• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.201-204
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• 2006

최근에 내용기반 음악 정보 검색시스템과 관련하여 많은 연구들이 수행되고 있다. 이러한 노력의 결과로 자연스러운 음악 정보 검색을 위한 오디오 데이터를 이용한 내용기반 검색 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이러한 시스템에서는 대량의 음악특징 계수를 검색에 사용하고 있다. 하지만, 대량의 연속된 특징 계수를 저장 및 검색하는 방법으로 제안된 TIP-인덱스 화일을 이용한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 연속 특징 계수를 효율적으로 인덱싱하는 기법의 하나인 TIP-인덱스 화일을 이용한 음악정보 검색 방법을 제안하고, 다양한 장르의 음악 오디오 화일에서 특징 계수를 추출하여 TIP-인덱스를 구축하여 실험하였으며, 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 음악 정보 검색에서 좋은 성능을 보일 수 있음을 제시하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.9
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• pp.804-816
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• 2007

Sample training data for machine learning often contain irrelevant information or redundant concept. It is also the case that the original data may include noise. If the information collected for constructing learning model is not reliable, it is difficult to obtain accurate information. So the system attempts to find relations or regulations between features and categories in the teaming phase. The feature selection is to remove irrelevant or redundant information before constructing teaming model. for improving its performance. Existing feature selection methods assume that the distribution of documents is balanced in terms of the number of documents for each class and the length of each document. In practice, however, it is difficult not only to prepare a set of documents with almost equal length, but also to define a number of classes with fixed number of document elements. In this paper, we propose a new feature selection method that considers the impurities among the words and unbalanced distribution of documents in categories. We could obtain feature candidates using the word impurity and eventually select the features through unbalanced distribution of documents. We demonstrate that our method performs better than other existing methods via some experiments.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.6
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• pp.686-691
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• 2016

In this paper, we introduced the adaptive spectral co-clustering, a spectral clustering for multiview data, especially data with more than three views. In the adaptive spectral co-clustering, the performance is improved by sharing information from diverse views. For the efficiency in information sharing, a co-training approach is adopted. In the co-training step, a set of parameters are estimated to make all views in data maximally independent, and then, information is shared with respect to estimated parameters. This co-training step increases the efficiency of information sharing comparing with ordinary feature concatenation and co-training methods that assume the independence among views. The adaptive spectral co-clustering was evaluated with synthetic dataset and multi lingual document dataset. The experimental results indicated the efficiency of the adaptive spectral co-clustering with the performances in every iterations and similarity matrix generated with information sharing.

• 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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• 2005.11b
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• pp.679-681
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• 2005

효과적인 문서 분류를 위해 학습 하고자 하는 클래스와 관련된 많은 특징들이 필요하다. 하지만 학습하고자 하는 개념과 관련이 없거나 중복된 정보가 수집된 정보 속에 존재한다. 학습 과정에서 정확한 지식 습득을 하기 위해 특징 선택 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 클래스에 대한 단어의 불순도를 이용한 특징 선택 방법을 제안한다. 기존의 특징 선택 방법과 비교 분석하여 기존 특징 선택 방법의 문제점을 파악하고 개선된 기법을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.201-204
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• 2012

본 논문에서는 입력되는 스테레오 영상으로부터 3차원의 깊이 특징과 색상 특징을 결합하여 피부색상 영역을 보다 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 우선 스테레오 정합 기법을 이용하여 좌우 영상으로부터 3차원의 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 유사한 깊이 특징을 가지는 영역을 그룹화하고, 그룹화된 영역 중에서 피부색상을 나타내는 영역을 실제 피부영역이라고 판단한다. 실험에서는 2차원 위주의 기존의 피부영역 추출 방법과 제안된 방법의 성능을 정확도 측면에서 평가하였다. 결과적으로 제안된 방법은 3차원의 깊이 정보와 색상 정보를 효과적으로 결합함으로써 배경 영역에서 부정확하게 검출되는 피부영역 추출 오류를 상당수 제거하는 효과를 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1826-1829
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• 2015

본 연구는 측정된 심전도와 광용적맥파의 박동특징점을 무결하게 검출하기 위한 프로그램 개발에 관한 것이다. 개발된 프로그램은 생체신호 계측기에서 측정된 생체신호 데이터를 자동 및 수동으로 분석하여 박동특징점의 시간 및 값 정보를 추출 및 저장하는 프로그램으로, 측정된 파형 및 검출된 특징점 위치, 인접한 특징점간 시간 간격을 시각적으로 전달할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 포함한다. 개발된 프로그램은 기존 연구에서 제시된 심박동, 맥파의 박동 특징점 거출 알고리즘을 사용하여 최초 검출을 수행하고, GUI와 연동되는 컨텍스트 메뉴를 통해 오검출 또는 미검출 정보를 효율적으로 수정할 수 있도록 함으로 비전문가에 의한 쉽고 효율적인 사용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1042-1046
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• 2000

본 논문에서는 질감 정보를 나타낼 수 있는 Block-based 에지 히스토그램과 색상 정보를 표현할 수 있는 DCT 를 이용한 칼라 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최소의 특징량으로 최대의 검색효율을 얻기 위해 YCbCr 칼라 모델상에서 Y 영상으로부터는 전체적인 영상에 대한 히스토그램과 에지 히스토그램을 특징량으로 추출하고 Cb, Cr 영상으로부터는 DCT 계수를 특징량으로 추출하여 칼라 영상을 검색한다. 이는 칼라와 질감을 동시에 고려하면서 특징량의 크기가 적어 웹, 대용량 검색 시스템 및 동영상 검색에 적합하다. 성능 평가는 MPEG-7 의 칼라 특징자들의 성능평가를 위해 사용된 S1 및 S3 그룹 영상을 대상으로 실험하였으며 제안한 복합 특징량은 칼라 영상 검색에서 우수한 성능을 나타냄을 실험으로 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.580-583
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• 2010

본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 시각 주의 탐색에 대한 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 공간 주의 모델에 새로운 시간 특징 추출 모듈을 추가함으로써 색상 및 명암, 형태, 방위와 같은 공간 특징 외에 움직임과 같은 시간 특징을 추가로 사용한 시각주의 탐색 모델이다. 기존 시스템과 가장 큰 차이점으로 공간 특징의 가중치 결합 방법과 움직임 특징 추출방법, 공간과 시간 특징 간 결합방법에 있다. 시스템의 성능평가를 위하여 다양한 환경의 영상을 대상으로 실험하였고 제안하는 시스템은 영상에서 사람이 시각적으로 중요하게 인지하는 영역과 부합되는 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.929-932
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• 2010

센서의 특징은 사람이 측정하기 힘든 지역이나 장시간 측정해야 할 지역의 정보를 수집하기에 효과적이다. 이런 센서의 특징은 산불지역의 예방 및 방재에 사용하기에 알맞다. 산불 감시는 광범위한 지역 및 장시간을 감시해야 하는 특징을 갖고 있다. 산불감시의 특징과 센서의 특징은 어떻게 보면 같은 특징을 갖는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 센서들 간의 네트워크를 구축하여 서로의 정보를 교환하여 산불의 발화점 및 앞으로 산불이 일어날 지역을 예측을 통하여 초기 진압에 대한 센서 네트워크 구조를 제시한다.