• 전자공학회논문지CI
• /
• 제49권4호
• /
• pp.42-53
• /
• 2012

패턴 인식과 기계 학습 분야에서 분류는 가장 기본적으로 해결해야 하는 문제의 유형이다. Adaboost 알고리즘은 Boosting 알고리즘의 아이디어를 실제 데이터분석에 이용할 수 있도록 개량한 방법으로써, 단계를 반복하여 나온 여러 개의 약한 분류기와 가중치 값들의 조합으로 강한 분류기를 생성하는 두 개의 클래스를 분류하는 분류기이다. 주성분 분석법과 선형 판별 분석법은 높은 차원의 특징 벡터를 낮은 차원의 특징 벡터로 축소하는 특징 벡터의 차원 감소와 데이터의 특징 추출에도 유용하게 사용되는 방법들이다. 본 논문에서는, 주성분 분석법과 선형 판별 분석법을 이용하여 추출한 특징을 Adaboost 알고리즘의 약 분류기로 사용함으로써, 특징 추출과 분류를 동시에 하고, 인식률을 높이는 효율적인 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘을 제안한다. 마지막 장에서는, 제안하는 알고리즘으로 UCI Data-Set 중 2 Class-Data와 FRGC Data의 남자와 여자 영상에 대해서 분류 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 제안한 Boosted-PCA와 Boosted-LDA 알고리즘이 기존의 특징 추출 알고리즘과 최근접 이웃 분류기, SVM을 이용한 분류기 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권3호
• /
• pp.160-174
• /
• 2008

본 논문에서는 삼차원 메쉬 모델의 광학성 정보를 부호화하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 색상 정보, 법선벡터 정보 및 텍스처 정보의 부호화 효율을 개선하기 위하여 제안한 방법들은 기하학 정보와 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 먼저 연결성 정보를 이용하여 광학성 정보의 부호화 순서를 결정하고, 이를 통해 얻어진 인접한 꼭지점들의 기하학 정보를 이용하여 광학성 정보를 예측 부호화한다. 색상 정보는 기하 예측기를 사용하여 부호화하고, 법선벡터 정보는 거리 균등화기와 최적화 평면 발생기를 적용하여 부호화하며, 텍스처 정보는 삼차원 메쉬 모델 분석기, 텍스처 좌표 분석기, 텍스처 영상 재배열기와 예측 부호화기를 이용하여 부호화한다. 색상 정보는 현재 꼭지점과 인접한 꼭지점 사이에 기하학 정보를 고려하여 인접한 꼭지점들의 색상 정보의 가중치 합으로 계산할 수 있다. 또한 법선벡터 정보는 현재 꼭지점의 법선벡터를 예측하기 위해서 이등변 삼각형의 특성을 이용한 거리 균등화 기법과 상호연관성이 높은 인접한 꼭지점의 특징을 이용한 최적화 평면을 개발했으며 효율적으로 삼차원 좌표를 압축하기 위해서 구면 좌표계와 6-4분할 양자화 방법을 사용하였다. 마지막으로 텍스처 정보는 부호화 순서에 따라 텍스처 영상의 조각을 재배열하여 텍스처 좌표를 불연속성을 제거한다. 다양한 삼차원 메쉬 모델들에 대해 실험한 결과를 살펴보면 제안된 압축 방법이 이전의 방법보다 개선된 부호화 효율을 제공하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.447-455
• /
• 2000

본 논문에서는 커널분류기에 요구되는 다량의 계산량과 자료저장공간을 감소시키도록 고안된 최적군집방법을 적용한 K-평균 가중커널분류기법이 제안되었다. 이 방법은 원래의 훈련표본보다 작은 수의 참고벡터들과 그들의 가중값을 들을 찾아 원래 커널분류 기준을 근사화하여 패턴을 인식하는 것이다. K-평균 가중커널분류기법은 가중파젠윈도우(WPW)분류기법을 개량한 것으로서 참고벡터들을 계산하기 위한 초기 부적절하게 군집된 관측값들을 최적으로 재군집화 함으로써 WPW기법의 단범을 극복하였다. 실제자료들에 제안된 방법을 적용한 결과 WPW분류기법보다 참고벡터들의 대표성과 자료축소면에서 월등히 향상된 결과를 확인하였다

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.279-286
• /
• 2006

주파수 분포벡터를 이용한 분류방법을 국악기 분류 및 인식에 적용하였으며 분류에 사용되는 주파수 분포 벡터 중에서 리듬성분을 수치화한 평균피크값을 제안하였다. 대부분의 주파수 처리함수들은 주파수값의 평균, 통계적특성에 기반을 두고 있으며 국악기자동분류를 위해 신호의 평균, 분산, 영교차율, 균형주파수, 평균 피크값을 이용하여 실험하였다. 국악의 장르 구분을 위한 선행 연구로서 음악신호를 함수처리하고 k-최근접이웃 분류알고리즘을 적용하여 분류하였다. 기존의 주파수 분포벡터를 이용하여 발표되었던 서양음악의 분류 성공률 87%보다 향상된 94.44%의 성공률을 나타냈다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.91-95
• /
• 2004

