• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.115-119
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• 2003

본 연구는 인간에 있어서 가장 간단한 의사라고 여겨지는 긍정과 부정 응답에 대해 나타나는 뇌파의 변화를 잘 반영하는 특징을 찾아내고자 하기 위한 것이다. 고차 통계적 방법(high order statical analysis)인 바이스펙트럼(bispectrum)은 뇌파의 다른 부위와 다른 주파수 사이의 비선형위상커플링(non-linear phase coupling)을 잘 반영하므로, 이를 이용하여 긍정이나 부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 분석하였다. 분석결과, 반응 전 1.25초∼0.5초 에 유의미한 차이를 보였다. 긍정과 부정 응답에 대한 뇌파의 주파수와 부위를 찾아 신경회로망의 입력으로 사용하여 긍정과 부정 응답에 대해 분별하였다. 2번의 뇌파실험에서 각각 실험 데이터에 대해서는 긍/부정 차이가 존재하지만 공통적인 특징이 나타나지는 않았다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.392-395
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• 2004

최근 보안 시스템 분야에서 컴퓨터 기술의 발전으로 얼굴 인식에 대한 관심이 높아지고 있다. 얼굴 인식은 기하학적 특징을 이용하는 방법과 통계적 특징을 이용하는 방법이 있다. 본 연구는 정면 얼굴에 대한 대수적인 방법이다. 제안 방식은, 웨이브릿 변환을 통한 k 단계의 LL, LH, HL 부대역을 구하고, 이를 PCA/LDA를 적용하여 얼굴 인식을 하였다. 전체 영상에 대한 얼굴 인식률에 비해 웨이브릿 변환을 이용한 부대역 영상에 대한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.3-6
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• 2008

베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.289-291
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• 2005

최근 유전자 칩의 발전으로 다양하고 방대한 양의 유전자 정보를 이용한 정확하고 신뢰성 높은 분류, 군집 및 질병을 예측하는 분석 기법이 증가하고 있다. 하지만 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법의 종류는 많지가 않으며 주로 통계적인 방법에 의존하여 유전자를 선택하는 기법을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망의 결합을 통한 데이터마이닝을 기반으로 신뢰성 높은 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법에 대하여 연구을 진행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 E
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• pp.2311-2313
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• 1999

웨이블렛 기법은 비주기적 신호의 해석에 있어 새롭게 적용되고 있는 방법이다. 이 방법은 Fourier Transform(FT), the Fast Fourier Transform(FFT), Least Square Method 방법과는 달리 시간 -주파수 분석을 통해 비주기적 과도 신호의 감지와 특징 추출이 용이하다. 이에 본 연구에서는 이러한 통계적 기법과는 달리 부분 방전 발생 신호를 시간-주파수 영역에서 연속적으로 분석 가능한 웨이블렛 기법을 이용하여 시간에 따른 절연체의 열화를 해석 및 진단하기로 한다. 부분 방전 현상을 나타내는 데이터는 방대하므로 진단을 위해 해석 정보에서 특정한 특징을 추출하며 이를 바탕으로 체계화된 데이터 베이스를 구성하는 기반을 마련한다. 해석에 필요한 신호는 복합감지 시스템(부분방전 시스템, 음향방출 시스템)을 이용하여 수집하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2010

일반적으로 얼굴 인식 방법에는 템플릿 기반 통계적 기법들이 사용되고 있다. 이 방법들은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 특징을 추출한다. 그러나 많은 이미지와 비디오 데이터는 본래 텐서로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 벡터 표현보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하기 위해 텐서 얼굴의 다선형 주성분 분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 이용한 동영상 기반 얼굴인식에 대해 다룬다. 마지막으로, u-로봇 테스트베드 환경에서 구축된 얼굴 인식 데이터 베이스를 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들의 인식처리시간과 성능을 비교한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권6호
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• pp.187-194
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• 2020

