• 한국음향학회지
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• 제17권4호
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• pp.38-44
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• 1998

대용량의 음성합성용 데이터베이스를 용이하게 구축하기 위해 음성인식 시스템을 이용한 음소 경계 분할이 이루어지고 있다. 그러나 자동 분할 결과를 직접 이용하여 합성음 을 생성할 경우 음소 경계 에러로 인하여 접합 왜곡이 많이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 단위 접합시 경계 에러를 고려하여 적합한 접합 위치를 찾 고자 하였다. 여기서 적합한 접합 위치는 스펙트럼의 불연속이 최소화된 접합점을 의미한다. 합성음에 대한 MOS(Mean Opinion Score) 테스트와 스펙트로그램(spectrogram)의 모양을 비교하므로써 제안된 방법의 성능을 평가하였다. 제안된 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 레퍼런스 패턴(reference pattern)과 두 개의 테스트 패턴(test pattern)을 선택하는 단 계와, 둘째, 앞과 뒤 테스트 패턴 사이의 적합한 접합위치를 찾는 단계이다. 본 연구에서는 패턴 사이의 스펙트로그램 비교를 위해 켑스트럼(cepstrum) 피라미터와 패턴 분류기 (pattern classifier)인 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 제안된 알고 리즘을 평가한 청취 테스트의 결과에서 제안된 알고리즘을 적용하여 합성된 합성음의 음질 이 자동 분절로 생성된 단위를 그대로 이용한 경우의 음질보다 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.597-605
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• 1999

본 논문에서는 조영제 투입이전의 초기영상과 조영제가 투입된 현재 프레임을 감산하는 방법을 사용하여 영역 분할을 하고 심장조영상을 압축하는 기법을 제안한다. 차영상에서 안정영역을 얻기 위하여 다중 임계값을 도입하며, 안정영역의 영상에서 의미영역을 추출하고 이를 경계와 질감정보로 분류한다. 경계정보는 경계 부호화하고, 질감정보는 2차원 근사 다항식으로 근사화하여 그 계수를 부호화한다. 실험결과, 심장조영상에 대해 고압축율을 이룩하였고, 0.02∼0.04 bpp의 전송율로 좋은 재생영상을 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.479-484
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• 2005

본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.25-33
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• 2006

본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다. 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반을 두고 네 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심 영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다. 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 세 번째 기준은 중심 객체의 평균 경계강도이다. 세 번째 기준은 분류 기준들중에서 가장 우수한 분류 성능을 나타내지만 특징값을 추출하기 위해서는 중심 객체를 추출해야 되는 많은 연산을 내포하고 있다. 이에 이와 비슷한 특성을 나타내는 네 번째 기준으로 영상 중심 영역에서의 평균 경계강도를 선택하였다. 네 번째 분류 기준은 세 번째 분류 기준에 비해 분류 성능은 조금 낮지만 빠르게 특징값을 추출할 수 있어 많은 데이터를 빠른 시간 내에 처리해야 되는 대규모 영상 데이터 베이스에 적용가능하다. 영상을 분류하기 위해 신경회로망 및 SVM을 사용하여 이들 기준들을 통합하였으며 신경회로망 및 SVM의 분류 성능을 비교하였다.

• 대한지리학회지
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• 제48권6호
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• pp.914-928
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• 2013

바다를 이용한 항로의 발달과 바다를 터전으로 하는 어업활동의 증가에 따라 안전한 항해를 위한 바다의 경계와 그 공간을 지칭하는 지명의 제정은 필수적이다. 바다의 경계를 획정하는데 있어 국내 외적인 기준이 존재하지는 않지만, 국제수로기구에서 출판한 "해양과 바다의 경계; S-23"에 대한 보고서는 공식적인 문서로써 바다의 경계에 대한 기준을 제시해 줄 수 있다. 이에 본 연구는 S-23 보고서를 기초로 하여 바다경계 변화에 대해 살펴보고, 2002년 제4판 draft를 분석하여 바다의 속성지명 및 바다경계를 획정하는데 사용된 자연지리적 대상을 찾아 경계획정의 근거를 분석하는데 목적이 있다. 분석 결과 S-23(2002)에 나타난 바다는 9개의 속성지명, 즉 Ocean, Sea, Channel, Passage, Strait, Sound, Gulf, Bay, Bight로 분류되었다. 각각의 속성지명은 계층관계를 보이며 하부 계층의 바다는 배타적 또는 포함관계로 표현되었다. IHO의 용어사전에서 정의하는 속성지명의 특성과 현실에서의 바다특성이 상이하게 사용된 예도 발견되었다. 바다의 경계획정기준은 조약에서 제시한 경 위도, 대륙의 최외곽에 있는 곶 또는 갑, 하천하구와 사주 등으로 나타났다. 해저지형의 경우 대륙붕, 해구, 해곡, 해저융기부, 해저퇴, 암초가 경계로 이용되었는데, 특히 남극과 북극지역의 바다 경계는 대륙붕 또는 해저융기부의 경계가 이용되는 사례가 많았다. 해저지형에 의한 경계획정은 S-23 1953년 3판까지 제시된 것과는 달리 2002년 초안에서 주로 발견되는데, 이는 해저탐사기술이 발달하면서 해저지형에 대한 이해가 개선되고, 이러한 지식이 해양경계획정에 사용된 것으로 유추해볼 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.307-309
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• 2001

