효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석을 이용한 영상신호의 분리 및 특징추출

조용현,Cho, Yong-Hyun 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.2

본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다. This paper proposes a separation and feature extraction of image signals using the independent component analysis(ICA) based on neural networks of efficient learning rule. The proposed learning rule is a hybrid fixed-point(FP) algorithm based on secant method and momentum. Secant method is applied to improve the performance by simplifying the 1st-order derivative computation for optimizing the objective function, which is to minimize the mutual informations of the independent components. The momentum is applied for high-speed convergence by restraining the oscillation in the process of converging to the optimal solution. The proposed algorithm has been applied to the composite images generated by random mixing matrix from the 10 images of $512\times512$-pixel. The simulation results show that the proposed algorithm has better performances of the separation speed and rate than those using the FP algorithm based on Newton and secant method. The proposed algorithm has been also applied to extract the features using a 3 set of 10,000 image patches from the 10 fingerprints of $256\times256$-pixel and the front and the rear paper money of $480\times225$-pixel, respectively, The simulation results show that the proposed algorithm has also better extraction speed than those using the another methods. Especially, the 160 basis vectors(features) of $16\times16$-pixel show the local features which have the characteristics of spatial frequency and oriented edges in the images.

조합형 고정점 알고리즘에 의한 신경망 기반 독립성분분석

조용현,Cho, Yong-Hyun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.5

본 연구에서는 신경망 기반 독립성분분석의 분리성능을 개선하기 위해 할선법과 모멘트의 조합형 고정점 알고리즘을 제안하였다. 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하는 목적함수의 근을 근사적으로 구함으로써 계산과정을 단순화하여 좀 더 개선된 분리성능을 얻기 위함이고, 모멘트는 계산과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 분리속도를 얻기 위함이다. 이렇게 하면 할선법이 가지는 근사성에 따른 우수성과 과거의 속성을 반영하여 발진을 억제하는 모멘트의 우수성을 동시에 살릴 수 있다. 제안된 알고리즘을 $256\times{256}$ 픽셀의 8개 지문과 $512\times{512}$ 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 생성된 복합지문과 복합영상을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 할선법의 이용은 뉴우턴법을 이용한 고정점 알고리즘보다 초기값에도 덜 의존하며, 문제의 규모가 커짐에 따른 비현실적인 분리시간도 해결할 수 있음을 확인하였다. This paper proposes an efficient hybrid fixed-point (FP) algorithm for improving performances of the independent component analysis (ICA) based on neural networks. The proposed algorithm is the FP algorithm based on secant method and momentum for ICA. Secant method is applied to improve the separation performance by simplifying the computation process for estimating the root of objective function, which is to minimize the mutual informations of the independent components. The momentum is applied for high-speed convergence by restraining the oscillation if the process of converging to the optimal solution. It can simultaneously achieve a superior properties of the secant method and the momentum. The proposed algorithm has been applied to the composite fingerprints and the images generated by random mixing matrix in the 8 fingerprints of $256\times{256}$-pixel and the 10 images of $512\times{512}$-pixel, respectively. The simulation results show that the proposed algorithm has better performances of the separation speed and rate than those using the FP algorithm based on Newton and secant method. Especially, the secant FP algorithm can be solved the separating performances depending on initial points settings and the nonrealistic learning time for separating the large size images by using the Newton FP algorithm.

하천복원현장에서 표토관리 실태에 관한 연구

조용현,이종문,김원태,윤용한,강희경,박봉주,윤택승,장광은,신경준,어양준,곽무영,송홍선,Cho, Yong-Hyeon,Lee, Jong-Mun,Kim, Won-Tae,Yoon, Yong-Han,Kang, Hee-Kyoung,Park, Bong-Ju,Yoon, Taek-Seong,Jang, Kwang-Eun,Shin, Kyung-Jun,Eo, Yang-Joon 한국조경학회 2013 韓國造景學會誌 Vol.41 No.1

이 연구의 목적은 표토보존을 위해 국내 개발분야 중 주요한 사례에 해당하는 하천개발분야에서 표토관리의 실태를 조사 및 분석하는 데 있다. 전문가를 대상으로 한 설문조사를 통해 하천개발과정에서 표토관리의 실태와 문제를 파악하였다. 이를 분명히 하기 위해 국내 하천개선사업 중 환경부의 감독을 받는 생태하천복원사업으로서 최근 완료된 하천을 중심으로 개발 전과 개발 후의 토양특성을 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전문가들은 식물생장을 위해 최선의 토양관리 및 개선방법으로서 표토의 수거 및 재활용을 선호하였다. 둘째, 경제적 문제와 시공의 불편 때문에 실제 표토의 수거 및 재활용은 제대로 이루어지고 있지 않다. 셋째, 개발 후 식물생장에 필요한 유기물, 총질소 등 토양조건 요인들이 전반적으로 감소한다. This study aimed to research and analyze the real condition of topsoil management of river development field as a significant case among domestic development fields for topsoil preservation. Through survey with experts, we understood the real condition and problems of topsoil management during river development. In order to verify this, we analyzed the characteristics of soil before and after development focusing on the rivers recently completed as an ecological river restoration project, supervised by Ministry of Environment among domestic river improvement projects. The study results are like below. First, experts preferred collecting and reusing topsoil as the best method to maintain and improve soil for plant growth. Second, realistically collecting and reusing topsoil is not fully conducted due to economical issues and inconvenience in construction. In the soil condition, third, the contents of elements necessary for plant growth like organic matter and total nitrogen declined overall after development.

