• 한국음향학회지
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• 제29권8호
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• pp.509-515
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• 2010

본 논문은 충분한 음원 너비 (Apparent Source Width)와 스테레오 이미지 품질 (Stereophonic Image Quality)을 확보하는 모노-스테레오 업믹스 기법을 제안한다. 모노 신호의 분석을 위해 높은 계수의 비음수 행렬 분해가 사용된다. 그 결과로\ 나온 분해된 음원들은 음조성 (Tonality)에 의하여 타악기 (Percussive)와 음조 (Tonal) 그룹으로 분류된다. 두 그룹 중 하나는 바로 스테레오 채널로 들어가는 반면 나머지 하나는 디코릴레이터를 통과하여 들어가게 된다. 청취 평가 결과 제안한 방법은 충분한 음원 너비와 스테레오 음상을 제공할 뿐만 아니라 기존의 방법에 비해 음색 변화도 감소하는 종합적으로 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제34권3호
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• pp.234-239
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• 2015

비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF) 기법은 사전행렬과 크기성분을 번갈아 가며 업데이트 하면서 구하는 방법이며 직관적 해석 및 구현의 용이성으로 인해 중첩음향이벤트 분리 및 검출방법으로 널리 활용되었다. 하지만 비음수 행렬 분해의 고유한 특성인 부분기반표현(part-based representation)으로 인해 하나의 음향 이벤트를 구성 하는 사전(dictionary)의 파편화 현상이 발생하고, 다른 음향이벤트와 중복되는 사전이 생성되어 결과적으로 분리, 검출 성능의 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사전 획득 단계의 부분기반표현에 의한 문제를 해소하기 위해 K-Singular Value Decomposition(K-SVD)을 사용하여 사전을 획득하고, 음향이벤트 검출 단계 에서는 기존 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 크기를 획득 한다. 제안하는 방식을 통해 비음수 행렬 분해 기반의 사전을 사용하는 경우보다 중첩음향이벤트 검출 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.237-251
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• 2020

Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.

• ETRI Journal
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• 제34권6호
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• pp.958-961
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• 2012

In this letter, we present a new algorithm for the harmonic and percussive separation of jazz music. Using a short-time Fourier transform and nonnegative matrix factorization, the signal is decomposed into rank components. Each component is then split into harmonic and percussive parts using masks calculated based on their tonalities. Finally, the harmonic and percussive parts are separated after applying the masks and a summation. We evaluate the algorithm based on real audio examples using both objective and subjective assessments. The proposed algorithm performs well for the separation of harmonic and percussive parts of jazz excerpts.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.9-11
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• 2014

본 논문에서는 오디오 신호의 특성 표현에 유용한 nonnegative matrix factorization(NMF)에 대해 설명하였으며, expectation maximization (EM)을 이용한 NMF 파라미터 추출 및 EM-NMF 기반한 오디오 소스 분리 기술에 대해서 설명했다. 또한, 다중 단계 NMF-EM 구조의 객체 분리를 통해서 객체 분리 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안된 알고리즘은 K-pop 음원과 SDR(source distortion ratio)를 통해서 객체 분리 성능을 평가한다. 성능 평가 결과 제안된 알고리즘은 다중 단계를 통해 약 3dB 의 보컬 분리 성능이 향상되며, 상업적 음원 제작에서 사용되는 가상 오디오 효과가 많이 적용된 음원에서 약 5dB 의 분리 성능을 향상시켰다. 그러므로 제안된 방식은 오디오 객체 분리에 유용한 방법이 될 것으로 생각된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.5-8
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• 2014

본 논문에서는 비음수 행렬 분해 (NMF) 기법을 이용하여 단일 채널에서 배경음 성분을 추출하는 알고리즘에 대해 서술한다. 이러한 배경음 성분 추출은 오디오 업믹싱 시스템을 고려하여 개발되었으며, 기존의 연구를 통하여 분리된 배경음 신호가 서라운드 채널 혹은 상방향 채널에 적용될 경우 청취자의 공간감을 향상시킬 수 있다는 사실이 이미 확인된 바 있다. 다만 기존의 기법은 음향 신호를 모두 축적하여 일괄적으로 처리해야 한다는 단점이 있어, 스트리밍 시스템이나 디지털 신호 프로세서 등을 이용한 시스템에서 사용될 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위하여 실시간 비음수 행렬 분해 기법을 이용한 배경음 추출 시스템을 고안하여 실험하였다. 실험 결과 실시간 배경음 추출 기법이 신호의 후반부에서는 원하는 대로 동작하나, 초중반에 기저가 과도하게 설정되는 문제점이 있음을 확인할 수 있었으며, 이에 대한 해결이 향후 연구 과제가 될 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.851-858
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• 2016

