• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권4호
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• pp.214-220
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• 2007

Line propagation과 Brute force approach를 기반으로 한 확산텐서 트랙토그래피에서 신경다발추적을 위한 시작점을 선택하기 위한 조건으로 기존에 사용하는 Fractional anisotropy (FA)값 이외에 vector correlation function (VCF)를 제안하여 트랙토그래피를 구현하였다. 뇌전체의 트랙토그래피에 대하여, 본 연구에서 제안한 VCF를 사용할 경우 FA가 0.3 이상인 경우에 백질 외 영역에서 41% 적은 시작점을 사용하여 백질 외의 신경섬유가 아닌 부분들이 제거된 결과를 얻었다. 또한 관심영역에 대한 피질척수로의 영상에서는 백질 내에서는 50% 적은 시작점을 사용하였으나 기존기법과 매우 유사한 결과를 얻었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권4호
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• pp.349-354
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• 2010

Moving pixel displacement detection algorithm using correlation functions for making panorama image on the continuous images is presented in this paper. The input images get from a CMOS image sensor (CIS). The camera is maintained by constant brightness and uniform sensing area in test input pattern. For simple navigation and capture image has to 70% overlapped region. A correlation rate in two image data is evaluated by using reference image with first captures, and compare image with next captures. The displacement of the two images are expressed to second order function of x, y and solved with finding the coefficient in second order function. That results in the change in the peak correlation displacement from the reference to the compare image, is moving to pixel length. The navigating error is reduced by varying the path because the error is shown in the difference of the positioning vector between the true pixel position and the navigated pixel position. The algorithm performance is evaluated to be different from the error vector to vary the navigating path grid.

• 한국통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.105-112
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• 1983

本論文은 線形空間的不變인 段損(blur)과 自色가우스性雜音에 의해 損傷된 映像에 대한 循環復元(recursive restoration)技法을 論하였다. 映像은 確率設計學的으로 그 平均과 相關函數(correlation function)에 의해 特徵지워진다. 隣接모델(neighborhood model)에 指數的自己相關函數(exponential autocorrelation function)가 사용되며 解析이 간단하고 편리하므로 映像度相關函數를 나타내는데 벡터 모델이 사용된다. 이 벡터 모델을 基本으로 한 映像表現에 있어서 離散的, 統計學的인 12點隣接모델이 開發되고 次元의 增加를 抑制하며 破損되고 雜音섞인 映像을 復元하기 위한 窓(window)移動處理技法이 使用되었다. 12點隣接모델 8點隣接모델보다 優秀한 것으로 나타나며 隣接의 많은 畵素를 요하는 精密畵像에 適合함을 보인다. 이 結果는 線形필터링을 요하는 映像處理에 널리 이용될 수 있음을 나타낸다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권6호
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• pp.747-752
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• 2011

The position detection of overlapping area in the interframe for image stitching using auto and cross correlation function (ACCF) and compounding one image with the stitching algorithm is presented in this paper. ACCF is used by autocorrelation to the featured area to extract the filter mask in the reference (previous) image and the comparing (current) image is used by crosscorrelation. The stitching is detected by the position of high correlation, and aligns and stitches the image in shifting the current image based on the moving vector. The ACCF technique results in a few computations and simplicity because the filter mask is given by the featuring block, and the position is enabled to detect a bit movement. Input image captured from CMOS is used to be compared with the performance between the ACCF and the window correlation. The results of ACCF show that there is no seam and distortion at the joint parts in the stitched image, and the detection performance of the moving vector is improved to 12% in comparison with the window correlation method.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.141-148
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• 2011

Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있다. 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 이를 위해 먼저 radial basis function의 커널 width 파라미터가 SVM의 패턴분류에 미치는 영향을 분석해 보았다. 분석한 결과, 커널 width 파라미터를 가지고 SVM의 패턴분류 성향을 미세 조정할 수 있다는 것을 알았다. 또한 음성신호의 각 프레임 간의 상관관계 (correlation)을 확인하고 이를 커널 width 파라미터조절의 길잡이로 삼았다. 실험을 통해, 제안된 기법이 SVM의 성능을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.401-408
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• 2013

Soil moisture is a very important variable in various area of hydrological processes. We predict the soil moisture using a support vector regression. The model is trained and tested using the soil moisture data observed in five sites in the Yongdam dam basin. With respect to soil moisture data of of four sites-Jucheon, Bugui, Sangieon and Ahncheon which are used to train the model, the correlation coefficient between the esimtates and the observed values is about 0.976. As the result of the application to Cheoncheon2 for validating the model, the correlation coefficient between the estimates and the observed values of soil moisture is about 0.835. We compare those results with those of artificial neural network models.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.21-32
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• 2023