적응적 학습 파라미터의 고정점 알고리즘에 의한 독립성분분석의 성능개선

조용현,민성재,Cho, Yong-Hyun,Min, Seong-Jae 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.4

This paper proposes an efficient fixed-point (FP) algorithm for improving performances of the independent component analysis (ICA) based on neural networks. The proposed algorithm is the FP algorithm based on Newton method for ICA using the adaptive learning parameters. The purpose of this algorithm is to improve the separation speed and performance by using the learning parameters in Newton method, which is based on the first order differential computation of entropy optimization function. The learning rate and the moment are adaptively adjusted according to an updating state of inverse mixing matrix. The proposed algorithm has been applied to the fingerprints and the images generated by random mixing matrix in the 8 fingerprints of 256${\times}$256-pixel and the 10 images of 512$\times$512-pixel, respectively. The simulation results show that the proposed algorithm has the separation speed and performance better than those using the conventional FP algorithm based on Newton method. Especially, the proposed algorithm gives relatively larger improvement degree as the problem size increases. 본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습 파라미터를 이용한 효율적인 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 엔트로피 최적화 함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 학습율과 모멘트를 역혼합행렬의 경신 상태에 따나 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문과 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문과 영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 특히 제안된 알고리즘은 문제의 규모가 클수록 분리성능과 분리속도의 개선 정도가 큼을 확인하였다.

소규모 대지의 조경 개선방안에 관한 연구 - 서울시를 사례로 -

조용현,Cho, Yong-Hyeon 한국조경학회 2009 韓國造景學會誌 Vol.37 No.5

우리나라 건축법에 따르면, $200m^2$ 이상의 대지 위에 건축행위를 하기 위해서는 반드시 일정면적비율 이상의 식재를 실시해야 한다. 대규모 개발에서는 이 법규가 잘 지켜지나, 소규모 개발에서는 잘 지켜지지 않고 있기 때문에 소규모 개발에 대해서는 특별한 관심이 기울여져야 한다. 따라서 이 연구의 목적은 대지의 조경에 대한 국내외 사례를 분석하고 서울시에서 소규모 대지에 대한 조경관리 실태분석을 통해 소규모 대지의 조경 설치 및 사후관리에 대한 합리적인 개선 방안을 마련하는 것이다. 이 연구에서는 2002년도에 서울시 성북구와 강남구를 대상으로 조사된 조경 실태자료를 사용하였고, 추가 현장조사와 담당공무원 및 건물소유주에 대한 설문조사를 수행하였으며, 그 분석결과를 토대로 건축단계별로 개선방안을 도출하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 건축설계 상위계획 단계에서는 조경기준의 강화, 지구단위계획에서의 지침 제공, 인센티브 제도의 도입 등을 제안하였다. 둘째, 건축설계단계에서는 설계지침 및 사례집 제작 보급, 합벽개발 허용, 연면적 2,000m2 이상 건축물 건축에서 조경기사의 직접참여 또는 협력 의무화 법조항 신설 등을 제시하였다. 셋째, 건축허가 및 준공, 사후관리단계와 관련하여 조경에 대한 허가서류 검토에 녹지직 공무원 참여 보장, 현장 검사 및 확인 업무에 조경전문가가 참여할 수 있도록 관련규정의 개정 등을 제시하였고, 사후관리에 조경전문기술자가 대행 또는 참여할 수 있도록 허용하는 관련 규정 개정 필요성 등을 제시하였으며, 시정명령 미이행 또는 위법건축물에 대한 관리감독 강화의 필요성을 제기하였다. Under the Korea Building Act, anyone planning to build a building or buildings on a site over $200m^2$ must plant plants over a specific area. In large scale development this rule is adhered to well, but such is not the case in small scale development. Therefore, special attention must be given to small scale development. Thus, the purpose of this research is to analyze the current situation and practice of planting at small scale development sites in Seoul, and then suggest policies for improving them. In this study using the data covering Seongbuk-Gu and Gangnam-Gu, which was surveyed in 2002, the current situation and practice of planting at small scale development sites was analyzed. After a questionnaire survey was conducted with government officers and building owners, the same analysis was made. Then the policies for improvement were extracted. The results are as follows: 1. In superordinate planning stage, because the minimum standards are too low, those must be strengthened. Any district plan does not control planting in private building lots. This requests active application of planting in private building lots as a design control measure in district planning. 2. In the building design stage, there are no guidelines. The obligation of building set-back between adjacent buildings by the Korean Building Act produces mass shaded and inferior planting beds. The act also is blocking landscape architects' participation in small scale development. And wall installations deteriorate the streetscape and growth of plants with shading. Therefore guidelines must be made. 3. In each stage of the building permit, the permit for building completion, and maintenance the Korean Building Act is blocking landscape architects' participation in small scale development, so the planting plan is completely handled by nonprofessional persons. Therefore, the act should be amended in order to make way for landscape architects' participation in each stage of the small scale development process.

