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허기수,오일석 한국콘텐츠학회 2006 한국콘텐츠학회논문지 Vol.6 No.11
Recognition of sign has been studied to provide convenience tour information for foreigners and strangers through automatic recognition of sign. The sign image database is essential to training the classifier and to intuitive measurement of performance. In this paper, we described the sign image database collected at Jeonju Hanok Village. As to 45 each other sign image, corresponding 50 images are collected under several condition. This database could be important content to study for the field of pattern recognition. 간판인식은 관광지의 간판을 자동 인식하여 외국인 또는 외지인에게 편리한 관광 정보제공을 목적으로 연구되고 있다. 간판 인식 연구에서는 인식기의 훈련과 객관적인 성능 측정을 위해 간판영상 데이터베이스가 필수적이다. 이 논문은 전주 한옥마을을 대상으로 수집한 간판영상 데이터베이스에 대해 기술한다. 총 45개의 서로 다른 간판에 대해 각각 50개씩 영상을 다양한 조건에서 획득하였다. 이 데이터베이스는 패턴 인식 분야 연구를 위한 중요한 콘텐츠 이다.
Feature Selection and Performance Analysis using Quantum-inspired Genetic Algorithm
허기수,정현태,박아론,백성준,Heo, G.S.,Jeong, H.T.,Park, A.,Baek, S.J. THE KOREAN INSTITUTE OF SMART MEDIA 2012 스마트미디어저널 Vol.1 No.1
특징 선택은 패턴 인식의 성능을 향상시키기 위해 부분집합을 구성하는 중요한 문제다. 특징 선택에는 순차 탐색 알고리즘으로부터 확률 기반의 유전 알고리즘까지 다양한 접근 방법이 적용 되었다. 본 연구에서는 특징 선택을 위해 양자 비트, 상태의 중첩 등 양자 컴퓨터 개념을 기반으로 하는 양자 기반 유전 알고리즘(QGA: Quantum-inspired Genetic Algorithm)을 적용하였다. QGA 성능은 전통적인 유전 알고리즘(CGA: Conventional Genetic Algorithm)을 적용한 특징 선택 방법과 분류율 및 평균 특징 개수의 비교를 통해 이루어졌으며, UCI 데이터를 이용한 실험 결과 QGA를 적용한 특징 선택 방법이 CGA를 적용한 경우에 비해 전반적으로 좋은 성능을 보임을 확인 할 수 있었다. Feature selection is the important technique of selecting a subset of relevant features for building robust pattern recognition systems. Various methods have been studied for feature selection from sequential search algorithms to stochastic algorithms. In this work, we adopted a Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA) which is based on the concept and principles of quantum computing such as Q-bits and superposition of state for feature selection. The performance of QGA is compared to that of the Conventional Genetic Algorithm (CGA) with respect to the classification rates and the number of selected features. The experimental result using UCI data sets shows that QGA is superior to CGA.
DMBA 매식과 방사선 조사로 유도된 백서 타액선 종양에서 H-ras 암유전자의 활성화
허기수,최종환,최순철,박태원,유동수,Hu Key-Soon,Choi Jong-Whan,Choi Soon-Chul,Park Tae-Won,You Dong-Soo 대한영상치의학회 1998 Imaging Science in Dentistry Vol.28 No.1
Cellular transforming genes have been identified in a number of different tumor cell lines and tumor types. A significant number of these oncogenes belong to the ras gene family. The ras gene family consists of three closely related genes:H-ras, K-ras and N-ras which code for a related 21 kDa protein. Mutations in codon 12, 13 and 61 of one of the three ras genes convert these genes into acute oncogenes. The presence of H-ras gene mutations has important prognostic implications in various tumors. Each genomic DNA was isolated from tumors induced by implantation with DMBA, or by treatment with DMBA -implantation/irradiation. When genome DNA was transfected into NIH 3T3 cells and investigated by two-step PCR-RFLP, the fOllowing results were concluded: 1. Transformation foci developed in two groups when the genome DNA of two experimental groups were transfected into NIH 3T3 cells. 2. Transformation efficiency was 0.01-0.02 foci/㎍DNA in the experimental group with the DMBA-implantation, 0.01-0.03 foci/㎍lgDNA in the experimental group with the DMBA-implantation/irradiation according to results of transfection assay. 3. When the point mutation of H-ras gene was investigated by a two-step PCR-RFLP, there was 13.9% (5/36) in the experimental group with the DMBA implantation, 15.4 % (6/39) in the experimental group with the DMBA -implantation/irradiation. 4. The point mutation in codon 12 and 61 of H-ras was 5.6%(2/36) and 8.3%(3/36) in the experimental group with the DMBA implantation. 5. The point mutation in codon 12 and 61 of H-ras gene was 7.7%(3/39) in the experimental group with the DMBA -implantation/irradiation.
