• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.251-257
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• 2006

The performance of face recognition methods using subspace projection is directly related to the characteristics of their basis images, especially in the cases of local distortion or partial occlusion. In order for a subspace projection method to be robust to local distortion and partial occlusion, the basis images generated by the method should exhibit a part-based local representation. We propose an effective part-based local representation method named locally salient ICA (LS-ICA) method for face recognition that is robust to local distortion and partial occlusion. The LS-ICA method only employs locally salient information from important facial parts in order to maximize the benefit of applying the idea of 'recognition by parts.' It creates part-based local basis images by imposing additional localization constraint in the process of computing ICA architecture I basis images. We have contrasted the LS-ICA method with other part-based representations such as LNMF (Localized Non-negative Matrix Factorization)and LFA (Local Feature Analysis). Experimental results show that the LS-ICA method performs better than PCA, ICA architecture I, ICA architecture II, LFA, and LNMF methods, especially in the cases of partial occlusions and local distortion

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1517-1524
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• 2011

본 논문은 의미특징과 워드넷 기반의 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 질의에 관련 있는 의미 있는 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬 분해로부터 유도된 의미특정이 문서의 잠재의미를 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 의미특정과 워드넷기반의 의사연관피드백을 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.523-529
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• 2020

Foot drop is a common symptom in stroke patients due to central nervous system (CNS) damage, which causes walking disturbances. Functional electrical stimulation (FES) is an effective rehabilitation method for stroke patients with CNS damage. Aim of this study was to determine the effectiveness of 6 weeks FES walking training based lower limb muscle synergy of stroke patients. Lower limb muscle synergies were extracted from electromyography (EMG) using a non-negative matrix factorization algorithm (NMF) method. Cosine similarity and cross correlation were calculated for similarity comparison with healthy subjects. In both stroke patients, the similarity of leg muscle synergy during walking changed to similar to that of healthy subjects due to a decrease in foot drop during. FES walking intervention influenced the similarity of muscle synergies during walking of stroke patients. This intervention has an effective method on foot drop and improving the gait performance of stroke patients.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.23-29
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• 2011

적조에 의한 양식업 및 수산업의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하는 국내의 연구는 미흡한 실정이다. 적조 생물은 이미지 객체를 일치 할 수 있는 기준 중심 특징이 없기 때문에 인식이 어렵다. 이 때문에 기존이 연구들은 단순히 몇 종류의 적조 생물만을 이미지 분류에 이용하고 있다. 본 논문은 비음수 행렬 분해의 의미 특징과 이미지 객체의 원형율을 이용한 새로운 적조 이미지 인식 방법을 제안한다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.533-540
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• 2012

본 논문은 의사연관피드백과 의미특징기반의 용어 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 가중치가 부여된 의미특징과 확장된 질의를 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 용어의 가중치를 부여하지 않은 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.392-393
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• 2012

본 논문은 군집과 위키피디아(Wikipedia)를 이용하여 문서를 군집하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해를 이용하여 군집을 대표할 수 있는 군집 주제(topic)의 개념을 잘 표현할 수 있으며, 위키피디아의 동음이의어를 사용함으로써 문서와 군집 간의 의미관계를 고려하지 않는 용어집합(bag-of-words) 문제를 해결할 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2374-2381
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• 2012

본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.688-690
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• 2004

최근 전자화된 문서 영상을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문서의 자동 분류에 관한 많은 연구가 발표되고 있다. 본 논문에서는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 폰트의 구분 특징들이 공간적으로 국부성을 가지는 부분으로 표현될 수 있다는 가정을 바탕으로, 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 학습된 폰트의 특징들은 계층적 군집화 알고리즘을 이용하여 템플릿을 생성하고, 테스트 패턴을 분류하기 위하여 템플릿 패턴과의 EMD(earth mover's distance)를 사용한다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들의 폰트 식별을 위한 적절성을 보였다. 제안된 방법이 기존의 문자인식. 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면. 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제23권4호
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• pp.237-249
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• 2019

Confirming the direct link between neural circuit activity and animal behavior has been a principal aim of neuroscience. The genetically encoded calcium indicator (GECI), which binds to calcium ions and emits fluorescence visualizing intracellular calcium concentration, enables detection of in vivo neuronal firing activity. Various GECIs have been developed and can be chosen for diverse purposes. These GECI-based signals can be acquired by several tools including two-photon microscopy and microendoscopy for precise or wide imaging at cellular to synaptic levels. In addition, the images from GECI signals can be analyzed with open source codes including constrained non-negative matrix factorization for endoscopy data (CNMF_E) and miniscope 1-photon-based calcium imaging signal extraction pipeline (MIN1PIPE), and considering parameters of the imaged brain regions (e.g., diameter or shape of soma or the resolution of recorded images), the real-time activity of each cell can be acquired and linked with animal behaviors. As a result, GECI signal analysis can be a powerful tool for revealing the functions of neuronal circuits related to specific behaviors.