• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.853-858
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• 2006

음성인식에서 TMHMM(Tied Mixture Hidden Markov Model)은 자유 매개변수의 수를 감소시키기 위한 좋은 접근이지만, GPDF(Gaussian Probability Density Function) 군집화 오류에 의해 음성인식의 오류를 발생시켰다. 본 논문은 TMHMM에서 발생하는 군집화 오류를 최소화하기 위하여 HCNN(Homogeneous Centroid Neural Network) 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CNN(Centroid Neural Network)을 TMHMM상의 음향 특징벡터에 활용하였으며, 다른 상태에 소속된 확률밀도가 서로 겹쳐진 형태의 이질군집 지역에 더 많은 코드벡터를 할당하기 위해서 본 논문에서 새로 제안이 제안되는 이질성 거리척도를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 한국어 고립 숫자단어의 인식문제에 적용한 결과, 기존 K-means 알고리즘이나 CNN보다 각각 14.63%, 9,39%의 오인식률의 감소를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.325-334
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.141-148
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• 2003

Customer retention is a common concern for many industries and a critical issue for the survival in today's greatly compressed marketplace. Current customer retention models only focus on detection of potential defectors based on the likelihood of defection by using demographic and customer profile information. In this paper, we propose a dynamic procedure for defection detection and prevention using past and current customer behavior by utilizing SOM and Markov chain. The basic idea originates from the observation that a customer has a tendency to change his behavior (i.e. trim-out his usage volumes) before his eventual withdrawal. This gradual pulling out process offers the company the opportunity to detect the defection signals. With this approach, we have two significant benefits compared with existing defection detection studies. First, our procedure can predict when the potential defectors could withdraw and this feature helps to give marketing managers ample lead-time for preparing defection prevention plans. The second benefit is that our approach can provide a procedure for not only defection detection but also defection prevention, which could suggest the desirable behavior state for the next period so as to lower the likelihood of defection. We applied our dynamic procedure for defection detection and prevention to the online gaming industry. Our suggested procedure could predict potential defectors without deterioration of prediction accuracy compared to that of the MLP neural network and DT.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-270
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2647-2654
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• 2011

본 논문에서는 에지 방향성 히스토그램과 주성분 분석을 통해서 얻어진 특징 정보를 저차원 제스처 심볼로 구성하여 제스처를 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법에 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 제스처 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 객체 공간상에 투영된 모델 특징 값을 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해서 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성한다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 제스처는 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식하게 된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.37-44
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• 2006

MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.159-167
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• 2006

립리딩은 잡음이 있는 환경에서 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위한 한 방법으로 제안되었다. 기존의 논문들이 소프트웨어 립리딩 방법을 제안하는 것에 반하여, 본 논문에서는 실시간 립리딩을 위한 하드웨어 설계를 제안한다. 실시간 처리와 구현의 용이성을 위하여 본 논문에서는 립리딩 시스템을 이미지 획득 모듈, 특징 벡터 추출 모듈, 인식 모듈의 세 모듈로 분할하였다. 이미지 획득 모듈에서는 CMOS 이미지 센서를 사용하여 입력 영상을 획득하게 하였고, 특징 벡터 추출 모듈에서는 병렬 블록매칭 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 특징벡터를 추출하도록 하였고, 이를 FPGA로 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 인식 모듈에서는 추출된 특징 벡터에 대하여 HMM 기반 인식 알고리즘을 적용하여 발성한 단어를 인식하도록 하였고, 이를 DSP에 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 실시간 립리딩 시스템이 하드웨어로 구현 가능함을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권7호
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• pp.641-647
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• 2002

본 논문에서는 경향 양자화 기법을 적용하여 분절 특징 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model)의 매개 변수 수를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분절 특징 HMM에서 사용하는 분절 특징, 즉 모수적 궤적을 위치 정보와 경향 정보로 분리한 후, 분리된 경향 정보를 경향 코드북을 이용하여 공유한다. 분절 특징에서 위치 정보는 특징의 기준 점을 나타내고, 경향 정보는 분절 특징의 변이를 의미하며 특징의 많은 부분을 차지하고 있다. 따라서 경향 정보가 공유될 수 있다면 분절 특징 HMM의 매개 변수 수를 줄일 수 있을 것이다. 실험 결과 제안된 방식이 기존의 시스템과 비슷한 성능을 보였으며 매개 변수 수를 줄이는 방안으로 고려될 수 있음을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.504-516
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• 2011

In this paper, we will present a method to detect human hand and recognize hand gesture. For detecting the hand region, we use the feature of human skin color and hand feature (with boundary complexity) to detect the hand region from the input image; and use algorithm of optical flow to track the hand movement. Hand gesture recognition is composed of two parts: 1. Posture recognition and 2. Motion recognition, for describing the hand posture feature, we employ the Fourier descriptor method because it's rotation invariant. And we employ PCA method to extract the feature among gesture frames sequences. The HMM method will finally be used to recognize these feature to make a final decision of a hand gesture. Through the experiment, we can see that our proposed method can achieve 99% recognition rate at environment with simple background and no face region together, and reduce to 89.5% at the environment with complex background and with face region. These results can illustrate that the proposed algorithm can be applied as a production.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권9호
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• pp.814-822
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• 2013

For the fault diagnosis of a mechanical system, pattern recognition methods have being used frequently in recent research. Hidden Markov model(HMM) and artificial neural network(ANN) are typical examples of pattern recognition methods employed for the fault diagnosis of a mechanical system. In this paper, a hybrid method that combines HMM and ANN for the fault diagnosis of a mechanical system is introduced. A rotating blade which is used for a wind turbine is employed for the fault diagnosis. Using the HMM/ANN hybrid model along with the numerical model of the rotating blade, the location and depth of a crack as well as its presence are identified. Also the effect of signal to noise ratio, crack location and crack size on the success rate of the identification is investigated.