• 한국통신학회논문지
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• 제35권8C호
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• pp.661-666
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• 2010

본 논문에서는 비음수 행렬 인수분해 기법을 기반으로 한 새로운 음성 검출 (Voice Activity Detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 비음수 행렬 인수분해를 통해 도출한 입력 기초 벡터와 잡음 기초 벡터 차이로 음성의 유무를 판단한다. 이때 최적의 문턱값을 찾기 위해 통계모델 기반의 음성검출기에 의해 추정된 잡음 구간에서 NMF 결과의 분포에 따라 최적화된 문턱값을 비음수 행렬기반의 음성 검출 알고리즘에 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 통계적 모델 기반의 음성검출기에 비해 6.75%의 성능향상을 가져왔다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1236-1239
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• 2002

When we see an object, we usually can say what it is easily even for the case where the object isn't shown in the frontal view. However, it is difficult to believe that all views of every object we have ever seen are fully memorized in our brain. Possibly, when an object is shown, we have some typical views of the object in our brain through our past experience and reconstruct the view to recognize what the presented object is. Non-negative Matrix Factorization (NMF) is one of the methods to extract the basis images from sample data set. The prominent feature of this method is that the reconstructed image is obtained by only additions of the basis images with suitable positive weights. So NMF can be seen more biologically plausible method than any other feature extraction methods such as Vector Quantization (VQ) and principal Component Analysis (PCA). In this paper, we adopt NMF to extract the aspect features from the set of images, which consists of various views of a given object. Some experiments are shown how much well NMF can extract the aspect features than any other methods such as VQ and PCA.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.324-329
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• 2006

Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.102-110
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• 2010

악보 전사란, 오디오 파일로부터 음고 (음표의 높낮이)와 리듬 (음표의 길이) 정보를 추출하여 악보를 만드는 것이다. 본 논문에서는 음원 분리 및 데이터 분류에 자주 사용되는 Non-Negative Matrix Factorization (NMF)와 Non-Negative Sparse Coding (NNSC) 방식을 사용하여 오디오 파일을 주파수와 리듬 성분으로 분류하였다. 또한 배음 통합 (subharmonic summation) 방법으로 분류된 주파수들로부터 기본 진동 주파수를 계산하였고, 이로써 악보를 야루는 음표의 높낮이를 정확히 얻을 수 있었다. 제안한 방식으로 악보 전사거 성공적으로 이루어졌고, NMF 혹은 NNSC만 사용하여 악보 전사를 하였던 기존의 논문들에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 전자통신동향분석
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• 제11권3호통권41호
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• pp.105-113
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• 1996

세계의 통신 시장이 개방되는 추세에 있고, 통신에 관한 규제가 완화됨에 따라 떠오르는 문제는 여러 가지 있겠으나 가장 큰 문제는 역시 표준화와 이에 따른 상호 운용성(interoperability)의 문제가 아닌가 생각한다. 본 고에서는 통신 분야의 서비스 관리에 있어서 세계적으로 주도적인 활동을 하고 있고, 그 중요성이 점차 부각되고 있는 NMF(Network Management Forum)의 역할에 대하여 소개하고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.34-36
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• 2006

In this paper we present a method of feature extraction for motor imagery single trial EEG classification, where we exploit nonnegative matrix factorization (NMF) to select discriminative features in the time-frequency representation of EEG. Experimental results with motor Imagery EEG data in BCI competition 2003. show that the method indeed finds meaningful EEG features automatically, while some existing methods should undergo cross-validation to find them.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.151-155
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• 2009

본 논문은 비음수 행렬 분해와 군집 방법을 이용하여 개인화된 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검색 문서에 군집 방법을 이용하여 문서의 주제와 세부 주제를 반영한 문장을 추출하며, 비음수 행렬 분해에 의해 분해된 문서의 고유 의미 특징을 이용하여 사용자의 흥미가 잘 반영된 문장을 추출한다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권4호
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• pp.209-212
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• 2003

In this paper, we proposed new speech feature parameter through parts-based feature extraction of speech spectrum using Non-Negative Matrix Factorization (NMF). NMF can effectively reduce dimension for multi-dimensional data through matrix factorization under the non-negativity constraints, and dimensionally reduced data should be presented parts-based features of input data. For speech feature extraction, we applied Mel-scaled filter bank outputs to inputs of NMF, than used outputs of NMF for inputs of speech recognizer. From recognition experiment result, we could confirm that proposed feature parameter is superior in recognition performance than mel frequency cepstral coefficient (MFCC) that is used generally.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.49-52
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• 2003

In this paper, we propose new speech feature parameter using NMf(Non-Negative Matrix Factorization). NMF can represent multi-dimensional data based on effective dimensional reduction through matrix factorization under the non-negativity constraint, and reduced data present parts-based features of input data. In this paper, we verify about usefulness of NMF algorithm for speech feature extraction applying feature parameter that is got using NMF in Mel-scaled filter bank output. According to recognition experiment result, we could confirm that proposal feature parameter is superior in recognition performance than MFCC(mel frequency cepstral coefficient) that is used generally.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.117-123
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• 2004

마이크로어레이 (microarray) 기술이 개발된 후로 연관된 유전자 클러스터 (cluster)를 찾는 문제는 깊이 연구되어왔다. 이 문제는 핵심적인 과제 중 하나는 생물학적으로 타당한 클러스터의 수를 결정하는 데 있다. 본 논문은 최적의 클러스터 수를 결정하는 기준을 제시하고, non-negative factorization (NMF)를 이용해 클러스터 centroid의 패턴을 찾는 방법을 제안한다. NMF에 의해 발견된 각각의 패턴은 생물학적 프로세스의 특정 부분으로 해석될 수 있다. NMF는 factor matrix의 entity를 non-negative로 제약 (constraint)하고, 이 제약은 오직 additive combination만 허용하기 때문에 이러한 부분적인 패턴을 찾아낼 수 있다. NMF의 유용성은 이미지 분석과 텍스트 분석에서 이미 입증되어 있다. 본 논문에서 제안한 방법에 의해 위의패턴과 유사한 발현 패턴을 갖는 유전자를 모을 수 있었다. 제안된 방법은 human fibroblast데이터와 yeast cell cycle 데이터에 적용해 성능을 입증하였다.