• 한국항행학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.502-508
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• 2008

인터넷의 급속한 확산과 대량 정보의 이동은 문서요약을 더욱 필요 하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해로 얻어진 비음수 의미 가변 행렬과 의미특징의 포괄적 중요도를 이용하여 문장을 추출하여서 포괄적 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 인간의 인식 과정과 유사한 비음수 제약을 사용한다. 이 결과 주제의 군집방법이나 잠재의미분석을 사용한 비지도 학습방법에 비해 더욱 의미 있는 문장을 선택하여 문서를 요약할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.143-146
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• 2009

There are some image hash methods, in the paper four image hash methods have been compared: FJLT (Fast Johnson- Lindenstrauss Transform), SVD (Singular Value Decomposition), NMF (Non-Negative Matrix Factorization), FP (Feature Point). From the compared result, FJLT method can't be used in the online. the search time is very slow because of the KNN algorithm. So FJLT method has been improved in the paper.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.46-54
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• 2006

최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제31권5호
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• pp.332-339
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• 2012

빔공간 변환(beamspace transform) 기법은 공간 영역의 신호를 입사각 혹은 그 사인함수의 영역으로 변환하는 기법으로, MUSIC과 같은 음원 정위 및 추적(source localization and tracking) 문제나 적응 빔형성(adaptive beamforming)과 같은 문제에서 많이 사용되는 기법이다. 다채널 음원 분리 기법에 사용될 때에는, 음원의 정보 뿐만아니라 해당 음원의 이미지(image)를 재구성하여야 하므로 역변환 기법 또한 중요하다. 본 논문에서는 멀티 채널 음원 분리 기법을 위한 빔공간 변환 기법과 그 역변환 기법에 대하여 고찰하였으며, 특히 빔공간-영역 다채널 비음수 행렬 분해 기법에 적용되었을 때 그 성능에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.469-472
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• 2006

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF, non-negative matrix factorization)를 이용하여 문장을 추출하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 문장추출에 사용되는 의미 특징(semantic feature)이 비 음수 값을 갖기 때문에 잠재의미분석에 비해 문서의 내용을 정확하게 요약한다. 또한, 적은 계산비용을 통하여 쉽게 요약 문장을 추출할 수 있는 장점을 갖는다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.326-334
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• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.391-393
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• 2006

인터넷의 급속한 확산과 대량 정보의 이동은 문서의 요약을 더욱 필요로 하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 인수분해로(NMF, non-negative matrix factorization) 얻어진 비음수 의미 가변 행렬(NSVM, non-negative semantic variable matrix)을 이용하여 자동으로 포괄적 문서요약 하는 새로운 방범을 제안하였다. 제안된 방법은 인간의 인식 과정과 유사한 비음수 제약을 사용한다. 이 결과 잠재의미색인에 비해 더욱 의미 있는 문장을 선택하여 문서를 요약할 수 있다. 또한, 비지도 학습에 의한 문서요약으로 사전 전문가에 의한 학습문장이 필요 없으며, 적은 계산비용을 통하여 쉽게 문장을 추출할 수 있는 장점을 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.378-385
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• 2010

이메일 사용의 증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 늘고 있다. 현재의 이메일 분류는 SVM, 베이지안 분류자, 규칙 기반 분류자 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 그러나 이러한 지도 학습 방법들은 적합한 이메일을 인식하기 위하여서 사용자가 규칙이나 색인어 목록을 작성해야 한다. 비지도 학습 방법으로 군집을 이용한 다원 분류 방법은 메일의 분류 주제를 설정해주어야 한다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과, 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierarchy) 방법을 이용한 분류 주제 내에 이메일을 재구성하는 방법을 결합한 새로운 이메일 다원 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 다원 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 사용자가 분류 결과를 만족하지 못하면 분류 주제 내의 이메일을 동적으로 재구성하여 분류의 정확률을 높인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권6호
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• pp.503-511
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• 2013

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 이 때 훈련으로부터, 시간 흐름에 따른 기저 사용량의 변화량을 각기 독립적인 가우시안 모델들로 만들고, 이를 이용하여 매 시간 프레임에서 주어진 모델들에 일정 가중치만큼 가까워지는 방향으로 최적화를 수행하였다. 또한 매 시간 얻은 NMF의 부호화 행렬의 결과를 이전 시간 프레임의 부호화 행렬 값과 평활화(smoothing) 과정을 수행하였다. 향상 과정에서는 Log-spectral Amplitude를 이용하여 이득(gain) 함수를 구하였다. 실험 결과에서는 PESQ 값을 지표로 사용하였고, 기존의 NMF를 이용한 음성 향상 보다 이 두 과정을 적용한 방법이 뛰어남을 확인 했다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.619-627
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• 2015

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 그 중에서도 음성향상의 성능은 사용하게 되는 기저 행렬에 따라 크게 달라짐을 보인다. 기존의 독립적으로 구한 음성 기저 행렬에 비해서, 잡음 데이터를 복원하는데 부적합한 방향으로 최적화시킨 음성 기저 행렬을 사용하였을 때 더 높은 음성향상 성능을 보임을 실험으로 확인하였다. 이 때 잡음 데이터의 복원 오차 자체를 크게 해주는 방향과 해당 인코딩 행렬(encoding matrix) 원소의 값을 작게 해주는 두 가지 방법을 적용하여 비교하였다. 좀 더 음성 복원에만 특화된 기저 행렬을 구함으로서 음성 기저 행렬이 잡음 데이터 복원에 사용되는 것을 최소화 하였다. 실험 결과에서는 perceptual evaluation speech quality값과 signal to distortion ratio를 지표로 사용하였고, 기존 기법에서 사용하는 기저 행렬 보다 더 높은 성능을 보임을 확인 하였다.