• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.206-211
• /
• 2009

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 1일 후의 주식 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. 비중복면적 분산측정 법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 자동적으로 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택하였다. 특징입력으로써 CPP$_{n,m}$(Current Price Position of the day n)과 최근 32일간의 CPP$_{n,m}$을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 자동적으로 추출된 2개의 계수가 사용되었다 제안된 방법으로 1989년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과로써 60.93%의 예측율을 나타내었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권8호
• /
• pp.1951-1959
• /
• 1998

본 논문에서는 내용기반 접근 방법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 이를 이용한 영상 검색 시스템을 Oracle 데이터베이스상에서 구현하였다. 먼저, 다양한 입력 영상에 대하여 기존 Stricker 방법을 수정하여 영상의 칼라 특징을 추출하고, 추출된 칼라 특징과 ART2 신경만을 이용하여 영상들을 개략 분류한다. 다음, wavelet 변환을 이용하여 변환 영역상에서 영상의 질감 특징을 추출하고, 이를 이용하여 전 단계에서 칼라 특징으로 개략 분류된 영상들의 최종적인 상세 분류를 수행한다. 연구된 특징 추출 방법들을 기반으로 하여, 관계형 데이터베이스상에서 확장된 SQL문을 사용하여 영상 검색 시스템을 구현하였다. 제안된 영상 검색 시스템은 Oracle DBMS상에서 구현되었고, 200개의 시험 영상으로 실험한 결과, Recall과 Precision에서 90%, 81%의 만족한 검색 효율을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.253-261
• /
• 2004

본 논문에서는 음성 신호가 지니고 있는 화자 의존적 특징 변수를 변환 시키는 음성 개성 변환 기법이 새롭게 제안되었다. 제안된 방법은 성도 전달 함수의 특성을 반영하는 켑스트럼 벡터와 여기 신호의 특성을 반영하는 피치 값을 변환 대상 변수로 삼았으며, 이들에 대한 변환 기법으로 다중 응답 분류 회귀 트리를 사용하였다. 다중 응답 분류 회귀 트리는 기존의 분류 회귀 트리를 다차원 확장시킨 형태로서, 반응값이 벡터 형태로 존재하는 분류 회귀 트리를 의미한다. 본 논문에서는 기존의 코드북 메핑 방법과 비교하여 제안된 기법의 성능을 평가하였으며, 분류 회귀 트리에 입력되는 관찰값을 다양하게 변화시켜 트리의 복잡도와 변환 성능을 정량적으로 분석하였다. 네 명의 화자를 이용한 음성 개성 변환 실험에서, 기존의 코드북 메핑과 비교하여 객관적으로 우수한 성능을 나타내었으며, 청취 테스트에서도 변환음이 목표로 하는 화자의 음성과 유사함을 관찰할 수 있었다.

• 응용통계연구
• /
• 제24권6호
• /
• pp.1181-1196
• /
• 2011

영상 융합은 특징이 다른 두 개 이상의 영상에 대하여 각 영상의 특징을 모두 갖는 하나의 영상으로 재구성하는 기술로 의료 분야, 군사 분야, 원격 탐사 분야 등 여러 분야에 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 기반 영상 융합은 주로 이산 웨이블렛 변환 하에서 고주파 영역에서는 표준편차와 같은 액티비티(activity) 측도를 사용하고 저주파 영역에서는 두 영상의 픽셀값의 평균을 취함으로써 이루어져 왔다. 그러나, 이산 웨이블렛 변환은 이동불변(translation-invariance)하지 않으므로 융합 영상에 블록 인공물이 생기곤 한다. 본 논문에서는 이산 웨이블렛 변환의 단점을 보완한 정상 웨이블렛 변환을 이용하여 고주파 영역에서는 영상 특징에 민감하지 않은 사분위수 범위를 사용하고 저주파 영역에서는 고주파 영역의 사분위수 범위 정보를 이용하여 영상을 융합하고자 한다. 영상 실험 결과, 제안된 방법은 정성적이고 정량적인 평가에서 입력 영상의 종류에 관계없이 로버스트한 결과를 낳음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권7호
• /
• pp.315-324
• /
• 2023

꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.39-48
• /
• 1998

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식에 있어서 특징 파라미터의 인식 성능에 미치는 영향의 차이를 인식 시스템에 반영하여 인식성능을 향상시키기 위한 방 법을 제안하였다. 특징 파라미터별 가중치를 유도하기 위해서 우선 상태별 특징 파라미터의 인식율에 대한 기여도를 가중치로 변환하고, 이를 특징 파라미터 각각의 상태에서의 출력확 률에 곱하여 상태별 출력확률을 재 추정하게 된다. 실험결과, "가변가중"방법이 "고정가중" 방법에 비해서 단어 인식의 경우 3.3%, 그리고 문장 인식율의 경우 5.3%의 성능향상을 보 임으로써 상태별 특징 파라미터의 가중이 인식 성능 향상에 유효함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
• /
• pp.435-437
• /
• 2012

본 논문에서는 반복적인 베이시안 모델을 이용한 특징점 기반 객체 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 추정 오류를 최소화하고, 추적하는 객체에 해당되는 특징점들만을 선택함으로써, 최적의 특징점들을 이용하여 변환 행렬을 추정한다. 특징점 추정 오류는 Census transform과 해밍 거리를 이용하여 최소화하고, 외곽 특징점(outlier feature)를 제거하기 위하여 반복적인 베이시안 모델을 사용한다. 보행자와 차량등을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 좀 더 우수한 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.847-850
• /
• 2005

본 논문에서는 저차원의 홍채 특징을 추출하기 위한 방법으로 텍스쳐 분석 기법에서 사용되는 Gabor 필터, Laws 필터 및 Wavelet 변환 및 추가적인 방법으로 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 비교 분석하였다. 실험을 통해 일반적인 평균과 분산을 이용한 텍스쳐 기반 특징 추출 방법의 홍채인식 적용 가능성과, 텍스쳐 기반 특징 추출 방법에 의해 얻어진 1차 특징추출에 대해 추가 과정을 통해 높은 식별력과 낮은 차원을 가지는 특징을 얻을 수 있음을 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.826-828
• /
• 2004

홍채인식 시스템은 영상획득, 전처리, 특징 추출, 패턴 정합의 단계로 이루어져 있다. 이 중 특징 추출은 특징 차원의 감소뿐만 아니라 분류 정착도의 증가를 위한 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 특징을 추출하는데 있어서, 홍채데이타에 웨이블렛 변환의 다해상도 분석 기법을 시도하여 일정 영역을 추출한 후, 그 영역에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하여 가장 분별력 있는 특징들만을 추출 및 사용하는 홍채인식 시스템을 제안한다. 유전자 알고리즘의 선택연산자로는 적응도 비례 방식과 전역 엘리트 방식을 사용하였으며, 적합도 함수로는 Gaussian Kernel을 사용하는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 시스템을 통해 나온 최적의 특징집합을 이용한 SVM분류기로 인식률을 알아본 결과 웨이블렛만을 사용했을 때 보다 대략 1.5%정도 더 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.749-752
• /
• 2014

본 논문에서는 저속으로 동작하는 구름 베어링의 다중 결함 조기 검출을 위해 결함 특징 추출, 효과적인 특징 선택, 선택된 특징을 이용한 결함 분류의 세 단계로 구성된 결함 진단 기법을 제안한다. 1단계에서 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 미세성분으로부터 통계적 결함 특징을 추출하고, DET(distance evaluation technique)를 이용하여 추출한 결함 특징 가운데 베어링 다중 결함 검출에 효과적인 특징을 선택한다. 마지막으로 선택된 특징을 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기 입력으로 사용함으로써 결함을 진단한다. 본 논문에서는 제안한 결함 진단 기법의 성능을 분류 정확도 측면에서 평가한 결과 95.14%의 높은 분류 정확도를 보였다.