생태공원

조용현,Cho Yong-Hyeon 한국관개배수위원회 2000 한국관개배수논문집 Vol.7 No.2

수변 생태벨트 평가방법 개발에 관한 연구

조용현,최대희,Cho, Yong-Hyeon,Choi, Dae-Hee 한국조경학회 2014 韓國造景學會誌 Vol.42 No.1

This study aims to develop the diagnostic evaluation method of the riverine ecobelt for construction, conservation, and maintenance of the riverine ecobelt. The value indices in the proposed evaluation method are composed of total 5 fields and 19 elements. The 5 fields are flood control, environmental function, growth of plants, ecobelt function, and restoration potential. Flood control field is composed of total 3 elements such as length, width, and density of green area. Environmental function field is composed of 4 elements such as park use, landscape boundary and edge, microclimate control, non-point pollution control. Growth of plants field is composed of 6 elements such as species composition, forest height, stratum structure, vine plants, plant vitality, and succession of plants. Ecobelt function field is composed of 4 elements such as longitudinal connectivity, lateral connectivity, in-stream forest or habitat, roads on bank top. Restoration potential field is composed of 2 elements such as landform and land use of the immediate vicinity. The score system ranging 1~4 was adopted. The weighting parameters of elements were unified with each other. The final grade system ranging 1~5(1: very good~5: very bad) was adopted, and the final grade was evaluated by the mean values of each field. According to the test application of the diagnostic evaluation method of the riverine ecobelt, the final grades showed effectively the real condition of each site. 이 연구의 목적은 수변 생태벨트를 조성, 보전, 관리를 위해 수변생태벨트의 진단적 평가방법을 개발하는 것이었다. 평가의 기본 틀은 일본의 제방림 평가방법을 토대로 하였으며, 국내 수변녹지의 현황에 맞게 수정한 1차 수정평가방법으로 1차 시험평가를 실시하였다. 1차 시험평가의 문제점을 보완한 2차 수정안을 가지고 전문가를 대상으로 설문을 실시하고, 그 결과를 반영하여 최종 평가방법을 제안하였다. 최종 평가방법으로 홍천강에서 시험평가를 실시하였다. 최종적으로 제안된 평가방법의 평가영역은 5가지 분야 19가지 항목으로 구성되었으며, 5가지 분야는 치수, 환경기능, 식물생장, 생태벨트기능, 복원잠재성 등이다. 치수분야 평가항목은 수림의 길이, 폭, 밀도 등 3가지 항목으로, 환경기능분야는 공원이용, 경관 경계 및 주연부, 미기후 조절, 비점오염 제어 등 4가지 항목으로, 식물생장분야는 종 구성, 수림 높이, 계층구조, 덩굴식물, 식물활력도, 후계목 생장 등 6가지 항목으로, 생태벨트기능 분야는 종적 연결성, 횡적 연결성, 하천내 수림 혹은 서식지, 제방상단 도로 등 4가지 항목으로, 마지막으로 복원잠재력분야는 지형, 인접 토지이용 등 2가지 항목으로 구성되었다. 점수체계는 1~4까지 부여되었으며, 최종 평가결과 등급체계는 우수한 1등급에서 가장 열악한 5등급까지 5등급으로 구분하였다. 각 분야별 항목별 가중치는 동일하게 하였으며, 분야별 점수 평균값을 다시 평균하여 최종 등급을 판정하는 것으로 하였다. 홍천강을 대상으로 적용된 평가방법은 각 구간의 수변 생태벨트 실태를 효과적으로 보여주었다.

