• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권10호
• /
• pp.15-21
• /
• 2015

In this paper, we propose a stable automatic signature verification algorithm applicable to various smart devices. The proposed algorithm uses real and forgery data all together, which can improve the verification rate dramatically. As a tool for signature acquisition in a smart device, two applications, one using touch with a finger and the other using a pressure-sensing-stylus pen, are developed. The verification core is based on SVM and some modifications are made to include the characteristics of signatures. As shown in experimental results, the minimum error rate was 1.84% in the SVM based method, which can easily defeat 4.38% error rate with the previous parametric approach. Even more, 2.43% error rate was achieved with the features excluding pressure-related features, better than the previous approach including pressure-related features and only about 0.6% more error than the best result, which means that the proposed algorithm can be applied to a smart device with or without pressure-sensing-stylus pens and used for security purposes.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제18B권6호
• /
• pp.341-348
• /
• 2011

생체신호의 한 분야인 심전도는 분류알고리즘을 사용한 실험이 일반적이다. 심전도를 실험한 논문에서 사용된 분류알고리즘은 대부분 SVM(Support Vector Machine), MLP(Multilayer Perceptron) 이었으나, 본 실험은 Random Forest 분류기를 시도하였다. 실험방법은 Random Forest 알고리즘을 실험데이터의 신호의 특징에 기반하여 분석하도록 수정하였고, 분류기의 수정된 알고리즘 성능을 규명하기 위하여 SVM과 MLP 분류기와 정확도를 비교 분석하였다. 실험에서는 심전도 신호의 R-R interval을 추출하여 시행하였으며 또한 동일한 데이터를 사용한 타 논문의 결과와 본 실험의 결과를 비교 분석하였다. 결과는 수정된 Random Forest 분류기가 SVM, MLP 분류기, 그리고 타 실험의 결과보다 정확도 부분에서는 우수한 결과를 도출하였다. 본 실험의 전처리 과정에서는 대역통과필터를 사용하여 R-R interval을 추출하였다. 그러나 심전도 실험에서는 대역통과 필터 뿐 아니라, 웨이블릿 변환, 메디안 필터, 유한 임펄스 필터 등으로 실험하는 경우가 많다. 따라서 향후에는 전처리과정에서 기저선 잡음(baseline wandering)을 효율적으로 제거하는 필터의 선택이 필요하며, R-R interval을 정확하게 추출할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다고 사려된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제19권5호
• /
• pp.655-662
• /
• 2012

Classification is an important research field in pattern recognition with high-dimensional predictors. The support vector machine(SVM) is a penalized feature selector and classifier. It is based on the hinge loss function, the non-convex penalty function, and the smoothly clipped absolute deviation(SCAD) suggested by Fan and Li (2001). We developed the algorithm for the multiclass SVM with the SCAD penalty function using the local quadratic approximation. For multiclass problems we compared the performance of the SVM with the $L_1$, $L_2$ penalty functions and the developed method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.267-270
• /
• 2002

본 논문에서는 Support Vector Machines (SVM) 을 이용하여, 빠르고 정확한 두 convex한 클러스터 간의 거리 측정 방법을 제시한다 제시된 방법에서는, SVM에 의해서 생성되는 최적 다차원 평면이 두 클러스터간의 최소 거리를 계산하는데 사용된다. 또한, 본 논문에서는 이러한 두 클러스터 간의 최적의 거리를 사용하여, Fuzzy Convex Clustering (FCC) 방법 (1) 에 의해서 생성되는 Convex 클러스터들을 묶어주는 효과적인 클러스터 결합 알고리즘을 제시하였다. 그러므로, 데이터의 부적절한 표현을 유발하지 않고도 클러스터들의 개수를 좀 더 줄일 수 있었다. 제시한 방법의 타당성을 위하여 여러 실험 결과를 제시하였다

