• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.399-407
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• 2002

본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.897-901
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• 2008

본 연구에서는 1985년 10월 Landsat TM 자료와 팬크로매틱 영상인 2000년 1월 KOMPSAT-1 EOC 자료를 사용하여 각각 토지피복분류를 행하고 도시의 변화 검출을 시도하였다. 다중분광영상인 Landsat TM 자료는 30m 공간해상도로서 토지피복, 식생분류, 도시성장 분석 등의 정보 추출에 유용한 것으로 이미 널리 인식되어 있는 반면, KOMPSAT-1 EOC 자료는 6.6m의 팬크로매틱 고해상도 영상으로서 이 영상으로부터 어느 정도 토지피복분류를 수행할 수 있는가를 분석하고자 하였다. 연구 결과, KOMPSAT EOC 자료가 Landsat TM 자료에 비하여 더 높은 분류도를 나타내었으며, 1985년부터 2000년 사이에 대상도시의 시가지는 4배로 확장된 반면 산림지는 되었고 15~27%, 농경지는 28~45% 축소된 것으로 확인되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.86-97
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• 2011

본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.41-49
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• 2008

지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하여 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 그런데, 지문의 고유성으로 인해 전역특징이 다양하게 분포함에도 불구하고, 기존의 지문분류 방법들은 모든 지문에 대해 고정된 영역으로부터 비적응적으로 전역특징을 추출하였다. 본 논문에서는 다양한 지문을 효과적으로 분류하기 위해 각 지문에 적응적으로 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 이는 각 지문의 융선 방향의 변화량을 계산하여 적응적으로 특징영역을 탐색한 후, 특징영역내의 융선 방향 값을 특징벡터로 추출하고 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용해 분류한다. 본 논문에서는 NIST4 데이타베이스를 이용하여 실험을 수행하였다. 그 결과 5클래스 분류에 대해 90.3%, 4클래스 분류에 대해 93.7%의 분류성능을 얻었으며, 비적응적으로 추출한 특징벡터와의 비교실험을 통해 제안하는 적응적 특징추출방법의 유용성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5150-5155
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• 2011

인지증을 유발하는 원인은 알츠하이머병(Alzheimer's Disease: AD)과 혈관성 인지증(vascular Dementia: VD)이 가장 높은 비율을 차지한다. 본 논문에서는 측정된 라만 스펙트럼에서 AD, VD, 정상(NOR: normal)을 분류하기 위해 변별력 있는 영역을 조사하고, 특징 변환을 이용한 분류 실험 결과를 제시하였다. 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼은 먼저 smoothing을 적용한 다음 배경 잡음을 제거하고 스펙트럼의 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬하였고 minmax 방법을 사용하여 정규화 하였다. 전처리를 거친 스펙트럼은 AD와 VD, NOR를 변별하기 가장 용이한 영역을 결정하기 위해 조사되었으며, 그 결과 725-777, 1504-1592, 1632-1700 $cm^{-1}$ 영역에서 스펙트럼이 많은 차이를 보임을 확인하였다. 분류 실험은 선택한 각 영역에 대하여 PCA(principal component analysis)와 NMF(nonnegative matrix factorization) 방법을 적용하여 얻은 특징을 이용하여 행하였다. 총 327개의 라만 스펙트럼에 대한 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 실험 결과에 따르면, 본 연구에서 제안된 국부 영역 변환 특징을 사용했을 때 평균 92.8 %의 분류율을 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.191-194
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• 2002

In this paper, a new GA-based methodology with information granules is suggested for construction of the fuzzy classifier. We deal with the selection of the fuzzy region as well as two major classification problems-the feature selection and the pattern classification. The proposed method consists of three steps: the selection of the fuzzy region, the construction of the fuzzy sets, and the tuning of the fuzzy rules. The genetic algorithms (GAs) are applied to the development of the information granules so as to decide the satisfactory fuzzy regions. Finally, the GAs are also applied to the tuning procedure of the fuzzy rules in terms of the management of the misclassified data (e.g., data with the strange pattern or on the boundaries of the classes). To show the effectiveness of the proposed method, an example-the classification of the Iris data, is provided.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1445-1456
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• 2003

