• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.55-62
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• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.5-8
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• 2014

본 논문에서는 비음수 행렬 분해 (NMF) 기법을 이용하여 단일 채널에서 배경음 성분을 추출하는 알고리즘에 대해 서술한다. 이러한 배경음 성분 추출은 오디오 업믹싱 시스템을 고려하여 개발되었으며, 기존의 연구를 통하여 분리된 배경음 신호가 서라운드 채널 혹은 상방향 채널에 적용될 경우 청취자의 공간감을 향상시킬 수 있다는 사실이 이미 확인된 바 있다. 다만 기존의 기법은 음향 신호를 모두 축적하여 일괄적으로 처리해야 한다는 단점이 있어, 스트리밍 시스템이나 디지털 신호 프로세서 등을 이용한 시스템에서 사용될 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위하여 실시간 비음수 행렬 분해 기법을 이용한 배경음 추출 시스템을 고안하여 실험하였다. 실험 결과 실시간 배경음 추출 기법이 신호의 후반부에서는 원하는 대로 동작하나, 초중반에 기저가 과도하게 설정되는 문제점이 있음을 확인할 수 있었으며, 이에 대한 해결이 향후 연구 과제가 될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2009

이메일의 사용증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factrazation)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierachy) 방법을 결합한 새로운 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 분류 결과 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.239-246
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• 2010

본 논문은 비음수 행렬 분해와 퍼지 관계를 이용한 새로운 문서군집 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬 분해된 의미특징을 이용하여 군집 레이블과 군집의 대표 용어들을 선택함으로서 문서군집의 내부구조를 더 잘 표현할 수 있으며, 퍼지 관계 값을 이용한 군집은 문서군집에 유사하지 않은 문서를 더 잘 구분함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.136-146
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• 2015

차량 인식을 기반으로 하는 능동 제어는 지능형 자동차의 구현에 필요한 핵심 기술이며. 차폐 영역(occlusion)이 빈번하게 발생하는 도심에서 차량을 인식하기 위하여 차량의 부분적인 모습만으로도 차량을 인식할 수 있는 부분 기반 차량 표현이 필요하다. 본 논문에서는 지역적인 특징을 기저벡터로 사용하는 비음수 텐서 분해(non-negative tensor factorization, NTF)를 이용하여 차량을 표현하고, NTF 분해 계수를 특징으로 차량 인식률을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 비음수 행렬 분해를 사용한 경우에 비하여 보다 직관적인 부분 표현이 가능하며, 도심 영상에서도 보다 강건하게 차량을 인식함을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.369-382
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• 2024

능동 소나 시스템에서 잔향을 제거하기 위하여 최근 비음수 행렬 분해 기법을 활용한 잔향 제거 알고리즘이 고안된 바 있다. 비음수 행렬 분해 알고리즘을 설계하기 위해서는 분해된 기저 행렬의 곱이 원본 신호와 같도록 유도하는 추정 비용 함수가 필요한데, 기존의 연구에서는 이에 대한 고찰이 없이 쿨백-라이블러 발산 함수를 활용하였다. 본 논문에서는 쿨백-라이블러 발산 함수의 선택이 좋은 선택이었는지, 혹은 성능을 개선할 수 있는 다른 추정 비용 함수가 있는지 연구하고자 하였다. 이를 위하여, 먼저 쿨백-라이블러 함수를 포함하여 일반화된 베타-발산 함수를 활용하여 수정된 잔향 제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 수정된 잔향 제거 알고리즘에 대해 합성된 잔향 신호를 활용한 몬테-카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 높은 신호대잔향비 환경에서는 쿨백-라이블러 발산 함수(β= 1)가 좋은 성능을 보이지만, 낮은 신호대잔향비 환경에서는 쿨백-라이블러 발산 함수와 유클리드 거리의 중간 특성을 가지는 함수(β= 1.25)가 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.497-501
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• 2008

본 논문에서는 연속적인 뇌파 분류를 위해 비음수 텐서 분해를 이용한 특징 추출과 비터비 알고리즘을 이용한 연속적인 데이타의 클래스 분류를 결합한 새로운 알고리즘을 제시한다. 비음수 텐서 분해는 이미 스펙트럼 데이타에 대해 뇌파의 주요한 특징을 잘 추출한다고 알려진 비음수 행렬 분해의 확장으로써 행렬이라는 제한된 틀에서 벗어나 데이타가 가지는 다양한 차원으로의 확대가 가능하다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 컴피티션을 통해 공개된 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 방법의 유용함을 증명하도록 하겠다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2603-2608
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• 2009

문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해 (NMF, non-negative matrix factorization)를 군집방법과 군집의 응집도(coherence of cluster)를 이용한 군집 내 문서들의 정제를 이용한 새로운 문서군집방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있고, 문장들 간의 유사도에 기반 한 군집의 응집도를 이용하여 군집내의 문서들을 정제하여서 재 할당함으로써 군집의 효율을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8C호
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• pp.661-666
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• 2010

본 논문에서는 비음수 행렬 인수분해 기법을 기반으로 한 새로운 음성 검출 (Voice Activity Detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 비음수 행렬 인수분해를 통해 도출한 입력 기초 벡터와 잡음 기초 벡터 차이로 음성의 유무를 판단한다. 이때 최적의 문턱값을 찾기 위해 통계모델 기반의 음성검출기에 의해 추정된 잡음 구간에서 NMF 결과의 분포에 따라 최적화된 문턱값을 비음수 행렬기반의 음성 검출 알고리즘에 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 통계적 모델 기반의 음성검출기에 비해 6.75%의 성능향상을 가져왔다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.202-203
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• 2017

비음수 행렬 인수분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)의 신호분리 성능을 개선하기 위해 희소조건을 인가한 방법이 희소 비음수 행렬 인수분해 알고리즘(Sparse NMF, SNMF)이다. 기존의 SNMF 알고리즘은 개별 음원의 희소성을 고려하지 않고 임의로 결정한 희소 조건을 사용한다. 본 논문에서는 음원의 특성에 따른 희소성을 추정하고 이를 SNMF 학습알고리즘에 적용하는 새로운 신호분리 기법을 제안한다. 혼합 신호에서의 잡음제거 실험을 통해, 제안한 방법이 기존의 NMF와 SNMF에 비해 성능이 더 우수함을 보였다.