• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.115-127
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• 2006

본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제25권1호
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• pp.64-73
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• 2023

2022년 이전에는 하천 관리 주체가 이원화되어 생태하천 복원사업을 계획 및 시행하는 과정에서 많은 혼선이 발생하였다. 이로 인해 하천 수생태계 건강성이 확보되지 못하였다. 그러나 2022년 환경부가 생태하천 복원사업을 주관하게 되며, 하천 수생태계 건강성 확보는 복원사업에서 필수적인 요소가 되었다. 따라서 본 연구에서는 기수역과 람사르 습지가 위치하여 하천 수생태계 건강성 확보가 필수적인 한강하구 지역을 대상으로 복원사업이 필요한 하천 구역을 선정하였다. 우선, 생태하천 복원사업의 세부 조사항목을 기반으로 하천의 물리적, 화학적, 공간/인문학적, 수생태계 건강성 평가지수를 산정하였다. 산정된 평가지수에 순위정렬(ranking), 스케일 재조정(re-scaling), z 점수(z-score), t 점수(t-score) 표준화(normalization) 방법을 적용하였으며, 도출된 값을 비교·분석하였다. 이후 각 평가지수에 엔트로피 가중치 방법(entropy weight method)을 적용하였다. 해당 과정을 통해 한강하구 지역 내에서 수생태계 건강성 확보를 목적으로 복원사업이 요구되는 하천(목감천, 안양천 등)을 선정하였다. 본 연구의 결과는 생태하천 복원사업의 우선순위를 선정하는 과정에서 기초연구 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.163-172
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• 2007

BSC(Balanced Scorecard)는 기업의 성과를 총체적으로 측정할 수 있는 도구로 이용되어 왔다. BSC를 이용해 도출된 지표는 서로 다른 단위를 가지므로 측정값을 통해 개별적 지표의 달성도를 파악할 수는 있지만, 전체적인 기업의 전략 달성도를 측정하기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 BSC의 서로 다른 지표값에 대한 정규화된 Total Score산출이 필요하다. 본 연구에서는 먼저 AHP(Analytical Hierarchy Process)를 이용하여 BSC 지표들의 가중치를 결정한 후 만족도 함수를 이용하여 서로 다른 측정단위를 가진 BSC지표 측정값을 정규화하여 Total Score를 산출하고자 한다. 산출 방법의 타당성을 검증하기 위하여 CRM의 효과성 측정에 본 방법을 적용한 사례연구를 수행하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제16권3E호
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• pp.19-23
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• 1997

The goal of postprocessing in automatic speech recognition is to improve recognition performance by utterance verification at the output of recognition stage. It is focused on the effective rejection of out-of vocabulary words based on the confidence score of hypothesized candidate word. We present two methods for computing confidence scores. Both methods are based on the distance between each observation vector and the representative code vector, which is defined by the most likely code vector at each state. While the first method employs simple time normalization, the second one uses a normalization technique based on the concept of on-line garbage mode[1]. According to the speaker independent isolated words recognition experiment with discrete density HMM, the second method outperforms both the first one and conventional likelihood ratio scoring method[2].

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.7-13
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• 2019

대부분의 천연가스(NG)는 공기 중으로 누출 되며 그중에서도 메탄가스의 누출은 기후에 많은 영향을 준다. 미국 도시의 거리에서 메탄가스 누출 데이터를 수집하였다. 본 논문은 메탄가스누출 정도를 예측하는 딥러닝(Deep Neural Network)방법을 제안하였으며 제안된 방법은 OrdinalEncoder(OE) 기반 K-means clustering과 Multilayer Perceptron(MLP)을 활용하였다. 15개의 특징을 입력뉴런과 오류역전파 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 실제 미국의 거리에서 누출되는 메탄가스농도 오픈데이터를 활용하여 진행하였다. 우리는 OE 기반 K-means알고리즘을 적용하여 데이터를 레이블링 하였고 NG누출 예측을 위한 정규화 방법 OE, MinMax, Standard, MaxAbs. Quantile 5가지 방법을 실험하였다. 그 결과 OE 기반 MLP의 인식률이 97.7%, F1-score 96.4%이며 다른 방법보다 상대적으로 높은 인식률을 보였다. 실험은 SPSS 및 Python으로 구현하였으며 실제오픈 데이터를 활용하여 실험하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.332-339
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• 2014

Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.98-106
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• 2015

