• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.850-853
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• 2009

반도체 조립공정에서 사용되는 Pick and Placement장비는 반도체패키지를 컴퓨터 비젼을 이용하여 위치 정렬하고 Placement Tray에 적재하는 장비로서 고속,고정밀도가 요구된다. 다변량 통계적 분석방법인 주성분 분석법은 주어진 데이터에서 특징이 되는 일정한 패턴을 찾는 방법으로 영상의 차원감소를 위해 최근 많이 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 반도체패키지의 기하학적 형태를 이용하여 위치정렬을 하도록 한 후 성능을 검증하도록 하였다. 패키지 원영상에서 밝기값의 차이에 따른 윤곽선을 인식한 후, 각 위치값들을 주성분 분석법을 이용해 직선을 추출한 방법으로 위치정렬한 결과 신뢰할만한 위치정렬 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.389-392
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• 2003

원격감지(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 다중분광 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터의 양이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상 처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분변환이다. 본 논문에서는 주성분변환에 대한 처리방법에 대해 논한 후, 다중분광 영상데이터를 주성분 변환한 주성분 영상데이터를 분석하였다. 또한 주성분 영상데이터를 최대유사법으로 분류하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.745-748
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• 2004

얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특징 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특징 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특징을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.160-163
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• 2012

업믹스(Upmix) 기술은 홈시어터와 같은 다채널 스피커 재생 환경에서 콘텐츠의 대부분을 차지하는 스테레오 음원을 다채널 환경에 재생하기 위한 채널 포맷 변환 기술을 말한다. 업믹스를 위한 전처리 단계로서 특정 방향으로 패닝된 주(primary)성분과 잔향 및 배경음과 같은 Ambient 성분을 분리하는 과정이 필요하다. Primary와 Ambient를 분리하기 위한 방법으로 채널 간의 상관도, 적응 필터 및 주성분 분석법(principal component analysis, PCA)이 널리 이용되고 있다. 이에 본 논문에서는 비교적 정확하게 Primary와 Ambient를 분리한다고 알려진 주성분 분석법을 이용하여 신호를 분리해 내고 이 때 주성분 분석법이 가지는 문제점을 해결한 향상된 Primary-Ambient 분리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 분리 성능이 Primary 성분이 패닝된 각도에 영향을 받지 않으며 또한 Primary 성분에 섞인 잔여 Ambient를 제거함으로써 기존의 주성분 분석법 보다 더 정확하게 Primary와 Ambient를 분리 할 수 있고 상관성이 없는 Ambient 특성을 좀 더 정확하게 반영한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.1111-1116
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• 2009

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 이용하여 왜곡에 강인한 물체를 인식하는 방법을 연구한다. 해당 화소들의 확률적 특성인 평균과 표준편차를 이용하여 3차원 공간에서 물체를 복원하고 거리를 추정한다. 표적인식은 Fisher 선형판별법(linear discriminant analysis, LDA)과 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 기술을 결합한 통계적 분류기(statistical classifier)로 수행한다. Fisher 선형판별법은 클래스 간의 판별력을 최대로 하고 주성분 분석법은 Fisher 선형판별법을 수행하기 위한 차원축소를 실행한다. 주성분 분석법은 차원축소 후 복원된 벡터와 원 벡터의 오차를 최소화하는 기술로 알려져 있다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 면외(out-of-plane) 회전된 표적을 본 논문에서 제안한 방법으로 분류한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.153-160
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• 2011

최근 테러와 범죄의 증가로 CCTV와 같은 영상 감시시스템의 도입이 활발하게 이루어지고 있다. 동시에 감시카메라를 활용한 원거리 얼굴인식에 대한 관심도 증가하고 있다. 본 논문에서는 주성분 분석기반 얼굴인식기와 보간법을 이용해 거리별 얼굴인식률의 변화를 분석해보았다. 실험에 사용된 보간법은 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법이다. 실험결과 기존의 보간법 기술이 주성분 분석기반 원거리 얼굴인식기의 인식률에 미치는 영향은 적은 반면에, 거리별 얼굴영상을 학습영상에 포함시키면 주성분 분석기반 얼굴인식기의 인식률을 향상시킴을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.12-18
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• 2010

주로 열상(FLIR: Forward-Looking Imfra-Red)을 이용하여 표적을 탐지하는 자동표적탐지(ATD: Automatic Target Detection)장비는 전처리단계, 잠재적 표적탐지 및 클러터 제거 등 3단계를 적용하여 표적을 탐지한다. 열상영상의 전처리단계 및 잠재적 표적탐지단계를 통해 열상영상의 모든 표적후보를 구한다. 이때, 표적후보군에는 표적 및 클러터가 공존하게 되는데, 클러터 제거 단계에서 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하여 표적을 분류함으로서 오경보(False Alarm)를 줄이는 기능을 한다. 본 논문은 표적탐지단계 중 클러터 제거방법에 대한 연구내용에 대해 기술하였으며, 연구의 특징은 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하기 위하여 표적후보영상의 주성분분석법(PCA: Principal Component Analysis)을 이용한 형태적 특징 및 외곽선 영상(Edge Image)의 통계적 특징을 이용한 표적제거기법을 제시하였다. 주성분분석법 특징값은 미리 선정한 대표표적에 대해 차원축소 고유벡터를 구한 후 표적후보군 영상을 고유벡터에 투영한 유클리드 거리를 이용하였으며, 통계적 특징은 표적후보군의 외곽선영상에 대해 분산 및 표준편차를 이용한 통계적 특징을 적용하였다. 주성분 특징과 통계적 특징을 이용하여 표적과 클러터를 구분하기 위해 선형판별법(LDA: Linear Discriminant Analysis)을 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능확인을 위해 수행한 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘이 주성분분석법 특징 또는 통계적 특징 등 단일특징을 적용하였을 때 보다 좋은 결과를 도출하였다.

• 대한화학회지
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• 제36권1호
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• pp.113-124
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• 1992

Chemometrics의 한 분야인 패턴인지(pattern recognition)법을 한국산 고대 유리시료 94종의 중성자방사화분석으로부터 얻은 다변수데이타에 적용하였다. unsupervised learning의 방법인 주성분분석과 비선형도시법으로 시료를 분류한 결과 유리시료는 6개의 군을 형성하였다. 6개의 참조시료셋트와 시험시료셋트에 supervised learning의 SIMCA법을 적용시켰다. 그 결과 참조시료셋트는 주성분분석법 및 비선형도시법의 결과와 일치하였고 시험시료셋트에서 33개의 시료 중 17개 시료에 대해 시료가 속한 군을 판정할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.393-400
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• 2006

얼굴 인식에서 얼굴 이미지의 특정 추출 방법에는 여러 가지가 있다. 그러나, 얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특정 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특정 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특정 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특정을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.