주요성분분석에 의한 일반회귀 신경망의 성능개선

조용현,Cho, Yong-Hyun 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.11

This paper proposes an efficient method for improving the performance of a general regression neural network by using the feature to the independent variables as the center for partern-layer neurons. The adaptive principal component analysis is applied for extracting, efficiently the fcarures by reducing the dimension of given independent variables. In can acluevc a supertor property of the principal component analysis that converts input data into set of statistically independent features and the general regression neuralnetwork, espedtively. The proposed general regression neural network has been applied to regress the Solow's economy(2-independent variable set) and the wie elephone(1-independent vanable set). The simulation results show that the proposed meural networks have better performances of the regressionfor the lest data, in comparison with those using the means or the weighted means of independent variables. Also,it is affected less by the number of neurons and the scope of the smoothing factor. 본 논문에서는 독립변수들의 특징을 추출하여 패턴층 뉴런의 중앙값을 이용함으로써 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 회귀분석에 이용되는 데이터의 각 독립변수들의 집합으로 변환시키는 특징을 살려 일반회귀 신경망의 성능을 더 개선하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 2개의 독립변수 집합을 가진 Solow의 경제문제와 4개의 독립변수 집합을 가진 국내 유선전화문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 중심값을 각 독립변수들의 평균이나 가중평균을 이용하는 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 뉴런 수나 평활요소의 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

녹지량 지표로서 녹시율 개념을 도입한 서울시 가로 환경 특성 분석

조용현,정용문,김광동,Cho Yong-Hyeon,Cheong Yong-Moon,Kim Kwang-Dong 한국조경학회 2006 韓國造景學會誌 Vol.34 No.1

The purposes of this study are to develop the concept and the measurement method of IGS(Index of Greenness in Streetscape) and to analyze the present condition of street environments through field surveys of IGS in Seoul. IGS is a new index which directly expresses human's perceptions of plants in a street and defined as the area ratio of which leaves of plants occupy in an eye-level view of a person standing on the center line of a street. In practice, IGS can be calculated from a photograph taken from a center point of a street at about 1.5 meter height from the ground with single lens reflex camera equiped with 50mm standard lens. The photograph must have a special composition in a way that the center point of the photograph is positioning at the visual vanishing point of street center line. Then the IGS can be calculated by computing the percentage of the area covered with the plant leaves in the photograph. Types of streets in Seoul were classified according to road functions into 4 types. We performed field surveys and calculated IGSs from 300 sample sites in Seoul. Followings summarize some of study results. The average IGSs for arterial roads, highways, alleys and back streets are 16.91%, 16.33%, 13.97% and 7.50% respectively. The difference of average IGS values between Ginkgo biloba and Platanus occidentalis was relatively large. From observation IGSs from April 4th, 2003 to October 2nd, 2003, it was evident that the range and timing of each plant species' IGS change is not the same. According to questionnaire to public officials taking charge of street greening, the current evaluated IGS is 24.4%, and it is expected to be 40.7% in the future.

고정점 알고리즘과 시간적 상관성의 적응조정 견실 알고리즘을 조합한 독립성분분석

조용현,오정은,Cho, Yong-Hyun,Oh, Jeung-Eun 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.2

본 논문에서는 고정점 알고리즘과 신호의 시간적 상관성을 적응 조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 기초한 방법으로 빠른 분석속도와 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 견실 알고리즘은 시간적 상호 의존성이나 낮은 쿠토시스를 가지는 신호도 효과적으로 분석하기 위함이다. 특히 견실 알고리즘에서 경험적으로 설정되던 최대지연시간을 신호상호간의 자기상관함수를 이용하여 적응 조정되도록 함으로써 그 성능을 더욱 더 개선하였다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가시는 4개의 신호와 $512\times512$ 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합신호와 혼합영상 각각의 분리에 적용한 결과, 고정점 알고리즘의 독립성분분석 및 고정점 알고리즘과 최대시간지연을 경험적으로 설정하는 기존의 견실 알고리즘을 단순히 조합한 독립성분분석에 비해 분리속도와 분리률에서 개선된 성능이 있음을 확인하였다. 특히 문제의 규모가 증가할수록 분석성능의 개선정도도 증가함을 확인하였다. This paper proposes a hybrid independent component analysis(ICA) of fixed-point(FP) algorithm and robust algorithm. The FP algorithm is applied for improving the analysis speed and performance, and the robust algorithm is applied for preventing performance degradations by means of very small kurtosis and temporal correlations between components. And the adaptive adaptation of temporal correlations has been proposed for solving limits of the conventional robust algorithm dependent on the maximum time delay. The proposed ICA has been applied to the problems for separating the 4-mixed signals of 500 samples and 10-mixed images of $512\times512$pixels, respectively. The experimental results show that the proposed ICA has a characteristics of adaptively adapting the maximum time delay, and has a superior separation performances(speed, rate) to conventional FP-ICA and hybrid ICA of heuristic correlation. Especially, the proposed ICA gives the larger degree of improvement as the problem size increases.