• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.573-584
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• 1999

본 연구는 이변량 회귀모형을 이변량 자료에 적용할 때 이변량 자료(분리형 자료) 이외에 이변량 자료를 합산한 일변량 자료(통합형 자료)를 동시에 사용하는 문제를 고찰하였다. 특징을 파악하기 위하여 설명변수가 하나인 경우를 다루었는데 통합형 자료의 첨가효과를 회귀계수의 추정량의 평균제곱오차의 크기로서 측정하면서 효과와 이변량 모형과의 관계를 조사하였다. 최대우도 추장량의 특성으로부터 대표본의 성질을 추출하고 또한 모의실험을 통하여 소표본에서도 대표본의 성질이 만족하는지 조사하였고 끝으로 실제 자료에 적용하여 보았다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2001년도 공동학술대회
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• pp.25-30
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• 2001

엔진이나 콤프레셔 등과 같은 기기 진동의 동특성은 불규칙적으로 변동하는 성분을 갖는 랜덤 프로세스로 그것을 수학적으로 명확히 기술하는 것은 어렵다/sup 1)/. 하지만 통계학적인 입장에서 시계열 데이터를 보면 시계열 데이터가 확률변수로서 각각의 모집단에 속한다. 따라서 이 점에 주목하여 시계열의 확률적인 특징을 추출하는 것으로, 각각의 시계열 데이터를 확률공간으로 구별하는 것이 가능하다면 시계열 데이터에 의해 표현되어진 상태의 식별가능하다는 이론이 성립된다/sup 2)/.(중략)

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.163-170
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• 2022

본 논문은 실생활 속 정제되지 않은 입력으로 인해 안면의 특징점을 추출하여 객체 인식 모델의 이상적인 성능과 속도를 보증해주지 못하는 문제점을 가중치 합산을 통한 저장 알고리즘을 통해 개선하는 방법을 소개한다. 많은 안면인식 프로세스들은 이상적인 상황에서의 정확도를 보장해주지만, 실생활에서 발생할 수 있는 수많은 방해요인에 대해서는 대처하지 못한다는 문제점이 주목받고 있으며 이는 곧 보안과 밀접하게 관련된 안면인식 프로세스에서 심각한 문제를 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 사람의 고유한 특징점은 사진의 구도 등의 여러 변수가 있어도 결국 평균적인 하나의 형태를 띤다는 점을 이용하여 입력으로 추출된 특징점을 여러 방해 요인에 과적합 되어있지 않은 소수의 특징점과 비교를 통해 실시간으로 빠르게, 그리고 정확하게 안면인식을 할수 있는 방법을 가중치 합산방식을 통하여 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권4호
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• pp.172-177
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• 2008

본 논문에서는 경량화된 서명의 특징추출기법을 이용하여 사용자의 편의성 및 전자상거래의 효율성을 높일 수 있는 퍼지볼트스킴 기반의 인증 프로토콜을 설계한다. 서명은 간편하고 저렴한 생체정보 중 하나이기 때문에 전자상거래에서 보편적으로 사용되는 인중수단이지만, 전자상거래시 저비용의 안전성을 확보한 프로토콜의 부재라는 취약성을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 비밀정보를 정확하게 생성해내는 퍼지볼트스킴 및 서명의 특성에 적합한 특징추출기법을 설계하고, 이 특징추출 과정에서 적용된 매개변수들을 활용하여 서명 기반의 효율적인 인증 프로토콜을 설계한다. 본 프로토콜을 적용시의 효과는 1) 간편하고 저렴한 서명의 이용, 2) 서명처리 및 인증에 약 1초의 시간소비로 실시간 사용자 검증 가능, 3) 로그인 및 검증시 통신횟수 1회로 최저, 4) 사용자 인증과 동시에 비밀 값 획득 등이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.117-126
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.999-1009
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• 2004

최근 생물정보 기술이 암 진단의 새로운 방법으로 관심을 모으고 있다. 다양한 기계학습 기법이 적용되어 우수한 결과를 얻고 있지만 의학 분야에서는 정확률이 높은 분류기뿐만 아니라 획득된 분류규칙을 사람이 분석하고 이해할 수 있어야 한다. 생물정보 기술에서 많이 이용되는 유전자 발현 데이터는 데이타 내에 수천 내지 수만의 변수가 존재하며, 직접 이들 사이의 복잡한 관계를 표현하고 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 유전자 발현 데이타에서 분류에 유용한 특징들을 추출하고 산술 연산자 기반 유전자 프로그래밍으로 암 분류규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 림프종 유전자 발현 데이타에 대하여 실험하여 96.6%의 인식률을 얻었으며, 획득된 분류 규칙을 분석하여 다양한 지식을 발견할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.156-166
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• 2002

결정트리 생성은 특징값들로 기술된 사례들로부터 분류 규칙을 추출하는 유용한 기계학습 방법중 하나이다. 결정트리는 특징공간을 분할하는 형태에 따라 단변수(univariate) 결정트리와 다변수(multivariate) 결정트리로 대별된다. 실제 현장에서 얻어지는 데이터는 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 이유로 특징값 자체에 오류를 포함하는 경우가 많다. 이러한 오류에 대해 강건한 결정트리를 생성하기 위한 방법으로 퍼지 기법을 도입한 결정트리 생성 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 퍼지 결정트리에 대한 연구는 단변수 결정트리에 퍼지 기법을 도입한 것들이며, 다변수 결정트리에 퍼지 기법을 적용한 것은 찾아보기 힘들다. 이 논문에서는 다변수 결정트리에 퍼지 기법을 적용하여 퍼지사선형 결정트리라고 하는 퍼지 결정트리를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 결정트리 생성 방법의 특성을 보이기 위한 실험 결과를 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.617-626
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• 1994

본 논문은 통해서 우리나라 중소기업의 작업관리방법 활용도에 관한 여러가지 특징들이 확인되었다. 전반적으로 활용상태는 저조하며, 특히 작업관리의 기본인 고전적 방법들이 보급, 정착되지 못하고 있는 것은 충격적이다. 고전적 방법의 활용도가 높고 동시에 배려방법의 활용도가 높을 때 현대적 시스템의 활용도가 높아진다는 본 논문의 조사결과는 이론면이나 실천면에서 음미해 볼만한 대목이다. 그러나 본 논문은 하나의 탐색적 연구에 불과한 것이므로 장차 보다 체계적이고 심도있는 후속 연구가 필요하다고 생각한다. 무엇보다 시급한 것은 작업관리의 학문적 체계와 패러다임 재구성에 관한 이론적 연구이다. 아울러 표본크기, 비레표본추출, 변수 측정방법 등 조사 방법을 개선하고 변수간 관계에 대한 보다 심도있는 연구가 있어야 할 것이다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.175-177
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• 2005

원거리에서 촬영된 얼굴영상은 극히 적은 정보만을 가지고 있기 때문에 얼굴 검출에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이런 원거리에서 촬영된 영상에서도 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제한한다. 정규화한 얼굴 영역 후보의 각 화소에 대한 명암차를 이용하여 얼굴 특정 후보를 검출하고, 얼굴의 대표적 특징 요소인 눈과 코, 입 요소를 추출하여 최종 얼굴영역 판별을 한다. 제한된 알고리즘을 다양한 얼굴 영상에 대해 실험을 실시한 결과, 많은 환경 변수 및 다양한 얼굴영상에서의 적응성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권10호
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• pp.1046-1053
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• 2000

본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고. 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특정들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.