• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.359-361
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• 2012

본 논문에서는 깊이영상에서 상반신 포즈 분석을 위하여 원통좌표시스템을 제안한다. 깊이영상에서 포즈 후보 영역을 설정하고, 포즈 후보 영역을 이용하여 카메라로부터 신체 중심점까지의 거리와 신체 특징에 따라 원통좌표계를 설정한다. 그리고 밝기값으로 표현되는 깊이 정보를 이용하여 특징벡터를 추출한다. 추출된 원통좌표계의 특징벡터는 원형의 특징공간에 표현되고 포즈 패턴으로 분류된다. 그리고 포즈 패턴들은 특징벡터들의 평균값을 이용하여 학습되고 미리 정의된 포즈 패턴들과 유클리디언 거리로 비교하여 포즈로 분류된다. 본 논문은 상반신 포즈 후보 영역에 동적인 원통 모델을 적용하여 간단한 연산을 통해 머리와 몸통, 팔을 구분할 수 있도록 효과적인 포즈 정보 추출에 목적을 두고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1891-1892
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• 2008

본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.5 no.2
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• pp.20-28
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• 1994

Theoretical radiation patterns for the corrugated horn antenna are analyzed by vector integral method and quasi-optics. The formular of the radiated fields for the corrugated horn antenna can be obtained by the potentials derived the equivalent current sources from hybrid fields at horn aperture and also calculated by the expanded mode set of Gaussian - Laguerre based on the quasi - optics. From comparison of the radiation patterns between two methods for a corrugated horn antenna designed on 85-115 GHz frequency range, the results are coincided well at center frequency but have some errors at each side frequencies 85 and 115 GHz.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.209-212
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• 2001

본 논문에서는 text-to-speech 시스템에서 사용할 억양 모델을 위해 벡터 양자화(vector quantization) 방식을 이용한다. 어절 경계강도(break index)는 세단계로 분류하였고, CART(Classification And Regression Tree)를 사용하여 어절 경계강도의 예측 규칙을 생성하였다. 예측된 어절 경계강도를 바탕으로 운율구를 예측하였으며 운율구는 다섯 개의 억양 패턴으로 분류하였다. 하나의 운율구는 정점(peak)의 시간축, 주파수축 값과 이를 기준으로 한 앞, 뒤 기울기를 추출하여 네 개의 파라미터로 단순화하였다. 운율구에 대해서 먼저 운율구가 문장의 끝일 경우와 아닐 경우로 분류하고, 억양 패턴 다섯 개로 분류하여. 모두 10개의 운율구 set으로 나누었다. 그리고 네 개의 파라미터를 가지고 있는 운율구의 억양 패턴을 벡터 양자화 방식을 이용하여 분류(clusteing)하였다 운율의 변화가 두드러지는 조사와 어미는 12 point의 기본주파수 값을 추출하고 벡터 양자화하였다. 운율구와 조사 어미의 codebook index는 문장에 대한 특징 변수 값을 추출하고 CART를 사용하여 예측하였다. 합성할 때에는 입력 tort에 대해서 운율구의 억양 파라미터를 추정한 다음, 조사와 어미의 12 point 기본주파수 값을 추정하여 전체 억양 곡선을 생성하였고 본 연구실에서 제작한 음성합성기를 통해 합성하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.559-561
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• 2002

서포트 벡터 머신은 얼굴인식이나 문자인식과 같은 다양한 패턴인식 문제에서 좋은 성능을 보여준다. 그러나 이러한 문제는 Quadratic Programming(QP) 문제에 관하여 몇 가지 단점을 가지고 있다. 일반적으로 대용량의 QP 문제를 해결하기 위해 많은 계산비용이 요구되며, QP 기반 시스템을 효과적으로 구현하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 대규모 데이터의 처리 시에는 입출력을 맞추기 또한 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 위의 단점을 극복하기 위하여 단일부류 문제를 최소제곱 서포트 벡터 머신을 기반으로 하여 해결하였다. 제안한 방법은 QP 문제를 해결하는 과정이 없이 단일부류 문제를 표현하여 최소제곱 방법을 이용하는 알고리즘이다. 제안된 방법으로 쉽고, 계산 비용을 줄이는 결과를 얻었다. 또한 서포트 벡터 영역 표식자에 확장 적용하여 선형방정식으로 구현하여, 문제를 해결하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 패턴인식 분야 중에 얼굴 인증 방법과 바이오인포매틱스 분야 중에 전립선 암 분류 문제에 적용하였다. 우리의 실험결과는 적합한 성능과 좋은 Equal Error Rate(EER)를 보여준다. 제안된 방법은 알 수 없는 물체의 분류 방법의 효율성을 증대시켰고, 실시간 응용분야에 직접적으로 적용될 수 있을 것으로 기대 된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.5 s.37
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• pp.77-86
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• 2005

