• 한국음향학회지
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• 제15권2호
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• pp.40-48
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• 1996

본 논문은 단음절 전구간에 대해 4프레임폭과 7프레임폭을 결합하여 만든 40차원의 세그먼트를 K-L전개와 신경망으로 각각 10, 14, 20차원으로 압축하여 연속분포 HMM의 음성인식 특징파라미터로 사용하였다. 그리고 이산지속시간, 희귀계수 그리고 혼합분포를 특징 파라미터로 추가한 경우와 비교검토하였다. 단음절 100개에 대한 인식실험결과 연속분포 HMM의 인식률 85.19%에 비해 희귀계수를 부가한 경우 1.4%, 혼합분포를 이용한 경우 2.36%, 이산 지속시간제어를 한 경우 2.78%의 인식률이 향상되었다. 그리고 K-L전개에 의한 압축파라미터만 이용한 경우는 멜켑스트럼 + 희귀계수의 경우보다 인식률이 낮았으나, K-L전개에 의한 압축파라미터에 멜켑스트럼과 희귀계수를 부가한 경우는 동등한 결과를 얻을 수 있었다. 신경망에 의한 압축파라미터를 이용한 경우에는 비선형 변환인 시그모이드 함수를 사용하므로 음성의 동적변화가 잘 반영되어 K-L전개 및 다른 방법에 비해 향상된 인식결과를 얻을 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권4호
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• pp.321-327
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• 2010

Most of the ear shells of hearing aids are manufactured manually, and it is one of the reasons that the cost of the custom-made hearing aids can be increased. Thus it is required to manufacture the ready-made ear shell for the purpose of easy manufacturing and decrease in cost. In this study, we extract parameters in order to manufacture the ready-made ear shell for CIC type hearing aids and simulate to reconstruct the ear shell using the extracted parameters. To parameter extraction, we set up the eleven parameters for the ready-made ear shell based on anatomical characteristics of the ear canal, and we found values of the parameters from twenty-one impressions in their 20s and twelve impressions in their 60s using aperture detection and feature detection algorithms. Classifying the parameters by size, we also determine the parameters of ready-made ear shell into three types for people in their 20s and two types for people in their 60s. Each ready-made ear shell was simulated to reconstruct using figured parameters, and evaluated the rate of agreement with unused impressions for setting parameters. To evaluate the ready-made ear shell, we calculate the volume ratio and intersection between of the each impression and ready-made ear shell, and the intersection ratio using the intersection volume and ready-made ear shell volume. As a result, the volume ratio was about 70%, and volume match ratio was also up to 70%. It means that the ready-made ear shell we simulated is the significantly matched to impression.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2137-2142
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• 2016

심장에서 발생된 전류는 전위 뿐만 아니라 자기장을 생성한다. 본 논문에서는 61 채널 양자 간섭 장치 (SQUID) 시스템을 사용하여 심자도 (MCG)의 신호를 취득하고, 이것으로부터 임상적으로 유의하다고 생각되는 다양한 특징 파라미터를 계산한다. 이를 입력으로 신경회로망 알고리즘을 적용하여 허혈성 심장질환의 분류를 수행하였다. 심자도 신호는 전처리 과정을 통해 파라미터의 추출을 용이하게 하였다. 연구에 사용된 데이터는 정상인 10명과 안정형 협심 증세를 보이는 허혈성 심장질환 환자 10명분의 신호이다. 이들 신호로부터 임상적으로 유의한 특징점, 특징 간격 파라미터 및 진폭비를 추출하였다. 심자도 특징 파라미터를 신경회로망 입력으로 사용하여 허혈성 심장질환의 분류가 가능함을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.225-237
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• 2018

대용량 데이터의 발생과 처리가 대중화되면서 대용량 데이터 스트림 처리에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 이 수요에 따라 다양한 대용량 데이터 처리 기술이 개발되고 있다. 한 분야로 주목받고 있는 방식은 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링이다. 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링은 윈도우가 이동할 때마다 새로운 클러스터를 생성한다. 기존의 슬라이딩 윈도우 상의 클러스터링 기법은 코어셋(Coreset)을 기반으로 데이터 스트림 클러스터링을 구현하고 있다. 이 연구에서는 코어셋을 활용한 그룹특징을 이용한 알고리즘 내에서 이용하는 클러스터링 알고리즘을 변경하였다. 그리고 이를 통해 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 파라미터 값 변화에 따른 성능 비교 실험을 진행하였다. 개선된 사항에 대해 논하여 두 알고리즘을 비교하고 실험자에게 파라미터에 따른 이용 방향을 제시한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.28-35
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• 2023

