• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.411-416
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• 1998

본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.2 no.2
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• pp.157-166
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• 2001

In this paper we propose a feature vector extraction technique using regression of shape features for the content-based image retrieval system. The proposed technique can reduce the number of dimensions of a feature vector by converting the extracted high-dimensional feature vector into a specific n-dimensional feature vector. This paper shows how to resolve the 'dimensionality curse' problem by reducing the number of dimensions of a feature vector, and shows that the technique is more efficient than the conventional techniques for the practical image retrievals.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.580-582
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• 2000

본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1154-1157
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• 2012

축산농가의 경제성과 직결되는 암소 발정기의 조기 탐지는 IT 농 축산 학계에서도 매우 중요한 문제 중 하나이며 반듯이 해결해야만 하는 문제로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구 방법들 중, 본 논문에서는 소리 센서 환경에서의 암소의 발정기 탐지 시스템에 관한 연구를 대상으로 한다. 특히, 발정기 발성음의 특징 벡터 생성에 초점을 맞춘다. 특징은 크게 분별력과 차원이라는 두 가지 기준에 대해 우수해야 한다. 즉, 좋은 특징이란 서로 다른 부류를 잘 분별해 주어야 할 뿐만 아니라, 특징 벡터의 차원이 낮을수록 계산 효율이 좋고 차원의 저주에서 멀어 진다. 본 논문에서는 통계학에 기초한 체계적인 특징 벡터 생성에 관한 알고리즘을 제안하고, 실제 축사에서 녹취한 한우 발정기 발성음을 대상으로 낮은 차원의 특징 벡터 생성 과정을 보인다. 또한 이상상황 탐지기로 잘 알려진 단일 클래스 SVM의 대표 모델인 SVDD를 탐지기로 설정하여 생성된 특징 벡터의 분별력을 실험적으로 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.137-142
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• 2000

많은 정보를 포함하고 있는 영상 자료에서 빠른 검색과 분류를 위해서 색깔이나 질감 등의 특징을 나타내는 기술자가 필요하다. 또한 한 영상 안에서도 각 영역별로 다른 특징을 나타내고 있기 때문에 영역별 검색과 분류를 위한 영역 단위의 특징 추출이 중요하다. 본 논문에서는 색깔 특징으로 영역화된 영상의 각 영역에서 색깔 특징 벡터와 질감 특징 벡터를 추출하고 추출된 특징 벡터를 다른 영역에서 추출된 특징 벡터와의 거리를 이용하여 비슷한 특징을 보이는 영역을 검색한다. 기존의 전체 영상의 색깔이나 질감 어느 하나만을 이용한 검색과 달리 이러한 특징을 공간적 위치와 색깔, 질감을 조합하여 검색함으로써 보다 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.304-309
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• 1999

본 논문에서는 의미계층구조에 나타난 유사어 정보를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결하고자 한다. 의미계층구조를 이용한 기존의 방법에서는 의미 벡터를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결했다. 의미 벡터는 의미별 학습 자료에서 획득되는 것으로 유사어들의 공통적인 특징만을 이용하고, 유사어 개별 특징은 이용하지 않는다. 본 논문에서는 유사어 개별 특징을 이용하기 위해서 유사어 벡터를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결한다. 유사어 벡터는 유사어별 학습 자료에서 획득되는 것으로, 유사어의 개별 정보를 가지고 있는 벡터이다. 세 개의 한국어 명사에 대한 실험 결과, 의미 벡터를 이용하는 것보다 유사어 벡터를 이용하는 경우에 평균 9.5%정도의 성능향상이 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.597-599
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• 2022

영아는 울음이라는 비언어적 의사 소통 방식을 사용하여 모든 욕구를 표현한다. 하지만 영아의 울음소리를 파악하는 것에는 어려움이 따른다. 영아의 울음소리를 해석하기 위해 많은 연구가 진행되었다. 이에 본 논문에서는 3D 특징 벡터를 이용한 영아의 울음소리 분류를 제안한다. Donate-a-corpus-cry 데이터 세트는 복통, 트림, 불편, 배고픔, 피곤으로 총 5 개의 클래스로 분류된 데이터를 사용한다. 데이터들은 원래 속도의 90%와 110%로 수정하는 방법인 템포조절을 통해 증강한다. Spectrogram, Mel-Spectrogram, MFCC 로 특징 벡터화를 시켜준 후, 각각의 2 차원 특징벡터를 묶어 3차원 특징벡터로 구성한다. 이후 3 차원 특징 벡터를 ResNet 과 EfficientNet 모델로 학습을 진행한다. 그 결과 2 차원 특징 벡터는 0.89(F1) 3 차원 특징 벡터의 경우 0.98(F1)으로 0.09 의 성능 향상을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.778-780
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• 2004

본 논문에서는 오브젝트가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황 하에서도 오브젝트를 정확히 추적할 수 있는 칼라관계(color relationship)특징 벡터를 제안한다. 오브젝트의 정확한 추적경로와 이벤트 검출을 위하여 신뢰성 있는 특징 벡터 추출은 필수적이다. 향상된 오브젝트 추적을 위해 면적. 크기뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 칼라관계 특징 벡터를 사용한다. 실험 영상에 적용한 결과 제안된 방법을 사용하였을 경우 멀티오브젝트의 영상에서 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 정확한 경로 추적이 이루어짐을 볼 수 있었다

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.887-890
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• 2012

본 논문에서는 켑스트럼 계수의 변화에 따른 남성화자와 여성화자의 음향학적인 특징벡터를 비교하여 분석하는 기초적인 연구를 수행한다. 특히 FFT 켑스트럼 및 LPC 켑스트럼에 대한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 나타낸다. 향후 이러한 차이점을 기초로 하여 신경회로망 등에 의한 성별 인식에 대한 연구를 수행함으로써 남성화자 및 여성화자를 분리할 수 있는 근거를 마련하는 기초연구이다.