• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.54-57
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• 2013

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기(classifier)로 최종적으로 영상 내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기를 이용한 다양한 영상 인식을 수용하기에는 힘들다. 최근에 이를 개선하기 위하여 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 spare representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.648-651
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• 2018

흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.797-802
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• 2011

RFID는 차세대 유비쿼터스 환경에서 중요한 기술적인 위치를 차지할 것으로 주목받고 있다. 또한 향후 다양한 분야에서 새로운 시장을 창출할 것으로 기대되고 있다. RFID 시스템을 보편화하기 위해서는 무엇보다도 무선 통신으로 인한 프라이버시 보호 문제의 해결과 대량의 태그를 처리할 수 있는 빠른 처리 능력이 요구된다. 이 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그를 빠르게 판별할 수 있는 효율적인 태그 판별 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 Hash-Chain의 병행성을 분석하여 그리드 환경으로 이식하고 그리드 환경에서 각 노드의 성능 측정을 한다. 그런 다음 그 측정 결과를 이용하여 SP들을 분할하여 각 노드별로 태그를 판별할 수 있는 SP분할 알고리즘을 제안하고 그리드환경에서 구현하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.205-212
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• 2018

본 논문에서는 CNN 기반 서명인식에서 시간 정보를 이용하여 위조판별을 보다 정확하게 하는 방법을 제안한다. 시간정보를 쉽게 이용하고 서명 작성속도에 영향을 받지 않기 위해 서명을 동영상으로 획득하고 서명 전체 시간을 동일한 개수의 등 간격으로 나누어 각 이미지를 얻은 후 이를 합성하여 서명 데이터를 만든다. 본 논문에서 제안한 합성 서명이미지를 이용한 방법과 기존에 마지막 서명 이미지만을 이용하는 방법을 비교하기 위하여 CNN 기반의 다양한 서명인식 방법을 실험하였다. 25명의 서명데이터로 실험한 결과 시간 정보를 이용하는 방법이 기존 방법에 비하여 모든 위조판별 실험에서 성능이 향상됨을 보았다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.160-165
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• 2022

상호증류는 교사 네트워크 도움 없이 다수의 네트워크 사이에 지식을 전달함으로써 협력적으로 학습하도록 유도하는 지식증류 방법이다. 본 논문은 상호증류가 초해상화 네트워크에도 적용 가능한지 확인하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 상호증류를 SRGAN의 판별자에 적용하는 실험을 수행하고, 상호증류가 SRGAN의 성능 향상에 미치는 영향을 분석한다. 실험 결과, 상호증류를 통해 판별자의 지식을 공유한 SRGAN은 정량적, 정성적 화질이 개선된 초해상화 영상을 생성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1401-1404
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• 2011

다양한 사용자의 요구를 충족 시키기 위해서 스마트폰 제조사들은 상이한 해상도의 스마트폰을 출시하고 있지만, 이것은 스마트폰 앱의 호환성 문제를 일으킬 수 있다. 호환성 문제는 서로 다른 해상도를 가진 스마트폰에서 동일한 앱을 실행했을 경우에 그 결과가 다른 현상을 말한다. 스마트폰의 해상도 차이에 따른 앱호환성 문제는 앞으로 더욱 심각해질 것으로 예상된다. 이러한 앱의 호환성을 판별하기 위하여 GUI 기반의 테스트 기법이 고려될 수 있다. 특히 해상도가 다른 두 스마트폰에서 동일한 앱의 실행 결과 화면의 화면 동등성 평가는 매우 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위하여 해상도가 다른 스마트폰의 앱 호환성을 평가하기 위한 화면 동등성을 판별하는 프레임워크를 제안한다. 상이한 해상도의 상용 스마트폰을 대상으로 앱의 실행화면 동등성 평가를 위해 단순 비교 기법과 VDP 기법의 성능 비교를 위한 실험 결과를 소개한다. 실험에서는 상이한 해상도의 스마트폰에서 동일한 앱의 실행 화면을 바탕으로 단순 비교 기법과 VDP 기법의 동등성 판별 성능을 비교한다. 실험 결과 사람의 시각 체계와 유사한 인지 능력을 보이는 VDP 가 화면의 동등성을 비교적 정확하게 판별하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.195-198
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• 2013

