• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.17 no.6
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• pp.1530-1544
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• 2023

Data monitoring is an important foundation of modern science. In most cases, the monitoring data is time-series data, which has high application value. The deep learning algorithm has a strong nonlinear fitting capability, which enables the recognition of time series by capturing anomalous information in time series. At present, the research of time series recognition based on deep learning is especially important for data monitoring. Deep learning algorithms require a large amount of data for training. However, abnormal sample is a small sample in time series, which means the number of abnormal time series can seriously affect the accuracy of recognition algorithm because of class imbalance. In order to increase the number of abnormal sample, a data augmentation method called GANBATS (GAN-based Bi-LSTM and Attention for Time Series) is proposed. In GANBATS, Bi-LSTM is introduced to extract the timing features and then transfer features to the generator network of GANBATS.GANBATS also modifies the discriminator network by adding an attention mechanism to achieve global attention for time series. At the end of discriminator, GANBATS is adding averagepooling layer, which merges temporal features to boost the operational efficiency. In this paper, four time series datasets and five data augmentation algorithms are used for comparison experiments. The generated data are measured by PRD(Percent Root Mean Square Difference) and DTW(Dynamic Time Warping). The experimental results show that GANBATS reduces up to 26.22 in PRD metric and 9.45 in DTW metric. In addition, this paper uses different algorithms to reconstruct the datasets and compare them by classification accuracy. The classification accuracy is improved by 6.44%-12.96% on four time series datasets.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.6
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• pp.535-543
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• 2019

Recently, growing social interest in alley markets, which have shown rapid growth like Gyeonglidan-gil street in Seoul, has led to the need for an analysis of growth factors. This paper aims at exploring growing alley markets through time-series clustering using DTW (Dynamic Time Warping) and examining the growth factors through logistic regression. According to cluster analysis, the number of growing markets of the Northeast, the Southwest, and the Southeast were much more than the Northwest but the proportion in region of the Northwest, the Northeast, and the Southwest were much more than the Southeast. Logistic regression results show that people in 20s and 30s have a lower impact on sales than those in 50s, but have a greater impact on growth of alley market. Alley markets located in high-income areas often reached their growth limits, indicating a tendency to stagnate or decline. The proximity of a subway station effected positive on sales but negative on growth. This research is an advanced study in that the causes of sales growth of alley markets is examined, which has not been examined in the preceding study.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.378-383
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• 2009

In these days, many systems are equipped with people to infer their intention and provide the corresponding service. People always carry their own mobile device with various sensors, and the accelerator takes a role in this environment. The accelerator collects motion information, which is useful for the development of gesture-based user interfaces. Generally, it needs to develop an effective method for the mobile environment that supports relatively less computational capability since huge computation is required to recognize time-series patterns such as gestures. In this paper, we propose a 2-stage motion recognizer composed of low-level and high-level motions based on the motion library. The low-level motion recognizer uses the dynamic time warping with 3D acceleration data, and the high-level motion is defined linguistically with the low-level motions.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.491-493
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• 2012

소리인식이란 우리 귀에 들리는 모든 소리를 받아 들여 소리의 값과 저장되어 있는 데이터의 값을 비교하여 인식 결과를 도출해내는 과정을 의미한다. 보안 카메라는 현재 다양한 장소에서 설치되어 있어도 여전히 보안의 사각지대는 존재하며, 이를 보완하기 위해서는 여러 방향을 촬영하기 위한 아주 많은 보완 카메라가 설치될 수 밖에 없다. 그렇게 되면 설치비용이 더욱 증가되고, 무수한 카메라는 사람들에게 심적 부담감을 줄 것이다. 본 논문은 보안 카메라에 마이크를 설치하고, 입력되는 소리를 인식하여 발생되는 상황을 판단하는 시스템을 설계하고 구현하기 위한 것이다. 이를 바탕으로 보안 카메라의 사각지대를 소리인식으로 해결할 수 있어서 보완 카메라의 설치 비용을 줄일 수 있다.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.57 no.3
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• pp.507-513
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• 2008

In this study, we develope an ambulatory ECG acquisition system by implementing a patch-style and wireless electrode. To alleviate the inherent noisy characteristics of the mobile signal, we apply a matched filter and concurrently detect R-peak values. Moreover, the measure for resolving shape distance is computed to estimate the relative similarity between two ECG signals and to decide whether the abnormal characteristics in ECG exist or not.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.373-376
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• 1998