본 논문은 클라이언트의 익명성과 개인 정보를 보장하는 토르 네트워크에서 앙상블 학습을 이용한 웹사이트 핑거프린팅 방법을 제안한다. 토르네트워크에서 수집된 트래픽 패킷들로부터 웹사이트 핑거프린팅을 위한 훈련 문제를 구성하며, 트리 기반 앙상블 모델을 적용한 웹사이트 핑거프린팅 시스템의 성능을 비교한다. 훈련 특징 벡터는 트래픽 시퀀스에서 추출된 범용 정보, 버스트, 셀 시퀀스 길이, 그리고 셀 순서로부터 준비하며, 각 웹사이트의 특징은 고정 길이로 표현된다. 실험 평가를 위해 웹사이트 핑거프린팅의 사용에 따른 4가지 학습 문제(Wang14, BW, CW_T, CW_H)를 정의하고, CUMUL 특징 벡터를 사용한 지지 벡터 기계 모델과 성능을 비교한다. 실험 평가에서, BW 경우를 제외하고 제안하는 통계 기반 훈련 특징 표현이 CUMUL 특징 표현보다 우수하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.203-211
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• 2005

본 논문에서는 대용량 DB에서 개인을 인식하는 새로운 자동 지문인식 시스템을 제안한다. 시스템은 전처리, 분류, 매칭의 3단계로 구성되는데, 분류단계에서는 방향성 이미지 분포의 통계적인 접근 방법에 기반한 새로운 분류기법을 제안하였고, 정합단계에서는 기존 알고리즘보다 더 빠르고 정확한, 개선된 특징점 후보쌍 추출 알고리즘을 제안하였다. 정확성을 위해 정합 단계에서 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출하고 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 빠르게 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 제안한 시스템은 반도체 칩방식 입력장치로부터 획득한 1000개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험결과는 제안한 방법이 기존방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권4호
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• pp.535-558
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• 2022

통계적 소양이 중요한 능력으로 인식되는 현대 사회에서 우리가 접하는 많은 통계의 형태는 결과 자료이므로 통계적 문제해결의 과정 중 결과 해석 단계는 중요하다. 이에 본 연구에서는 예비 수학교사들에게 사교육에 관한 데이터를 제공하여 모평균 추정을 활용한 통계적 문제해결 과정을 경험하는 과정을 통해 그들이 결과 해석 단계에서 보인 특징에 대해 분석함으로써 교사교육에서의 통계교육에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 첫째, 많은 예비 수학교사들이 자료를 기반으로 결과를 해석하였으나 그 추론이 합리적이지 못한 수준을 보였다. 둘째, 본 연구의 많은 예비 수학교사들은 공교육과 관련된 다양한 종류의 의사결정을 하면서 통계 분석 결과를 바탕으로 교육적 의사결정을 했으나 그 내용은 교사로서 할 수 있는 일반적인 의사결정이었다. 마지막으로, 본 연구의 예비 수학교사들은 통계적 문제해결 과정의 세 단계에 대해서는 반성적 사고를 하고 있었으나, 결과 해석 단계에 대한 반성적 사고는 아무도 안 한것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.50-59
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• 2006

본 논문에서는 신경망을 이용한 동작분석 기법을 통한 자동화 영상감시시스템의 구현과 응급상황 검출에의 응용을 제안한다. 카메라로부터 입력된 영상은 통계적 배경 모델에 의한 배경 감산법에 의해 객체영역이 분리되고, 분리된 객체영역의 특징을 표현할 수 있는 특징벡터의 형태로 변형된다. 특징벡터를 이용한 동작분석을 위해 신경망을 사용하였고 간단한 연산에 의해 동작을 구분할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 실험을 위해 stand, faint, squat 등 3가지의 동작 상태를 분류할 수 있도록 하였고, 실험 결과 응급상황을 검출하기 위한 알고리즘으로 유용함을 보였다.