최근 많은 도서관에서 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그를 도서에 부착하여 대출 및 반납 업무를 처리하고 있다. 그러나 이러한 RFID 인식 시스템은 부착된 RFID 태그와 안테나의 위치 및 주변 환경의 영향에 따라 인식률이 좌우되는 단점이 있다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 별도 인식시스템과의 상호 보완이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상을 기반으로 도서의 권수를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 영상에 대해서 도서가 존재하는 영역을 관심영역으로 설정한 후, Canny 엣지 검출 알고리즘을 실행한다. 엣지로 검출된 부분에 대해 Hough 직선 변환 알고리즘을 이용하여 도서가 몇 권인지 판별한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 350장의 다양한 도서 이미지에 대해서 도서의 권수를 정인식과 오인식으로 판별하여 분석하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 도서 권수 판별 정확도에서 97.1%의 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.689-691
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• 2023

불균형 데이터의 분류의 성능을 향상시키기 위한 앙상블 구성 방법에 관하여 연구한다. 앙상블의 성능은 앙상블을 구성한 기계학습 모델 간의 상호 다양성에 큰 영향을 받는다. 기존 방법에서는 앙상블에 속할 모델 간의 상호 다양성을 높이기 위해 Feature Engineering 을 사용하여 다양한 모델을 만들어 사용하였다. 그럼에도 생성된 모델 가운데 유사한 모델들이 존재하며 이는 상호 다양성을 낮추고 앙상블 성능을 저하시키는 문제를 가지고 있다. 불균형 데이터의 경우에는 유사 모델 판별을 위한 기존 다양성 지표가 다수 클래스에 편향된 수치를 산출하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존 다양성 지표를 개선하고 가지치기 방안을 결합하여 유사 모델을 판별하고 상호 다양성이 높은 후보 모델들을 앙상블에 포함시키는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 제안한 방법으로 구성된 앙상블이 불균형이 심한 데이터의 분류 성능을 향상시킴을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2173-2174
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• 2006

심음은 심장이 수축, 확장 시에 심장의 움직임과 혈류의 흐름에 의해 발생하는 음향이다. 심음은 여러 신호원으로 이루어져 있고, 매우 복잡하고 비고정적인 신호이다. 심장의 질환에 따라 심음의 소리는 다르게 나타난다. 심음을 구분하여 심장 질환의 유무를 판단하는 가장 기초적인 기준이 될 수 있다. 본 연구에서는 Support Vector Machine 기법을 이용하여 심음을 통한 심장 질환 판별 검출 알고리즘을 제안하였다. Support Vector Machine은 신경망의 한 종류이며 이진분류에서 좋은 성능을 보인다. 또한 Polynomial Radial Basis Function, Multi-Layer Perceptron Classifiers를 위한 대안적인 학습방법으로 사용된다. 이러한 특성을 사용하여 심음의 데이터들을 일정한 기준에 의하여 (+)데이터와 (-)데이터로 분리한 후, 각 데이터들을 학습시켜 최적의 데이터를 만든다. 이후 각 데이터들은 점층적인 추가 학습을 시킴으로써 적은 양의 학습 데이터만으로도 높은 분류 성능을 표현할 수 있다. 이 연구에서 제안된 SVM을 실제 심음 데이터에 적용한 실험에서 심장 질환의 유무 판별에 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있을 것으로 판단된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.79-89
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• 2010

본 논문은 한국어 표절 검사를 위해서 표절의 유형을 분석하여, 유형별 분석 결과를 기반으로하여 유사 문장 판별 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 한국어 문장에 대한 표절 유형 분석 결과를 토대로 LSA와 N-gram을 이용한 유사 문장 검색을 통하여 여러 유형의 표절로부터 견고한 유사 문장 판별 모델을 구현하였다. 제안한 모델의 성능 분석을 위해서 학생들이 인위적으로 작성한 표절 리포트와 표절한 첨부 문서로 실험 데이터를 구축하였다. 성능 비교를 위해서는 기존의 N-gram 모델, 벡터모델, LSA 모델이 사용되었으며, 실험 결과 제안한 모델이 정확률, 재현율, 그리고 F값 척도에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.