The ASTER TIR (thermal infrared radiometer) sensor has 5 spectral bands over 8 to 12 ${\mu}$m region. Rock type classification using the ASTER TIR nighttime data was performed in the Erta Ale range of the Ethiopian Rift Valley. Erta Ale range is the most important axial volcanic chain of the Afar region. The petrographic diversity of lava erupted in this area is very important, ranging from magnesian transitional basalt to rhyolites. We tried to classify the rock types based on the spectral behavior of each volcanic rock types in thermal infrared range and estimated SiO$_{2}$ content with emission data by the ASTER TIR.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.892-903
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• 2018

The paper proposes a novel gait recognition algorithm based on feature fusion of gait energy image (GEI) dynamic region and Gabor, which consists of four steps. First, the gait contour images are extracted through the object detection, binarization and morphological process. Secondly, features of GEI at different angles and Gabor features with multiple orientations are extracted from the dynamic part of GEI, respectively. Then averaging method is adopted to fuse features of GEI dynamic region with features of Gabor wavelets on feature layer and the feature space dimension is reduced by an improved Kernel Principal Component Analysis (KPCA). Finally, the vectors of feature fusion are input into the support vector machine (SVM) based on multi classification to realize the classification and recognition of gait. The primary contributions of the paper are: a novel gait recognition algorithm based on based on feature fusion of GEI and Gabor is proposed; an improved KPCA method is used to reduce the feature matrix dimension; a SVM is employed to identify the gait sequences. The experimental results suggest that the proposed algorithm yields over 90% of correct classification rate, which testify that the method can identify better different human gait and get better recognized effect than other existing algorithms.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권5호
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• pp.67-77
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• 2007

The images of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provide wider swath and shorter revisit frequency than Land Satellite (Landsat) and Satellite Pour I' Observation de la Terre (SPOT) has been used fer land cover classification with better spatial resolution than National Oceanic and Atmosphere Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)'s images. Due to the advantages of MODIS, several researches have conducted, however the results for the land cover classification using MODIS images have less accuracy of classification in small areas because of low spatial resolution. In this study, uncertainty of paddy fields classification using MODIS images was conducted in the region of Gyeonggi-do and the relation between this uncertainty of estimating paddy fields and topographical factors was also explained. The accuracy of classified paddy fields was compared with the land cover map of Environmental Geographic Information System (EGIS) in 2001 classified using Landsat images. Uncertainty of paddy fields classification was analyzed about the elevation and slope from the 30m resolution Digital Elevation Model (DEM) provided in EGIS. As a result of paddy classification, user's accuracy was about 41.5% and producer's accuracy was 57.6%. About 59% extracted paddy fields represented over 50 uncertainty in one hundred scale and about 18% extracted paddy fields showed 100 uncertainty. It is considered that several land covers mixed in a MODIS pixel influenced on extracted results and most classified paddy fields were distributed through elevation I, II and slope A region.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.21-26
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• 2011

특징 순위 방법은 데이터에 대한 정보와 관련된 특징을 구별하는데 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 혈소판으로부터 측정된 라만 스펙트럼에서 퇴행성 뇌신경질환과 혈관성 인지증의 분류에 특징 순위를 이용하는 방법을 제안하였다. 퇴행성 뇌신경 질환인 알츠하이머병(Alzheimer's disease)과 파킨슨병(Parkinson's disease) 그리고 혈관성 인지증(vascular dementia)을 유도한 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 스펙트럼은 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 노이즈를 제거하고 로컬 최저점에 선형 보간법(linear interpolation)으로 배경 잡음을 제거한다. 전처리 과정을 수행한 스펙트럼에서 분류정확도와 계산복잡도를 개선하기 위해 특징 순위 방법을 이용하여 주요 특징을 선택하였다. 선택된 특징들은 PCA(principal component analysis) 방법으로 변환하여 주성분의 수를 변화시키며 MAP(maximum a posteriori)으로 분류하고 전체 특징을 사용한 경우의 분류 결과와 비교하였다. 실험 결과에서 제안한 방법을 적용한 모든 실험에서 분류 시스템의 계산복잡도를 현저하게 감소시키고 분류정확도는 부분적으로 증가하였다. 특히 파킨슨병과 정상을 분류하는 실험에서 제안한 방법이 전체 특징을 사용한 경우보다 모든 주성분의 수에서 분류정확도가 높았으며 평균 1.7 %의 성능이 향상되었다. 이 결과에서 분류정확도와 계산복잡도의 개선을 고려하면 제안한 방법이 혈소판 라만 스펙트럼에서 퇴행성 뇌신경질환과 혈관성 인지증의 분류 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.