• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.113-118
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• 2024

Pursuance Sentiment Analysis on Twitter is difficult then performance it's used for great review. The present be for the reason to the tweet is extremely small with mostly contain slang, emoticon, and hash tag with other tweet words. A feature extraction stands every technique concerning structure and aspect point beginning particular tweets. The subdivision in a aspect vector is an integer that has a commitment on ascribing a supposition class to a tweet. The cycle of feature extraction is to eradicate the exact quality to get better the accurateness of the classifications models. In this manuscript we proposed Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method is to secure Principal Component Analysis (PCA) with Naïve Bayes Classifiers. As the classifications process, the work proposed can produce different aspects from wildly valued feature commencing a Twitter dataset.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.285-292
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• 2008

색상 히스토그램은 영상의 색상 특징을 표현하기 위한 특징 벡터로 빈번히 사용되지만, 고차원의 특징 벡터를 생성하므로 효율성의 면에서 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 주어진 차량 영상의 색상 히스토그램에 PCA (principal components analysis) 기법을 적용하여 특징 벡터의 차원을 축소시키는 방법을 제안한다. 차원이 축소된 특징 벡터들에 대해서는 SVM (support vector machine) 기법을 적용하여 차량 색상을 인식하기 위해 사용한다. 특징 벡터의 차원을 1/32로 축소한 결과, 차원이 축소되기 이전의 특징 벡터와 비교하여 약 1.42%의 미소한 차이로 색상 인식 성공률이 감소하였다. 또한, 색상 인식의 수행 시간은 1/31로 단축됨으로써 효율적으로 색상 인식을 수행할 수 있었다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제18권3호
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• pp.206-211
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• 2018

In this paper, we proposed a two-level feature vector fusion technique to improve the performance of target classification. The proposed method combines feature vectors of the early-time region and late-time region in the first-level fusion. In the second-level fusion, we combine the monostatic and bistatic features obtained in the first level. The radar cross section (RCS) of the 3D full-scale model is obtained using the electromagnetic analysis tool FEKO, and then, the feature vector of the target is extracted from it. The feature vector based on the waveform structure is used as the feature vector of the early-time region, while the resonance frequency extracted using the evolutionary programming-based CLEAN algorithm is used as the feature vector of the late-time region. The study results show that the two-level fusion method is better than the one-level fusion method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.777-786
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• 2008

Human face avatar is important information in nowadays, such as describing real people in virtual world. In this paper, we have presented a face avatar creation and warping algorithm by using face feature analysis method, in order to detect face feature, we utilized local mean method based on facial feature appearance and face geometric information. Then detect facial candidates by using it's character in $YC_bC_r$ color space. Meanwhile, we also defined the rules which are based on face geometric information to limit searching range. For analyzing face feature, we used face feature points to describe their feature, and analyzed geometry relationship of these feature points to create the face avatar. Then we have carried out simulation on PC and embed mobile device such as PDA and mobile phone to evaluate efficiency of the proposed algorithm. From the simulation results, we can confirm that our proposed algorithm will have an outstanding performance and it's execution speed can also be acceptable.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.182-189
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• 2002

본 논문은 오디오 색인·검색 시스템을 구현하기 위하여 오디오 신호에 대한특징 파라메터 풀 (pool)을 구성하고 이에 따른 오디오 데이터의 내용분석 및 분류에 관한 연구이다. 오디오 데이터는 기본적인 다양한 오디오 형태로 분류되어진다. 본 논문에서는 오디오 데이터의 분류에 이용 가능한 특징 파라메터를 분석하고 추출방법에 대하여 논한다. 그리고 특징 파라메터 풀을 색인 그룹 단위로 구성하여 오디오 카테고리에 대한 설정된 특징들의 포함 정도와 색인기준을 오디오 데이터의 내용을 중심으로 비교 ·분석한다. 그리고 위의 결과를 바탕으로 분류절차를 구성하여 오디오 신호를 분류하는 모의실험을 행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.473-476
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• 2005

