• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.562-564
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• 1998

보통 음향 신호를 분석을 할 때에 시간영역의 신호를 주파수영역의 신호로 FFT 변환을 해서 분석을 한다. 이렇게 단순히 FFT를 해서 주파수영역의 신호에서 어떤 특징적인 점을 찾기가 매우 어렵다. 그래서 원 신호를 FFT를 하지 않고 선형 예측 분석이라는 방법을 적용하여 신호에 특징적인 피크 점들을 구하면 쉬운 방법이 된다. 본 논문에서는 이러한 음향의 신호를 분석을 할 때에 선형 예측 분석법을 이용하면 신호에서 특징적인 피크들을 구하기가 용이함을 보이고 신호의 특징 피크 점들을 통계적으로 처리하여 분석을 해보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.13-14
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• 2020

고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하며 주성분분석 방법은 대표적인 특징 추출 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석의 주성분 변수 선정시 적응적 상관도(Correlation)를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 실제 데이터의 특징을 나타내는 세분화 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄이기 위한 방법이다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.3
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• pp.34-52
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• 1999

본 연구는 백화점 고객을 대상으로, 소비자 만족과 관련된 여러 선행요인 및 사후 행동의 관련성을 고찰함을 그 목적으로 하였다. 특히 본 연구는 기존 연구에서 다루어지지 않았던 지역공헌관련특징에 초점을 맞추어 이에 따르는 마케팅 시사점을 발견하고자 하였다. 구체적으로 본 연구는 기존 연구에서 분리되어 다루어진 만족평가 요인으로서의 매장관련특징과 서비스관련특징들을 통합하여 매장의 전체적인 만족에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 새로운 사회적 쟁점으로 대두되고 있는 환경정책을 포함한 지역공헌관련특징이 매장만족 경로상에서 미칠 수 있는 영향을 살펴보았다. 이를 위해, 기존연구를 바탕으로 소비자 만족, 지역공헌관련 특징을 포함한 선행요인 및 사후행동에 대한 인과관계구조모형을 설정하였으며, 분석은 LISREL을 이용한 공변량구조분석을 수행하였다. 분석결과, 매장관련특징과 서비스관련특징은 매장의 전체적인 만족형성에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타나, 기존 연구와 일치함을 보여주었다. 또한 환경정책, 지역공헌정도를 포함한 지역공헌관련특징은 매장만족의 결과 변수로 사용되어진 구전의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석됨으로써 직접 매장에 대한 만족을 얻지 못한 소비자들이라도 지역공헌관련특징의 정도에 따라 구전의사에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 연구결과를 도출하였다. 이러한 연구는 새로운 경쟁관계에 직면한 최근 백화점업계의 마케팅 경쟁환경을 감안할 때 적지 않은 현실적 의미가 있으리라 생각되며, 나아가 국내 할인점과 외국계 할인점들간의 경쟁으로 인한 마케팅 전략의 수립 및 분석에도 시사하는 바가 클 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.4
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• pp.819-828
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• 2014

In this paper, we analyze the characteristics of the English vocalization of deaf students and present the basic data for the development of personalized English learning aid tools that reflect its features. We visited hearing special schools in Seoul and Daegu and recorded English vocalization of the deaf students in order to analyze the characteristics of deaf students' English vocalization. We analyzed the data by Praat program, an professional voice analysis program. The voice features of deaf students' English vocalization were extracted and then compared with those of non-deaf students' English vocalization.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.41-42
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• 2018

특징 선택이란, 기계학습에서 분류 정확도를 향상시키기 위해서 많은 특징들을 분석해 가장 좋은 성능을 나타낼 수 있게끔 특징의 부분집합을 찾아내는 방법이다. 특징 선택 연구는 수십만개의 변수가 있는 데이터 세트를 이용하는 응용분야에서 주로 연구된다. 이러한 응용 분야는 주로 텍스트 처리, 유전자 배열 분석과 같은 고차원 데이터를 분석하는 분야이다. 또한, IoT 환경은 많은 데이터를 처리하기 때문에, 데이터 분류나 데이터의 가공을 위해서는 특징 선택 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 특징 선택 기법에 대해 설명하고, IoT 환경에서 특징 선택 기법을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.2
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• pp.19-23
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• 2003

Neurons in the mammalian visual cortex can be dassified into the two main categories of simple cells and complex cells based on their response properties. Here, we find the complex features corresponding to the response of complex cells by applying the unsupervised independent component analysis network to input images. This result will be helpful to elucidate the information processing mechanism of neurons in primary visual cortex.

• Review of KIISC
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• v.31 no.3
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• pp.81-87
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• 2021

공격자는 공격을 성공적으로 수행하기 위해 악성코드를 주로 사용하며, 방어자는 공격자의 공격이 완성되는 최종 단계 이전에 악성코드를 탐지하여 무력화 할 수 있도록 노력하는 것이 매우 중요하다. 그래서 이를 선제적으로 식별하고 대응하기 위해 인공지능 분석, 연관분석, 프로파일링 등 다양한 분석 기법이 연구되어지고 있다. 이러한 분석 기법들은 사전에 악성코드의 특징을 파악하고 어떤 악성코드 특징정보를 분석할지 선택하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 악성코드 특징정보의 종류와 실제 시스템에 적용한 사례에 대해서 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.365-367
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• 2000

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.229-231
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• 2002

최근 생물 유전자 정보에 대한 관심이 커지면서 이를 위한 효과적인 분석 방법이 요구되고 있다. 특히, 분류기의 데이터로 사용하기 위해서 필요한 특징만을 뽑는 과정인 특징 추출은 대량의 유전자 정보에서 의미 있는 정보를 선별하는 중요한 과정이다. 그러나 유전자 정보는 사용되는 데이터의 특징규모가 매우 크기 때문에 일반적인 데이터 마이닝 기법으로는 분석이 힘들다. 본 논문에서는 효율적인 거대규모 특징 추출을 위해 유전자 알고리즘(GA)파 신경망을 사용한 특징추출 방법을 소개하고, 종분화 기법을 사용한 효과적인 특징추출 방법을 제시한다. 그리고, CAMDA 2000에 공개된 암 DNA Microarray로 안종류를 분류하는 문제에 대하여 성능을 평가하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.8
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• pp.981-996
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• 2007

In this paper, we describe a method that can recognize gestures by obtaining motion features information with principal factor analysis from sequential gesture images. In the algorithm, firstly, a two dimensional silhouette region including human gesture is segmented and then geometric features are extracted from it. Here, global features information which is selected as some meaningful key feature effectively expressing gestures with principal factor analysis is used. Obtained motion history information representing time variation of gestures from extracted feature construct one gesture subspace. Finally, projected model feature value into the gesture space is transformed as specific state symbols by grouping algorithm to be use as input symbols of HMM and input gesture is recognized as one of the model gesture with high probability. Proposed method has achieved higher recognition rate than others using only shape information of human body as in an appearance-based method or extracting features intuitively from complicated gestures, because this algorithm constructs gesture models with feature factors that have high contribution rate using principal factor analysis.