• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.36-42
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• 2006

본 논문에서는 화자검증 시스템의 성능향상을 위해서 주성분 분석 (PCA) 기반 Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients (MFDWC) 추출방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 멜척도 (Mel-scale)를 근사화한 각 레벨 (level)의 각 노드 (node) 에너지를 계산하기 위해 기존의 평균치 대신 주성분 분석을 이용한 첫 번째 eigenvector를 이용한다. 이 eigenvecto.의 제곱의 합은 1로서 일반적인 가중 함수 (weighting function)의 조건을 만족하고, 또한 각 화자마다 서로 다른 값을 갖게 되므로, 화자의 특징을 더 잘 나타내는 MFDWC를 추출할 수 있다. 화자검증은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 백그라운드 모델과 화자 모델과의 점수를 비교하는 이진 결정 (binary decision) 방법을 이용하여 Universal 백그라운드 모델 (UBM)과 각 화자 모델의 값을 프레임단위로 비교하여 대상 화자의 수락/거부 여부를 결정하는 방법을 채택하였다. 특징 파라미터에 따른 화자 검증 성능변화를 확인하기 위하여 제안된 화자종속 가중함수를 이용한 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우와 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC), 기존의 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우에 대하여 성능비교실험을 수행한 결과 각각 $0.80\%,\;5.14\%,\; 6.69\%$의 향상된 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권1호
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• pp.69-73
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• 2009

This paper proposes an efficient global covariance-based principal component analysis (GCPCA) for speaker identification. Principal component analysis (PCA) is a feature extraction method which reduces the dimension of the feature vectors and the correlation among the feature vectors by projecting the original feature space into a small subspace through a transformation. However, it requires a larger amount of training data when performing PCA to find the eigenvalue and eigenvector matrix using the full covariance matrix by each speaker. The proposed method first calculates the global covariance matrix using training data of all speakers. It then finds the eigenvalue matrix and the corresponding eigenvector matrix from the global covariance matrix. Compared to conventional PCA and Gaussian mixture model (GMM) methods, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity in speaker identification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.247-258
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• 2003

얼굴인식 기술 분야에 있어서 Principal component analysis (PCA)기반 알고리즘은 많은 관련 알고리즘의 기초가 되고 있다. PCA는 매우 통계적인 접근이며 얼굴인식 분야에 응용하기 위해서는 많은 설계 결정요인 (design derision)을 필요로 한다. 본 논문에서는 일반적인 modular PCA알고리즘을 소개하면서 design decision을 얻는다. 얼굴인식 알고리즘 평가에 대한 표준 접근 방법인 September 1996 FERET evaluation protocol을 활용하여 각 모듈에 대한 서로 다른 구현방법을 실험하고 평가한다. 실험조건으로는 (1) 조도의 정규화 과정 을 변화 (2) JPEG과 wavelet compression 알고리즘 사용에 대한 성능효과를 분석 (3) 표현방법에서 eigenvectors의 수를 조절 (4) 분류과정에서 유사도 측정방법을 변경하는 등이다. 본 논문에서는 standard September 1996 FERET의 대용량 gallery image set에 대해 적용해 본 결과에 대해 정리하며, 100개의 무작위로 발생된 image set에 대해서도 알고리즘의 성능 변화를 평가한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제66호
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• pp.105-116
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• 2008

In this research, we propose a speaker identification system using a kernel method which is expected to model the non-linearity of speech features well. We have been using principal component analysis (PCA) successfully, and extended to kernel PCA, which is used for many pattern recognition tasks such as face recognition. However, we cannot use kernel PCA for speaker identification directly because the storage required for the kernel matrix grows quadratically, and the computational cost grows linearly (computing eigenvector of $l{\times}l$ matrix) with the number of training vectors I. Therefore, we use greedy kernel PCA which can approximate kernel PCA with small representation error. In the experiments, we compare the accuracy of the greedy kernel PCA with the baseline Gaussian mixture models using MFCCs and PCA. As the results with limited enrollment data show, the greedy kernel PCA outperforms conventional methods.