분류문제에서 유용한 학습패턴은 클래스들간의 분류경계에 근접한 정상패턴들을 말한다. 본 연구에서는 다양한 구조와 학습 파라미터를 가진 신경망 앙상블을 구성하고 그 출력값의 편기와 분산에 기초한 패턴절수를 정의한다. 전체 학습패턴 중 일정한 임계값 이상의 패턴점수를 가진 패턴들만이 학습패턴으로 선정된다. 제안한 방법은 두 개의 인공문제와 두 개의 실제문제 (UCI Repository)에 적응, 검증되었다. 그 결과 선택된 패턴만으로 학습한 경우, 메모리 공간 절약 및 계산시간 단축의 효과뿐만 아니라 복잡도가 큰 모델이라도 과적합을 하지 않았고 실험적으로 안정된 결과를 산출했으며, 적은 수의 학습패턴만으로도 일반화 성능을 향상시키거나 적어도 저하시키지 않았다는 것을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3004-3006
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 입력 데이터를 두개의 다른 클래스로 구별하는 결정면을 학습과정을 통하여 구한다. 기존의 SVM은 단지 이차 클래스에 대하여 적용되어지나, 많은 응용분야에서 입력 데이터들은 몇 개의 다중 클래스로 분류해야 한다. 다중 클래스 분류 문제는 기존의 SVM을 사용할 수 있는 일반적으로 몇 개의 2차 문제로 분해하여 풀 수 있다. 실례로 one-against-all 방법을 적용하면, n 클래스 문제는 n 개의 두 클래스 문제로 변환 하여 풀 수 있다. 본 논문에서는 입력 패턴들을 다중 클래스로 분류 할 때 퍼지 소속도를 응용한 소프트 마진 알고리즘의 상한 경계값을 각 클래스에 따라 다르게 적용함으로써 기존의 SVM 보다 더 우수한 학습 능력을 가짐을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1985-1986
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• 2008

혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 특성의 변화를 나타내므로, 한의학에서 중요한 지수가 된다. 한의학에서 설진 방법은 환자의 설질과 설태의 변화를 관찰함으로써 질병을 진찰하는 방법이므로, 편리할 뿐만 아니라 비침습적이고, 널리 쓰이고 있다. 그러나 설진은 광원, 환자의 자세, 한의사의 상태와 같은 검사 환경에 의해 영향을 받는다. 표준화된 진단을 위한 자동 진단 시스템을 개발하기 위하여 질병의 예후를 판단할 수 있는 설태 분류 방법은 필수적이지만, 컬러의 경계가 모호하므로 설태와 설질을 구분하기는 매우 어렵다. 이 논문에서 분할된 설체 내에서 컬러를 계층적으로 분류하여 설태를 분류하는 방법을 제안한다. 또한 설태 영역을 정확하게 분할하도록 하였다. 제안된 방법은 표준화된 진단을 가능하도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.469-471
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• 2005

문서 분류에서의 one class classification 문제는 오직 하나의 범주를 생성하고 새로운 문서가 주어졌을 때 미리 만들어진 하나의 범주에 속하는가를 판별하는 문제이다. 기존의 여러 범주로 이루어진 분류 문제를 해결할 때와는 달리 one class classification에서는 학습 시에 이미 정해진 하나의 범주와 관련이 있는 문서들만을 사용하여 학습을 수행하기 때문에 범주의 경계를 정하는 것이 매우 어려운 작업이며 또한 분류기의 성능에 있어서도 매우 중요한 요소로 작용하게 된다. 본 논문에서는 기존의 연구에서 one class classification 문제를 해결할 때 관심의 대상이 되는 예제의 일부를 부정 예제로 간주하여 one class문제를 two class문제로 변경시켜 학습을 수행했던 것에서 더 나아가 추가적으로 새로운 가상 부정 예제를 설정하여 학습을 수행하고, SVM을 통하여 범주화 성능을 확인해 보기로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.219-222
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• 2011

본 논문에서는 스팸 SMS 발신번호와 메시지 텍스트의 특징을 기계학습한 스팸 필터링 시스템을 논한다. 최근 변화하는 스팸SMS에 대한 적응력을 위해서, 각 트레이닝 셋의 수신 텍스트를 음절단위로 분석 할 것을 제안한다. 그리고 기존의 분류기는 성능이 미흡하거나 구현의 복잡성으로 인해 실제로 스펨 필터엔진으로 활용되지 않는 점을 극복하기 위해서 보다 단순한 분류기를 사용한다. 제안하는 시스템은 트레이닝 셋의 발신번호 및 수신 텍스트의 음절단위를 빈도수와 묶어 학습데이터를 구성하고, 테스트 셋을 스팸적 논스팸적으로 분석하여 스팸일 확률을 계산한다. 또한 Naive baysian를 바탕으로 한 경계값 기반 분류기를 통해, 타 분류기에 비해 구현 및 활용면에서 실용성이 높으면서도 성능이 뒤처지지 않는 시스템을 제안한다.