메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오현교 윤석호 김상욱 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 第47卷 CI編 第1號
발행연도
2010.1
수록면
80 - 91 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

이미지 데이터베이스에서 매개변수를 필요로 하지 않는 클러스터링 및 아웃라이어 검출 방법
오현교 ,  윤석호 ,  김상욱 전자공학회논문지-CI 2010.01 학술저널

2009

매개변수를 필요로 하지 않는 이미지 클러스터링 방법
오현교 ,  윤석호 ,  김상욱 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2009.11 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
이미지 데이터가 증가함에 따라 효율적인 검색을 위해서 이미지 데이터를 구조화해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이미지 데이터를 구조화하기 위한 대표적인 방법으로는 클러스터링이 있다. 그러나 기존 클러스터링 방법들은 클러스터링을 수행하기 전에 매개변수로서 클러스터의 개수를 사용자로부터 제공 받아야 되는 어려움이 있다. 본 논문에서는 클러스터의 개수를 사용자에게 제공 받지 않고 이미지 데이터를 클러스터링 하는 방안에 대해서 논의 한다. 제안하는 방안은 객체들 간의 상호 연관관계를 이용하여 매개변수 없이 데이터의 감추어진 구조나 패턴을 찾아내는 방법인 Cross-Association을 기반으로 한다. 이미지 데이터 클러스터링에 Cross-Association을 적용하기 위해서는 먼저 이미지 데이터를 그래프로 변환해야 한다. 그런 후에 생성된 그래프를 Cross-Association에 적용시키고 그 결과를 클러스터링 관점에서 해석한다. 본 논문에서는 또한 Cross-Association을 기반으로 계층적 클러스터링 하는 방법과 아웃라이어 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해서 제안하는 방법의 우수성을 규명하고 이미지 데이터를 클러스터링 하는데 적절한 k-최근접 이웃검색에서의 k값과 더 나은 그래프 생성 방법이 무엇인지를 제시한다.
#이미지 데이터 클러스터링 #클러스터링 #아웃라이어 검출 #Cross-Association #parameter-free

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Y. Gdalyahu / 2001 / Self-Organization in Vision: Stochastic Clustering for Image Segmentation, Perceptual Grouping, and Image Database Organization / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 23 (10) : 1053 ~ 1074 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Y. Chen / 2005 / CLUE: Cluster-Based Retrieval of Images by Unsupervised Learning / IEEE Trans. Image Processing 14 (8) : 1187 ~ 1201 google schola 3. [단행본] - J. Han / 2006 / Data Mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann google schola 4. [학술대회논문] - S. Guha / 1998 / CURE:An Efficient Clustering Algorithm for Large Databases / In Proc. of ACM SIGMOD Int'l. Conf. on Management of Data : 73 ~ 84 google schola 5. [학술대회논문] - T. Zhang / 1996 / BIRCH:An Efficient Data Clustering Method for Very Large Databases / In Proc. of ACM SIGMOD Int'l. Conf. on Management of Data : 103 ~ 114 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

하이퍼그래프 모델 기반의 장면 이미지 분류 기법
최선욱 ,  이종호 한국지능시스템학회 논문지 2014 .04
고차원 데이터 처리를 위한 SVM기반의 클러스터링 기법
김만선 ,  이상용 한국지능시스템학회 논문지 2004 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-001826685