• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.295-300
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• 2015

사전 확률분포를 모델링하는 HMM을 사용하는 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 베이시안 기법 어휘 인식 모델을 융합한 잡음 제거 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 베이시안 기법 어휘 인식을 위한 모델 구성을 베이시안 기법의 최적화한 인식 모델을 구성하였다. HMM을 기반으로 한 사전 확률 방법과 베이시안 기법인 사후확률을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.336-338
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• 2012

본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.9-16
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• 2014

Dark channel prior를 이용한 안개제거 알고리즘으로 만족할만한 연구결과가 발표된 이후로 이 알고리즘의 처리 속도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되었다. 이들 중에서 median dark channel prior를 이용한 알고리즘이 주목을 받고 있지만 여전히 낮은 처리속도의 한계를 갖고 있다. 그래서 본 논문에서는 고화질 영상에서 고속 안개 제거를 위한 SIMD 구조에 적합한 병렬메모리 모델을 제안한다. 제안하는 병렬메모리 모델은 n개의 화소들에 동시에 접근할 수 있으며, 3, 5, 7 또는 11의 크기를 갖는 4가지 종류의 median filter를 위한 간격들을 허용한다. 그래서 충분한 데이터 대역폭을 지원하기에 median dark channel prior를 이용한 알고리즘을 고속으로 처리할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.680-683
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• 2020

오래 전부터 모델 기반 최적화 방법이 이미지 디블러링을 위해 널리 사용되어 왔고, 최근에는 학습 기반 기술이 영상 디블러링에서 좋은 성과를 보이고 있다. 본 논문은 ADMM과 깊은 합성곱 신경망 잡음 제거기 이미지 prior를 이용하여 모델 기반 최적화 방법의 장점과 학습 기반 방법의 장점을 모두 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하여 기존 방법보다 더 좋은 디블러링 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.111-116
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• 2004

웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포, 웨이블릿 계수에 대한 분산 등의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.81-95
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• 2009

지리정보시스템(GIS)과 같은 대용량 공간 데이터 처리에 대한 새로운 패러다임이 바로 제약 데이터베이스(CDB) 모델이다. 이 논문에서는 기존의 공간 데이터베이스의 관련연구를 통하여 스키마 구성 및 질의처리의 한계점을 찾아내고 보다 효율적인 처리방식의 제약 데이터 모델을 제안한다. 제약 데이터 모델의 개념, 표현방법, 질의처리의 예를 제시했으며, 특히 평면자료에 높이를 표시하는 불규칙 삼각망(TIN)을 제약 데이터 모델로 표현하고, 기존 공간 데이터 모델과 비교 평가했다. 우리는 제약 데이터모델링을 통하여 단순하고 우아하게 형식화할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.645-652
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• 2015

양식장 또는 바다와 같은 수중은 물방울과 다양한 부유물에 의하여 탁도가 높아지므로, 깊이에 따라 빛의 감쇠가 발생하고 부유물에 의한 빛의 산란 효과도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 수중 환경에서 획득한 수중 영상의 가시성을 개선하기 위하여, dark channel prior 개념을 이용한 안개 제거 방법과 학습된 색상 변환 모델을 이용하여 색을 복원하는 수중 영상의 가시성 개선 방법을 제안하였다. 색상 변환 모델을 학습하기 위하여 여수와 포항에서 획득한 수중 패턴 영상을 사용하였으며, 제안 방법의 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 여수, 거문도, 필리핀 등에서 수집한 수중 영상을 사용하여 가시성 개선 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 방법이 다양한 장소에서 수집된 수중 영상의 가시성을 개선시킴을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.34-42
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• 2006

일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.229-232
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• 1997

This study is pursuited to construct the reasonable forecasting model through the combining AHP with ANP. It may be considered to be advanced study for prior various combining forecasts methods. Although prior studies are constrained to single or two criteria in selecting the optimal forecasting method, this study extend it to multi-criteria, inner and outer-dependence of clusters and elements, and feedback effect in hierarchy. A brief illustration is provided, and limitations of this study are presented.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.214-216
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• 2022

본 논문에서는 시정계에 비해서 낮은 가격으로 개발이 가능한 카메라 시스템과 촬영한 사진으로 해무 강도를 측정하는 방안을 제안한다. 항로표지에 부착이 가능하고 360도 촬영이 가능한 카메라 시스템 구현 내용을 설명하고 해무의 강도를 측정하기 위해 안개 모델과 Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도를 측정하는 알고리즘을 개발하였다.