• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.479-482
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• 2011

얼굴인식의 인식률 향상과 계산량을 줄이기 위한 방법으로 Curvelet 변환과 (2D)$^2$PCA(Two directional two-dimensional PCA) 를 통한 특징추출 및 차원축소 방법을 제안한다. 기존의 Wavelet 변환과 PCA 를 통한 기법들이 소개되어 인식률 향상을 이끌어 냈다. 그런데 Curvelet Transform 은 곡선의 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 장점이 있고, (2D)$^2$PCA 는 PCA 에 비해 계산량이 적은 장점이 있기 때문에 이를 이용하여 인식률과 처리성능 측면에서 개선된 결과를 얻고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.146-148
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• 1999

문서분류의 문제점 중의 하나는 사용하는 데이터의 차원이 매우 크다는 것이다. 그러므로 문서에서 필요한 단어만을 자동적으로 추출하여 문서데이터의 차원을 축소하는 작업이 문서분류에서는 필수적이다. DF(Document Frequency)는 문서의 차원축소의 대표적인 통계적 방법 중 하나인데, 본 논문에서는 문서의 차원축소에 DF와 주성분 분석(PCA)을 비교하여 주성분 분석이 문서의 차원축소에 적합함을 실험적으로 보인다. 그리고 비선형 주성분 분석(nonlinear PCA) 방법 중 locally linear PCA와 kenel PCA를 적용하여 비선형 주성분 분석을 이용하여 문서의 차원을 줄이는 것이 선형 주성분 분석을 이용하는 것 보다 문서분류에 더 적합함을 실험적으로 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.848-850
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• 2007

본 논문은 치아의 모양, 크기 및 턱의 모양 등과 같은 치아의 기하학적인 특징들을 사용하여 치아의 성 변별시스템에 PCA기법과 LDA기법을 각각 적용하고 두 기법을 비교분석한다. PCA기법과 LDA기법은 생체인식을 위한 주요 매핑기법으로 알려져 있다. PCA분석 기법을 적용하여 성변별의 결과 76%의 인식률이 획득되었으며, LDA분석기법은 66%의 인식률이 획득되었다. 본 연구의 결과로부터 PCA기법은 치아의 성변별에 있어 LDA기법보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2005.04a
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• pp.103-106
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• 2005

The goal of our research is to build a text independent speaker recognition system that can be used in any condition without any additional adaptation process. The performance of speaker recognition systems can be severally degraded in some unknown mismatched microphone and noise conditions. In this paper, we show that PCA(Principal component analysis) without dimension reduction can greatly increase the performance to a level close to matched condition. The error rate is reduced more by the proposed augmented PCA, which augment an axis to the feature vectors of the most confusable pairs of speakers before PCA

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2024-2027
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• 2003

본 논문에서는 얼굴 인식 분야에서 사용되는 PCA/LDA 알고리즘을 대신하기 위해 DCT/LDA 알고리즘을 제안하였다. PCA/LDA를 이용한 얼굴 인식의 경우 PCA 를 이용하여 얼굴 영상을 적은 수의 특징 값으로 표현한 다음 LDA를 수행한다. 그러나 PCA는 트레이닝 과정의 계산량이 많고 트레이닝 셋이 변할 때마다 기저 벡터가 변화한다. PCA/LDA의 단점을 개선하기 위해 계산량이 적고 기저 벡터가 일정한 DCT의 계수를 사용한다. DCT/LDA를 사용할 경우 특징 값을 빠르게 추출하면서 PCP/LDA와 유사한 성능을 얻을 수 있다. 실험을 통하여 포즈 변화와 조명 변화가 있는 얼굴 데이터 셋에서 최고 97.8%의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1805-1806
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• 2008

PCA변환에 의한 다중패턴 홀로그램의 패턴정합 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 다중패턴 홀로그램의 패턴정합과정에서 공간영역과 주파수영역에서의 PCA변환과정을 통해 패턴정합을 수행함으로써 두 영역간의 유사도결과를 비교한다. 기존의 CGH방법에 근거하여 주파수 변환을 적용하여 패턴이 생성되고, 이때 주파수영역에서의 패턴매칭시 두 영상간의 유사도판별을 보다 정확하게 하고자 PCA변환에 근거한 정합방법을 수행하고자 한다.

