• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
• /
• pp.547-549
• /
• 2003

근래 패턴인식 분야에 서포트벡터머신(Support Vector Machine)이 많이 사용되어지고 있다. 서포트벡터머신이 전통적인 패턴인식 방법론에 비해 우수한 성능을 보이고 있지만. 적은 클래스의 숫자, 문자 인식과는 달리 클래스의 수가 많고. 고정되어있지 않은 얼굴인식에서는 새로운 클래스가 등록될때마다 학습을 반복해야 한다. 그러나, 서포트벡터의 특성상 학습시의 계산의 복접성 때문에 실시간 학습은 사실상 불가능하다. 이에 이 논문에서는 서포트벡터머신을 이용한 실시간 얼굴인식 시스템에서의 빠른 학습방법을 제안했다. 이 시스템은 다중 클래스 인식방법 중 일대다(One Per Class)방법을 채택했으며. 캠브리지(Cambridge) ORL 얼굴 데이터를 임의적로 11개의 실험 데이터 셋으로 변형한 후 실험 및 평가해 본 결과 빠른 학습능력을 보임과 동시에 인식률에서도 별 차이가 없는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.453-454
• /
• 2007

전력설비에 대한 부분방전 패턴인식은 결함의 차이에 따라 다양한 패턴의 차이를 보이고 있으며, 신경회로망을 비롯한 다양한 패턴인식 기법들이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이의 일환으로 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하여 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의 결합에 대해 부분방전 신호를 패턴인식하고자 한다. 부분방전 신호는 보이드 방전, 코로나 방전, 노이즈의 3개 클래스로 분류하게 되며, PRPDA 방법을 통해 556개의 입력 벡터와 3개의 출력 벡터를 가지며 총 120개의 패턴수를 가진다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.606-615
• /
• 1997

본 논문은 효과적인 검사 패턴 발생 방법을 제안한다. 기존의 검사 패턴 발생 방법 들은 고장 $F_{i+l}$에 대한 검사 패턴 발생을 고장 F1,F2....,Fi들에 대한 검사 패턴 발생시 행한 계산과는 독립적으로 행하게 된다. 제안된 방법에서는 고장 Fi에 대한 검사벡터를 전수받아 고장$F_{i+l}$에 대한 검사벡터를 발생한다. 전수받은 값을 점차로 바꾸어 나가 면서 새로운 검사벡터가 발생된다. 전수받은 값은 부분적으로 고장 신호를 활성화하고 이 고장 신호를 전파시키기도 한다. 보통 이들은 다음 탈식과정에서 결정단계의 수와 회귀 의 수를 감소 시킨다. 잘로서 알려진 벤치마크 회로에 대한 실험 결과는 낮은 회귀한계 에서 매우 효과적임을 보여주고, 다른 알고리즘과 병합시키면 임의의 회귀한계에서도 매우 효과적임음을 보여 준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.1577-1584
• /
• 2015

본 논문에서는 LFSR 기반의 패턴분류기를 생성법을 제안한다. 생성한 LFSR 기반의 패턴분류기는 도달불가능 상태를 쉽게 파악할 수 있고 0-기본경로를 이용하여 의존벡터를 구할 수 있다. 또한 주어진 의존벡터에 대응하는 LFSR 기반의 패턴분류기를 생성하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.667-669
• /
• 2021

본 논문에서는 벡터 기반 데이터 증강 기법(Data augmentation)을 제안하여 학습 데이터를 구축한 뒤, 이를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로 실제 균열과 가까운 패턴을 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 건축물의 균열은 인명 피해를 가져오는 건물 붕괴와 낙하 사고를 비롯한 큰 사고의 원인이다. 이를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이다. 하지만, 실제 균열 이미지는 복잡한 패턴을 가지고 있을 뿐만 아니라, 위험한 상황에 노출되기 때문에 대량의 데이터를 확보하기 어렵다. 이러한 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적으로 특정 부분에 변형을 주어 데이터양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion) 기법으로 해결할 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 CNN을 활용하여 보여준다. 탄성왜곡 기법보다 CNN을 이용했을 때, 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적으로 사용되는 픽셀 기반 데이터가 아닌 벡터 기반으로 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수함을 보였다. 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 쉽게 균열 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 이는 장기적으로 구조물의 안정성 평가에 이바지하여 안전사고에 대한 불안감에서 벗어나 더욱 안전하고 쾌적한 주거 환경을 조성할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권7호
• /
• pp.99-108
• /
• 2008

동영상 압축을 위해서, 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질이라는 두 가지 성능이 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 동영상의 공간적 상관성과움직임 벡터(MV)의 중심지향적인 특성을 이용하여 개선된 고속블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 현재 프레임의 인접 매크로 블록으로부터 초기 움직임 벡터를 예측하고 크로스 패턴과 납작한 육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 성능 평가를 통해, 제안된 알고리즘은 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질 측면 모두에서 비교대상인 육각 패턴 탐색 알고리즘(HEXBS)과 크로스-육각 패턴 탐색 알고리즘(CHS)에 비해 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색 속도 측면에서는 약 31%의 성능 향상을 보였고, PSNR 측면에서도 약 0.5dB 향상되어 비디오 화질의 성능 향상을 나타내었다.

• 지능정보연구
• /
• 제7권1호
• /
• pp.27-45
• /
• 2001

데이터마이닝에서 시계열 데이터로부터 순차패턴을 발견하는 연구는 사건이나 아이템이 주로 연구되어왔지만, 최근에는 설비의 상태를 알 수 있는 센서와 같은 수치 값의 형태를 가지는 분야에 관심을 가지게 되었다. 그러나 수치 형태의 데이터는 패턴을 만드는 동안 동일한 값을 가지는 경우가 거의 없기 때문에 기존의 사건이나 아이템 등으로 변환될 수 있는 패턴요소의 특징을 만드는 것이 가장 중요하다. 이러한 패턴요소를 발견하는 지금가지 방법은 이동 윈도우와 클러스터링을 사용하는 방법을 적용하였는데, 이러한 방법은 다양한 윈도우의 크기와 클러스터 값을 적용하여 반복적으로 작업을 하며, 찾아진 결과를 해석하는데도 많은 문제가 있다. 본 연구는 수치 값을 가진 데이터를 벡터의 형태로 만들어 패턴요소를 만드는 방법을 제시한다. 이렇게 만들어진 패턴요소는 전체 데이터를 사용하는 것 보다 이해되기 쉽고 보다 빠르게 순차패턴을 찾을 수 있다. 벡터로 변환된 패턴요소는 각도와 크기를 가지는데 우리는 이들 벡터들의 상호 연관성을 정의하고, 이들 연관성을 이용하여 순차패턴을 찾는 방법을 제시한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.5-12
• /
• 1991

본 논문에서는 한국어 연결 숫자음 인식을 하였다. 처리 시간을 줄이기 위하여 벡터양자화와 1-段 DP 법을 결합하는 방법을 도입하였으며, 표준패턴의 수를 줄이기 위한 새로운 group-labelling 기법을 제안하였다. 여기서 group-labelling은 벡터양자화에 의해 연결 숫자음을 각각 group으로 분류하여 labelling에 줌으로서 인식 대상이 되는 표준패턴의 수를 줄여주는 방법이다. 이 방법을 평가하기 위하여 3 연결 숫자음을 대상으로 실험한 결과, labelling된 group의 선택 수가 적을수록 표준패턴의 수가 감소하므로써 계산량을 감소시킬 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.173-176
• /
• 2001

본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
• /
• pp.241-244
• /
• 2000

본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.