• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.287-292
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.760-765
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• 2006

디자인 패턴의 사용은 시스템을 좀 더 유연하고, 이해하기 쉽고, 재사용 가능하게 만든다. 개발이 완료된 시스템이 명확하게 문서화가 되어 있으면, 시스템의 내부 구조를 이해하기 쉽고, 향후 유지 보수의 비용이 적게 든다. 하지만, 대부분 시스템의 경우 개발된 시스템의 문서화가 잘 되어 있지 않기 때문에, 시스템에 문제가 생겨 수정 하고자 하거나, 새로운 모듈을 추가하여 시스템의 기능을 확장하고자 할 때, 전체 소스코드를 분석하여 시스템을 이해해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소스코드에서 자동적으로 디자인 패턴을 인식하여 문서화를 증진시킬 수 있다. 따라서 신뢰할 만한 디자인 패턴 인식 시스템이 중요하다. 지금까지 디자인 패턴 인식 방법은 시스템의 구조적인 특징만을 이용하여 패턴을 인식하여 왔다. 그래서 본 논문은 구조적인 특징뿐만 아니라 동적인 분석, 그리고 자동학습(machine learning)에 기반하여 소스코드로부터 디자인 패턴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 전 작업에서 만든 자바로 쓰여진 에이전트 개발 툴을 대상으로 실시하여 인식한 디자인 패턴에 대한 평가를 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.199-202
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• 2005

TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.164-168
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• 1995

SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.399-401
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• 1998

단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.459-462
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 인식문제를 위하여 CNN 모델을 사용한 특징추출 기법과, FMM 신경망을 사용한 특징 분석 기법을 상호 결합한 형태의 패턴 인식 모델을 제안한다. 수신호 인식을 위하여 영상패턴에서 대상물의 움직임 정보에 기초한 3 차원 형식의 데이터 표현 기법과, 이로부터 인식을 위한 특징추출 기법을 제시한다. 특징추출 모듈에서는 3 차원으로 확장된 구조의 수용영역을 고려한 CNN 모델을 제안하며, 이로부터 학습패턴에서 특징점의 공간적 변이에 대한 영향을 최소화할 수 있음을 고찰한다. 또한 인식효율의 개선을 위하여 방대한 양의 특징집합으로부터 효과적인 특징을 선별하기 위한 방법론으로서 WFMM 모델 기반의 특징분석 기법을 정의하고 이로부터 선별된 특징을 사용하는 인식 기법을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.63-65
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• 2007

본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.70-77
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• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.98-101
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• 2003

본 논문에서는, 패턴 인식시 데이타의 최적의 특성을 구성할 수 있는 새로운 신경망 구조인 적응적 트리맵을 제안한다. 유전 알고리즘을 사용한 적응적 트리맵(adaptive tree map ATM)은 데이터의 특징에 대한 중요도를 유전 알고리즘으로 구성하고, 특징의 우선 순위에 따라 트리구조를 도입하고 데이터의 유사성에 따라 신경망의 뉴런이 분리, 병합 될 수 있다. 패턴인식의 인식률에 영향을 미치는 인자 중에서 가장 중요한 특징은 연구자의 선택에 의하여 사용되거나 무시될 수 있으며, 반복적인 실험을 통하여 적절한 특징을 사용할 수 있으나 최적의 특징은 될 수 없다. 그러나 본 논문에서 제안한 ATM을 이용하면 블랙박스로 구성된 적응적인 시스템을 이용하여 원하는 출력을 얻을 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.304-306
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• 2004

단백질의 1차 구조를 통하여 생성되는 단백질 2차 구조는 3가지 타입 E, H, L을 가지고 있다. 단백질 2차 구조는 선형적인 단백질 1차 구조를 공간적으로 형성한 것이며 단백질 2차 구조에 관한 연구는 단백질 기능 예측에 중요한 부분이다. 단백질 2차 구조는 3가지 타입이 각각 그룹을 이루어 나타나는 특징이 있다. 단백질 2차 구조의 이러한 특징을 이용하면 효과적인 검색이 가능하다. 기존의 연구에서는 시퀀스 전체와 질의를 스트링 기반으로 비교하는 방법과 단백질 2차 구조의 세그먼트 테이블을 이용하는 방법을 사용하였다. 하지만 이러한 방법은 검색 비용이 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 효과적인 단백질 2차 구조의 검색을 위하여 고정된 패턴을 정 의하고 고정된 패턴을 사용하는 방안을 제시한다.