VE는 공공건설사업의 예산절감과 기능향상, 구조적 안전, 품질 확보를 목적으로 하고 있다. 그러나 관련 내용이 설계의 경제성 검토 위주로 구성되어 있어 구조적 안전과 품질확보를 위한 검토가 미흡해 질 가능성이 문제점으로 지적되고 있고, VE를 단순한 원가절감방법으로 생각하는 인식으로 인해 VE 수행 시 비용절감에 치중된 대안이 제시되어 왔다. 이에 대한 개선방안으로 정부에서는 생애주기비용절감 가치향상 제안서를 도입하고 원안과 대안의 비용 점수와 기능 점수, 가치 변화를 명시하도록 하였다. 그러나 구체적인 방법과 기준이 제시되어 있지 않아 이론적 근거보다는 실무적 편의 위주의 방법이 사용되고 있다. 현행 방법은 원안과 대안의 비(比)를 이용하기 때문에 간단하고 사용이 편리하다. 하지만 현행 방법을 이용하여 평가 값을 점수화 하면 설계안 속성에 따라 다양한 값이 산출되어 광범위한 점수 분포를 나타낸다. 따라서 많은 양의 VE 안을 평가하여 수정 설계를 위한 최적 안을 선택하는 의사결정과정에서 평가자에게 혼란을 줄 수 있다. 이는 합리적인 의사결정을 저해하는 요소로서, VE대안의 비용과 성능 속성 정보를 이용하여 산출한 가치 점수의 신뢰성 및 객관성 검증의 어려움으로 이어진다. 본 연구는 VE 안 평가 시 의사결정의 효율성 제고를 위하여 기능 점수와 비용 점수 산출 절차와 방법을 고찰하여 문제점을 제시하고, 개선 방안으로서, 정규화 기반의 기능 및 비용 점수 산출 모델을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.8-14
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• 2002

본 논문에서는 Gaussian mixture model을 이용한 실시간 문맥독립화자식별시스템을 구현하여 인식실험을 수행하였으며, 인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 보인 유사도 정규화(Likelihood normalization)방법을 적용하여 인식실험을 하였다. 시스템은 크게 전처리단과 화자모델생성단, 화자식별단으로 나누어진다. 전처리단에서는 화자의 발성변화를 고려하여 CMN(Cepstral mean normalization)과 Silence removal 방법을 적용하였다. 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며, GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하였으며, 이 과정에서 유사도 정규화를 적용한 경우에는 프레임단위로 유사도를 계산하게 된다. 계산된 유사도는 스코어(S$_{C}$)로 표현하였고, 가장 높은 스코어를 가지는 화자가 인식화자로 결정된다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며, 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.663-667
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• 1999

In this paper, we review the conventional speaker verification algorithm and present the text-dependent speaker verification system for application over telephone lines and its result of experiments. We apply blind-segmentation algorithm which segments speech into sub-word unit without linguistic information to the speaker verification system for training speaker model effectively with limited enrollment data. And the World-mode] that is created from PBW DB for score normalization is used. The experiments are presented in implemented system using database, which were constructed to simulate field test, and are shown 3.3% EER.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.411-426
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• 2011

지표 및 지수를 산정하기 위해서는 그 분야를 평가할 수 있는 여러 대리변수들에 대한 표준화와 가중치등의 과정을 거치게 되는데 이러한 지표 산정에 있어 명료한 방법론이 부재하고, 보편적으로 많이 사용되는 방법들을 적용하는 것이 일반적이다. 대부분의 연구에서의 지표산정은 다양한 표준화 및 가중치 부여 방법을 적용하여 비교 분석하지 않고, 개발자가 선정한 방식을 통하여 지표 및 지수가 개발되고 사용되고 있는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 지수 산정과정인 표준화와 가중치 부여를 여러 가지 방법으로 적용함으로써 지수산정에 어느 정도 영향을 주는지 분석하고 각각의 특성을 파악하여 보다 합리적인 방법을 도출하여 향후 타 연구에 도움이 되고자 하였다. 표준화 방법으로 제시된 여러 방법들 중 5가지 방법을 활용하여 표준화를 비교 분석하였으며, 가중치의 경우 4가지 산정방법을 비교 분석하였다. 표준화 방법의 적용 방법에 따라 산정된 지표 값이 상이하였으며, Z-스코어 방법이 자료의 특성을 가장 잘 반영하는 것으로 나타났다. 가중치의 경우 가중치 부여 방법에 따른 지수 산정결과는 조금씩 차이를 보이고 있으나 지수산정 순위결과는 크게 바뀌지 않는다는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통하여 홍수관련 지수산정 시 자료의 특징을 잘 반영하는 표준화와 가중치부여 방법 선정에 도울 수 있을 것으로 사료된다.