본 연구에서는 H.263 부호기에서 양자화 변수의 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani법을 이용하였으며, 비퍼지화는 무게 중심법을 이용한다. 퍼지 입력변수로는 영상의 분산값, 엔트로피 및 현재의 움직임 벡터와 이전 영상의 움직임 벡터를 이용한다. 분산값과 엔트로피는 공간영역 특징을 반영하며, 움직임 벡터는 시간영역의 특징을 반영한다. 시각적인 특성에 적합하게 퍼지변수를 결정하며 퍼지 소속함수를 유도하여, 퍼지 규칙의 수를 줄이도록 FAM bank를 설계한다. 퍼지 양자화를 실제 동영상 압축에 적용함으로써 복원영상의 화질 특성이 향상되고, 율제어가 효과적으로 이루어지는 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.53-56
• /
• 2010

본 논문은 Shannon의 정리에 따른 채널 용량에 근접한 성능을 보이는 것으로 알려진 터보 복호기 기반의 반복적인 검출과 복호화(Iterative Detection and Decoding) 기법에서 반복적인 복호화를 수행할 시에 제외되었던 리스트 구 복호기(List Sphere Decoder)에서 사전 정보(prior information)을 이용할 수 있도록 하여 수정된 IDD 기법을 제안하였다. 기존의 기법에서는 사후확률(A posteriori probability)을 계산하기 위하여 리스트 구 복호기를 사용하였으나 반복적인 복호화 수행 시에는 사전 정보를 이용하지 않는 특성으로 인하여 제외된다. 만약 잡음(noise) 등의 이유로 검출된 심볼 벡터 목록이 원래의 것과 매우 다른 경우라도 재 검출을 하지 않기 때문에 반복적인 복호화를 수행하더라도 원래의 정보에 근접하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 기법에서 리스트 구 복호기를 터보 복호기의 Log Likelihood Ratio (LLR) 값을 사전 정보로 이용할 수 있도록 수정된 리스트 구 복호기를 제안하였다. 수정된 리스트 복호기는 반복적인 복호화를 수행 시 이전의 복호화에서 얻은 정보를 이용하여 새로이 검출된 심볼 벡터 목록을 제공하게 된다. 실제의 통신환경과 유사한 모델의 실험을 통해 수정된 IDD 기법이 기존의 IDD로 구성되는 내부 피드백에 RS 복호기 기반의 외부 피드백으로 구성된 형태로 피드백 회수가 증가할수록 기존의 IDD에 비해 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.879-884
• /
• 2002

산업 현장에서 필수적인 설비인 공기 압축기는 스크루, 왕복동 및 터보 압축기가 사용되고 있다. 근래에 터보 압축기가 넓이 사용되고 있는데, 터보 압축기는 구조적으로 임펠러를 고속회전 시켜야한다. 범용전동기에 높은 기어비를 가진 기어박스를 이용하여 구현하였는데, 이는 관성 모멘트, 마찰손 및 압축기의 크기를 증가시켰다. 최근에 터보 압축기의 연구는 초고속 동기전동기를 장착하여 기어박스를 제거하여 크기와 마찰손을 최소화하는 방향으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 150마력 70,000rpm 직접 구동방식의 터보 압축기를 개발하기 위하여 초고속 동기전동기 센서리스 벡터 구동시스템을 개발하였고, 이를 적용하여 직접 구동방식 터보 압축기를 개발하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.586-591
• /
• 2009

본 논문에서는 Particle filter를 이용한 특징 벡터 기반 이동 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째, RGB 칼라 모델을 이용하여 초기 이동 물체의 움직임 영역(blob)을 추출하고, KLT-알고리즘을 이용하여 입력 영상에 대한 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 특징 벡터를 매칭시켜 1차 특징 벡터를 구한다. 두 번째로, RGB와 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, 앞서 구한 1차 특징 벡터에 Snake 알고리즘을 적용함으로써 새로운 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 새롭게 구한 특징 벡터를 매칭시켜 2차 특징 벡터를 구한다. 최종적으로, 2차 특징 벡터에 Particle filter를 적용함으로써 본 논문에서 제안한 이동물체를 추적하는 알고리즘을 완성한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.97-102
• /
• 2000

부대역 코딩은 데이터의 압축을 위해 신호의 주파수를 부대역 필터로 통과시켜 서로 상관이 없는 주파수대역으로 분할하여 각 대역의 신호의 에너지에 적합한 비트 할당을 사용하여 인코딩한다. 실제로 부대역 신호의 코딩은 PCM, DPCM이 사용되는 데 고압축의 전송속도를 얻기 위해서 벡터양자기를 사용하였다. 대부분의 연구자들은 부호화기의 오차에만 주안점을 두고 전체 필터대역의 회복오차와 이 오차가 필터대역에 의존되는 것에는 연구가 진행되지 않았다. 본 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석과 최적구현의 새로운 접근방법을 제공하여 준다. 본 논문에서는 부대역 코덱에서 벡터양자기의 코드 북의 크기와 벡터크기 그리고 대역필터계수에 의존되는 전체 시스템의 회복오차인 Mean Squared reconstruction Error(MSE)를 계산하였다. 본 논문에서는 각 대역의 구조에서 이 MSE로 양자화를 모델링하고 주어진 전송속도, 필터길이, 입력신호 상관모델의 함수인 이 MSE를 최소화하는 최적의 Finite Impulse Response(FIR) 필터를 구현하였다. 최적구현의 예로 2-채널의 paraunitary 필터뱅크의 4-tap 필터계수를 구하였다. 이 paraunitary 최적의 필터 계수들을 Monte Carlo 모의시험을 사용하여 구하였다. 이 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석방법을 제공하여 주어서 그 활용도가 기대된다.

• 응용통계연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.131-139
• /
• 2013

지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.