• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.111-121
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• 2006

최근 들어 항공 라이다 데이터를 도시모델링에 활용하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 도시모델을 구성하는 인공 구조물을 효율적으로 추출하기 위해서는 측정된 3차원 점의 집합으로부터 평면패치를 자동으로 추출하는 것이 중요하다. 평면 패치의 자동 추출에 대한 상당한 연구가 수행되었지만 아직도 추출의 정확도와 완전성 및 계산의 효율성 측면에서 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구는 항공 라이다 측량으로 취득된 3차원 점의 집합을 자동으로 분할하여 표면패치를 구성하는 효율적인 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 3차원 점간의 인접성을 수립하고, 소량의 인접점을 그룹핑하여 초기패치를 생성하고, 이를 성장시켜 표면패치를 생성하는 과정으로 구성된다. 제안된 방법은 패치를 성장시키는 과정에서 통계적 분석에 기반하여 가변적으로 설정되는 임계값을 이용하여 분할 결과의 질을 향상시키고, Priority Heap과 순차적최소제곱법에 기반한 효율적인 계산 방법을 사용하였다는 점이 특징적이다. 제안된 방법을 다양한 실측 라이다 데이터에 적용하여 성능을 검증하였다. 제안한 분할 방법을 통해 대용량 3차원 점으로 구성되는 라이다 데이터는 명시적이고 강인한 표현 형태인 표면 패치의 집합으로 변환될 수 있었다. 이러한 중간 변환 과정을 통해 빌딩 추출과 같은 객체 인식의 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.251-260
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• 2016

얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.13-20
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• 2010

본 논문은 걸음걸이 분석 기반의 특징 추출과 NEWFM(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions)을 이용하여 건강한 사람의 족압(foot pressure)과 파킨슨병 환자의 족압으로부터 건강한 사람과 파킨슨병 환자를 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 PhysioBank에서 제공하는 족압 데이터와 시간에 따른 족압의 변화를 이용하여 각각 4개의 특징을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하여 이전 단계에서 추출한 8개의 특징으로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 마지막 단계에서는 추출된 웨이블릿 계수들을 이용하여 통계적 기법인 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 40개의 입력을 추출하였다. NEWFM은 족압 데이터로부터 8개의 특징을 추출하여 건강한 사람과 파킨슨병 환자를 분류하였을 때 왼쪽 족압과 오른쪽 족압의 차를 이용한 특징과 시간에 따른 족압의 변화에 대한 차를 이용한 특징의 경우에 높은 정확도(accuracy)가 나타났다. 이러한 결과를 통하여 걸음걸이에 있어서 질질 끄는 특징을 보이는 파킨슨병 환자의 양쪽 족압의 차가 건강한 사람의 양쪽 족압의 차보다는 상대적으로 적다는 특징을 본 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.359-368
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• 2002

본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.519-528
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• 2012

음성구간을 검출하는 일반적인 방법은 음향신호로부터 특징값을 추출하여 판별식을 거치는 것이다. 그러나 잡음이 많은 환경에서 그 성능은 당연히 저하되며, 이 경우 영상신호를 이용하거나 영상과 음성을 동시에 사용함으로써 성능향상을 도모할 수 있다. 영상신호를 이용하여 음성구간을 검출하는 기존 방법들에서는 액티브 어피어런스 모델, 옵티컬 플로우, 밝기 변화 등 주로 하나의 특징값을 이용하고 있다. 그러나 음성구간의 참값은 음향신호에 의해 결정되므로 한 가지의 영상정보만으로는 음성구간을 검출하는데 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 입술 영역의 옵티컬 플로우와 밝기 변화 두 가지 영상정보로부터 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들을 결합하여 음성구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한, 음성구간 검출 알고리즘이 다른 시스템의 전처리로 활용되는 경우에 적은 계산량만으로 수행되는 것이 바람직하므로, 통계적 모델링에 의한 방법보다는 추출된 특징값으로부터 간단한 대수적 연산만으로 스코어를 산정하여 문턱값과 비교하는 방법을 제안하고자 한다. 입술 영역 검출을 위해서는 얼굴에서 가장 두드러진 특징점을 갖는 눈을 먼저 검출한 후, 얼굴의 구조와 밝기값을 이용하는 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 두 가지 특징값을 결합한 음성구간 검출 알고리즘이 하나의 특징값만을 이용했을 때보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.592-597
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• 2020

