• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.166-167
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• 2017

가상 현실에 대한 관심이 높아지면서, 가상 물체와 사람 사이의 보다 자연스러운 상호작용이 중요하게 되었다. 그 중 가장 많이 사용되는 방식 중 하나가 바로 손동작이다. 사람들은 손동작을 통해 자신의 감정을 전달하거나 자신의 의견을 표현할 수 있기 때문에 손동작은 Natural User Interface(NUI)의 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 논문에서는 사람들의 손동작 중 비교적 큰 비중을 차지하는 반복적인 궤적을 그리는 손동작 인식을 위한 방법을 제안한다. 손이 움직이는 방향과 거리의 3 차원 좌표 값을 이용하여 벡터화를 한 후, 이 데이터를 Fast Fourier transform(FFT)와 Support Vector Machine(SVM)을 통해 반복적인 손동작을 인식함으로써 자연스러운 손동작을 비교적 정확히 인식할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.3-4
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• 2014

음악 장르 분류 분야에서는 다양한 특징을 모아서 특징 벡터를 만들고 이를 support vector machine (SVM)와 같은 분류기에 입력하는 시스템이 주로 사용되고 있다. 이 논문에서는 거리 함수 학습를 음악 장르 분류를 위한 특징 벡터의 간소화에 적용하였다. 여러 거리 함수 학습 방법 중 하나의 방법을 선택하고, 기존의 논문들에서 사용되었던 특징 셋을 활용하여 기존 특징 셋에 대해서 성능을 떨어뜨리지 않으면서 특징 셋의 길이를 줄일 수 있는지 살펴본다. 우리의 실험에서는 168차원의 특징 셋을 10차원까지 줄였는데, 이 경우 분류 정확도가 2% 이내로 저하되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.434-436
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• 2003

DNA칩 기술로 얻어지는 유전자발현데이터(gene expression data)는 생채 조직이나 세포의 수천개에 달하는 유전자의 발현량(expression level)을 측정한 것으로, 유전자발현양상(gene expression pattern)에 기반한 암 종류의 분류 등에 유용하다. 본 논문에서는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)의 하나인 베이지안망(Bayesian network)을 발현데이터의 분류에 적응하며, 분류 성능을 높이기 위해 베이지안망의 앙상블(ensemble of Bayesian networks)을 구성한다. 실험은 실제 암 조직에서 추출된 유전자발현데이터에 대해 행해졌다 실험 결과, 앙상블 베이지안망의 분류 정확도는 단일 베이지안망보다 높았으며, naive Bayes 분류기, 신경망, support vector machine(SVM) 등과 대등한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.60-64
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• 2001

In this paper, a new learning methodology for Kernel Methods is suggested that results in a sparse representation of kernel space from the training patterns for classification problems. Among the traditional algorithms of linear discriminant function(perceptron, relaxation, LMS(least mean squared), pseudoinverse), this paper shows that the relaxation procedure can obtain the maximum margin separating hyperplane of linearly separable pattern classification problem as SVM(Support Vector Machine) classifier does. The original relaxation method gives only the necessary condition of SV patterns. We suggest the sufficient condition to identify the SV patterns in the learning epochs. Experiment results show the new methods have the higher or equivalent performance compared to the conventional approach.

• Review of KIISC
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• v.12 no.2
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• pp.18-24
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• 2002

얼굴인식 기술은 접촉에 대한 거부감이나 불편함이 없이 친숙하고 편리하게 사용자를 식별하고 인식할 수 있으며, 부가적인 센서 장비가 필요없다는 측면에서 개인 인증 및 보안 시스템으로서의 활용성이 매우 높다. 본 고에서는 여러 가지 장점들을 지닌 얼굴 인식 시스템의 구현 사례를 실시간 얼굴 검출 기술과 특징 추출 기술, 인식 기술로 구분하여 소개한다. 개발된 시스템은 얼굴 검출을 위해서 색상과 에지 성분을 이용하는 복합 알고리즘을 적용하여 실시간 얼굴 탐지를 가능하게 하였고, 추출된 사용자의 고유 얼굴 정보는 최신 인식 기법의 하나인 Support Vector Machine으로 분류, 인식된다. 또한 시스템의 성능을 테스트하고, 실용화 가능성을 모색하기 위하여 하드웨어 임베디드 시스템의 설계 및 구현 과정에 대하여 소개한다. 조명 및 환경 변화에 따른 시스템의 성능 변화를 객관적으로 검증하기 위하여 다양한 변화 조건을 고려한 한국인 표준 얼굴 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스를 기반으로 체계적인 시스템의 성능 테스트를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.430-431
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• 2011