• Speech Sciences
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• v.10 no.4
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• pp.159-166
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• 2003

To reduce the high dimensionality required for training of feature vectors in speaker identification, we propose an efficient GMM based on local PCA with Fuzzy clustering. The proposed method firstly partitions the data space into several disjoint clusters by fuzzy clustering, and then performs PCA using the fuzzy covariance matrix in each cluster. Finally, the GMM for speaker is obtained from the transformed feature vectors with reduced dimension in each cluster. Compared to the conventional GMM with diagonal covariance matrix, the proposed method needs less storage and shows faster result, under the same performance.

• Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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• v.38 no.3
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• pp.263-273
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• 2012

Recent studies have uncovered attractive properties of para-coumaric acid (PCA) as a potential skin hywhitening agent. The purpose of the current study was to examine its UVB-shielding effects. Effects of PCA on the viability of HaCaT cells exposed to UVB were assessed in vitro in comparison with other aromatic amino acid metabolites that have similar UV absorption spectra. For in vivo test, PCA cream (1.5 %) and cream base were topically applied to the dorsal skin of SKH-1 hairless mice and the inflammatory responses due to UVB exposure were monitored by changes in skin color (erythema) and thickness (edema). The cream application-UVB exposure regimen was repeated every other day for a total of 12 sessions. When HaCaT cells were irradiated with UVB, there was a dose-dependent decline in cell viability. The cell viability decline due to UVB exposure (10 mJ $cm^{-2}$) was significantly prevented by 100 ${\mu}M$ PCA, cinnamic acid, urocanic acid, or indole acrylic acid by 39, 27, 39, or 31 %, respectively. Topical application of PCA cream onto the dorsal skin of hairless mice (10 ${\mu}g\;cm^{-2}$) attenuated the changes of color parameters, $L^*$, $a^*$, $b^*$ values, and thickness of the UVB (150 mJ $cm^{-2}$)-exposed skin by 59, 50, 58, and 53 %, respectively. The current study, together with the previous studies that demonstrated the antimelanogenic effects of PCA, suggested that PCA may prevent not only dyspigmentation but also inflammatory reactions in the UVB-exposed skin.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.423-430
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• 2013

In typical face recognition systems, the frontal view of face is preferred to reduce the complexity of the recognition. Thus individuals may be required to stare into the camera, or the camera should be located so that the frontal images are acquired easily. However these constraints severely restrict the adoption of face recognition to wide applications. To alleviate this problem, in this paper, we address the problem of tracking and recognizing faces in video captured with no environmental control. The face tracker extracts a sequence of the angle/size normalized face images using IVT (Incremental Visual Tracking) algorithm that is known to be robust to changes in appearance. Since no constraints have been imposed between the face direction and the video camera, there will be various poses in face images. Thus the pose is identified using a PCA (Principal Component Analysis)-based pose classifier, and only the pose-matched face images are used to identify person against the pre-built face DB with 5-poses. For face recognition, PCA, (2D)PCA, and $(2D)^2PCA$ algorithms have been tested to compute the recognition rate and the execution time.

• Genomics & Informatics
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• v.18 no.1
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• pp.11.1-11.3
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• 2020

In genome-wide association studies, pathway-based analysis has been widely performed to enhance interpretation of single-nucleotide polymorphism association results. We proposed a novel method of hierarchical structural component model (HisCoM) for pathway analysis of common variants (HisCoM for pathway analysis of common variants [HisCoM-PCA]) which was used to identify pathways associated with traits. HisCoM-PCA is based on principal component analysis (PCA) for dimensional reduction of single nucleotide polymorphisms in each gene, and the HisCoM for pathway analysis. In this study, we developed a HisCoM-PCA software for the hierarchical pathway analysis of common variants. HisCoM-PCA software has several features. Various principle component scores selection criteria in PCA step can be specified by users who want to summarize common variants at each gene-level by different threshold values. In addition, multiple public pathway databases and customized pathway information can be used to perform pathway analysis. We expect that HisCoM-PCA software will be useful for users to perform powerful pathway analysis.