• 한국항행학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.151-155
• /
• 2009

본 논문은 비음수 행렬 분해와 군집 방법을 이용하여 개인화된 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색 문서에 군집 방법을 이용하여 문서의 주제와 세부 주제를 반영한 문장을 추출하며, 비음수 행렬 분해에 의해 분해된 문서의 고유 의미 특징을 이용하여 사용자의 흥미가 잘 반영된 문장을 추출한다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권3호
• /
• pp.55-62
• /
• 2017

비음수 행렬 분해 기법(non-negative matrix factorization)은 대표적인 부분 영역 기반 표현 기법의 하나로 영상의 부분적인 특징을 나타내는 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 표현하는 기법이다. 본 논문에서는 여러 가지 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 얼굴 영상을 표현하고, 추출된 특징을 기반으로 학습 벡터 양자화를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 추출된 각 기법의 기저 벡터를 비교하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 또한 NMF 기법들의 인식율 검증을 통해 비음수 행렬 기법의 얼굴 인식에 대한 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제41권4호
• /
• pp.468-479
• /
• 2022

수중에서 능동소나를 이용하여 표적을 탐지하기 위하여, 송신음이 표적에 반사된 반향을 수신함으로써 표적의 위치를 감지한다. 이때 산란체로부터의 잔향이 발생하며, 이는 표적 반향의 탐지를 방해하게 된다. 효과적인 표적 탐지를 위해 자기회귀 모델기반의 백색화 기법이나 주성분역산 등의 잔향 제거 기법이 연구된 바 있으며, 최근에는 비음수 행렬 분해 기반의 기법이 고안되었다. 비음수 행렬 분해 기반의 잔향 제거 기법은 기존의 기법에 비해 향상된 성능을 보여주지만, 송수신기의 위치 및 거리에 의한 감쇠 등이 고려되지 않았다. 본 논문에서는, 양상태 소나에서 지속파 송신 파형을 사용하는 경우에 대하여 수신기의 방향성과 그에 관련된 도플러, 그리고 거리에 대한 감쇠 등의 전처리를 통해 성능을 개선하였다. 본 연구에서 고안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 잔향 모델을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다, 시뮬레이션 결과 1 %의 낮은 오탐지율에서 기존의 비음수 행렬 분해 기법 대비 10 % ~ 40 %의 탐지율 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권10호
• /
• pp.1412-1417
• /
• 2004

전체관적인 표현방법인 희소 코딩 또는 독릴 성분 분해(ICA)는 이전의 청각의 처리와 소리 분류의 작업을 해명하는데 성공적으로 적용되었다. 반대로 부분 기반 표현법은 뇌에서 물체를 인식하는 방법을 이해하는 또 다른 방법이다. 이 논문에서, 우리는 소리 분류의 작업에 부분기반 표현법을 학습시키는 비음수화 행렬 분해(NMF)(1) 방법을 적용하였다. 잡음이 존재할 때와 존재하지 않을 때 두 가지 상황에서, NMF를 이용하여 주파수-시간영역의 소리로부터 특징을 추출하는 방법을 설명한다. 실험결과에서는 NMF에 기반을 둔 특징이 ICA에 기반을 두어 추출한 특징보다 소리 분류의 성능을 향상시킴을 보여준다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.120-130
• /
• 2020

본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.39-48
• /
• 2023

본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.326-334
• /
• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권2호
• /
• pp.123-129
• /
• 2017

본 논문에서는 이중 마이크로폰 배열을 이용하여 비음수 행렬분해(nonnegative matrix factorization, NMF) 기반으로 다중음원의 도래각을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 우선 이중 마이크로폰 배열에 들어온 음향 신호들을 연속된 분석프레임으로 분할한 후, 각 프레임에 대해 조향응답파워 위상변환(steered-response power phase transform, SRP-PHAT) 빔형성기를 적용하여 스테레오 신호들을 시간-방향 영역으로 표현한다. 이러한 SRP-PHAT의 시간-방향 출력값들은 사전에 정의된 프레임 수만큼 누적하여 시간-방향 블록으로 정의한다. 다음으로, 잡음에 강건한 도래각 추정을 위하여, 각 시간-방향 블록을 블록차감 기법을 사용하여 매 프레임에 대해 정규화한다. 이후, 다중음원 환경에서 각 음원의 방향을 클러스터링하기 위해 정규화된 시간-방향 블록에 비지도(unsupervised) NMF를 적용한다. 구체적으로, 음원의 개수와 이들의 도래각을 추정하는데 각각 활성 및 기저 행렬들을 사용한다. 제안된 방법의 도래각 추정 성능을 평가하기 위해 이중 마이크로폰 배열로부터 입력된 [$-35{\circ}$, 5m], [$12{\circ}$, 4m], 그리고 [$38{\circ}$, 4.m]에 각각 위치한 세 가지 음원들에 대한 추정 오차의 절대 평균(mean absolute error, MAE) 및 오차의 표준편차를 측정하였다. 실험 결과. 제안된 방법은 기존의 SRP-PHAT 기반 도래각 추정방법에 비해 상대적으로 MAE를 56.83% 줄일 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.35-44
• /
• 2023

최근 텍스트 분석으로 트렌드 분석이나 연구 동향 분석을 하는 연구 사례가 많다. 텍스트 분석을 위한 자료 수집에 사용되는 검색어가 약어일 때 약어의 특성상 의미 중의성 해소가 필요하다. 다수의 연구에서는 연구에 필요한 자료를 찾기 위해 수작업으로 자료를 하나씩 읽어 문서를 분류하고 있다. 약어의 의미 중의성 해소를 위한 연구는 단어의 의미를 명확화하는 연구가 대부분이고 지도학습을 이용하고 있다. 약어 중의성 해소를 위한 선행 방법은 약어로 검색된 자료에서 연구 대상 자료를 찾는 문서 분류에는 적합하지 않으며 관련 연구도 부족하다. 본 연구에서는 데이터 전처리 단계에서 비지도 학습 방법인 비음수 행렬 분해 방법으로 토픽 모델링을 진행하여 약어로 수집된 문서를 반자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 이를 검증하기 위해 'MSA'라는 약어 검색어로 학술 데이터베이스에서 논문 자료를 수집했다. 수집된 논문 1,401편에서 제안된 방법으로 316편의 Micro Services Architecture와 관련된 논문을 찾았다. 제안된 방법의 문서 분류 정확도는 92.36%로 측정되었다. 제안된 방법이 수작업에 따른 연구자의 시간과 비용을 줄일 수 있기를 기대한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.303-309
• /
• 2016

본 논문은 자기부호화기를 이용한 음향신호 분리방법을 제안한다. 사용된 복층구조 신경망 자기부호화기는 입력 신호의 효율적인 표현방법을 자동으로 학습하며, 유사한 특징을 가지고 있는 요소신호들을 군집함으로써 다른 특징의 신호들을 분리할 수 있다. 시간영역과 주파수영역의 변이특성을 추출하기 위하여 단구간푸리에변환(Short-Time Fourier Transform, STFT)을 수행하였으며, 정해진 크기의 사각형 창을 모든 가능한 위치에 적용하여 얻은 단구간 주파수 스펙트럼을 자기부호화기의 입력으로 사용하였다. 자기부호화기의 부호노드들의 값을 이용하여 유사한 스펙트럼 창들을 군집하고, 이를 이용하여 원래의 음원들로 분리해 낼 수 있었다. 분리된 원음들은 원래의 입력신호의 특징을 확실히 나타내었으며, 기존의 비음수 행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 결과와 주파수 스펙트럼 비교를 통해 그 유효성을 보일 수 있었다.