• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.64-70
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• 2007

라만 분광법은 피부암 진단에 사용되는 매우 유력한 비침습성 진단 방법이다. 라만 스펙트럼을 이용한 이전의 연구에 따르면 MAP (maximum a posteriori probability)와 MLP (multilayer perceptron networks)와 같은 기존의 분류 방법으로도 좋은 분류결과를 얻을 수 있다. 하지만 암 진단은 작은 오류에도 종종 치명적인 결과가 따르기 때문에 본 연구에서는 판정이 모호한 데이터를 따로 집단화하여 분류 오류를 감소하는 방법을 제안한다. 이때 모호한 패턴은 조직검사를 통하여 다시 암여부를 판정하게 된다. 본 논문에서는 모호한 패턴 클래스를 MSE (minimum squared error), MAP와 MLP에 도입하기 위해 기존 알고리듬을 수정하였고 모호한 패턴 클래스가 본래 도입되어 있는 RCE (reduced coulomb energy networks)와 실험결과를 비교하였다. 216개의 공초점 라만 스펙트럼에 대한 실험결과에 의하면 모호한 패턴으로 판정된 데이터를 늘림에 따라 나머지 패턴은 완벽하게 분류할 수 있음을 보였다. 그 중 MSE는 테스트 패턴 중 약 8.8%의 모호한 패턴으로 나머지 패턴에 대하여 완벽한 분류결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.345-350
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• 2018

본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.245-252
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• 2008

본 연구에서는 개미 군락 시스템을 이용하여 디지털 영상의 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제뿐 아니라 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 디지털 영상처리에서 영역 분류는 영상 정보를 처리하는 분석 및 인식 분야에서 가장 중요한 단계중의 하나로 알려져 있으며, 잘 분류된 영역은 디지털 영상 부호화나 영상 분석 혹은 영상 인식과 같은 응용분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 기존의 영상 처리에서의 영역 분류는 고정된 변수에 의하여 처리되어서 후처리 작업들이 필요하였으며 그 결과 또한 영상의 특성에 따라 변하였다. 그러나 본 연구에서는 개미의 무작위성을 이용함으로써 영상에 어느 정도의 변화가 발생하더라도 여전히 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 안정성과 유연성은 영상을 촬영하는 동안 발생할 수 있는 여러 종류의 잡음에 대하여 안정적인 상태를 유지할 수 있을 것이며 동영상내에서 급한 움직임에 의한 흐려짐에 대한 보상도 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.988-1001
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• 2018

Arrhythmia has recently emerged as one of the major causes of death in Koreans. Premature Ventricular Contraction (PVC) is the most common arrhythmia that can be found in clinical practice, and it may be a precursor to dangerous arrhythmias, such as paroxysmal insomnia, ventricular fibrillation, and coronary artery disease. Therefore, we need for a method that can detect an abnormal heart beat and diagnose arrhythmia early. We extracted the features corresponding to the QRS pattern from the subject's ECG signal and classify the premature ventricular contraction waveform using the features. We modified the weighting and bias values based on the error back-propagation algorithm through learning data. We classify the normal signal and the premature ventricular contraction signal through the modified weights and deflection values. MIT-BIH arrhythmia data sets were used for performance tests. We used RR interval, QS interval, QR amplitude and RS amplitude features. And the hidden layer with two nodes is composed of two layers to form a total three layers (input layer 0, output layer 3).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.34-42
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• 2014

본 논문에서는 파형 신호와 이미지 등에서 패치를 추출하고 이를 패치 그래프로 구성한 다음, 이로부터 각 패치 간의 컴뮤트 타임을 구하여 이에 기반한 임베딩 기법을 구현하고, 가장 널리 이용되는 PCA(principal component analysis) 임베딩 결과와 비교 분석한다. 임베딩에서 차원을 줄일 경우 원 임베딩과 축소된 차원의 임베딩 간에는 오차가 크지 않도록 차원을 결정하는 것이 일반적이다. 하지만 본 논문에서 구현한 임베딩 방식은 삼차원 이하로 줄여 오차가 80~90%를 상회하여도 축소된 차원의 임베딩 공간에서 각 신호 고유의 기하 구조를 생성하므로 패턴 분류나 기계 학습 등의 응용 목적에 활용 가능함을 실험으로 확인한다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제20권11호
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• pp.1009-1017
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• 2010

