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        2차 텐서 기반 유사도 함수를 이용한 영상 데이터 분류

        윤동우(Dongwoo Yoon),이관용(Kwanyong Lee),박혜영(Hyeyoung Park) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.8

        최근 영상 데이터의 효율적인 표현 및 처리를 위해 텐서를 사용하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 2차 텐서로 표현된 데이터를 효과적으로 분류하기 위한 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 일반적인 벡터 데이터에 대해 개발되어진 클래스 요인과 환경 요인으로 이루어진 데이터 생성 모델을 확장하여 2차 텐서로 표현된 영상에 적합한 데이터 생성 모델을 정의하고, 이에 적합한 유사도 함수를 제안하였다. 제안하는 유사도 함수는 행렬정규분포를 이용하여 환경 요인의 확률분포를 추정함으로써 얻을 수 있다. 여러 벤치마크 데이터들을 이용하여 실험한 결과 2차 텐서를 사용함으로써 벡터 형태의 표현방식을 사용하는 것에 비해 분류율이 향상되었음을 확인하였다. 또한 제안하는 유사도 함수가 다른 기존의 유사도 함수에 비해 영상 데이터에 적합함을 확인할 수 있었다. Recently, studies on utilizing tensor expression on image data analysis and processing have been attracting much interest. The purpose of this study is to develop an efficient system for classifying image patterns by using second order tensor expression. To achieve the goal, we propose a data generation model expressed by class factors and environment factors with second order tensor representation. Based on the data generation model, we define a function for measuring similarities between two images. The similarity function is obtained by estimating the probability density of environment factors using a matrix normal distribution. Through computational experiments on a number of benchmark data sets, we confirm that we can make improvement in classification rates by using second order tensor, and that the proposed similarity function is more appropriate for image data compared to conventional similarity measures.

      • 텐서 기반 데이터 생성 모델을 이용한 생체데이터 분류

        윤동우 ( Dongwoo Yoon ),박혜영 ( Hyeyoung Park ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2

        생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성 모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.

      • fastText와 OpenCV를 이용하여 크리에이터 맞춤 영상자막 수정 방법 연구

        최원칠 ( Wonchil Choi ),조세현 ( Sehyeon Jo ),윤동우 ( Dongwoo Yoon ),우호진 ( Hojin Woo ),김영종 ( Youngjong Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1

        영상으로 콘텐츠를 개발하는 사람들을 ‘크리에이터’라 칭한다. 이들이 사람들에게 재미를 주고 이목을 끌기 위해 표준어 이외에 다양한 유행어와 신조어들을 만들어내며 이들을 영상뿐만 아니라 자막으로 활용하게 된다. 이러한 자막이 있는 영상 제작시 대본을 제작하는데 있어 자유도가 높은 크리에이터들의 특징상 맞춤법 오류 및 오타의 문제가 생긴다. 하지만 영상제작 도구에는 맞춤법 검사 기능이 없어 검사를 미리 하기에는 어려운 점이 있다. 우리는 이 문제점을 해결하기 위해 영상을 완성 하고 최종 검토를 할 때 맞춤법 검사를 하기 쉽도록 프로그램을 개발한다. OpenCV를 통해 영상의 자막을 글자로써 인식을 하고, fastText 모델을 통해 인식된 글자가 맞춤법에 맞는지 크리에이터에게 제안해주는 맞춤형 프로그램을 개발하고자 한다.

      • 채식주의자를 위한 가공식품 원재료 분석 앱

        장희정 ( Heejeong Jang ),조희승 ( Heeseung Cho ),윤동우 ( Dongwoo Yoon ),한병옥 ( Byeongok Han ),이수원 ( Soowon Lee ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1

        전 세계적으로 건강, 환경보호, 윤리적 소비를 추구하는 소비자들이 증가하면서 다양한 분야에서 동물성 제품을 섭취하거나 소비하지 않는 생활방식인 비거니즘(Veganism)을 지향하는 사람들이 증가하고 있다. 한국 또한 매년 채식에 대한 관심이 높아지고 있지만 외국에 비해 채식하기에 좋은 환경은 구축되어 있지 않으며 가공식품을 구매할 경우 성분 표를 일일이 확인해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 사용자가 섭취하고자 하는 가공식품의 성분을 분석하여 본인의 채식주의자 단계에 적합한 제품인지 쉽게 판별할 수 있는 모바일 앱을 제안한다.

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