한국 소비자원의 의료 분야 처리금액 자료에 대한 시계열 모형을 이용한 실증 분석을 연구하였다. 의료분야 처리금액 시계열 자료는 상담 처리금액, 피해 구제금액, 분쟁 조정 처리금액으로 나뉜 3개 변수를 사용하였고 분석에 사용된 시계열 모형은 ARIMA 모형, 벡터 자기회귀 모형 그리고 전이 함수를 이용한 시계열 모형이다. 이들 중 전이 함수를 이용한 시계열 모형이 단기 예측면에서 가장 우수한 예측력을 보였고 벡터자기회귀 모형도 변수간 영향력과 기간을 파악하는데 유용한 정보를 제공하였다.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.26-30
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• 2005

According to the fast growth of information on the Internet, it is becoming increasingly difficult to find and organize useful information. To reduce information overload, it needs to exploit automatic text classification for handling enormous documents. Support Vector Machine (SVM) is a model that is calculated as a weighted sum of kernel function outputs. This paper describes a document classifier for web documents in the fields of Information Technology and uses SVM to learn a model, which is constructed from the training sets and its representative terms. The basic idea is to exploit the representative terms meaning distribution in coherent thematic texts of each category by simple statistics methods. Vector-space model is applied to represent documents in the categories by using feature selection scheme based on TFiDF. We apply a category factor which represents effects in category of any term to the feature selection. Experiments show the results of categorization and the correlation of vector length.

• 한국음향학회지
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• 제27권6호
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• pp.309-318
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• 2008

본 논문에서는 입력신호를 하위대역 (low-band)과 상위대역 (high-band)으로 나누어 각 대역을 개별적으로 부호화하는 대역분할 부호화 (split-band coding) 방식에 있어서, 상인대역 신호를 효율적으로 부호화하는 방법에 대해 다룬다. 일반적으로 그리고 특히, 그 동안 대역폭 확장법 (Bandwidth Extension, BWE)에 관한 연구를 통하여 두 대역 사이에 일정 정도의 상관관계가 존재한다는 사실이 밝혀져 있다. 따라서 두 대역간에 예측 부호화 기법을 도입함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. BWE 예측기반 부호화 기법과 관련하여, 단순히 선형 BWE 함수를 이용하는 것은 두 대역간의 관계가 비선형성을 가지고 있으므로 최적의 결과를 얹기 어렵다. 따라서 비선형 BWE 함수를 포함한 다양한 예측 함수들의 성능비교를 통하여 가장 적절한 예측기를 선택하고자 하는 노력이 필요하다. 본 논문에서는 몇몇 대표적인 BWE 함수를 이용한 주파수 대역간 예측 부호화 방법에 대해 살펴 보고 각각의 성능을 평가한다. 또한 BWE 예측기반 부호화기를 (주파수)공간상의 중복제거 기술로 볼 때, 시간적 중복 제거 기술 즉, 예측 벡터 양자화기 (predictive vector quantizer)와의 결합이 부호화 효율향상에 상승효과가 있는지에 대해서도 검토한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.87-98
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• 2017

일변량 이상의 다변량 경험분포함수의 정의를 새롭게 제안하고, 경험분포함수의 기대값과 분산을 유도하면서 다변량 경험분포함수가 실제의 분포함수로 수렴함을 확인한다. 그리고 다양한 상관계수의 이변량 표준정규분포에서 추출한 확률표본을 바탕으로 이변량 경험분포함수를 구하고 이를 이차원 평면에 시각적으로 표현하는 두 종류의 그래픽적인 방법을 제안한다. 하나는 계단으로 표현하여 계단식 함수와 유사한 성격을 갖고 있는 방법이고, 다른 하나는 이변량 분위벡터로 설명되는 그림 방법이다. 두 종류의 시각적인 표현 방법은 삼차원으로 표현할 수 있으나 이차원 평면으로도 쉽게 구현이 가능하며, 일반적으로 이변량 누적분포함수의 모든 특징을 충분히 설명할 수 있다. 따라서 삼변량 경험분포함수를 시각적 표현이 가능함을 보인다. 이변량과 사변량의 실증 예제를 통하여 본 연구에서 제안한 다변량 경험분포함수와 이차원 평면에 표현하는 시각적인 표현 방법들을 구현하고 탐색한다.