• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2454-2468
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• 2019

The existing direct position determinations(DPD) for coherently distributed(CD) sources are mostly applicable for uniform linear array(ULA), which result in a low degree of freedom(DOF), and it is difficult for them to realize the effective positioning in underdetermined condition. In this paper, a novel DPD algorithm for coherently distributed sources based on compressed sensing with a moving nested array is present. In this algorithm, the nested array is introduced to DPD firstly, and a positioning model of signal moving station based on nested array is constructed. Owing to the features of coherently distributed sources, the cost function of compressed sensing is established based on vectorization. For the sake of convenience, unconstrained transformation and convex transformation of cost functions are carried out. Finally, the position coordinates of the distribution source signals are obtained according to the theory of optimization. At the same time, the complexity is analyzed, and the simulation results show that, in comparison with two-step positioning algorithms and subspace-based algorithms, the proposed algorithm effectively solves the positioning problem in underdetermined condition with the same physical element number.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.136-146
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• 2012

IT를 이용한 시뮬레이션 및 가상현실 기술이 발전하면서 시뮬레이션 결과를 사용자에게 효과적으로 전달하기 위한 애니메이션 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 애니메이션에 대한 재생품질, 재생속도, 입출력 속도, 저장공간 축소 등애니메이션 성능을 개선하기 위한 다양한 노력이 있었다. 그러나 기존 연구는 대부분 애니메이션 영상에 대한 프레임별 이미지 압축에 초점을 맞추고 있다. 애니메이션의 저장용량 및 재생 속도를 획기적으로 개선하기 위해서는 애니메이션 자료를 벡터화 하고 시간적 공간적 중복성을 제거해야 한다. 본 연구는 애니메이션 자료에 대한 계층화, 벡터화를 통해 애니메이션 자료구조를 근본적으로 개선하였으며, 열차 이동경로 기반한 애니메이션 자료의 패턴화를 통해 애니메이션 자료의 시간적 공간적 중복성을 제거하여 저장공간을 현저히 축소하였고 입출력 속도 및 재생속도를 획기적으로 개선하였다. 실험결과 애니메이션 벡터화 이후 추가적인 패턴화를 통해 저장공간이 80%이상 축소되었으며 입출력 속도가 약 4배 향상되었다. 이러한 패턴화 기술은 객체의 이동경로가 존재하는 다양한 시뮬레이션 시스템의 애니메이션 자료 저장방식으로 활용될 수 있으며, 아주 작은 애니메이션 자료 전송량으로 인해 사용자 맞춤형 애니메이션을 제공하기 적합한 기술로 활용될 수 있을 것이다.

• 생물정신의학
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• 제27권1호
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• pp.18-26
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• 2020

Objectives The aim was to find effective vectorization and classification models to predict a psychiatric diagnosis from text-based medical records. Methods Electronic medical records (n = 494) of present illness were collected retrospectively in inpatient admission notes with three diagnoses of major depressive disorder, type 1 bipolar disorder, and schizophrenia. Data were split into 400 training data and 94 independent validation data. Data were vectorized by two different models such as term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) and Doc2vec. Machine learning models for classification including stochastic gradient descent, logistic regression, support vector classification, and deep learning (DL) were applied to predict three psychiatric diagnoses. Five-fold cross-validation was used to find an effective model. Metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score were measured for comparison between the models. Results Five-fold cross-validation in training data showed DL model with Doc2vec was the most effective model to predict the diagnosis (accuracy = 0.87, F1-score = 0.87). However, these metrics have been reduced in independent test data set with final working DL models (accuracy = 0.79, F1-score = 0.79), while the model of logistic regression and support vector machine with Doc2vec showed slightly better performance (accuracy = 0.80, F1-score = 0.80) than the DL models with Doc2vec and others with TF-IDF. Conclusions The current results suggest that the vectorization may have more impact on the performance of classification than the machine learning model. However, data set had a number of limitations including small sample size, imbalance among the category, and its generalizability. With this regard, the need for research with multi-sites and large samples is suggested to improve the machine learning models.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.837-846
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• 2003

본 연구에서는 아파트의 설계도면을 처리의 대상으로 하고 있다. 이러한 아파트 도면은 굵고 평행한 두 개의 선으로 표현되는 주벽과 심볼(문, 창, 베란다. 타일 $\cdots$), 치수선(Dimension Line), 치수보조선, 여러 가지 수치를 나타내는 숫자(치수)와 문자 등으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 이러한 아파트 도면 내에서 아파트 건물의 골격을 이루는 주벽을 인식하는 방법을 제시하고 있다. 이를 위해서 가는 라인을 제거하고 굵은 라인만을 남기는 이진화 방법을 사용하여, 이러한 라인들을 벡터화하고, 주벽의 존재위치를 한정하였다. 이를 이용해 치수보조선을 구하고 찾은 피수보조선을 이용하여 주벽을 검출하고, 찾아진 주벽에 연결되는 다른 주벽으로 영역을 확장해 나가는 방법을 구현하였다. 마지막으로, 주벽사이에 있는 창문은 비록 주벽이 아닌 창문 심볼로 표현되어 있더라도 주벽으로 인식해야 하기 때문에, 찾아진 주벽을 이용해 이들 주벽사이에 존재하는 창문을 찾는다. 실험결과 인식률에서 본 연구에서 제시하는 방법이 96.5%의 인식율을 나타내어 Karl Tombre 연구팀의 방법 90.7%보다 5.8% 더 우수하게 나타났고, 오인식의 수도 작게 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1147-1159
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• 1996

