• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.561-564
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• 2008

본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.503-505
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• 1998

효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.304-309
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• 2000

For understanding the information processing in human brain, we analyze the EEG, a spontaneous electric activity on the scalp of the human. In this paper, we used the mutual information to analyze EEG. The mutual information is used to show the stochastic correlation between signals which are generated in the communication and information theory. The used EEG is evoked by each auditory stimulus in positive and negative emotional states. As a result, we found thet there is some difference at the mutual information in each emotional state.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.215-219
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• 2000

인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잡음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로는 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감성자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.

• IE interfaces
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• v.9 no.3
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• pp.143-156
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• 1996

음성, 데이터, 화상 등의 다양한 멀티미디어 정보를 하나의 통합된 망을 이용하여 전송하기 위한 새로운 방법으로 ATM(Asynchronous Transfer Mode)이 제안되고 있다. 이 방식은 정보를 일정한 크기의 전송 단위로 나누어 전송한다는 것과 통계적 다중화 방식을 사용한다는 두 가지이 커다란 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 갖는 ATM 망을 효율적으로 구축하고 여러 가지 형태의 제어를 통하여 망 자원을 안정적으로 관리하기 위해서는 망의 성능에 대한 다양한 관점에서의 분석이 필수적이며, 그 기본이 되는 것이 ATM 다중화기에 대한 성능분석이다. 본 논문에서는 ATM 다중화기의 성능분석을 위하여 제안된 기존의 연구들은 조사하여 그 연구방법별로 분류하고 각각의 특징에 대하여 설명하고자 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.1
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• pp.67-75
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• 2011

This paper presents a new test technique for evaluating performance of vehicle detectors with interval estimation, not the conventional point estimation, for presenting statistical confidence interval. The methodology is categorized into three parts; sampling plan, analysis on the characteristic of evaluation indices, and the expression of evaluation results. Even though many statistical sampling plans exist, stratified random sampling is regarded as the most appropriate one, considering the detector performance characteristics that varies with traffic, illumination, and meteorological conditions. No magic bullet exists for evaluation index for detector evaluation, hence the characteristics of evaluation indices were thoroughly analyzed and a reasonable process for choosing the best evaluation index is proposed. Finally, the methodology to express the result of detector evaluation for the entire evaluation period and individual analysis interval is represented, respectively. To overcome the existing drawbacks in point estimation, interval estimation by which statistical confidence interval can be represented is introduced for enhancing statistical reliability of traffic detector evaluation. This research can make vehicle detector scheme improve one step forward.

• School Mathematics
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• v.13 no.4
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• pp.599-614
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• 2011

According to prior research studies, comparison of two data sets promote informal and formal statistical reasoning, which may mediate descriptive and inferential statistics. However, there has been relatively little attention given to the mediation of both descriptive and inferential statistics. We attempted to identify which statistical concepts or factors students used and how they applied concepts or factors to make decisions when they compared data sets. We also investigated the characteristics and changes of the view of concepts and factors. As a result, we identified that students paid attention to data value, center, spread, and sample, which are important factors of inferential statistics. Students' understanding of each factors were sometimes appropriate for inferential statistics, but sometimes not. From the results, we suggest instructional ideas for a task which can connect descriptive and inferential statistics.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.109-112
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• 2001

본 논문에서는 한국어 Trainable TTS System의 자연스러운 음성 합성을 위해 400문장(어절수 : 6,220, 음운수: 총43,701: 자음 23,899,모음: 19,802)에 대하여 단일 남성화자가 발성한 문 음성 데이터를 음운레벨세그먼트, 음운 라벨링 ,어절간의 띄어쓰기 ,어절에 대한 음운별 품사가 태깅된 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운 환경과 품사에 의하여 음운의 지속시간이 어떻게 변화하는가에 대하여 통계적으로 분석하였다. 그리고 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운에 대한 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간에 대한 회귀트리를 이용하여 정규화 지속시간에 영향을 미치는 특징요소들 간의 관계를 통계적인 방법으로 분석하였다. 그 결과 문법적인 특징요소를 나타내는 요소들간에 서로 상관이 높게 나타나는 것을 알 수 있었다 그리고 이러한 경우 유사한 특징 요소들간에 상관이 1에 가까울 정도로 상관이 높은 요소들의 경우 예측지수가 낮은 요소들을 제거하여도 지속시간변화에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그 결과 문법적 성질이 유사한 특징 요소들을 회귀트리를 통해 모델링할 경우에 요소들간의 상관정도를 분석하여 최소한의 특징요소들을 선택 할 수 있는 방법을 제시하였다 그리고 이를 토대로 한 정규화 회귀트리의 모델링이 지속시간 회귀트리 모델링보다 우수함을 입증하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.1
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• pp.82-95
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• 2019

In this study, we analyzed the beam time series of ocean reverberation which was conducted in the eastsouthern region of East Sea, Korea during the August, 2015. The reverberation data was gathered by moving research vessel towing LFM (Linear Frequency Modulation) source and triplet receiver array. After signal processing, we analyzed the variation of ocean reverberation level according to the seafloor bathymetry, source/receiver depth and sound speed profile. In addition, we used the normalized data by using cell averaging algorithm and identified the statistical characteristics of seafloor scatterer by using moment estimation method and estimated shape parameter. Also, we analyzed the coincidence of data with Rayleigh and K-distribution probability by Kolmogorov-Smirnov test. The results show that there is range dependency of reverberation according to the bathymetry and also that the time delay and the intensity level change depend on the depths of source and receiver. In addition, we observed that statistical characteristics of similar Rayleigh probability distribution in the ocean reverberation.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.18 no.4
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• pp.357-364
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• 1997

The early detection of breast cancer is clearly a key ingredient for reducing breast cancer mortality. Microcalcification is the only visible feature of the DCIS's(ductal carcinoma in situ) which consist 15 ~ 20% of screening-detected breast cancer. Therefore, the analysis of the shapes and distributions of microcalcifications is very significant for the early detection. The automatic detection procedures have b(:on the concern of digital image processing for many years. We proposed here one efficient method which is essentially statistical pattern classification accelerated by one representative feature, correlation coefficient. We compared the results by this additional feature with results by a simple gray level thresholding. The average detection rate was increased from 48% by gray level feature only to 83% by the proposed method The performances were evaluated with TP rates and FP counts, and also with Bayes errors.