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- 저자 : 방승양(Sungyang Bang) (검색결과 4 건)
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최한영(Hanyeong Choi),방승양(Sungyang Bang) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1
MIMD형 병렬처리 컴퓨터에서 처리속도에 영향을 미치는 통신 오버헤드의 상한계를 (1) 완전연결 (complete connection) (2) 링(ring) (3) 2차 메쉬(2-dimensional mesh) (4)큐브(cube)에 대해 분석적 방법으로 구한다. 그 결과 프로세서 수가 40 미만에서는 (2) (4) (3) (1) 순으로 크고 40이상 일때는 (2) (3) (4) (1) 순으로 크다.
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조은옥(Eunok Cho),김대진(Daijin Kim),방승양(Sungyang Bang) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.2
얼굴 구성 요소 각각에 대한 파라미터로부터 특정한 포즈나 표정을 갖는 얼굴 이미지를 합성하는 방법을 제안한다. 이러한 파라미터화는 얼굴 이미지의 표현과 저장, 전송을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 그러나 얼굴 이미지의 변화는 고차원의 이미지 공간에서 복잡한 비선형 매니폴드를 구성하기 때문에 파라미터화 하는 것이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 얼굴 이미지에 대한 표현방법으로 LLE (Locally Linear Embedding) 알고리즘을 사용한다. LLE 알고리즘은 얼굴 이미지들 사이의 관계를 유지하면서 저차원의 특징 공간으로 투사된 매니폴드를 더욱 부드럽고 연속적으로 만들어준다. 그 다음, 특징공간에서 특정한 포즈나 표정 파라미터에 해당하는 포인트를 추정하기 위해 snake 모델을 적용한다. 마지막으로, 추정된 특징 값의 주변에 있는 여러 장의 얼굴 이미지들의 가중치 평균을 구해 합성된 결과이미지를 만든다. 실험결과를 통해 제안된 방법을 이용하면 겹침 현상이 적고 포즈나 표정에 대한 파라미터의 변화와 일치하는 이미지를 합성한다는 것을 보인다. This paper proposes to synthesize facial images from a few parameters for the pose and the expression of their constituent components. This parameterization makes the representation, storage, and transmission of face images effective. But it is difficult to parameterize facial images because variations of face images show a complicated nonlinear manifold in high-dimensional data space. To tackle this problem, we use an LLE (Locally Linear Embedding) technique for a good representation of face images, where the relationship among face images is preserving well and the projected manifold into the reduced feature space becomes smoother and more continuous. Next, we apply a snake model to estimate face feature values in the reduced feature space that corresponds to a specific pose and/or expression parameter. Finally, a synthetic face image is obtained from an interpolation of several neighboring face images in the vicinity of the estimated feature value. Experimental results show that the proposed method shows a negligible overlapping effect and creates an accurate and consistent synthetic face images with respect to changes of pose and/or expression parameters.
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데이터 중요도의 사전 평가를 이용한 증가학습을 위한 데이터 선택 방법
이선영(Sunyoung Lee),조성준(Sungzoon Cho),방승양(Sungyang Bang) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive Learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 계산이나 학습 데이터를 선택하는 과정에 있어서 데이터의 중요도를 평가하기 위한 반복적인 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 학습 데이터 선택 시 반복적인 계산이 필요하지 않는 비교사 학습을 이용한 능동적 학습 데이터 선택 방법을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 또한 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 능동적 학습방법보다 간단한 계산만으로 수렴 속도를 향상시키며 일반화에도 뒤떨어지지 않음을 보인다.
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