EMD를 이용한 다수의 이동물체 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 영상 내의 이동물체를 추출하기 위한 기법으로 GMM을 기반으로 배경을 모델링 하며, 모델링 된 배경에서 추출된 이동물체를 인식하기 위해 라벨링 기법을 수행한다. 그 다음 인식된 다수의 이동물체 식별을 위해 FAST 코너점과 색상 기반의 EMD 알고리즘을 융합한 다수의 이동물체 식별 방법을 제안하며, 최종적으로, 실내 환경 내에서의 실험을 통해 제안한 방법의 응용 가능성을 증명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.211-214
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• 2016

본 논문에서는 하나의 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR)을 갖는 이미지를 Earth Mover's Distance(EMD)값을 이용한 이미지 분할 기법을 적용한 유사 지역 그룹화를 통해, 각 그룹별로 톤 매핑을 수행하는 기법을 제안하고자 한다. 기존의 EMD 값을 통한 이미지 분할 알고리듬은 이미지 내의 같은 그룹으로 분류된 지역에서 휘도(luminance)의 변화가 클 때 후광 현상(halo artifact)이 발생하는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 기존의 알고리듬으로 분할된 이미지를 처리할 때 휘도 변화량(gradient)의 정보를 활용하여 후광 현상 제거함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1371-1372
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• 2012

협업 필터링은 유사한 사용자를 선별하여 아이템을 추천하는 대표적인 추천 방법이다. 협업 필터링을 이용한 추천에서 추천 품질은 유사 사용자를 선별하는 기법에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 추천의 품질을 크게 개선 시킬 수 있는 새로운 유사 사용자 선별 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 Earth Mover's Distance (EMD)를 이용하여 사용자간의 유사도를 정의한다. EMD를 적용하기 위해서 각 사용자를 히스토그램으로 표현하며, 히스토그램 빈(bin)간의 거리를 정의한다. 이렇게 정의된 유사도를 이용하여 타깃 사용자와 유사한 사용자들을 선별하며, 이를 기반으로 타깃 사용자가 부여한 타깃 아이템에 대한 점수를 예측한다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 기법이 기존 기법들과 비교하여 추천의 정확도를 최대 30%까지 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.688-690
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• 2004

최근 전자화된 문서 영상을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문서의 자동 분류에 관한 많은 연구가 발표되고 있다. 본 논문에서는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 폰트의 구분 특징들이 공간적으로 국부성을 가지는 부분으로 표현될 수 있다는 가정을 바탕으로, 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 학습된 폰트의 특징들은 계층적 군집화 알고리즘을 이용하여 템플릿을 생성하고, 테스트 패턴을 분류하기 위하여 템플릿 패턴과의 EMD(earth mover's distance)를 사용한다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들의 폰트 식별을 위한 적절성을 보였다. 제안된 방법이 기존의 문자인식. 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면. 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.47-57
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• 2013

최근 스마트폰의 발전에 따라서 많은 위치 기반 서비스가 활용되고 있으며, 위치 정보 노출로 인한 문제점이 사회적 이슈로 대두되고 있다. 기존의 잘 알려진 위치 정보 보호를 위한 공간 클로킹 기법은 사용자가 요청한 지역에서 위치 정보를 흐릿하게 처리하였다. 하지만 계속적으로 움직이는 이동 객체의 모든 지역을 클로킹하기에는 범위공간이 무수히 넓어지는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체 정보 보호를 위한 그리드 기반 시멘틱 클로킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 시멘틱 클로킹을 위하여 EMD 갱신 스키마를 확장하고 이동 객체를 위한 대표 보호지역의 클로킹을 정의하였다. 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 처리 시간과 공간 범위에서 안전성과 효율성을 높였다. 이를 통해, 성공적으로 다양한 적으로부터 지속적으로 움직이는 객체의 위치 개인 정보를 보호하여 기존의 방법을 능가하는 성능을 보인다.