통신 수단의 발달로 휴대단말기의 사용이 증가하고 있으며, 이와 함께 휴대단말기에서의 음성인식에 대한 수요도 증가하고 있다. 휴대단말기의 경우 저 전송율을 가지는 음성 부호화기를 사용하게 되며, 이러한 저전송율의 음성 부호화기에서의 음성인식을 수행할 경우 인식 성능이 저하되는 현상을 보이게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 LSP 파라메터 기반의 거리척도에 관하여 비교 검토하였으며, 적은 훈련 데이터에서 사용 가능한 화자 종속 음성인식 방법으로 Dynamic Time Warping(DTW)과 변형된 Hidden Markov Model(HMM)에 관하여 검토하였다. QCELP 음성 부호화기에서 인식 어휘 당 2번의 훈련 데이터만을 이용한 화자종속 인식방법을 사용한 결과 95% 이상의 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.403.1-406
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• 1998

현재 음성 인식에서 널리 사용되고 있는 피춰 중의 하나로 멜켑스트럼을 들 수 있다. 멜켑스트럼은 인간의 청각 특성을 적용한 critical band 필터를 사용하여 구하는데, 필터의 형태를 다양하게 적용하여 같은 음성에 대해서 여러 가지의 멜켑스트럼을 구할 수 있다. 본 논문에서는 critical band 필터의 형태, 즉 필터의 모양, 인접한 필터간의 중심 주파수 간격, 그리고 필터의 대역폭을 각각 변화시키면서 멜켑스트럼을 구하여 음성 인식 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 최적의 인식 성능을 나타내는 멜켑스트럼을 구하기 위하여 simplex 기법을 사용하여 필터를 최적화하는 방법을 제안한다. DTW(dynamic time warping)를 인식 알고리즘으로 사용하였고 한국어 숫자음을 사용하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 방법으로 최적화된 필터를 사용하여 구한 멜켑스트럼은 기존의 critical band 필터를 사용하는 것보다 향상된 인식 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.262-264
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• 2016

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 고유한 행동패턴에 따른 인증 기법을 제안하였다. 이를 위해 특정 행동패턴의 센서 데이터만을 수집할 수 있는 센서 데이터 추출앱을 개발하고 DTW (Dynamic Time Warping)[2] 알고리즘을 활용하여, 수집된 사용자 행동 패턴 데이터의 유사성을 판단한다. 또한 사용자의 특징점 패턴이 일치하는 지를 판단하여 사용자 인증을 수행한다.

• Speech Sciences
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• v.9 no.4
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• pp.253-263
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• 2002

In this paper, we propose new algorithm of speaker recognition which identifies the speaker using the information obtained by the intensive speech feature analysis such as pitch, intensity, duration, and formant, which are crucial parameters of individual voice, for candidates of high percentage of wrong recognition in the existing speaker recognition algorithm. For testing the power of discrimination of individual parameter, DTW (Dynamic Time Warping) is used. We newly set the range of threshold which affects the power of discrimination in speech verification such that the candidates in the new range of threshold are finally discriminated in the next stage of sound parameter analysis. In the speaker verification test by using voice DB which consists of secret words of 25 males and 25 females of 8 kHz 16 bit, the algorithm we propose shows about 1% of performance improvement to the existing algorithm.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.38-44
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• 1998

대용량의 음성합성용 데이터베이스를 용이하게 구축하기 위해 음성인식 시스템을 이용한 음소 경계 분할이 이루어지고 있다. 그러나 자동 분할 결과를 직접 이용하여 합성음 을 생성할 경우 음소 경계 에러로 인하여 접합 왜곡이 많이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 연구에서는 단위 접합시 경계 에러를 고려하여 적합한 접합 위치를 찾 고자 하였다. 여기서 적합한 접합 위치는 스펙트럼의 불연속이 최소화된 접합점을 의미한다. 합성음에 대한 MOS(Mean Opinion Score) 테스트와 스펙트로그램(spectrogram)의 모양을 비교하므로써 제안된 방법의 성능을 평가하였다. 제안된 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 레퍼런스 패턴(reference pattern)과 두 개의 테스트 패턴(test pattern)을 선택하는 단 계와, 둘째, 앞과 뒤 테스트 패턴 사이의 적합한 접합위치를 찾는 단계이다. 본 연구에서는 패턴 사이의 스펙트로그램 비교를 위해 켑스트럼(cepstrum) 피라미터와 패턴 분류기 (pattern classifier)인 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하였다. 제안된 알고 리즘을 평가한 청취 테스트의 결과에서 제안된 알고리즘을 적용하여 합성된 합성음의 음질 이 자동 분절로 생성된 단위를 그대로 이용한 경우의 음질보다 우수함을 보였다.