• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1693-1698
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• 2009

본 논문에서는 서명에서 생성되는 속도 성분(방향 정보, 거리 정보)에서 방향 정보만을 특징 정보로 서명DB에서 저장하고 거리(속력) 정보는 조정상수(w)를 이용함으로써 오류율에 영향을 주지 않으면서 처리속도를 개선하고, 특징 정보 크기도 줄일 수 있었다. 이를 위해 통계적 검정 T-test를 이용하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.447-452
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• 2001

내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.439-442
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• 2007

패턴 인식의 성능 향상을 위해 효율적인 특징 선택을 해주는 것은 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 최근에 제시되었던 특징 선택 방법들 중 대표적인 4 가지의 방법을 선택하여 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 적은 수의 특징으로 더 좋은 패턴 인식 성능을 보여주는 기능의 수행 능력을 중심으로 평가하였으며, 각기 다른 형태의 데이터에 대해 각 방법들이 보이는 성능도 관찰하였다. 이를 토대로 각 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.313-314
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• 2019

본 논문에서는 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 ultrasound image에서 특징점을 검출하는 것과 object dectection을 위한 keypoints가 object에 올바르게 위치하는지를 검증하는 실험을 진행한다. 특징점 검출을 위한 알고리즘으로는 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)과 Harris corner detection 을 적용하여 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.27-29
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• 2007

패턴 인식 문제를 푸는데 있어 특징 선택을 해주는 것은 패턴 인식의 성능 향상을 위해 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 생태계 모방 알고리즘 2 가지를 선택하여 특징 선택 문제에 적용하여 보고, 그 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 패턴 인식 성능의 향상 여부를 중심으로 평가하였으며, 이를 통해 생태계 모방 알고리즘이 특징 선택 문제에 효과적으로 사용될 수 있는지에 대해 논의해보고, 두 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.764-772
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• 2001

본 논문은 지문의 특징점들이 융선으로 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점과 단점의 위치 및 분기점과 단점에서 융선의 진행 방향 등이다. 동일 융선 상에 존재하는 특징점들에 대한 연결정보를 추출하고, 이를 이용하여 원문지문과 입력지문간의 좌표 변환의 기준이 되는 특징점 쌍을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동 회전하여 원문지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하다. 89명으로부터 얻은 445매의 지문영상에 대한 실험결과, 지문매칭의 처리속도가 31%향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.148-151
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• 2010

분류 기법은 데이터 마이닝 기술 중 가장 잘 알려진 방법으로서, Decision tree, SVM(Support Vector Machine), ANN(Artificial Neural Network) 등 기법을 포함한다. 분류 기법은 이미 알려진 상호 배반적인 몇 개 그룹에 속하는 다변량 관측치로부터 각각의 그룹이 어떤 특징을 가지고 있는지 분류 모델을 만들고, 소속 그룹이 알려지지 않은 새로운 관측치가 어떤 그룹에 분류될 것인가를 결정하는 분석 방법이다. 분류기법을 수행할 때에 기본적으로 특징 공간이 잘 표현되어 있다고 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 단일 특징으로 구성된 특징공간이 분명하지 않기 때문에 분류를 잘 수행하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결방안으로써 많은 정보를 포함하면서 빈발패턴에 대한 정보의 순실이 없는 닫힌 빈발패턴 기반 분류에 대한 연구를 진행하였다. 본 실험에서는 ${\chi}^2$(Chi-square)과 정보이득(Information Gain) 속성 선택 척도를 사용하여 의미있는 특징 선택을 수행하였다. 그 결과, 이 연구에서 제시한 척도를 사용하여 특징 선택을 수행한 경우, C4.5, SVM 과 같은 분류기법보다 더 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1024-1027
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• 2009

본 논문에서는 혼합형 데이터에 대한 특징 선별 기법의 효율성을 비교하기 위해 특징 필터링과 특징 래핑을 통한 특징 선별 후, 클래스 분류 성능을 측정하였다. 혼합형 데이터는 숫자형 특징과 범주형 특징이 함께 혼합되어 있으므로, 숫자형 특징을 범주형 특징으로 이산화를 하여 단일형 데이터로 변환한 뒤 특징 선별 기법 등을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 혼합형 데이터를 전처리하여 단일형 데이터로 변환하고, 널리 활용되는 특징 필터링 기법과 특징 래핑 기법을 통해 클래스 분류 성능을 높일 수 있는 특징 집합을 선별하였다. 선별된 특징 집합을 통한 클래스 분류 성능을 비교한 결과, 특징 필터링에 비해 특징 래핑을 통해 선별한 특징 집합을 활용하여 클래스 분류를 하였을 때 분류 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.865-867
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• 2009

본 논문에서는 서명에서 생성되는 속도 성분(방향 정보, 거리 정보)에서 방향 정보만을 특징 정보로 하여 오류율에 영향을 주지 않으면서 처리속도를 개선하였으며, 특징 정보 크기도 크게 줄일 수 있었다. 이를 위해 실험결과를 토대로 하여 통계적 방법 T-test를 이용하여 분석하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.246-246
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• 2000

다른 생체기반 검증시스템에 비해 서명 검증 시스템에서 가장 문제점은 불안정한 특징 정보를 가진다는 것이다. 그러나, 서명은 인류역사를 통해 인간에게 가장 익숙한 방법이므로 사용자에게 거부감이 없어 수많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 좀더 안정화 되어 있고 유용한 특징정보를 사용하여 서명 검증 시스뎀을 구현한다