본 논문에서는 카메라 내장형 텔레비전을 통해 획득한 영상을 이용한 간단한 체조 게임을 제안한다. 팔을 수평 방향으로 벌리는 과정을 간단한 체조 게임이라고 정의한다. 이를 위해 첫 번째 단계로 연속적으로 입력되는 영상의 평균 영상을 통하여 배경 영상으로 정의한다. 두 번째 단계로 배경 영상과의 차이를 이용한 사람 영역을 검출한다. 세 번째 단계로 검출된 사람 영역에 대해 세로 방향 축의 사영을 통해 특징 벡터를 구한다. 마지막 단계로 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용해 학습 및 분류를 수행하여 간단한 체조 게임 인식을 위한 사람의 움직임을 구분하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.56-57
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• 2013

본 논문에서는 연극공연을 관람하는 관객의 반응정보를 수집하기 위하여, 청각센서를 통해 관객의 음성을 획득하고 획득된 음성에 대한 감정을 예측하여 관객 반응정보 관리시스템에 전송하는 음성신호 기반 감정인식 시스템을 구현한다. 이를 위해, 관객용 헤드셋 마이크와 다채널 녹음장치를 이용하여 관객음성을 획득하는 인터페이스와 음성신호의 특징벡터를 추출하여 SVM (support vector machine) 분류기에 의해 감정을 예측하는 시스템을 구현하고, 이를 관객 반응정보 수집 시스템에 적용한다. 실험결과, 구현된 시스템은 6가지 감정음성 데이터를 활용한 성능평가에서 62.5%의 인식률을 보였고, 실제 연극공연 환경에서 획득된 관객음성과 감정인식 결과를 관객 반응정보 수집 시스템에 전송함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.155-156
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• 2013

소셜 TV 사용 시, 사용자들은 TV를 시청하면서 타 사용자와의 소통을 위해 리모컨을 이용해서 텍스트를 작성해야하는 불편함을 가지고 있다. 본 논문에서는 소셜 TV의 이러한 불편함을 해결하기 위해 사용자 반응 사운드를 자동으로 인식하여 상대방에게 이모티콘을 전달하기 위한 시스템을 제안하며, 사용자 반응 사운드 인식에 사용되는 분류방식들을 비교한다. 사용자 반응 사운드 인식을 위해 사용되는 분류 방식들 중에서, Gaussian Mixture Model(GMM), Gaussian Mixture Model - Universal Background Model(GMM-UBM), Hidden Markov Model(HMM), Support Vector Machine(SVM)의 성능을 비교하였다. 각 분류기의 성능을 비교하기 위하여 MFCC 특징값을 각 분류기에 적용하여 사용자 반응 사운드 인식에 가장 최적화된 분류기를 선택하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.286-288
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• 2005

MicroRNA (miRNA)는 작은 크기의 RNA분자로서 동식물의 유전자 발현 과점을 직접적으로 조절하는 인자로 알려져 있다. MiRNA는 보통 목표 유전자의 3'-UTR 영역에 상보성을 갖고 결합함으로써 작용하며 특히 miRNA의 5'부분의 8 nt 정도가 seed로서 중요하다고 알려져 있다. 반면 최근의 연구에 따르면 seed 부분의 서열의 조성 및 양상이 변화함에 따라 특이도가 결정됨을 알 수 있지만 기존의 컴퓨터를 이용한 miRNA 목표 유전자 예측 방법들은 이러한 정보를 활용하지 못한다. 본 논문에서는 열역학적인 수치와 서열의 조성뿐 아니라 miRNA:mRNA pair의 위치에 기반한 정보들을 학습에 자질로서 포함하여 목표 유전자를 예측한다. 그 결과는 위치 기반 자질이 학습 성능 향상에 중요하게 기여함을 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.148-150
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• 2006

In this paper, we propose a new method for detection of mass-type breast cancer in dense mammogram. As the proposed method analyzes texture of the breast tissue using method by fusing Homogeneity and Ranklets, improve problem of traditional method. Homogeneity gives the measure of uniform density, and Ranklets determine orientation selective property at vertical, horizontal and diagonal in mass region. The proposed method is suitable to dense mammogram with tangled normal tissue and cancer tissue. SVM(Support Vector Machine) classifier is used for effective detection of mass-type breast cancer in dense mammogram.