허기수,이동우,정현태,박준석,Heo, G.S.,Lee, D.W.,Jeong, H.T.,Park, J.S. 한국전자통신연구원 2011 전자통신동향분석 Vol.26 No.5
최근 3D 및 증강현실 기술이 발전함에 따라 사용자는 특수한 장비를 착용하지 않고서도 주변의 다양한 서비스 및 콘텐츠가 현실 세계와 결합되어 디스플레이 되며, 손의 감각과 인식에 따라 직접 상호작용하는 것을 요구한다. 이에 따라 기존 see-through HMD(Head Mounted Display)나 모니터 화면을 벗어나 실세계의 객체에 직접 증강된 현실을 보여주고 체험할 수 있는 프로젝션 기반 증강현실 기술의 중요성이 증대되고 있다. 본 고에서는 프로젝션 기반 증강현실을 구현하기 위한 출력보정, 추적 및 정합, 상호작용 및 사용자 인터페이스 기술에 대한 동향을 살펴본다. 더불어 산업, 의료, 교육 및 엔터테인먼트, 모바일 응용 등 각 분야에서 활용되고 있는 최근의 프로젝션 기반 증강현실 기술동향을 소개한다.
허기수(Gi-Su Heo),오일석(Il-Seok Oh) 대한전자공학회 2009 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.46 No.2
신경망의 구조를 최적화하기 위해서는 노드 또는 연결을 잘라내는 가지치기 방법과 노드를 추가해 나가는 구조 증가 방법이 있다. 이 논문은 신경망의 구조 최적화를 위해 가지치기 방법을 사용하며, 최적의 노드 가지치기를 찾기 위해 유전 알고리즘을 사용한다. 기존 연구에서는 입력층과 은닉층의 노드를 따로 최적화 대상으로 삼았다. 우리는 두 층의 노드를 하나의 염색체에 표현하여 동시 최적화를 꾀하였다. 자식은 부모의 가중치를 상속받는다. 학습을 위해서는 기존의 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 실험은 UCI Machine Learning Repository에서 제공한 다양한 데이터를 사용하였다. 실험 결과 신경망 노드 가지치기 비율이 평균 8∼25%에서 좋은 성능을 얻을 수 있었다. 또한 다른 가지치기 및 구조 증가 알고리즘과의 교차검증에 대한 t-검정 결과 그들에 비해 우수한 성능을 보였다. In optimizing the neural network structure, there are two methods of the pruning scheme and the constructive scheme. In this paper we use the pruning scheme to optimize neural network structure, and the genetic algorithm to find out its optimum node pruning. In the conventional researches, the input and hidden layers were optimized separately. On the contrary we attempted to optimize the two layers simultaneously by encoding two layers in a chromosome. The offspring networks inherit the weights from the parent. For learning, we used the existing error back-propagation algorithm. In our experiment with various databases from UCI Machine Learning Repository, we could get the optimal performance when the network size was reduced by about 8∼25%. As a result of t-test the proposed method was shown better performance, compared with other pruning and construction methods through the cross-validation.