As rotating machines play an important role in industrial applications such as aeronautical, naval and automotive industries, many researchers have developed various condition monitoring system and fault diagnosis system by applying various techniques such as signal processing and pattern recognition. Recently, fault diagnosis systems using artificial neural network have been proposed. For effective fault diagnosis, this paper used MLP(multi-layer perceptron) network which is widely used in pattern classification. Since using obtained signals without preprocessing as inputs of neural network can decrease performance of fault classification, it is very important to extract significant features of captured signals and to apply suitable features into diagnosis system according to the kinds of obtained signals. Therefore, this paper proposes the decision method of the proper feature vectors about each fault signal for neural-network-based fault diagnosis system. We applied LPC coefficients, maximum magnitudes of each spectral section in FFT and RMS(root mean square) and variance of wavelet coefficients as feature vectors and selected appropriate feature vectors as comparing error ratios of fault diagnosis for sound, vibration and current fault signals. From experiment results, LPC coefficients and maximum magnitudes of each spectral section showed 100 % diagnosis ratios for each fault and the method using wavelet coefficients had noise-robust characteristic.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.395-397
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• 2019

조선기술과 항해장비 기술이 발전하고 있지만 여전히 해양사고는 80%이상이 인적과실에서 비롯되고 있다. 인적과실을 저감시켜 해양사고를 절감시키려는 노력은 항해사를 대상으로 면담이나 설문을 시행하는 등 정성적인 연구방식에 많이 의존하고 있어서 객관적인 인적과실의 실체를 규명하는데 제한이 있다. 본 연구에서는 이 같은 단점을 극복하기 위하여 항해사의 항해 업무 수행을 방해하지 않으며 공간적 제한을 극복할 수 있도록 웨어러블 센서를 활용하여 항해사의 동작을 실측하고 상황인지 여부가 항해 수행 동작에 어떤 영향을 미치는지 구분하고자 한다. Full mission ship handling simulator를 활용하여 항해사가 특정한 시나리오를 수행하는 중에 위험성을 가진 장애물을 발견하기 전과 후의 어떤 행동패턴 변화를 보이는지 측정하였다. 구분된 항해 동작 패턴은 항해 위험 상황에서 적절한 조치를 취하고 있는지 여부를 객관적으로 구분하여 인적과실을 절감하는데 활용될 것으로 기대된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.718-723
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• 2016

스트리밍 데이터 분석에서 개념 변화가 일어나는 시점을 정확히 탐지하는 것은 분류 모델의 성능을 유지하는 데 있어서 매우 중요한 작업이다. 오류율은 스트리밍 데이터에서 개념 변화 탐지를 위해 많이 사용되는 척도이다. 그러나 0과 1로 이루어진 이진 값만으로 예측 결과를 묘사하는 것은 분류 모델의 행동 패턴을 나타내는 유용한 정보의 손실을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 오류율을 이용하는 대신에 확률 예측치를 사용하여 분류기의 성능 패턴을 묘사하고 급격한 변화를 탐지하는 효과적인 개념 변화 탐지 방법을 제안한다. 합성데이터와 실제 스트리밍 데이터를 이용한 실험 결과는 제안한 방법이 개념 변화 시점을 탐지하는데 뛰어난 성능을 가짐을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.689-698
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• 2006

패턴인식은 주위 환경을 관찰하는 방법, 배경으로부터 관심있는 패턴을 구분하는 방법, 소리를 얻는 방법, 그리고 패턴 범주들 중에서 타당한 결정을 얻는 방법에 관한 연구이다. 패턴인식 시스템을 설계할 때 필수적으로 1) 데이터의 획득과 전처리, 2) 데이터의 표현, 3) 결정방법 선택과 같은 세 가지 사항을 고려해야한다. 그 이유는 영상을 획득하기 위한 센서의 선택, 전처리 기법, 표현 기법, 의사결정 모델에 따라 인식의 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 컬러영상은 다양한 컬러 패턴으로 구성된다. 대부분의 패턴인식 방법은 훈련되어진 컬러정보를 사용하여 컬러의 특징을 추출한다. 본 논문은 몇 가지 제한된 컬러를 가진 영상으로부터 특정한 컬러 패턴을 적응적으로 추출한다. 컬러 패턴의 수가 한정되어 있기 때문에 영상에서 컬러의 분포가 유사하다. 그러나, 영상에 잡음이나 열화가 존재하면, 그 분포가 변화한다. 그러므로 이미 알고 있는 컬러정보를 가지고 특정한 컬러의 특징을 추출할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 유사한 컬러 패턴을 가진 영상에 대하여 특정한 컬러의 특징을 적응적으로 추출함으로서 인식의 오류를 감소시킬 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 열화가 적은 표본영상을 사용하고, 잡음과 열화가 포함된 여섯 가지의 검사영상을 사용한다. 결론적으로 제안한 방법이 통계적인 패턴인식의 결과보다 정확한 결과를 보여준다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.68-77
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• 1990

본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.