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)의 확률적 해석에 근거한 새로운 통계적 음성검출기법을 제안한다. NMF의 기저와 부호화 행렬들이 주어졌을 때, 데이터 행렬의 분포를 Poisson 분포로 가정한 로그 우도는 Kullback-Leibler 발산을 이용한 NMF의 목적 함수와 일치한다. 이러한 NMF의 확률모델에 근거하여 음성검출을 위해 DFT영역에서 잡음과 음성의 크기 스펙트럼을 Poisson 분포로 모델링하여 새로운 우도비 검출 규칙을 유도한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 0-15dB 신호 대 잡음비의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian과 NMF을 사용한 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권2호
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• pp.6-17
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• 2020

Word similarity is often measured to enhance system performance in the information retrieval field and other related areas. This paper reports on an experimental comparison of values for word similarity measures that were computed based on 50 intentionally selected words from a Reuters corpus. There were three targets, including (1) co-occurrence-based similarity measures (for which a co-occurrence frequency is counted as the number of documents or sentences), (2) context-based distributional similarity measures obtained from a latent Dirichlet allocation (LDA), nonnegative matrix factorization (NMF), and Word2Vec algorithm, and (3) similarity measures computed from the tf-idf weights of each word according to a vector space model (VSM). Here, a Pearson correlation coefficient for a pair of VSM-based similarity measures and co-occurrence-based similarity measures according to the number of documents was highest. Group-average agglomerative hierarchical clustering was also applied to similarity matrices computed by individual measures. An evaluation of the cluster sets according to an answer set revealed that VSM- and LDA-based similarity measures performed best.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권1호
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• pp.21-29
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• 2004

목적: 젊은 흡연자 및 비흡연자에서 찬물자극 후 심근혈류 예비능을 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정한 후 비교함으로써 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능저하를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 젊은 흡연자 9명($23.8{\pm}1.1$세; $6.6{\pm}2.5$ pack-years) 및 비흡연자 9명($23.8{\pm}2.9$세)에 대하여 안정상태 및 찬물자극 후, 그리고 아데노신 주입 중에 $H_2^{15}O$를 순간주사하고 동적 PET영상을 획득한 뒤, NMF 방법으로 입력 방사능곡선 및 조직 방사능곡선을 처리하여 심근혈류량을 산출하였다. 결과: 흡연자군 및 비흡연자군 사이에 심박수혈압곱 및 안정시 혈류량에는 유의한 차이가 없었다. 그러나, 찬물자극 자극 후에는 심근혈류가 흡연자군에서 비흡연자군에 비하여 유의하게 낮았으며(흡연자군 심근혈류 : $1.25{\pm}0.34$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$1.59{\pm}0.29$ ml/g/min ; p=0.019), 특히 안정시 심근혈류에 대한 찬물자극 후의 심근혈류의 비(내피세포 기능에 의한 심근혈류의 예비능)도 흡연자에서 유의하게 낮았다(흡연자군=$90{\pm}24%$, 비흡연자군=$122{\pm}28%$ ; p=0.024). 한편, 아데노신 주입시의 심근혈류는 두군 간에 유의한 차이가 관찰되지 않았다(흡연자군 심근혈류=$5.81{\pm}1.99$ ml/g/min, 비흡연자군 심근혈류=$5.11{\pm}1.31$ ml/g/min ; p=NS). 결론: 젊은 흡연자에서 찬물자극 후에 $H_2^{15}O\;PET$을 이용하여 측정하여 산출한 심근혈류의 예비능이 젊은 비흡연자에 비하여 감소되어 있어서 흡연에 의한 관상동맥 내피세포의 기능장애를 확인할 수 있었다.