• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10b
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• pp.39-61
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• 1997

지역정보화를 통한 효과적인 정보서비스를 위해서는 지역정보통신망의 구축에 앞 서 지역에서 제공되어야 할 정보서비스를 사용자의 입장에서 검토하고 사용자가 원하는 정 보를, 사용자가 쉽게 적응할 수 있는 형태로, 가장 효율적으로 제공할 수 있는 정보제공자 가 제공할 수 있도록 계획을 추진하여야 한다. 이를 위해서는 지역정보통신망에서 제공될 정보 서비스에 대한 기초적인 조사연구가 이루어져야 한다. 현재 우리 나라에서 지역정보화 의 사례나 정책, 제도적 측면의 연구, 또한 기술적 측면의 연구는 활발히 이루어지고 있는 편이나 지역정보화를 통해 제공되는 서비스 또는 지역정보통신망에서 제공될 정보서비스에 대한 연구는 별로 없다. 본 연구에서는 지역정보통신망에서 제공될 수 있는 최종사용자 중 심의 정보서비스에 대한 조사를 통해 정보서비스의 목록을 작성하고, 정보서비스의 분류기 준을 마련해 보고자 한다. 이러한 정보서비스의 분류들은 지역정보통신망에서 제공하고 있 거나 미래에 제공하여야 할 정보서비스들을 이해하고 이들 가운데 우선적으로 제공해야 할 서비스를 합리적으로 선정하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 지역사회의 제한 된 정보관련 자원의 효율적 활용을 기할 수 있으며, 나아가 지역정보통신망의 성공적인 구 축을 돕고 지역민들의 정보생활수준의 균형있는 발전에 공헌할 것이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.6
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• pp.3-8
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• 1999

In this paper, we propose a new active noise control system that cancels the only noise signal from the mixture selectively. A blind source separation realized by a dynamic recurrent neural network is used as a preprocessor of the active noise control system and separates the desired signal and the noise signal. The active noise control system adaptively generates an anti-noise signal to remove the only noise signal separated by the blind source separation. Computer simulation results show that the proposed scheme is effective to construct a selective attention system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.595-597
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• 2004

본 연구에서는 베이지안망을 기초로 불임환자의 임상 데이터에 대한 다양한 실험을 전개한다. 실험을 통해 임신여부에 영향을 주는 요인들간의 상호 의존성을 분석하고. 또 제약조건이 다른 다양한 베이지안망의 대표적 유형으로 나이브 베이지안망(NBN), 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망(BAN), 일반 베이지안앙(GBN) 분류기들의 분류성능을 서로 비교 분석한다. 베이지안망을 적응할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 시간의 요구량이 급격히 많아진다. 따라서 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소 방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아본다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.8
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• pp.361-368
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• 2016

While dimension reduction methods on high dimensional data have been widely studied, research on dimension reduction methods for high dimensional streaming data with concept drift is limited. In this paper, we review incremental dimension reduction methods and propose a method to apply dimension reduction efficiently in order to improve classification performance on high dimensional streaming data with concept drift.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.109-112
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• 1999

본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 독특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망 (Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동소음제거기의 전처리기로 미용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역 위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.53-56
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• 2004

본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.9B
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• pp.908-913
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• 2009

Mobile phones became important household appliance that cannot be without in our daily lives. And the short messaging service (SMS) in these mobile phones is 1.5 to 2 times more than the voice service. However, the spam filtering functions installed in mobile phones take a method to receive specific number patterns or words and recognize spam messages when those numbers or words are present. However, this method cannot properly filters various types of spam messages currently dispatched. This paper proposes a more powerful and more adaptive spam filtering system using SVM and thesaurus. The system went through a process of isolating words from sample data through pro-processing device and integrating meanings of isolated words using a thesaurus. Then it generated characteristics of integrated words through the chi-square statistics and studied the characteristics. The proposed system is realized in a Window environment and the performance is confirmed through experiments.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.1
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• pp.48-57
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• 2003

This paper describes an approach for classifying myoelectric patterns using a multilayer perceptrons (MLP's) with genetic algorithm and hidden Markov models (HMM's) hybrid classifier. Genetic Algorithms play a role of selecting Multilayer Perceptron's optimized initial connection weights by its typical global search. The dynamic aspects of EMG are important for tasks such as continuous prosthetic control or various time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most neural approaches. It is known that the hidden Markov model (HMM) is suitable for modeling temporal patterns. In contrast, the multilayer feedforward networks are suitable for static patterns. And, a lot of investigators have shown that the HMM's to be an excellent tool for handling the dynamical problems. Considering these facts, we suggest the combination of ANN and HMM algorithms that might lead to further improved EMG recognition systems.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.6
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• pp.297-302
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• 2012

In this paper, we present a object detection and tracking method based on image context analysis. It is robust from the image variations such as complicated background, dynamic movement of the object. Image context analysis is carried out using the hybrid network of k-means and RBF. The proposed object detection employs context-driven adaptive Bayesian framework to relive the effect due to uneven object images. The proposed method used feature vector generator using 2D Haar wavelet transform and the Bayesian discriminant method in order to enhance the speed of learning. The system took less time to learn, and learning in a wide variety of data showed consistent results. After we developed the proposed method was applied to real-world environment. As a result, in the case of the object to detect pass outside expected area or other changes in the uncertain reaction showed that stable. The experimental results show that the proposed approach can achieve superior performance using various data sets to previously methods.