• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.709-716
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• 2004

본 논문에서는 다중 시계열 패턴인식 사용하여 생산장치의 상태자료부터 공정결과를 예측하여 정상 또는 비정상을 판정하는 지능형 감시시스템에 관하여 기술한다. 제안하는 감시스템은 초기화, 학습 그리고 인식의 세 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 감시대상의 생산장치가 가지는 인사들 각각의 가중치와 각 인자들이 가지는 시계열 자료 중에서 학습과 인식에 유효단계를 설정한다. 학습단계에서는 LBG알고리즘을 사용하여 이 생산장치에 의하여 생성되고 수집된 패턴들을 군집화 한다. 각 패턴은 시계열 형태의 자료와 처리 완료 후 계측기에 의하여 측정된 ACI로 구성된다. 인식단계에서는 DTW를 사용하여 실시간으로 입력된 패턴과 군집화된 패턴들 사이의 대응을 수행하여 가장 잘 정합되는 패턴을 찾는다. 다음은 이 패턴이 가지는 ACI, 차 그리고 가중치들의 조합으로 예측된 ACI 값을 산출한다. 최종적으로 예측된 ACI가 정상으로 수용할 수 있는 값 범위에 없는지 여부를 결정한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위하여 식각장치로부터 획득된 자료를 대상으로 실험하였다. 실험결과에서는 학습횟수가 증가함에 따라 예측 ACI값과 실측ACI값 사이의 오차가 현저히 감소함을 볼 수 있다

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.18-31
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• 2012

본 논문은 다성음원에서 추출된 특성정보 기반 QbSH (Query-by-Singing/ Humming) 시스템의 매칭엔진에 대해 제안하였다. 다성음원 기반 QbSH 시스템은 사람의 노래나 허밍에서 추출된 특성정보와 MP3 파일과 같은 다성음원에서 추출된 특성정보를 비교하여, 가장 유사한 음원을 검색하는 시스템이다. 제안된 매칭엔진에는 다성음원에서 특성 추출시 발생하는 오류를 줄이고, 매칭성능을 향상시키기 위해 크로마-스케일 표현기법 (Chroma-Scale Representation), 보상기법 (Compensation) 및 비대칭적 DTW (Asymmetric Dynamic Time Warping) 알고리즘을 적용하였다. 또한 다양한 거리 함수 (Distance Metric)를 적용하여 매칭엔진의 성능향상을 확인하였다. 1,000개의 허밍 질의와 450곡의 다성음원 데이터베이스를 기반으로 제안한 QbSH 시스템의 성능 실험을 수행하다. 성능 평가를 통해 제안한 QbSH 시스템이 MRR (Mean Reciprocal Rank) 0.718의 정확도를 가지는 것으로 확인되었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.78-85
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• 1999

본 논문에서는 현재 음성 인식에서 널리 사용되고 있는 멜켑스트럼의 성능 향상 방안을 제안한다. 일반적으로 멜켑스트럼은 인접한 필터간의 중심 간격과 필터의 대역폭이 일정한 critical band 필터들을 사용하여 구한다. 그러나 필터의 특성에 따라 멜켑스트럼의 값들이 달라지게 되고, 이에 따라 인식 성능도 변하게 된다. 본 논문에서는 삼각형과 사각형 모양의 critical band 필터를 사용하여 인접한 필터간의 중심 간격과 필터의 대역폭을 각각 변화시키면서 멜켑스트럼을 구하고 이에 따른 인식 성능을 분석한다. 또한 최적화 알고리즘인 simplex 방법을 사용하여 필터의 중심 주파수와 대역폭을 각각 변화시키면서 최적의 성능을 나타내는 필터를 구하는 방법을 제안한다. 인식 알고리즘으로 DTW (dynamic time warping)를 사용하고, 남자 10명과 여자 10명이 발음한 한국어 숫자음을 인식 대상으로 하여 실험을 수행하였다. 사각형 모양의 필터가 삼각형 모양의 필터 보다 우수한 성능을 보여 주었고 제안된 방법으로 최적화된 필터를 사용하여 구한 멜켑스트럼은 기존의 critical band 필터를 사용하는 것보다 향상된 인식 성능을 나타내었다.