현재 하천측량은 주로 토털스테이션이나 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 이용하여 하천의 종단 및 횡단 데이터를 취득하는 것으로 수행되고 있으며, 국토교통부는 최근 전국 주요하천에 드론을 기반으로 한 하상변동조사 및 하천측량 시범사업을 착수하였다. 하천측량과 관련된 연구는 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 활용한 연구가 주로 수행되었으며, 대상물의 선형을 추출하거나 토털스테이션 측량 성과와 비교를 통한 정확도 평가가 이루어 졌다. 하지만 드론 라이다를 활용한 연구나 취득된 데이터를 이용한 하천측량의 적용 가능성을 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 하천측량을 위한 드론라이다 데이터의 활용성을 평가하고자 하였다. 연구를 통해 수목과 기타 지물에 대한 데이터를 추출하여 지면에 대한 포인트클라우드 형태의 3차원 공간정보를 생성하였으며, GNSS를 이용한 검사점의 측량성과와 비교를 통해 0.008~0.048m의 차이를 나타내어 하천측량을 위한 드론 LiDAR 데이터의 활용성을 제시하였다. 드론 LiDAR 데이터는 대상지역 전체에 대한 정밀한 3차원 공간정보로 대상지역에 대한 측량성과의 누락으로 인한 음영지역도 줄일 수 있을 것이며, 실제 하천지형의 형상을 보다 정밀하게 나타낼 수 있어 횡단도면의 생성뿐만 아니라 대상지에 대한 면적, 경사 등 다양한 분석이 가능하여 지형분석에 활용이 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.97-107
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• 2002

본 논문에서는 PDA용 온라인 필기체 한자 인식기를 구현하였다. PDA는 PC보다 느린 CPU와 적은 메모리를 사용하기 때문에, 본 논문에서는 적은 연산량과 적은 메모리를 사용하면서 높은 인식률을 갖는 인식기를 개발하는데 초점을 맞추었다. 따라서, 빠른 인식을 위하여 적은 연산 과정을 갖는 인덱스 매칭 방법을 사용하였고, 필기 한자의 획순 변동과 획수 변형을 수용함과 동시에, 문자 모델의 저장을 위한 메모리를 최소화하기 위하여 유닛 재구성 방법을 제안하였다. 사전에 정의된 유닛을 사용하여 1800개의.표준 문자 모델을 설정하였다. 입력된 데이터는 전처리 및 특징 추출 과정을 거친 후 표준 문자 모델과의 획수 및 형태적 특징을 기준으로 선정된 후보 문자들과의 유사도를 측정한다. 실험 대상 문자는 중·고등학교 표준 기초 한자 1800자를 대상으로 하였으며, 획수와 획순에 구애받지 않고 정서체로 필기한 5인의 문자 셀을 사용하였다. 실험은 문자 당 평균 인식 속도와 인식률을 측정하였으며, 이 결과 문자 셀에 대한 평균 인식률 94.3%를 얻었다. 문자 당 평균 인식 속도는 MIPS R4000 CPU를 사용한 PDA에서 0.16 초의 결과를 내었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권5호
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• pp.45-54
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• 2007

시/주파수 분석은 생체 신호 처리에서 널리 사용되어왔다. 전기 생리학적 신호로부터 중요한 특징들을 추출함으로써 이 방법들은 특정 질병의 임상 병리학적 기전 해석이 가능하다. 하지만 이 방법은 신호가 안정하다는 가정 아래 적용되었으며 불안정한 시스템에서의 적용은 제한이 되어 있다. 본 연구에서는 비선형적이고 비정상적인 심실세동 심전도 파형의 분석을 위해 Hilbert-Huang 변환을 사용한 새로운 신호처리 방법을 제안하였다. Hilbert-Huang 변환은 경험모드분리법(EMD)과 힐버트 변환으로 크게 두 가지로 구성된다. Hilbert-Huang 변환은 EMD를 사용하여 각각의 특성을 지니고 있는 독립적인 내부모드함수들로 나누어지며, 힐버트 변환에 의해 순간 주파수와 크기를 구할 수 있게 된다. 이런 특성으로 신호의 국부적인 작용에 대하여 정확하게 설명할 수 있게 된다. 본 연구에서는 Hilbert-Huang 변환을 기반으로 심실세동 심전도 파형으로부터 두 종류의 파라미터(EMD-IF, EMD-FFT)를 추출하고 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 이용하여 소생성공 및 실패 여부 예측에 관하여 연구하였다. 평균적으로 민감도와 특이도는 각각 87.57%와 76.92%로 나타났다. Hilbert-Huang 변환은 더욱 정확하게 심실세동에서의 소생성공 예측을 가능하게 하였다.