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장기억 과정에서 빠른 베이지안 변화점검출
김주원, 조신섭, 여인권, Kim. Joo-Won, Cho. Sin-Sup, Yeo. In-Kwon 한국통계학회 응용통계연구 10 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2009, Vol.22 No.4 735-744 (10 pages)
이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다,... -
베이지안 추론 방법을 이용한 새로운 그래프 매칭방법과 영상검색
박상철, 조완현, 김선월, 김수형, 나인섭, Park. Sang Cheol, Cho. Wan Hyun, Kim. Sun Worl, Kim. Soo Hyung, Na. In Seop 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 8 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2013, Vol.40 No.2 73-80 (8 pages)
이론과 디리쉴레(Dirichlet) 분포를 이용한 새로운 그래프 매칭 알고리즘과 이를 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 영상은 검출자(detector)에 의해 그래프로 표현되며, 그래프의 에지(edge)는 서술자(descriptor) 간의 거리로 나타낸다. 그런 후, 베이즈 이론과 디리쉴레 분포에 의해 두 그래프의 정점(검출자) 간의 매칭 정도를 나타내는 매칭행렬이 계산된다. 마지막으로 매칭행렬로 부터 볼록 최적화 알고리즘에 의해 최적 매칭관계를 찾는다. 여기서, 영상의 그래프 표현은 다양한 변형에 강인한 MSER 영역... -
그리드 단체 위의 디리슐레 분포에서 마르코프 연쇄 몬테 칼로 표집
신봉기, Sin. Bong-Kee 한국정보과학회 정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 6 Pages
한국정보과학회 정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 2015, Vol.21 No.1 94-99 (6 pages)
기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다....