• 수산경영론집
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• 제15권1호
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• pp.58-80
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• 1984

The classification of islands is prerequisite for establishing a development policy to vitalize many-sided function of islands. We try to classify the 440 inhabited islands which exist in Jeon-Nam area and Kyong-Nam area by means of PCA. PCA begins with making correlation matrix of orignal variables. From this matrix we can comprehend the rough relationships between two variables. Next, we look for the eigenvalues which are roots of characteristic equation of correlation matrix. The number of eigenvalues is equal to that of original variables. We choose the largest eigenvalue λ$_1$among them and then look for the eigenvector of correlation matrix corresponding to the largest eigenvalue. Linear combination of eigenvector obtained above and original variables is namely first Principal Component (PC). Using an eigenvalue criterion(λ$\geq$ 1), we choose 3 PCs in Jeon-Nam area and 2 PCs in Kyong-Nam area. But we decide to consider only two PCs in both areas to faciliate a comparative analysis. Now, loss of information is 31.7% in Jeon-Nam area and 26.64% in Kyong-Nam area. PCs extracted by preceding procedure have characteristics as follows. The first PC relates to aggregate size of islands in case of both areas. The second PC relates to income per household, factors of agricultural production and factors of fisheries production in Jeon-Nam area, but in Kyong-Nam area it means distance from island and income per household. A classification of islands can be attained by plotting component scores of each island in graph used two PCs as axes and grouping similiar islands. 6 groups are formed in Jeon-Nam area and 5 groups in Kyong-Nam area. The result of this study in kyong-Nam area accords with prior result of study.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.39-47
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• 2015

그래프에서 각 노드에 대해 그래프 내의 중요도를 나타내는 중심성(centrality)을 계산할 수 있고, 그 값에 따라 각 노드는 중요도 순위(ranking)를 갖는다. 중심성을 나타내는 방법으로는 여러 척도가 있는데, 본 연구에서는 연결도(degree) 중심성, 밀접도(closeness) 중심성, 특성벡터(eigenvector) 중심성, betweenness 중심성에 국한하여 연구를 수행하였다. 본 연구는 그래프에서 에지를 하나 추가할 경우, 그래프 내 노드 전체에 미치는 노드의 중심성 및 순위의 변화를 실험계산을 통해 확인한다. 그리고, 추가되는 에지가 노드 전체의 중심성 및 순위에 미치는 영향은 그래프의 형태에 따라 달라진다는 것을 PCA(Principal Component Analysis)를 통해 밝혔다. 이 사실은 그래프의 구조적 특성을 구분하는 방법으로도 사용될 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권5호
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• pp.33-40
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿 압축을 이용하여 얼굴 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA) 알고리듬을 이용하여 얼굴 인식률을 비교한다. 일반적인 얼굴인식 방법은 정규화된 크기를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 얼굴 인식을 한다. 제안된 방법은 정규화된 크기(92×112)의 영상을 웨이블릿 압축으로 1단계, 2단계, 3단계로 변환하고 데이터베이스를 구축한다. 입력 영상도 웨이블릿으로 압축하고 PCA 알고리듬으로 얼굴인식 실험을 하였다 실험을 통하여 제안된 방법은 기존 얼굴영상의 정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다. 또한 제안된 방법은 원본 영상이 99.05%, 1단계 99.05%, 2단계 98.93%, 3단계 98.54% 정도의 인식률을 보였으며, 대량의 얼굴 데이터베이스를 구축하여 얼굴인식을 하는데 가능함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.33-40
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.649-654
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• 2005

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하고, 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상에 웨이블렛을 이용하여 압축한 뒤 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.

• 동의생리병리학회지
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• 제34권4호
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• pp.159-169
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• 2020

Shanghanlun (Treatise on Cold Damage Diseases) is the oldest document in the literature on clinical records of Traditional Asian medicine (TAM), on which TAM theories about symptoms-herbs relationships are based. In this study, we aim to quantitatively explore the relationships between symptoms and herbs in Shanghanlun. The text in Shanghanlun was converted into structured data. Using the structured data, Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) scores of symptoms and herbs were calculated from each chapter to derive the major symptoms and herbs in each chapter. To understand the structure of the entire document, principal component analysis (PCA) was performed for the 6-dimensional chapter space. Bipartite network analysis was conducted focusing on Jaccard scores between symptoms and herbs and eigenvector centralities of nodes. TF-IDF scores showed the characteristics of each chapter through major symptoms and herbs. Principal components drawn by PCA suggested the entire structure of Shanghanlun. The network analysis revealed a 'multi herbs - multi symptoms' relationship. Common symptoms and herbs were drawn from high eigenvector centralities of their nodes, while specific symptoms and herbs were drawn from low centralities. Symptoms expected to be treated by herbs were derived, respectively. Using measurable metrics, we conducted a computational study on patterns of Shanghanlun. Quantitative researches on TAM theories will contribute to improving the clarity of TAM theories.