• 대한환경공학회지
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• 제29권8호
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• pp.944-949
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• 2007

연속 회분식 반응기에서 측정되는 기초 상용계측기의 프로파일은 공정 내에서 행해지는 제거반응의 진행 정도에 대한 정보를 제공할 수 있다. 특히 ORP(산화환원전위, Oxidation-Reduntion Potential, ORP) 프로파일에서 관찰되는 탈질 완료를 알리는 굴곡점(nitrate knee point, NKP)을 이용한 탈질 반응의 완료 감지는 널리 알려진 응용사례라고 할 수 있다. 그러나 ORP 굴국점의 재현성이 부족하고, ORP 신호 자체가 가지는 잡음 등의 문제로 탈질 반응의 완료를 감지한 공정 제어의 현장 적용은 미비한 상태이다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 ORP 프로파일의 패턴을 인지하여 탈질의 종료 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 동적 시간 와핑 방법을 사용하여 패턴인지를 수행한 결과, ORP 굴곡점의 출현 여부와 상관없이 공정의 탈질 완료 여부를 감지할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5169-5175
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• 2013

본 논문에서는 삼차원 핸드 제스쳐 디자인 및 모델링을 위한 프레임워크를 기술한다. 동작 인식, 평가, 등록을 지원하기위해 동적시간정합(Dynamic Time Warping, 이하 DTW)과 은닉마코브모델 (Hidden Markov Mode, 이하 HMM)을 활용 하였다. HMM은 제스쳐 인식에 활용되며 또한 제스쳐 디자인과 등록 과정에 활용된다. DTW은 HMM 훈련 데이터가 부족한 경우 제스쳐 인식에 활용되고, 수행된 동작이 기준 동작의 차이를 평가하는 데에 활용된다. 동작 움직임에 나타나는 위치 정보와 관성 정보를 모두 획득하기 위해 바디센서와 시각센서를 혼합하여 동작을 감지하였다. 18개의 예제 손동작을 디자인하고 다양한 상황에서 제안된 기법을 테스트하였다. 또한 제스쳐 수행시 나타나는 사용자간 다양성에 대해 토론한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.99-106
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• 2008

최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.819-829
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• 2017

가격의 추세가 형성되면 그 방향으로 진행하려는 price momentum 현상은 여러 국가의 거의 모든 주식, 채권 및 통화 시장에서 관찰되고 있다. KOSPI200선물을 대상으로 거래량 패턴과 일중 price momentum을 분석하였다. KOSPI200선물에서 장이 열릴 때와 닫힐 때 거래량이 집중되는 U자형 거래량 패턴이 관찰되었다. 9시 10분의 가격 수익률이 9시 시초가 대비 양 (+)이면 매수, 음 (-)이면 매도 진입하여 종가에 청산하는 전략의 유효성을 확인함으로써 일중 price momentum 현상이 존재함을 확인하였다. 또한, 9시부터 9시 10분까지 수익률이 점점 증가되는 J자형 가격 패턴 경우는 그렇지 않은 패턴 경우보다 price momentum 현상이 더 강함을 분석하였다. J자형 가격 패턴 여부를 판단하는 방법으로 DTW 분석 방식을 사용하였다. DTW 분석은 일중 가격 움직임을 예측하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.302-308
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• 2013

본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.25-32
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• 2009

논문에서는 오프라인 환경에서 패턴분석을 적용하여 두필적의 유사성을 자동으로 분석하여 필적을 검증하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 필적 문서에서 문자 영역만을 분할하고, 분할된 문자 영역에 대한 특징을 추출한다. 그리고 비선형적인 형태로 추출되는 특징으로부터 동적 타임 워핑(DTW)과 다변량 통계 분석법(PCA) 알고리즘을 이용하여 기준이 되는 특징과의 유사성을 구한다. 본 논문에서 제안된 필적 검증 방법은 효과적인 특징 추출 방법 및 기존의 짧은 패턴에서 효과적으로 수행하던 방법들을 다양한 길이를 가진 특징에 대해서도 효과적으로 필적 검증이 가능하도록 하였다. 본 논문은 실험 결과는 제안된 방법인 기존의 방법보다 우수함을 다양한 실험을 통해서 보여준다. 제안된 필적 검증 방법은 기존에 감정 전문가에 의해 수동적으로 수행되던 필적 검증 작업을 자동화하고, 기존 필적 검증 작업의 객관성을 배가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제57호
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• pp.99-112
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• 2006

In this paper, we introduce two retrieval methods for photos with speech documents. We compare the pattern of speech query with those of speech documents recorded in digital cameras, and measure the similarities, and retrieve photos corresponding to the speech documents which have high similarity scores. As the first approach, a phoneme recognition scheme is used as the pre-processor for the pattern matching, and in the second one, the vector quantization (VQ) and the dynamic time warping (DTW) are applied to match the speech query with the documents in signal domain itself. Experimental results show that the performance of the first approach is highly dependent on that of phoneme recognition while the processing time is short. The second method provides a great improvement of performance. While the processing time is longer than that of the first method due to DTW, but we can reduce it by taking approximated methods.