• Imaging Science in Dentistry
• /
• 제43권3호
• /
• pp.153-161
• /
• 2013

Purpose: To prevent low bone mineral density (BMD), that is, osteoporosis, in postmenopausal women, it is essential to diagnose osteoporosis more precisely. This study presented an automatic approach utilizing a histogram-based automatic clustering (HAC) algorithm with a support vector machine (SVM) to analyse dental panoramic radiographs (DPRs) and thus improve diagnostic accuracy by identifying postmenopausal women with low BMD or osteoporosis. Materials and Methods: We integrated our newly-proposed histogram-based automatic clustering (HAC) algorithm with our previously-designed computer-aided diagnosis system. The extracted moment-based features (mean, variance, skewness, and kurtosis) of the mandibular cortical width for the radial basis function (RBF) SVM classifier were employed. We also compared the diagnostic efficacy of the SVM model with the back propagation (BP) neural network model. In this study, DPRs and BMD measurements of 100 postmenopausal women patients (aged >50 years), with no previous record of osteoporosis, were randomly selected for inclusion. Results: The accuracy, sensitivity, and specificity of the BMD measurements using our HAC-SVM model to identify women with low BMD were 93.0% (88.0%-98.0%), 95.8% (91.9%-99.7%) and 86.6% (79.9%-93.3%), respectively, at the lumbar spine; and 89.0% (82.9%-95.1%), 96.0% (92.2%-99.8%) and 84.0% (76.8%-91.2%), respectively, at the femoral neck. Conclusion: Our experimental results predict that the proposed HAC-SVM model combination applied on DPRs could be useful to assist dentists in early diagnosis and help to reduce the morbidity and mortality associated with low BMD and osteoporosis.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.1307-1314
• /
• 2015

본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 다시 LDA에 적용하여 2차원 공간상에서 유클리디안 거리 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권5호
• /
• pp.843-847
• /
• 2023

본 논문은 현대 기술이 발전함에 따라 다양한 화학 제품 및 인화성 물질이 광범위하게 사용되면서 각종 산업재해 및 농지와 대형 산불로 이어질 수 있는 화재 예방을 위해 효율적인 화재 식별을 탐지하는 모델을 제시한다. 본 논문에서는 영상을 활용하여 효율이 높고 빠른 시간안에 화재 연기를 검출할 수 있는 알고리즘을 제시하며, SVM(Support Vector Machine)과 K 접힘 교차 검증 기술을 기반으로 한 알고리즘을 제시한다. 영상을 분석하여 화재 및 연기 검출 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 상대적으로 검출 성능이 우수하며, 본 논문에서 검출하는 화재 및 연기의 특징 분석이 안정적이고 효율적으로 분석되어 향후 화재 위험에 노출될 수 있는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.398-411
• /
• 2016

기계학습 방법의 하나인 SVM은 뛰어난 일반화 성능으로 영상처리 분야에서 많이 사용하고 있다. 하지만 SVM을 이용한 시스템에서 미리 학습된 데이터가 아닌 다른 데이터를 이용하려하면 새로 학습을 시켜야 하는 경우가 생긴다. 특히, 임베디드 환경에서는 이러한 상황에서 학습 시간이 오래 걸려 SVM을 적절히 이용하지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVM의 학습 및 분류를 모두 수행할 수 있도록 하나의 FPGA로 구현하였다. SVM 연산의 복잡성으로 인해 생기는 반복연산을 병렬처리를 통하여 해결하고 커널 사용으로 생기는 지수 연산을 변형하여 고정 소수점 연산이 가능하도록 하였다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx사의 ZC 706보드에 구현하였고, 구현한 FPGA의 검증을 위하여 TSR 알고리즘을 이용하였다. 구현한 하드웨어는 100 MHz의 주파수로 동작하며, 2천개의 데이터를 이용한 학습 시 약 5sec가 소요되고 $1360{\times}800$ 해상도에서 분류 시 약 16.54msec가 소요됨을 확인했다.

• Structural Monitoring and Maintenance
• /
• 제5권3호
• /
• pp.379-390
• /
• 2018

In this paper, a novel and effective damage diagnosis algorithm is proposed to detect and estimate damage using two stages least squares support vector machine (LS-SVM) and limited number of attached sensors on structures. In the first stage, LS-SVM1 is used to predict the unmeasured mode shapes data based on limited measured modal data and in the second stage, LS-SVM2 is used to predicting the damage location and severity using the complete modal data from the first-stage LS-SVM1. The presented methods are applied to a three story irregular frame and cantilever plate. To investigate the noise effects and modeling errors, two uncertainty levels have been considered. Moreover, the performance of the proposed methods has been verified through using experimental modal data of a mass-stiffness system. The obtained damage identification results show the suitable performance of the proposed damage identification method for structures in spite of different uncertainty levels.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
• /
• pp.143-146
• /
• 2008

본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물을 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 ABAM의 융합 모델, 그리고 마지막으로 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.