• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권2호
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• pp.449-466
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• 2006

We propose to use variable selection methods based on penalized regression for pruning decision tree ensembles. Pruning methods based on LASSO and SCAD are compared with the cluster pruning method. Comparative studies are performed on some artificial datasets and real datasets. According to the results of comparative studies, the proposed methods based on penalized regression reduce the size of boosting ensembles without decreasing accuracy significantly and have better performance than the cluster pruning method. In terms of classification noise, the proposed pruning methods can mitigate the weakness of AdaBoost to some degree.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.560-567
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• 1998

This paper concerned about a imputed color printed material image in camera to decrease noise and distortion by processing median filtering with input image to identical condition. Also this paper proposed the way of compares a normal printed material with an abnormal printed material color tone with trained a learning of the error back-propagation to block classification by extracting five place from identical block(3${\times}$3) of color printed material R, G, B value. As a representative algorithm of multi-layer perceptron the error Back-propagation technique used to solve complex problems. However, the Error Back-propagation is algorithm which basically used a gradient descent method which can be converged to local minimum and the Back Propagation train include problems, and that may converge in a local minimum rather than get a global minimum. The network structure appropriate for a given problem. In this paper, a good result is obtained by improve initial condition and adjust th number of hidden layer to solve the problem of real time process, learning and train.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.409-412
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• 2000

A high performance EEG signal measurement system is fabricated. It consists of high precision pre-amplifier and auto identification bandwidth unit. High precision pre-amplifier is composed of signal generator, signal amplifier with a impedance converter, body driver and isolation amplifier. The pre-amplifier is designed for low noise characteristics, high CMRR, high input impedance, high IMRR and safety, Auto identification bandwidth unit is composed of AD-converter and PIC micro-controller for real time processing EEG signal. The performance of EEG signal measurement system has been shown the classified bandwidth through the clinical demonstrations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2006

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간의 상호작용도 연구가능하게 되었다. 이처럼 DNA 마이크로어레이 기술은 복잡한 생물체를 이해하는 새로운 방향을 제시해주게 되었다. 따라서 이러한 기술을 통해 얻어진 대량의 유전자 정보들을 효과적으로 분석하는 방법이 시급하다. 본 논문에서는 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이거나 제거하는 과정인 정규화과정을 거쳐 특징 추출방법인 SVM(Support Vector Machine) 방법을 이용하여 데이터를 2개의 클래스로 나누고, 표준화 방법들의 성능 비교를 위해 Adaptive Simulated Annealing 알고리즘으로 정확도를 평가하는 분류 시스템을 설계 구현하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2810-2812
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• 2001

본 논문에서는 독립성분해석을 이용한 영상분리에 있어서의 잡음에 대한 강인성에 대한 주성분해석과 비교 연구를 함으로써, 독립성분해석(Independent Component Analysis, ICA)기법의 효율성을 고찰하고 분석하고자 한다. 원래의 인식 시스템 모델에 잡음을 주었을 때, ICA를 이용한 영상 분리의 잡음에 대한 강인성은 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)기법에서 보다 더 잡음에 강인한 성질을 내포하고 있는데, 이는 PCA 보다 ICA가 분리하려는 영상정보의 상호관계를 더 약화시키는 작용을 하기 때문이다. 이러한 특성은 모의실험을 통해 확인되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.343-345
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• 2020

본 논문에서는 선택적 노이즈 캔슬링을 위한 환경 인지 기술을 제안한다. 기존의 노이즈 캔슬링은 모든 소리를 구분 없이 차단하여 여러 가지 문제를 유발할 수 있으며 공통된 노이즈 캔슬링 동작으로 각 소음에 최적화된 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 대표적 오디오 특성인 멜-스펙트로그램과 스펙트로그램 기반의 시간적 특성 벡터를 사용하여 환경 인지를 진행한다. 본 논문에서는 attack, rotation, sawing으로 구성된 3가지 소음과 speech, tonal로 구성된 2가지 비 소음으로 총 5가지 클래스를 분류한다. 제안하는 방법에서 특성 벡터로 멜-스펙트로그램만을 사용했을 때 87.5%의 분류 성능을 보였으며, 스펙트로그램 기반의 시간적 특성을 추가했을 때 분류 성능이 91.2%로 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.1-2
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• 2023

본 연구는 환경 요인이 통제되어 있는 실험실 데이터에 산업 현장에서 발생하는 유사 잡음을 노이즈로 추가하였을 때, SNR비에 따른 노이즈별 STFT Log Spectrogram, Mel-Spectrogram, CWT Spectrogram 총 3가지의 이미지를 생성하고, 각 이미지를 입력으로 한 CNN 결함 분류 모델의 성능 결과를 확인하였다. 원본 데이터의 영향력이 큰 0db 이상의 SNR비로 합성할 경우 원본 데이터와 분류 결과상 큰 차이가 존재하지 않았으며, 노이즈 데이터의 영향이 큰 0db 이하의 SNR비로 합성할 경우, -20db의 STFT 이미지 기준 약 26%의 성능 저하가 발생하였다. 또한, Wiener Filtering을 통한 디노이징 처리 이후, 노이즈를 효과적으로 제거하여 분류 성능의 결과가 높아지는 점을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.23-35
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• 2013

본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.192-197
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• 2012

DNA 마이크로어레이 기술의 발달과 함께 이를 활용한 질병 진단 및 치료 예후 확인을 목적으로 하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 일반적으로 마이크로어레이 데이터를 이용한 실험에서는 특징들의 수에 비해 적은 샘플의 수, 내재적 측정 노이즈, 서로 다른 샘플들 간의 이질성 등이 분류 성능을 떨어트리는 원인이 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 패스웨이 기반의 기능적 모듈 단위의 마커를 사용하는 방법들이 새롭게 제안 되었다. 이들은 패스웨이의 멤버 유전자들의 발현 값을 요약하여 해당 패스웨이의 활성도로 사용하는데, 기존의 기법들과 비교하여 뛰어난 분류 성능과 재현성을 보여주었다. 그러나 이러한 활성도 계산 방법은 개별 유전자들과 표현형 사이의 상관관계를 무시하거나, 개별 유전자들이 갖는 발현 특성이 제거 되는 단점들이 있다. 본 논문에서는 선택된 기능적 모듈 단위의 유전자들의 부분집합들을 기반으로 약 분류기를 구성하고, 이들의 분류 결과를 결합하여 최종 결과를 추론하는 앙상블 분류 기법을 제안한다. 이 과정에서 유전자 상호작용 정보와 mRMR 필터를 사용하는 필터링과정을 통해 탐색 공간을 최소화하여 분류 성능을 높일 수 있도록 하였다. 제안 된 방법의 성능을 테스트하기 위해 폐암 데이터에 적용한 결과, 기존의 기법들에 비해 신뢰성이 있고 우수한 분류 성능을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1947-1954
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• 2013

부정맥 검출을 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 또한 P파, T파의 개인차가 있어 파형을 구분할 수 없을 경우도 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 실시간으로 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 특징점 변화에 따른 바이너리 코딩 기반의 실시간 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 폭을 추출하고, 각 특징점들의 문턱치(threshold) 만족 여부를 바이너리 코드화시킴으로써 실시간으로 부정맥을 분류 하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 39개의 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat의 검출률을 비교하였다. 실험결과 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat는 각각 97.18%, 94.14%, 99.83%, 92.77%, 97.48%의 우수한 평균 검출률을 나타내었다.