고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.
Kim, Tae-Kyun;Lee, Sung-Uk;Lee, Jong-Ha;Kee, Seok-Cheol;Kim, Sang-Ryong
Proceedings of the IEEK Conference
/
2003.07e
/
pp.1960-1963
/
2003
For applications such as video surveillance and human computer interface, we propose an efficiently integrated method to detect and track faces. Various visual cues are combined to the algorithm: motion, skin color, global appearance and facial pattern detection. The ICA (Independent Component Analysis)-SVM (Support Vector Machine based pattern detection is performed on the candidate region extracted by motion, color and global appearance information. Simultaneous execution of detection and short-term tracking also increases the rate and accuracy of detection. Experimental results show that our detection rate is 91% with very few false alarms running at about 4 frames per second for 640 by 480 pixel images on a Pentium IV 1㎓.
지능형 빌딩 환경 모니터링 시스템과 같이 실내에서 센서 네트워크를 이용하여 환경 데이터를 수집하는 네트워크가 점점 확산되고 있다. 이와 같은 건축물 내에서의 무선 센서 네트워크는 랜덤하게 센서 노드들이 뿌려지는 것이 아니라, 사람의 의지대로 배치가 된다. 따라서 위치정보를 모르는 상황의 무선 센서 네트워크들이 가지는 라우팅 방법을 사용하는 것이 아니라 더 간결하면서 강한 네트워크 유지 능력을 가지는 라우팅 방법이 사용되게 된다. 본 논문에서는 트리 라우팅을 이용한 건물 환경 모니터링 시스템에 에너지 효율을 높이기 위하여 네트워크의 상황을 고려한 SVM을 이용한 동적 라우터 선택기법을 포함한 동적 트리 라우팅 기법에 대한 연구와 이의 구현을 보이고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2006.06a
/
pp.79-81
/
2006
커널(Kernel)을 이용한 분류 방법은 넓은 마진(large margin) 분류기로서 SVM(Support Vector Machine)을 주로 사용하게 된다 하지만, 이 방법은 라그랑제 파라미터(Lagrange Parameter)의 최적화 과정을 포함함으로써 학습 과정을 쉽지 않게 만든다. 이 최적화 과정은 특히 DNA computing과 같은 단순한 과정의 설계를 통해 결과를 얻어야 하는 새로운 계산 모델에 커널을 적용하고자 했을 경우 큰 장벽이 된다. 본 논문에서는 넓은 마진을 목표로 하는 최적화 과정이 아닌 다른 라벨(label)의 데이터간의 경계 파악을 위한 간단한 커널 갱신 방법의 도입을 통해 분류기를 설계한다. 이 방법을 가우시안 커널에 적용시켜 본 결과, 반복을 통해 데이터의 구조를 찾아갈 수 있는 특성을 보여주며, 결국 넓은 마진의 최적화된 파라미터를 찾게 됨을 보여준다. 본 논문에서는 이 최적화 방법을 DNA 분자를 이용한 커널 생성 모델인 DNA 커널에 적용시켰을 때 잘 알려진 AML/ALL 데이터를 잘 분류해 냄을 보여준다.
With the development of data analysis methods and data processing capabilities, semantic analysis of floorplans has been actively studied. Therefore, studies for extracting text information from drawings have been conducted for semantic analysis. However, existing research that separates rasterized text from floorplan has the problem of loss of text information, because when graphic and text components overlap, text information cannot be extracted. To solve this problem, this study defines the morphological characteristics of the text in the floorplan, and classifies the class of the corresponding region by applying the class of the SIFT key points through the SVM models. The algorithm developed in this study separated text components with a recall of 94.3% in five sample drawings.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
/
2005.05a
/
pp.291-298
/
2005
지속성 외래 복막투석은 말기 신부전 환자들에게 널리 시행하는 신 대체 요법으로, 복막투석 환자에게서 주된 합병증으로 일어나는 단백질-열량 영양실조를 치료하기 위하여 아미노산을 복강 내로 주입하는 치료방법이다. 이현석 등(2004)의 연구에서는 아미노산 복막 투석액(IPAA)이 영양실조 환자들에게 실제로 영양상태에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지속성 외래 복막투석 환자 43명을 12개월 동안 3개월 주기로 관측하여 얻어낸 반복측정자료를 바탕으로 IPAA의 효과 여부에 따라 반응군과 비반응군을 분류하였다. 본 논문에서는 이러한 두 그룹을 효과적으로 분류할 수 있는 분류기준변수들을 찾아내고 이 분류기준변수의 값을 바탕으로 새로운 환자에게 IPAA의 투여 여부를 진단할 수 있는 여러 분류방법들을 고찰하여 비교 연구하였다. 모수적인 방법으로 선형판별분석, 이차판별분석 및 로지스틱 판별분석을 소개하고 비모수적인 방법으로 support vector machine(SVM)을 소개하여 분류분석의 결과를 비교하여 두 그룹을 최소한의 오류로 분류하는 방법을 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.6
no.9
/
pp.2424-2441
/
2012
In this paper, we propose a fake iris detection method that combines the optical and textural features of the human eye. To extract the optical features, we used dual Purkinje images that were generated on the anterior cornea and the posterior lens surfaces based on an analytic model of the human eye's optical structure. To extract the textural features, we measured the amount of change in a given iris pattern (based on wavelet decomposition) with regard to the direction of illumination. This method performs the following two procedures over previous researches. First, in order to obtain the optical and textural features simultaneously, we used five illuminators. Second, in order to improve fake iris detection performance, we used a SVM (Support Vector Machine) to combine the optical and textural features. Through combining the features, problems of single feature based previous works could be solved. Experimental results showed that the EER (Equal Error Rate) was 0.133%.
본 논문에서는 다양한 조명하에서 실시간으로 눈을 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안하고자한다. 기존의 능동적 적외선을 이응한 눈 검출 및 추적 방법은 외부의 조명에 매우 민감하게 반응하는 문제점을 가지고 있으므로, 본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2002.10d
/
pp.313-315
/
2002
본 논문에서는 학습 중 모멘트를 동적으로 조절하여 수련속도와 학습 성능을 향상시키는 동적모멘트를 제안하고 회귀방법으로 동적모멘트의 성능을 재확인한다. 제안된 학습방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 단리 반영하는 방법으로 다른 학습법에 비해 보다 유연한 초평면을 갖으며 수렴에 이르는 시간이 오래 걸리는 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 그 성능을 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(support vector machine)의 순차 학습방법 중 최근 발표된 KR에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 실험의 공정성을 위해 신경망 분류기 표준평가데이터인 SONAR 데이터를 사용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 회귀율이 정적모멘트를 이용한 방법보다 향상되었음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2002.10d
/
pp.583-585
/
2002
얼굴 인식은 이미지에 대한 많은 변화(표정, 조명, 얼굴의 방향)로 인해 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 여러 가지의 얼굴 인식에 관한 방법이 연구되었다. 본 논문은 윤곽선이 검출된 흑백 이미지에서 명암 정보를 이용하여 특징을 추출한 얼굴 인식 시스템을 구현한다. 얼굴 방향에 대해 제약조건을 지닌 정면의 얼굴 이미지에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 추출한 윤곽선 이미지를 일정한 크기의 영역들을 구성하여 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터를 이용하여 빠른 속도로 얼굴의 특징을 추출하여 개인 정보를 생성할 수 있다. 개인 정보를 가지고 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 일대일 대응에서 인증을 실험한다. 이 시스템은 기하학적 특성 추출 방법보다 계산량이 적고, 높은 인식률을 보여준다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.