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유재환,Yu, Jae-Hwan 한국화재보험협회 1992 방재기술 Vol.13 No.-
As the progress in electronic industry is very rapid, various materials are used in this area and it is very difficult to find the hazard of those materials. Also expensive equipments are concentrated and flammable liguids or toxic gases are used in the procsses, the possibility of loss in the fire is very high. So it is very important to analyze various risks and take the proper measures.
물질분류를 위한 분광곡선의 벡터 각을 이용한 SPVD 차원축소 알고리즘
유재환(Jae-Hwan Yu),김덕환(Deok-Hwan Kim) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
초분광영상은 사람이 볼 있는 가시광선 영역부터 자외선 파장 대역까지 수십에서 수천 개의 데이터를 가지고 있는 고차원 데이터이다. 그렇기 때문에 초분광영상을 이용한 연구에는 많은 저장 공간과 고사양의 성능을 필요로 한다. 따라서 초분광영상의 차원을 감소시켜 데이터용량을 줄이고, 처리속도를 향상시키기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 기존에 자주 사용되던 방법인 PCA와 ICA는 차원축소를 위하여 고유 벡터를 계산하고 이를 이용하여 축을 변경하여 차원축소를 한다. 하지만 초분광영상에서는 이러한 방법으로 차원을 축소할 시 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문에서는 특징 밴드를 추출하고 이를 이용하여 차원축소를 하는 SPVD 알고리즘을 제안한다. SPVD(Spectral pair vector decomposition) 알고리즘은 d개의 그룹으로 나누고 각 그룹들의 양벡터 각과 음벡터 각을 계산한 후 이를 이용하여 차원축소를 한다. 실험 결과 PCA는 61차원에서 70.05%, ICA는 71차원에서 63.03% 정확도를 보이는데 비해 SPVD 알고리즘은 3차원에서 83% 정확도를 보였다.
초분광영상의 물질탐지를 위한 피라미드 기법 기반 색인 및 K-최근접 질의 알고리즘
유재환(Jae-Hwan Yu),신정일(Jung-il Shin),김덕환(Deok-Hwan Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.39 No.3
초분광영상은 다중 분광 영상보다 많은 밴드를 통하여 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이러한 고차원 데이터의 색인 구축을 할 때에는 차원의 저주 때문에 성능이 급격히 저하된다. 또한 질의 처리 과정에서 특정 밴드의 반사율 값이 비슷한 다른 물질이 후보자로 검색될 수도 있다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 피라미드 기법을 이용한 초분광영상 색인을 구축하였다. 또한 분광 라이브러리에서 대상 물질을 추출하기 위해 미분 분광법을 이용한 전처리와 피라미드 기법 기반의 K-최근접 질의를 제안 하였다. 이와 더불어 질의 처리 과정에서 거짓 값을 걸러내기 위하여 적분 분광 정합 필터를 추가하였다. 실험 결과 제안한 방법은 일 때 순차적 접근 방법에 비해 4%의 시간 밖에 걸리지 않았다. 또한 84%의 정탐지율과 16%의 오탐지율을 보였다. Hyperspectral image has large band than multispectral image. Thus, it is high dimensional data of including reflectance for wide range of wave length. Indexing the high dimensional data may decrease the performance due to curse of dimensionality problem. Besides, query processing may retrieval other material whose reflectance is similar to specific bandwidth. In this paper, we propose hyperspectral image indexing using pyramid technique to resolve the curse of dimensionality problem and preprocessing using derivative analysis and K-NN query based on pyramid index to retrieval target material in the spectral library. Besides, integral spectral matching filter was added in the query processing phase to decrease false hit ratio. Experiment results show that the retrieval time of the proposed method is 96% less then that of sequential access when k=10, and its recall and false detection ratio are 84%, and 16%, respectively.
초분광영상의 표적탐지를 위한 SPVD 차원 축소 및 SPVD 질의 필터 알고리즘
유재환(Jae-Hwan Yu),김덕환(Deok-Hwan Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.39 No.6
초분광영상은 적외선 영역부터 자외선 파장 대역까지 수십에서 수백 개의 정보를 가지고 있는 고차원 데이터이다. 최근 분광데이터를 이용한 색인에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 적분정합 필터가 제안되었다. 하지만 질의 필터 과정에서 순차검색보다 느려지는 문제가 존재하고, 기존의 PCA, ICA 등의 차원축소 알고리즘을 적용했을 때 분광특성을 정확히 반영하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위하여 분광데이터 특성에 따라 차원축소를 하는 SPVD(Spectral pair vector decomposition) 차원축소 알고리즘과 SPVD 질의 필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 차원축소 과정에서 밴드의 특성을 이용하기 때문에 전처리가 필요 없고, 질의 시간이 줄어든다. 물질 분류 실험 결과 8차원에서 86%의 정확도를 보였고, 표적탐지 실험에서는 k-최근접 질의의 k가 25일 때 8.25초의 검색시간과 나지토양은 77%, 아스팔트는 85.6%의 정탐지율로 기존방법 보다 좋은 성능을 보인다. Hyperspectral Images are high-dimensional data that have dozens or hundreds information ranging between infrared lay and ultraviolet lay wavelength bands. Recently, integrated spectral matching filter is suggested to solve the problem in indexing using spectral data. But its query filter processing time is slower than that of sequential scan and traditional dimensionality reduction algorithm such as PCA, ICA, etc may not exactly reflect spectral characteristics. In this paper, we propose SPVD dimensionality reduction algorithm and SPVD query filter that reduces dimension according to characteristics of spectral data. The proposed algorithm reduces dimension using feature of bands so that it does not take preprocess and query processing time is decreased. The experimental results show better performance than existing methods in that its material classification accuracy is 86% in 8-dimension, its search time takes 8.25 second, its detection ratios are 77% for bare soil and 83% for asphalt, respectively when k is 25 for k-NN query.
피라미드 기법 기반 색인 및 질의를 이용한 다중분광영상과 초분광영상의 물질탐지 성능 비교
유재환(Jae-Hwan Yu),김덕환(Deok-Hwan Kim) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2C
다중분광영상과 초분광영상은 물질탐지를 위하여 사람이 볼 수 있는 가시광선 영역부터 볼 수 없는 파장 대역까지 수백 개의 데이터를 가지고 있는 고차원 데이터이다. 두 영상을 비교했을 때 초분광영상이 다중분광보다 많은 밴드를 가지고 있기 때문에 좋은 탐지율을 보인다고 알려져 있다. 하지만 두 영상에 맞는 분광 라이브러리의 색인을 구축하는 연구와 이를 이용하여 물질탐지 성능을 비교 하는 연구는 많이 이루어지지 못하였다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 피라미드 기법을 이용하여 두 영상의 색인을 구축했다. 그리고 영역질의 기반의 K-최근접 질의와 적분정합필터를 이용하여 두 영상의 탐지율을 비교했다. 실험 결과 제안한 색인 방법은 두 영상 모두 차원의 저주 영향을 받지 않았다. 또한 초분광영상이 평균 정탐지율 82% 오탐지율 18% 다중분광영상이 정탐지율 18% 오탐지율 82%를 보이면서 초분광영상의 성능이 매우 좋다는 것을 확인하였다.