• 한국음향학회지
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• 제24권7호
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• pp.410-415
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• 2005

최근 대부분의 화자확인 시스템은 패턴 인식 접근방식에 기인하고 있다. 패턴 분류기의 성능은 화자의 특징 파라미터를 어떻게 분류하는가 하는 데에 기인한다. 그 특징 파라미터를 잘 분류하기 위해서는, 화자간 변이를 최대화하고 특징 파라미터 간 거리를 효과적으로 측정하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 개인 모델과 월드 모델을 동시에 배치함으로써 화자간 변이를 최대화 할 수 있는 개선된 혼합 모델 구조를 제안한다. 결정 과정 시 제안한 혼합 모델 방식을 사용함으로써 화자간 변별력을 최대화 할 수 있었다. 또한, 입력데이터에 대한 개인 모델과 월드 모델의 거리비율에 따라 심볼 확률 값을 가중하여 벡터 양자화 에러를 줄이는 가중치 함수를 제안 한다. 실험 결과, 이두 가지 방법을 취함으로써 DCF (Detection Cost Function)를 $2.37\%$에서 $1.16\%$로 낮출 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권3호
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• pp.377-395
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• 2014

Vibration-based fault detection and condition monitoring of rotating machinery, using statistical process control (SPC) combined with statistical pattern recognition methodology, has been widely investigated by many researchers. In particular, the discrete wavelet transform (DWT) is considered as a powerful tool for feature extraction in detecting fault on rotating machinery. Although DWT significantly reduces the dimensionality of the data, the number of retained wavelet features can still be significantly large. Then, the use of standard multivariate SPC techniques is not advised, because the sample covariance matrix is likely to be singular, so that the common multivariate statistics cannot be calculated. Even though many feature-based SPC methods have been introduced to tackle this deficiency, most methods require a parametric distributional assumption that restricts their feasibility to specific problems of process control, and thus limit their application. This study proposes a nonparametric multivariate control chart method, based on multiscale wavelet scalogram (MWS) features, that overcomes the limitation posed by the parametric assumption in existing SPC methods. The presented approach takes advantage of multi-resolution analysis using DWT, and obtains MWS features with significantly low dimensionality. We calculate Hotelling's $T^2$-type monitoring statistic using MWS, which has enough damage-discrimination ability. A bootstrap approach is used to determine the upper control limit of the monitoring statistic, without any distributional assumption. Numerical simulations demonstrate the performance of the proposed control charting method, under various damage-level scenarios for a bearing system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.117-125
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• 2011

본 논문에서는 특징 기반 방법인 YCbCr 컬러 모델을 이용하여 얼굴색 분포를 분할하고, 전처리 과정에서 양자화를 하여 특징 기반의 단점 중의 하나인 조명에 민감한 것을 둔감하도록 하였다. 또한 러프 집합을 이용하여 패턴의 형태로 가장 근사한 영상의 객체를 선택하는 특성을 가지게 함으로 영상 합성의 정확도를 높였다. 본 논문에서 제안된 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 얼굴 크기 및 방향에 관계없이 기존의 알고리즘보다 약 2~3%정도 우수함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.91-98
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• 2016

소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.82-84
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• 2021

스마트 공장 구축사업을 통해 생산 설비로부터 전력, 진동, 압력, 온도 등의 센서 데이터가 수집되고 있으며 데이터 분석을 통해 예지보전, 불량예측, 이상탐지 등의 서비스 개발이 진행되고 있다. 일반적으로 제조데이터의 경우 정상과 비정상 데이터의 불균형이 극심하여 이상탐지 서비스가 선호되고 있다. 본 논문에서는 이상탐지 서비스 개발의 전단계로 제조데이터의 특징 데이터 추출을 위해 FFT 방법을 사용하였으며, 이를 통해 생산되는 제품을 분류해보고 그 결과를 확인하였다. 즉, 제품별 대표 패턴을 FFT 변환 후 상관계수를 계산하여 제품분류가 가능한지 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권4호
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• pp.277-282
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• 2011

정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.130-137
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• 2006

In this paper, we propose a method of selecting new types of rectangle features that are suitable for facial expression recognition. The basic concept in this paper is similar to Viola's approach, which is used for face detection. Instead of previous Haar-like features we choose rectangle features for facial expression recognition among all possible rectangle types in a 3${\times}$3 matrix form using the AdaBoost algorithm. The facial expression recognition system constituted with the proposed rectangle features is also compared to that with previous rectangle features with regard to its capacity. The simulation and experimental results show that the proposed approach has better performance in facial expression recognition.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.131-139
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• 2021

In current time, anomaly detection is the primary concern of the administrative authorities. Suspicious activity identification is shifting from a human operator to a machine-assisted monitoring in order to assist the human operator and react to an unexpected incident quickly. These automatic surveillance systems face many challenges due to the intrinsic complex characteristics of video sequences and foreground human motion patterns. In this paper, we propose a novel approach to detect anomalous human activity using a hybrid approach of statistical model and Genetic Programming. The feature-set of local motion patterns is generated by a statistical model from the video data in an unsupervised way. This features set is inserted to an enhanced Genetic Programming based classifier to classify normal and abnormal patterns. The experiments are performed using publicly available benchmark datasets under different real-life scenarios. Results show that the proposed methodology is capable to detect and locate the anomalous activity in the real time. The accuracy of the proposed scheme exceeds those of the existing state of the art in term of anomalous activity detection.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.212-217
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• 2021

Premature contraction arrhythmia is the most common disease among arrhythmia and it may cause serious situations such as ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Most of arrhythmia clasification methods have been developed with the primary objective of the high detection performance without taking into account the computational complexity. Also, personalized difference of ECG signal exist, performance degradation occurs because of carrying out diagnosis by general classification rule. Therefore it is necessary to design efficient method that classifies arrhythmia by analyzing the persons's physical condition and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only QRS features. We propose method for personalized specific classification of premature contraction arrhythmia based on QRS features in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method and SOM and selected abnormal signal sets.. Also, we developed algorithm to classify premature contraction arrhythmia using QRS pattern, RR interval, threshold for amplitude of R wave. The performance of R wave detection, Premature ventricular contraction classification is evaluated by using of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 PVC(Premature Ventricular Contraction) and PAC(Premature Atrial Contraction). The achieved scores indicate the average of 98.24% in R wave detection and the rate of 97.31% in Premature ventricular contraction classification.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.13-22
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• 2005

본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘과 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망과 뉴로-퍼지 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상침입 탐지에 적용하여 시간과 공간 복잡도 그리고 MDL 측면에서 성능을 검증하였다.