본 연구에서는 음성감정인식의 적용 가능성과 실용성 향상을 위해 적은 수의 파라미터를 가지는 새로운 경량화 모델 RoutingConvNet(Routing Convolutional Neural Network)을 제안한다. 제안모델은 학습 가능한 매개변수를 줄이기 위해 양방향 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient)를 채널 단위로 연결해 장기간의 감정 의존성을 학습하고 상황 특징을 추출한다. 저수준 특징 추출을 위해 경량심층 CNN을 구성하고, 음성신호에서의 채널 및 공간 신호에 대한 정보 확보를 위해 셀프어텐션(Self-attention)을 사용한다. 또한, 정확도 향상을 위해 동적 라우팅을 적용해 특징의 변형에 강인한 모델을 구성하였다. 제안모델은 음성감정 데이터셋(EMO-DB, RAVDESS, IEMOCAP)의 전반적인 실험에서 매개변수 감소와 정확도 향상을 보여주며 약 156,000개의 매개변수로 각각 87.86%, 83.44%, 66.06%의 정확도를 달성하였다. 본 연구에서는 경량화 대비 성능 평가를 위한 매개변수의 수, 정확도간 trade-off를 계산하는 지표를 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.36-42
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• 2006

본 논문에서는 화자검증 시스템의 성능향상을 위해서 주성분 분석 (PCA) 기반 Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients (MFDWC) 추출방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 멜척도 (Mel-scale)를 근사화한 각 레벨 (level)의 각 노드 (node) 에너지를 계산하기 위해 기존의 평균치 대신 주성분 분석을 이용한 첫 번째 eigenvector를 이용한다. 이 eigenvecto.의 제곱의 합은 1로서 일반적인 가중 함수 (weighting function)의 조건을 만족하고, 또한 각 화자마다 서로 다른 값을 갖게 되므로, 화자의 특징을 더 잘 나타내는 MFDWC를 추출할 수 있다. 화자검증은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 백그라운드 모델과 화자 모델과의 점수를 비교하는 이진 결정 (binary decision) 방법을 이용하여 Universal 백그라운드 모델 (UBM)과 각 화자 모델의 값을 프레임단위로 비교하여 대상 화자의 수락/거부 여부를 결정하는 방법을 채택하였다. 특징 파라미터에 따른 화자 검증 성능변화를 확인하기 위하여 제안된 화자종속 가중함수를 이용한 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우와 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC), 기존의 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우에 대하여 성능비교실험을 수행한 결과 각각 $0.80\%,\;5.14\%,\; 6.69\%$의 향상된 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.505-508
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• 2008

Electrocardiogram (ECG) and blood pressure (BP) are main vital signs which are the standards in most medical settings in assessing the most basic body functions. Multi parameters are desired in providing more information for health professionals in order to detect or monitor medical problems of patients more precisely. This study urges us to develop a robust wireless healthcare monitoring system which has multiple physiological signs measurements on real time that applicable to various environments which integrates wireless sensor network technology and code division multiple access (CDMA) network with extended feature of locally standalone diagnosis algorithms that implemented in tell phone. ECG signal and BP parameter of the patients are routinely be monitored, processed and analyzed in details at cell phone locally to produce useful medical information to ease patients for tracking and future reference purposes. Any suspected or unknown patterns of signals will be immediately forwarded to hospital server using cell phone for doctors' evaluation. This feature enables the patients always recognize the importance of self-health checking so that the preventive actions can be taken earlier through this analytic information provided by this monitoring system because "Prevention is better than Cure".

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권1호
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• pp.9-16
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• 2004

본 논문에서는 특징점 기반 시각 구동 제어 시스템을 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 로봇 매니플레이터에 대한 강인 제어기를 제안한다. 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함시켜 파라미터 변동에 의한 로봇 매니플레이터의 정상 상태 오차를 개선하기 위하여 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함되도록 하였다. 이적분 작용은 이미지 평면상의 특징점 추정 오차도 개선시킨다. 폐루프 시스템의 안정도는 Lyapunov 기법에 의하여 해석한다. 5링크 2 자유도의 로봇에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제안된 제어기법의 실용성을 보인다. .

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.65-71
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• 2017

This paper proposes a smart phone authentication method based on user's behavior and habit that is an authentication method against shoulder surfing attack and brute force attack. As smart phones evolve not only storage of personal data but also a key means of financial services, the importance of personal information security in smart phones is growing. When user authentication of smart phone, pattern authentication method is simple to use and memorize, but it is prone to leak and vulnerable to attack. Using the features of the smart phone pattern method of the user, the pressure applied when touching the touch pad with the finger, the size of the area touching the finger, and the time of completing the pattern are used as feature vectors and applied to user authentication security. First, a smart phone user models and stores three parameter values as prototypes for each section of the pattern. Then, when a new authentication request is made, the feature vector of the input pattern is obtained and compared with the stored model to decide whether to approve the access to the smart phone. The experimental results confirm that the proposed technique shows a robust authentication security using subjective data of smart phone user based on habits and behaviors.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권3호
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• pp.217-225
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• 2004

본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 정상인과 정신분열증 환자의 뇌파에 대한 새로운 자동 판별 방법을 제안하였다. 특징 파라미터로는 통계적 정상구간에 대한 분산과 알파파, 베타파, 세타파의 전력비를 이용하였다. 실험 결과, 정상인의 경우에는 90.9％, 정신분열증 환자의 경우에는 90.5％의 높은 판별 정확성을 보였으며 이는 제안한 시스템이 복잡한 신호처리과정을 이용하는 시스템보다 효과적임을 알 수 있다. 따라서, 은닉 마코프 모델이 뇌파와 같은 복잡한 생체신호의 분석과 판별에 사용될 수 있으며 제안한 방법이 임상적인 전단에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.