본 논문에서는 문서인식 시스템에서 정확한 문서 인식의 기본이 되고 인식 결과에 중요한 영향을 미치는 전처리 알고리즘 중 테이블 입력의 효율적인 처리 방법을 연구 한다. 테이블 내의 문자를 인식하기 위해서는 테두리선과 문자 부분을 먼저 분리하는 작업이 필요하다. 왜냐하면, 테이블을 인식하기 위해서는 테두리선에 의해 블록화된 테두리선 안의 문자를 인식해야 하며 또한 테두리선을 효율적으로 벡터화하는 방법이 필요하다. 테이블을 벡터화하는 방법으로 8방향 체인 코드를 이용하여 테이블 선 성분을 추출하는 방법과 히스토그램을 이용하여 테이블의 수행, 수직 성분을 추출 하여 얻어진 교차점을 이용하여 대각선 성분을 찾아내는 방법 및 화소의 Run-length를 이용하여 수평선 성분과 수직선 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용해 대각선성분 을 찾아내는 방법이 있다. 또한 규칙성을 이용한 테이블 추출 방법은 테이블을 구성하는 수직선 성분과 수평선 성분의 규칙성을 찾아내 이를 이용하여 테이블을 벡터화 시킨다. 본 논문에서는 문서 영상 내의 테이블을 효율적으로 벡터화하기 위한 방법으로 규칙성을 이용한 방법을 제안한다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.187-201
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• 2022

관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.12-23
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• 2023

2020 년대 K-Pop 시장은 보이그룹보다 걸그룹이, 3 세대보다 4 세대가 전반에서 주목받았다. 해당 논문은 걸그룹의 세대가 바뀌기 시작했는지 알아보고자 가사 군집화에 대한 방법과 결과를 제시한다. 2013 년부터 2022 년까지 발표된 47 개 그룹의 1469 곡에 대한 메타정보를 수집하여 가사 정보와 가사 외 메타정보로 분류하여 각각 수치화했다. 가사 정보는 선행연구를 기반으로 단어역문서 빈도 벡터화를 적용한 뒤 상위 벡터 값만 선정하는 전처리를 하였다. 가사 외 메타정보는 가사 정보만 사용했을 때의 편향성을 줄이고 더 좋은 군집화 결과를 보여주기 위해 One-Hot Encoding 으로 전처리하여 적용했다. 전처리된 데이터에 대한 군집화 성능은 Spherical K-Means 의 Silhouette Coefficient, Calinski-Harabasz Score 가 Hierarchical Clustering 에 비해 각각 129%, 45% 더 높았다. 본 연구는 한국 대중가요 발전사와 걸그룹 가사 분석 및 군집화 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권10호
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• pp.120-131
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• 1997

This paper prsents a new method that automatically recognizes the dimension lines (consisting of shape lines, tail lines and extension lines) from the mechanical drawings. In the proposed method, the object and closed-loop symbols are separated from the character-free drawings. Then the object lines and interpretation lines are vectorized by using several techniques such as thinning, line-vectorization, and vector-clustering. Finally, after recognizing arrowheads by using pattern matching, we recognize dimension lines from interpretation lines by using arrohead's directional vector and centroid. By using the methods of geometric modeling and mathematical operation, the proposed method readility recognizes the dimension lines from complex drawings. Experimental resuls are presented, which are obtained by applying the proposed method to drawings drawn in compliance with the KS drafting standard.

• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.197-205
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• 1994

본 논문에서는 여러 응용 분야의 GIS에서 기본 map으로 사용되는 지적도에 대하여 raster 영상데이타로부터 벡터(vector)영상을 구하는 벡터화 알고리즘 및 자동 지역 생성 알고리즘을 제시하고, 이들로부터 직선(edge)들로 이루어진 segment, region(polygon)등의 주요 지형 객체 인식 및 처리를 자동적으로 수행하는 고속 지형 객체 처리 소프트웨어 ARM(Automatic geographical en-tity Recognition and Modeling)에 대해서 설명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.435-440
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• 2009

The scalable vector graphics (SVG) standard has allowed the complex bitmap images to be represented by vector based graphics and provided some advantages over the raster based graphics in applications, for example, where scalability is required. This paper presents an algorithmto convert bitmap images into SVG format. The algorithm is an integration of pixel-level triangulation, data dependent triangulation, a new image mesh simplification algorithm, and a polygonization process. Both triangulation techniques enable the image quality (especially the edge features) to be preserved well in the reconstructed image and the simplification and polygonization procedures reduce the size of the SVG file. Experiments confirm the effectiveness of the proposed algorithm.