• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.127-130
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• 2004

기존의 전대역(Full-Band)에서 특징 파라미터를 추출하는 화자 확인(Speaker Verification) 시스템은 저대역이나 고대역에서 화자 정보의 특징이 제거되기 쉽다. 또한, 주파수 스펙트럼에 부분적으로 오염이 되는 경우, 특징 파라미터를 왜곡시켜 화자 확인 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중대역 공분산 모델(Covariance Model)을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 영역에서 전대역을 여러 개의 부대역(Sub-Band)으로 분할하고, 부대역별로 독립적으로 특징 파라미터를 추출하여 공분산 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 공분산 모델 간의 거리를 측정하는 화자 확인 실험을 하였다. 잡음 환경에서 기존의 방법인 전대역에 기반한 공분산 모델과 제안한 방법을 비교 분석한 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 $2\%$정도 성능이 향상되었다. 또한, 제안된 방법은 전대역에 기반한 파라미터 차원 수를 다중대역의 개수로 분할하여 사용하므로 계산량의 감소와 저장 공간면에서 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.91-94
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• 2006

본 논문은 생체인식시스템에서 단일시스템의 각각의 특징을 바탕으로 신뢰성을 증가시키는 것에 있다. 간단하면서 높은 인식률을 가지는 지문과 개개인의 음성을 다중생체인식에 활용하여 다중생체인식 시스템을 구현 하였다. 화자인식부에서는 DSP를 이용하여 화자인식을 수행하고, 이후 지문인식부에서 지문 특징점을 추출하여 KSOM신경망 알고리즘을 이용하여 인식을 수행하였다. 그리고 각 인식부의 전체적인 제어는 ATmega16L을 사용하였다. 또한 인증결과를 PC에 MFC로 디스플레이 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2004.09a
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• pp.354-357
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• 2004

방사성폐기물 처분 연구의 일환으로 대전 유성북부 화강암 지역내 200～500m 심도를 갖는 9개의 심부 시추공이 착정되었으며, 이중 3개 시추공에 대하여 다중패커시스템이 설치되어 장기적으로 심도별지하수의 수리특성, 화학특성 및 동위원소 특성이 모니터링 되고 있다. 다중패커시스템이 설치되기 전의시추공 지하수의 수리 및 지화학 특성은 심도에 따라 별다른 특성이 보이지 않지만, 다중패커시스템 설치 후, 심도에 따라 특징적인 수리 및 지화학특성을 보여주고 있다. 또한, 다중패커시스템이 설치된 시추공의 경우, 최상부 구간을 제외하고 모든 구간 지하수의 수리화학특성은 일정기간이 경과한 후에는 각 구간별로 거의 일정한 값으로 유지되고 있음을 보여준다. 그러나, 지하수의 함양특성이 크게 변하는 우기 동안에는 지하수 수두압이 심도 약350m의 구간까지 변화되는 특성을 보여주고 있다. 동위원소특성 역시 심도구간에 따라 특징적인 값을 보여주며, 장기적으로 일정한 구간별 특정 값을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1718-1720
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• 2013

본 논문에서는 다중 손 끝점 검출을 위해 특징 추출 기법 및 이를 기반으로 한 손 끝점 검출 알고리즘을 제안한다. 특징 추출을 위해 Local Binary Feature(LBP)을 사용하였고 특징의 차원을 축소하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 기법을 이용하였다. 손 끝점 판별을 위해 Reduced multivariate polynomial Model(RM) Classifier를 사용하여 실험 결과 제안된 손 끝점 검출 기법이 다양한 환경에서 동작 하는 것을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.05a
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• pp.448-451
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• 2002

This study will offer multi-feature recognition instead of an using mono-feature to improve the accuracy of recognition. Each Feature can be found by following ways. For a face, the feature is calculated by the principal component analysis with wavelet multiresolution. For a lip, a filter is used to find out on equation to calculate the edges of the lips first. Then the other feature is calculated by the distance ratio of facial parameters. We've sorted backpropagation neural network and experimented with the inputs used above and then based on the experimental results we discuss the advantage and efficiency.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10C
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• pp.965-974
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• 2007

In this paper, we proposed the feature selection algorithm for multi-class genre classification. In our proposed algorithm, we developed GMM separation score based on Gaussian mixture model for measuring separability between two genres. Additionally, we improved feature subset selection algorithm based on sequential forward selection for multi-class genre classification. Instead of setting criterion as entire genre separability measures, we set criterion as worst genre separability measure for each sequential selection step. In order to assess the performance proposed algorithm, we extracted various features which represent characteristics such as timbre, rhythm, pitch and so on. Then, we investigate classification performance by GMM classifier and k-NN classifier for selected features using conventional algorithm and proposed algorithm. Proposed algorithm showed improved performance in classification accuracy up to 10 percent for classification experiments of low dimension feature vector especially.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.183-186
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• 2006

생체인식은 정보처리시스템에 있어서 네트웍 보안, 시스템 보안, 어플리케이션 보안 등에 사용되는 개인인증 및 확인을 위한 하나의 기법으로 볼 수 있으며, 개인정보를 포함한 데이터의 보호를 위해서 본인이나 승인된 사용자만이 네트웍이나 물리적 접근 등을 통하여 접근하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 얼굴인식과 홍채인식 시스템을 융합한 다중생체인식 시스템을 구현하였으며, 다중생체인식 시스템에서 구현된 생체데이터를 안전하게 전송할 수 있는 방법으로 블록 암호 알고리듬 ARIA를 침입에 대한 보안 방법으로 제안하였다. 이에 다중생체 특징벡터를 128비트의 블록 크기를 이용하여 암호화 하였으며, 생체 특징벡터를 이용하여 128비트의 키로 사용하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.21 no.2
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• pp.145-162
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• 2005

To improve the accuracy of land-cover discrimination in SAB data classification, this paper presents a methodology that includes feature extraction and fusion steps with multi-temporal SAR data. Three features including average backscattering coefficient, temporal variability and coherence are extracted from multi-temporal SAR data by considering the temporal behaviors of backscattering characteristics of SAR sensors. Dempster-Shafer theory of evidence(D-S theory) and fuzzy logic are applied to effectively integrate those features. Especially, a feature-driven heuristic approach to mass function assignment in D-S theory is applied and various fuzzy combination operators are tested in fuzzy logic fusion. As experimental results on a multi-temporal Radarsat-1 data set, the features considered in this paper could provide complementary information and thus effectively discriminated water, paddy and urban areas. However, it was difficult to discriminate forest and dry fields. From an information fusion methodological point of view, the D-S theory and fuzzy combination operators except the fuzzy Max and Algebraic Sum operators showed similar land-cover accuracy statistics.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.4
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• pp.266-274
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• 2003

Distance Fourier descriptors of local target boundary and feature information fusion using multiple MLPs (Multilayer perceptrons) are proposed. They are used to identify nonoccluded and partially occluded targets in natural FLIR (forward-looking infrared) images. After segmenting a target, radial Fourier descriptors as global shape features are defined from the target boundary. A target boundary is partitioned into four local boundaries to extract local shape features. In a local boundary, a distance function is defined from boundary points and a line between two extreme points. Distance Fourier descriptors as local shape features are defined by using distance function. One global feature vector and four local feature vectors are used as input data for multiple MLPs to determine final identification result of the target. In the experiments, we show that the proposed method is superior to the traditional feature sets with respect to the identification performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.1-3
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• 2022

최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.