• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.339-346
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• 2003

본 논문에서는 지역적 특성을 가지는 작은 인식기(마이크로 인식기)의 모음으로 인식기를 구현하는 다중 인식기 시스템을 제안한다. 각 학습패턴에서 k개의 이웃한 학습패턴을 추출해서 학습한 인식기를 마이크로인식기라고 한다. 각 학습패턴에는 한개 이상의 마이크로 인식기를 부여한다. 본 논문에서는 선형 커널을 사용한 SVM과 RBF 커널을 사용한 SVM등 두 가지 형태의 마이크로 인식기를 사용한다. 테스트 패턴이 인가되면 테스트패턴 주변의 마이크로인식기들 중에서 성능이 가장 좋은 것 하나를 선택한 후 선택된 인식기로 최종 클래스를 결정한다. 테스트패턴 주변에 있는 학습패턴들을 인식한 결과를 성능 측정 척도로 사용한다. Elena 데이터 베이스를 사용하여 기존의 단일 인식기, 다중 인식기 결합, 다중 인식기 선택 방법들과 인식률을 비교한 결과 제안된 방법이 우수함을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.115-127
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• 2006

본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.88-98
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• 1998

부분공간 인식기는 Karhunen-Loeve (KL) 변환을 기반으로 하는 대표적인 패턴인식 방법이다. 이 부분 공간 인식기는 고차원의 패턴을 저차원의 부분공간에 나타내어 인식을 한다. 그러나 차원 감축으로 인한 정보의 손실로 principal components가 유사하게 나타나는 패턴간에는 분별이 어려워지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 부분공간 인식기의 단점을 해결하기 위해 일반적으로 무시되는 minor components로 표현되는 패턴의 노벨티 성분을 이용하는 결합된 다중 노벨티 신경망 인식기를 제안하고 부분공간 인식기와 결합을 통해 인식률을 제고하는 방법을 제시한다. 필기체 숫자 데이터베이스에 대해서 제안한 인식기를 구성하고 특성을 분석한다. 제안한 방법은 다른 인식기들에 비해서 신경망에 사용된 가중치의 수는 증가하지만 가장 우수한 인식 성능을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.597-598
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• 2016

행동 인식을 위한 기존의 심층신경망은 행동 패턴 모델링과 행동 인식 성능 향상에 큰 기여를 하였다. 그러나 이 신경망은 영상 전체를 하나의 행동 인식 대상으로 보기 때문에 다중 객체의 개별적인 행동 인식에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 R-CNN과 LSTM을 융합한 RC-LSTM 심층신경망을 통해 다중 객체의 행동 인식을 위한 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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• pp.240-242
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• 2008

본 논문은 치아의 전치 교합과 후치 교합 상태에서 획득된 영상들에 대해 BMME와 LDA에 기반한 개인 인증 방법을 제안한다. 이 방법은 두 치아 교합 상태의 영상들로부터 치아 영역 추출, BMME, 패턴인식 과정으로 구성된다. 두 상태의 치아 교합을 사용하면 영상에서 일정한 치아 모양이 유지되며, BMME는 패턴인식에서 정합 오차를 줄일 수 있도록 해 준다. 강체인 치아는 영상 획득시 왜곡되지 않으므로 치아 영상을 이용하는 방법은 생체 인식에 장점으로 작용한다. 실험에서, 제안한 방법은 20명에 대해 개인 인증을 위한 인식에 성공하여 다중 인증 시스템에 사용될 수 있음을 보였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.411-414
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1891-1892
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• 2008

본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.427-430
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• 2005

본 연구는 기존 단일 생체인식의 단점을 보완하기 위해 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구한 것으로, 홍채영상을 이용한 홍채인식과 얼굴영상을 이용한 얼굴인식을 융합하기 위해 다양한 방법을 시도해 보았다. 이에, CBNU 홍채 영상데이터를 사용한 홍채인식은 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 이용하였으며, FERET 얼굴영상데이터를 사용한 얼굴인식도 FLDA를 이용하여 패턴의 특징을 추출하고 matching에 따른 score를 각각 획득한다. 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화과정을 사용해 보았으며, 다중생체인식 융합방법중 하나인 Weight sum rule을 적용하여 인식률을 얻었다. 또한, 단일 생체인식의 경우보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하기 위해 FRR과 FAR등의 인식률 평가방법을 사용하였으며, 기존 단일생체인식 방법보다 좋은 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.215-220
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• 2002

본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.