• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.6
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• pp.518-524
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• 2018

The cover song refers to live recordings or reproduced albums. This paper studies two-dimensional Fourier transform as a feature-dimension reduction method to search cover song fast. The two-dimensional Fourier transform is conducive in feature-dimension reduction for cover song search due to musical-key invariance. This paper extends the previous work, which only utilize the magnitude of the Fourier transform, by introducing an invariant from phase based on the assumption that adjacent frames have the same musical-key change. We compare the cover song retrieval accuracy of the Fourier-transform based methods over two datasets. The experimental results show that the addition of the invariant from phase improves the cover song retrieval accuracy over the previous magnitude-only method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.51-55
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• 2014

의미역 결정 (Semantic Role Labeling) 은 문장 내의 술어와 이들의 논항들의 의미 관계를 결정하는 과정을 뜻한다. 의미역 결정을 하기 위해서는 대량의 말뭉치와 다양한 언어 자원이 필요한데, 많은 경우에 PropBank 말뭉치가 사용된다. 한국어 PropBank는 다른 언어에 비해 자료가 적어 그것만을 가지고 의미역 결정을 하기에 적절하지 않다. 또한 한국어 의미 분석을 위해서 지금까지는 세종 말뭉치나 의미역이 활용되어 오기도 하였다. 따라서 한국어 의미역 결정에서는 한국어 PropBank 뿐만 아닌 세종 의미역 표지 부착 말뭉치의 구축 역시 요구되는데 말뭉치 구축 작업이 수동 부착 작업이기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이미 구축되어 있는 한국어 PropBank 의미역을 세종 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제시한다. 자동 변환을 위해서는 먼저 PropBank 의미역의 변환 후보 의미역을 구하여 이들 중에서 가장 적절한 의미역으로 변환한다. 자동 변환을 위해서는 크게 3 가지 특징을 활용하는데, 첫째는 변환 대상 논항의 의미 유사성이고, 둘째는 논항과 의미 관계를 가지고 있는 술어, 그리고 셋째는 논항과 결합되어 있는 조사이다. 이 세 가지 특징을 사용하여 정확한 의미역 변환을 위해 술어, 조사의 의미역 결합 확률 테이블을 구축한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.6
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• pp.10-21
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• 2000

The Cellular Noninear Networks structure for Distance Transform(DT) and the robust optical flow detection algorithm based on the DT are proposed. For some applications of optical flows such as target tracking and camera ego-motion computation, correct optical flows at a few feature points are more useful than unreliable one at every pixel point. The proposed algorithm is for detecting the optical flows on the trajectories only of the feature points. The translation lengths and the directions of feature movements are detected on the trajectories of feature points on which Distance Transform Field is developed. The robustness caused from the use of the Distance Transform and the easiness of hardware implementation with local analog circuits are the properties of the proposed structure. To verify the performance of the proposed structure and the algorithm, simulation has been done about various images under different noisy environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.489-490
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• 2023

기계 학습에서 데이터 및 기능은 기계 학습의 상한을 결정한다.이러한 기능은 산업 생산에서 과도한 데이터 양과 유형으로 인해 상당한 추가 비용이 발생할 수 있다. 따라서 적절한 특징 처리 방법이 매우 중요해졌다. 대부분의 기존 특징 처리 방법은 특징 엔지니어링을 기능 검색 문제, 즉 모델 성능을 최적화할 수 있는 기능 변환 작업을 검색하는 것으로 추상화한다. 그러나 자동 특징 엔지니어링의 경우 검색량과 변환 조합의 수가 매우 많기 때문에 요인 분해 기반 모델을 사용하여 벡터 곱셈을 통해 상호 작용을 측정하면 조합 특징의 패턴을 자동으로 학습하는 방법이 특히 효율적이다. xDeepFM 은 명확한 방식으로 특징적인 상호작용을 생성하도록 설계된 새로운 Compressed Interaction Network (CIN)를 제안한다. 여기에 제시된 Low-rank Compressed Interaction Network(LRCIN )은 xDeepFM 접근 방식에서 CIN 네트워크의 단순화된 개선을 기반으로 하며 xDeepFM 에 주의 메커니즘을 추가하여 보다 정확하게 예측된다. 실험 결과에 따르면 모델은 계산 복잡성을 단순화할 뿐만 아니라 예측 정확도도 다른 모델보다 훨씬 우수한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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• pp.153-163
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• 1999

