• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1357-1366
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• 1998

본 논문에서는 형태특징추출 알고리즘의 조건인 기하학적 변환에 불변하도록 모멘트 알고리즘을 이용한 간단한 정규화 과정을 수행하고 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 적용하여 물체의 형태특징을 추출하는 방법을 제안한다. 검색영상 수를 줄이기 위해 인식객체의 이심률(eccentricity)과 원형에 가까운 정도를 나타내는 원형도(circularity)를 검색필터로 사용하였다. 다양한 식물잎을 대상으로 실험한 결과, 이산 코사인 변환을 이용한 특징추출방법이 기존의 푸리에 서술자(Fourier Descriptor)나 모멘트(Moment) 알고리즘을 적용했을 때 보다 인식률이 높음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.793-795
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 제안한다. 이것은 획득한 홍채 영상으로부터 독특한 특징을 추출하기 위해 특별히 이차원 이산 웨이블릿 변환의 다중해상도 분해 방법을 사용하는 것이다 또한 홍채의 다양한 웨이블릿 성분으로부터 변별력을 가진 특징을 얻을 수 있도록 DLDA 기법을 적용하였다. 이러한 특징추출 방법은 이동이나 회전에 변하지 않는 알고리즘을 요구하는 홍채의 모양을 묘사하는데 적합하다. 홍채의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였다. 본 논문에서 인간의 홍채인식을 위해 제시한 방법이 홍채패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.237-240
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• 2000

본 논문에서는 원격탐사 이미지 데이터의 분석과정중의 하나인 이미지의 분류를 위해서 적용되는 다중분광 영상에서 특징 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 즉, 웨이브렛 변환을 이용하여 위성탐사 이미지 데이터의 특성을 분석하여 실제 이미지 분류에 기여도가 높은 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 효과적인 특징을 추출하기 위하여 이미지 데이터의 텍스쳐 특징을 이용하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.96-107
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• 1996

본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.340-342
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• 2001

본 논문은 유방질환 중에서 Duct(관)에 발생하는 유방 종양을 benign(양성종양)/DCIS (Ductal Carcinoma In Situ)/NOS(Invasive ductal carcinoma)로 자동 분류하기 위한 분류방법을 제안한다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출단계에서는 wavelet 변환을 적용하였으며, wavelet 변환의 각 depth에 따라 분류기를 생성하여, depth와 생성된 분류기의 분류 정확도와의 상관관계를 비교.분석하였다. 현미경 100배 배율과 400배 배율의 유방 질환 영상을 1, 2, 3, 4단계(depth)의 wavelet 변환을 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM을 이용하여 질감 특징(Entropy, Energy, Contrast, Homogeneity)을 추출하여, 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기(classifier)를 생성한 후, 분류 정확도를 검증하였다. Benign/DCIS/NOS를 분류하려면 최소 3단계 이상의 wavelet 변환을 적용해야 하고, 400배 배율 영상보다는 100배 배율의 영상이 더 나은 결과를 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.33-36
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• 1999

본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1423-1426
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• 2003

본 논문에서는 사용자가 언제 어디서든지 컨텐츠에 접근하고 소비 할 수 있는 포괄적인 솔루션을 갖는 시각 미디어의 능동적인 적응 변환 시스템 구현 방안에 대해서 제안한다. 능동적 미디어는 PDA, PC, Mobile phone, HDTV둥과 같은 다양한 기기들과 사용자 특성을 포함하는 다양한 환경에 따라 미디어가 능동적으로 적응변환 할 수 있는 것을 말한다. 본 논문에서는 제안된 능동적 미디어 적응변환 시스템을 평가하기 위해 미디어 양식 변환(Modality Conversion), 시각 정보 적응변환, 그리고 세션정보를 이용한 적응변환과 같은 주요한 특징을 갖는 실험을 수행했다. 실험결과를 통해 이러한 주요한 특징들이 제안된 적응변환 시스템 프레임워크 내에서 잘 수행되는 것을 볼 수 있다. 또한 제안된 시스템은 다른 여러 적응변환 서비스를 위해서도 활용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2534-2536
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• 2004

본 논문은 유전알고리즘을 이용하여 부정맥 진단의 최적화된 입력을 구성하는 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징을 추출하기 위해 웨이블릿 변환이 널리 사용되고 있지만, 추출된 특징들의 선택과 최적화의 문제에 대해서는 명쾌한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 심전도 신호는 연속 웨이블릿 변환을 이용해 5레벨로 분해되었으며, 각 서브밴드에서 추출된 계수들은 부정맥 진단을 위한 특징으로 쓰이게 된다. 웨이블릿 변환을 통해 추출된 특징들(feature)은 유전자 알고리즘과 중회귀 분석을 동하여 부정맥 진단을 위한 최적화된 특징조합이 결정되었다. 본 연구를 통해 특정레벨의 어떤 계수가 부정맥 진단에 크게 영향을 미치는지 판단할 수 있었으며 입력의 차원감소는 연산시간의 축소를 가져왔고 분류정확도를 향상시켜 분류기의 성능을 증대시켰다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제22권2호
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• pp.117-136
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• 2012

이 연구는 정규분포에 대한 교수학적 변환 방식과 학생들의 이해의 특징을 분석함으로써 고등학교 통계 단원에서 정규분포를 지도하는 것과 관련된 시사점을 얻는데 목적을 두었다. 이를 위해 정규분포의 역사 발생 과정과 학문적 지식으로서 정규분포의 의미를 확인하여 정규분포의 교수학적 변환 방식을 살펴보기 위한 4개의 분석 관점을 추출하고 이를 토대로 미국, 영국, 우리나라 교과서의 정규분포에 대한 교수학적 변환 방식을 분석하였다. 또한 정규분포에 대한 학생들의 이해 특징과 관련된 선행 연구 결과를 살펴봄으로써 고등학생들의 정규분포에 대한 이해의 특징을 기술하는데 필요한 분석 관점을 4가지로 구체화하였으며, 이를 토대로 분석한 학생들의 이해 특징을 4가지로 요약하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.381-384
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• 2002

특징 추출은 입력 데이터를 인식이 더 잘 될 수 있도록 변환된 영역의 특징 벡터로 변환하는 과정으로 볼 수 있다. 특징벡터가 갖추어야 할 주요 특성은 손실되는 정보량이 가능한 적어야 된다는 것이다. 또한, 높은 인식률을 얻기 위해서, 동일 클래스에 포함된 특징 벡터의 편차는 적도록 만들어야 한다. 본 논문에서는, 방향각 누적 특징을 기반으로 개발된 몇 가지 새로운 특징을 필기 숫자 인식에 적용하였다. 특징을 추출하기 위하여 입력된 이진 영상의 비선형 정규화, 영상의 크기에 의한 특징 정규화, 영상의 전경 영역에 의한 특징 정규화 등의 여러 가지 방법이 적용되었다. 실제 우편물에서 추출된 필기 숫자 데이터베이스를 실험에 사용하였으며, 제안된 방법이 필기 숫자 인식에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 결과에서 보여주고 있다.