In this paper, we designed a learning algorithm of LVQ that extracts classification errors and learns ones and improves classification performance. The proposed LVQ learning algorithm is the learning Networks which is use SOM to learn initial reference vectors and out-star learning algorithm to determine the class of the output neurons of LVQ. To extract pattern vectors which cause classification errors, we proposed the error-cause condition, which uses that condition and constructed the pattern vector space which consists of the input pattern vectors that cause the classification errors and learned these pattern vectors , and improved performance of the pattern classification. To prove the performance of the proposed learning algorithm, the simulation is performed by using training vectors and test vectors that are Fisher' Iris data and EMG data, and classification performance of the proposed learning method is compared with ones of the conventional LVQ, and it was a confirmation that the proposed learning method is more successful classification than the conventional classification.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.268-271
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• 2003

SOM 알고리즘에서 가중치 조정은 입력 벡터와 승자 노드의 대표 벡터간의 차이만큼 조정되고 승노드의 대표벡터에 입력벡터의 정보를 반영하게 된다. 여기서 그 정보를 반영할 때 입력벡터와 승자노드의 대표 벡터간에 차이가 크면 승자 노드의 대표 벡터에 입력벡터를 기억시키기 위해 입력 벡터의 정보를 더 많이 반영해야 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 승자 노드의 대표벡터와 입력벡터간의 출력오류를 0과1사이의 정규화된 값으로 출력오류를 계산하여 학습률을 조정하고 승자 노드의 저 활용 문제를 개선하기 위해 학습 중에 각 승자 노드의 대표 벡터들이 수정되고 선택되어지는 횟수가 가능한 동등해지도록 각 노드의 승자 빈도수를 가중치 조정에 반영하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 주민등록증에서 추출한 숫자 패턴 50개를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법의 인식 성능이 기존의 SOM 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.8
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• pp.121-128
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• 2009

Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, iris information is used in many fields such as access control and information security. It is important for the iris recognition system to extract the feature which is invariant to changes in iris patterns. Those changes can be occurred by the influence of lights, changes in the size of the pupil. In this paper, we propose a novel method based on vector summation of gradient orientation vectors. Experimental results show that the proposed method reduces processing time with simple vector calculation, requires small feature space and has comparable performance to the well-known previous methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.487-490
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• 2001

In this paper, we realize a system that moves a cursor with a finger using the circular pattern vector algorithm that in one of the image analysis algorithms. To apply this algorithm, we use central point of the biggest circle among the various circles that recognize the image of the hand , and find out the pointing finger by looking for the distance of the outline of the hand from the central point. The horizontal direction of the cursor on the display is controlled by converting the direction of the pointing finger to the analysis of the plane corrdinate. Because of setting up only one camera of the upper, the middle and the lower discretely. On account of the discrete movement of the cursor of the vertical direction, we move th cursor to the objective, which the user wants. by expanding the local are to the whole area.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.4
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• pp.561-567
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• 2013

Some of the feature vectors for speech recognition are rare and unusual. These patterns lead to overfitting for the parameters of the speech recognition system and, as a result, cause structural risks in the system that hinder the good performance in recognition. In this paper, as a method of removing these unusual patterns, we try to exclude vectors whose norms are larger than a specified cutoff value and then train the speech recognition system. The objective of this study is to exclude as many unusual feature vectors under the condition of no significant degradation in the speech recognition error rate. For this purpose, we introduce a cutoff parameter and investigate the resultant effect on the speaker-independent speech recognition of isolated words by using FVQ(Fuzzy Vector Quantization)/HMM(Hidden Markov Model). Experimental results showed that roughly 3%~6% of the feature vectors might be considered as unusual, and therefore be excluded without deteriorating the speech recognition accuracy.