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영상의 클러스터 수 결정과 변형된 퍼지 c - Means 클러스터링을 이용한 영역분할
윤후병(Hoo-Byong Yun),정성종(Seong-Jong Chuang),안동언(Dong-Un An) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 우해서는 먼저 영상의 영역분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역분할 시 노이즈 문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화함으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
한국어 텍스트에서의 복합 명사구 출현 빈도 분석에 관한 연구
김동일(Dong-il Kim),이신원(Shin-won Lee),윤후병(Hoo-byong Yun),장재우(Jae-woo Chang),정성종(Seong-jong Chung) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
각종 정보에서 그 내용을 대표할 수 있는 용어를 컴퓨터를 통해 자동적으로 선정해내는 일을 자동 색인이라 하며 이것은 정보 검색 시스템의 중요한 한 부분이다. 본 논문에서는 한국어 특성을 이용한 한국어 자동 색인 시스템에 적용될 수 있는 복합 명사구 추출을 위한 휴리스틱한 규칙들의 타당성 여부를 조사하다. 이를 위해 각 규칙들을 이용할 때 추출되는 복합 명사구의 출현 빈도율을 통한 규칙들의 중요도를 판별하고, 발생하는 오류 형태를 분석한다. 또한 색인어가 재현할 문헌의 특정성(specification)을 유지하기 위해 보다 다양한 복합 명사구 추출 규칙들을 제안한다.