본 논문은 잡음에 강한 다양한 특징 파라메타를 제안한다. 기존의 음성인식에서 사용되는 특징 파라메타 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coeeficient)는 좋은 성능을 보인다. 그러나 잡음에 보다 강인한 성능을 위해 기존에 사용되는 파라메타 MFCC의 특징공간을 변형시키는 알고리즘인 PCA(Principal Component Analysis)와 ICA(Independent Component Analysis)를 사용하여 특징 공간을 변형시킨 파라메타와 기존의 파라메타 MFCC의 성능을 비교하였다. 그 결과 ICA에 의해 변형된 특징 파라메타가 PCA로 변형된 파라메타와 MFCC보다 우수한 성능을 보였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제61호
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• pp.63-74
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• 2007

Discrimination of music and speech from the multimedia signal is an important task in audio coding and broadcast monitoring systems. This paper deals with the problem of feature parameter extraction for discrimination of music and speech. The wavelet transform is a multi-resolution analysis method that is useful for analysis of temporal and spectral properties of non-stationary signals such as speech and audio signals. We propose new feature parameters extracted from the wavelet transformed signal for discrimination of music and speech. First, wavelet coefficients are obtained on the frame-by-frame basis. The analysis frame size is set to 20 ms. A parameter $E_{sum}$ is then defined by adding the difference of magnitude between adjacent wavelet coefficients in each scale. The maximum and minimum values of $E_{sum}$ for period of 2 seconds, which corresponds to the discrimination duration, are used as feature parameters for discrimination of music and speech. To evaluate the performance of the proposed feature parameters for music and speech discrimination, the accuracy of music and speech discrimination is measured for various types of music and speech signals. In the experiment every 2-second data is discriminated as music or speech, and about 93% of music and speech segments have been successfully detected.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1235-1242
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• 2019

본 논문에서는 머신러닝 기반의 악성코드 분류에 있어 오버피팅 문제를 비롯하여 실제로 실행되지 않는 코드가 APK에 포함되는 문제 등을 해결하기 위해 모든 API들의 연관성을 통해 그룹화하며, 제어 흐름 분석을 통해 실제로 실행되는 코드에 대한 분석을 수행하는 툴을 개발하였다. 툴은 약 1,500라인으로 이루어진 자바 기반의 소프트웨어로, 전체 API에 대한 빈도 분석을 수행하거나 생성된 제어 흐름 그래프를 바탕으로 빈도 분석을 수행한다. 툴을 이용하여 모든 버전에서의 총 39032개의 메서드에 대해 4972개의 그룹으로 축소할 수 있으며, 클래스를 포함한 결과로는 총 12123개의 그룹으로 축소할 수 있다. 결과 분석을 위해서 본 논문에서는 총 7개의 패밀리에서 7,000개의 APK를 랜덤으로 수집하였으며, 수집된 APK를 이용하여 feature를 축소하는 기법을 검증하였다. 또한, 추출된 데이터에서 빈도가 20% 이상으로 나타난 API만을 선별하여 feature를 더욱 축소하여 최종적으로 263개의 feature로 축소하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.113-120
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• 2004

본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.26-32
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• 2017

VOD 서비스는 전자프로그램가이드와 더불어 가장 성공한 데이터방송 서비스의 사례로 손꼽히고 있다. 특히, VOD 서비스는 기존 방송사의 수익모델 (가입자 기반 수신료, 광고료) 외에 추가 수익을 제공하기 때문에 각 방송사들은 고유의 VOD 서비스를 개발하고 매출 향상을 위해서 빈번한 개선 작업을 수행하고 있다. 이는 곧 새로운 VOD 서비스 개발로 이어지기 때문에 개발업체는 빈번한 개발 요구에 효과적으로 대응할 방법을 고민하고 있다. 이와 같은 배경 속에서 본 연구는 다수의 사례연구를 통해 그 효율성이 입증된 피처지향 분석모델을 VOD 서비스 개발에 적용하기 위한 기반연구를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 피처지향 분석모델은 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)로서 FODA는 특정 도메인에 속한 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 그 피처모델을 기반으로 고객과 함께 소프트웨어의 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 VOD 서비스의 피처모델을 개발하고 그 피처모델과 정합된 VOD 서비스의 기능과 테스트케이스를 개발하여 FODA의 활용 범위를 확장하였다. 또한, 피처지향 분석모델로 생성된 피처모델, 기능명세, 테스트 케이스를 활용할 때 가능한 VOD 개발 프로세스도 제안하였다.