경제학분야에서 소득분배의 불균형 정도에 대한 척도로 널리 이용되는 Lorenz curve를 소개하고, 변환에 의한 Lorenz curve기법을 도입하여 통계학의 주요 주제인 모집단의 분포에 대한 추정에 적용할 수 있는지 조사한다. 여러 특정분포에 대한 변환된 Lorenz curve의 특징을 제시하고 예제로 Hodgkin’s disease 데이터를 이용하여 Q-Q 플롯과 새로 제시한 변환된 Lorenz curve를 비교한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.113-116
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• 1993

본 논문에서는 변형된 wavelet 변환을 통해 추출한 특징벡터를 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 한 음성인식기를 구현하였다. wavelet 변환은 시간 및 주파수 영역에 대해 다중해상도(multiresolution)를 가지는 신호분석법이다. 본 연구에서는 계산량의 감소와 넓은 주파수 대역을 분석하기 위해, mother wavelet의 형태를 분석 주파수 대역에 따라 변화시키는 방법을 제안하였다. 기존의 wavelet 변환으로 실험한 결과 86.5%의 인식율을 얻었고, 변형된 wavelet 변환의 경우 96%의 인식율을 얻었으며 계산량이 감소하였다. 이와 함께 음성인식에서 널리 사용되는 특징 파라미터인 멜켑스트럼과 FFT 멜스케일 필터 대역(mel scale filter bank)과 비교 실험한 결과 인식율의 향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 고주파 대역의 세밀한 시간 해상도와 저주파 대역의 세밀한 주파수 해상도를 지니는데 기인하는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.912-915
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• 2002

This paper presents off-line handwritten numeral recognition method by using Eigen-Vectors. In this method, numeral features are extracted statistically by using Eigen-Vectors through KL transform and input numeral is recognized in the feature space by the nearest-neighbor classifier. In our feature extraction method, basis vectors which express best the property of each numeral type within the extensive database of sample numeral images are calculated, and the numeral features are obtained by using this basis vectors. Through the experiments with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 96.2%.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.4
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• pp.415-425
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• 2002

In this paper, we present a content-based image retrieval method which is based on the feature extraction in the wavelet transform domain. In order to overcome the drawbacks of the feature vector making up methods which use the global wavelet coefficients in subbands, we utilize the energy value of wavelet coefficients, and the shape-based retrieval of objects is processed by moment which is invariant in translation, scaling, rotation of the objects The proposed methods reduce feature vector size, and make progress performance of classification retrieval which provides fast retrievals times. To offer the abilities of region-based image retrieval, we discussed the image segmentation method which can reduce the effect of an irregular light sources. The image segmentation method uses a region-merging, and candidate regions which are merged were selected by the energy values of high frequency bands in discrete wavelet transform. The region-based image retrieval is executed by using the segmented region information, and the images are retrieved by a color, texture, shape feature vector.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.12
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• pp.5902-5909
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• 2011

In this paper, we propose a new method to detect abrupt and gradual shot transitions of video data by using certainty factors. The abrupt transitions denotes cuts and the gradual transitions fade in, fade out, dissolve, horizontal wipes, vertical wipes, Barn Doors, and Iris Rounds. The suggested method first extracts representative features for each shot transition and determines corresponding shot transitions by integrating all the extracted features and inferring adequate transitions. To verify the performance of the proposed shot transition method, experimental results show that the suggested method can detect shot transitions more accurately than existing methods.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.14 no.1
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• pp.11-16
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• 2003

This Paper extracts the edge of main components of face with Gator wavelets transformation in facial expression images. FCM(Fuzzy C-Means) clustering algorithm then extracts the representative feature points of low dimensionality from the edge extracted in neutral face. The feature-points of the neutral face is used as a template to extract the feature-points of facial expression images. To match point to Point feature points on an expression face against each feature point on a neutral face, it consists of two steps using a dynamic linking model, which are called the coarse mapping and the fine mapping. This paper presents an automatic extraction of feature-points by dynamic linking model based on Gabor wavelets and fuzzy C-means(FCM) algorithm. The result of this study was applied to extract features automatically in facial expression recognition based on dimension[1].