• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.6
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• pp.851-865
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• 2019

Discovering various features from one time series is complicated. In this paper, we introduce a multi aggregation prediction algorithm (MAPA) that uses the concepts of temporal aggregation and combining forecasts to find multiple patterns from one time series and increase forecasting accuracy. Temporal aggregation produces multiple time series and each series has separate properties. We use exponential smoothing methods in the next step to extract various features of time series components in order to forecast time series components for each series. In the final step, we blend predictions of the same kind of components and forecast the target series by the summation of blended predictions. As an empirical example, we forecast traffic accident counts using MAPA and observe that MAPA performance is superior to conventional methods.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.20 no.5
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• pp.133-138
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• 2010

We present a new multimodal biometric authentication method, which performs both feature-level fusion and decision-level fusion. After generating support vector machines for new features made by integrating face and voice features, the final decision for authentication is made by integrating decisions of face SVM classifier, voice SVM classifier and integrated features SVM clssifier. We justify our proposal by comparing our method with traditional one by experiments with XM2VTS multimodal database. The experiments show that our multilevel fusion algorithm gives higher recognition rate than the existing schemes.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.355-362
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• 2021

Since coaxial magnetic gears use non-contact power transmission, friction, wear, noise, and heat generated in the power transmission process of existing mechanical gears can be minimized. Currently, research for application to various industries is being actively conducted, but among the characteristics of coaxial magnetic gears, the problem of rapidly decreasing torque density at a high gear ratio was discussed. This paper proposes a direction for multiple gear combination using low gear ratio coaxial magnetic gears with high torque density. In order to confirm the effectiveness of the method, the torque density was compared with a single high gear ratio model, and the combination and design direction of multiple coaxial magnetic gears were shown.

• ETRI Journal
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• v.10 no.3
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• pp.92-100
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• 1988

다중프로세서의 캐쉬 메모리 구현에서 가장 중요한 부분은 데이터의 동일성을 유지하는 방법이다. 그러나 프로세서-메모리 연결 방법(interconnection network)과 프로세서의 수에 따라 동일성 유지는 다양한 형태로 구현된다. 또한 그것은 시스팀의 성능과 구현의 난이도에 중대한 영향을 주므로 시스팀의 여러 면을 고려하여 형태가 정해진다. 본 논문은 공유 버스를 갖는 밀결합 다중프로세서의 캐쉬메모리의 구현에 관한 것이다. 이미 여러 다중프로세서에서 캐쉬메모리가 개발된 예가 있지만 한국전자통신연구소에서 개발중인 행정전산망 주전산기에 사용될 캐쉬 메모리는 Illinosis 캐쉬 코히어런스 프로토콜과 copy-back 방법을 사용하는 특징을 갖는다. 캐쉬 메모리의 설계 목표를 공유 버스에 최대 20개의 MC68030를 연결할 수 있는 다중 프로세서에서 프로세서수가 증가함에 따라 버스 사용량이 급증하는 현상을 막고 각 프로세서의 메모리 요구를 고속으로 처리해 줌으로써 프로세서의 처리 능력을 최대한 살리는데 두었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.1-4
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• 2006

본 논문에서는 보다 높은 보안 체계를 요구하는 환경에서 개인의 얼괄 인증과 RFID의 인증을 통한 다중 보안 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 추출된 얼굴 영상의 특징 벡터들을 각각 사용자의 태그에 저장하고 개인 인증 시 얼굴 영상의 입력과 비교 및 판독에 사용하도록 한다. 태그의 생체정보와 입력 얼굴영상에서 추출한 특징벡터가 일치하여야만 Database에 접근이 가능하며, 만약 하나라도 만족하지 못하면 인증은 실패한다. 이것은 사람의 얼굴뿐만 아니라 지문, 홍채 등의 생체인증 기술과 RFID와의 결합으로 보다 안전하고 효과적인 개인 인증 기술로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.506-509
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• 2010

본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.237-243
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• 2014

In this paper, we propose a mobile image retrieval system which utilizes the mobile device's sensor information and enables running in a variety of the environments, and implement the system on Android platform. The proposed system deals with a new image descriptor using combination of the visual feature with EXIF attributes in the target of JPEG image, and image matching algorithm which is optimized to the mobile environments. Experiments are performed on the Android platform, and the experimental results revealed that the proposed algorithm exhibits a significant improved results with large image database.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.371-373
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• 2003

웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.9
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• pp.81-88
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• 2023

Recently, communication through online is increasing due to the spread of non-face-to-face services due to COVID-19. In non-face-to-face situations, the other person's opinions and emotions are recognized through modalities such as text, speech, and images. Currently, research on multimodal emotion recognition that combines various modalities is actively underway. Among them, emotion recognition using speech data is attracting attention as a means of understanding emotions through sound and language information, but most of the time, emotions are recognized using a single speech feature value. However, because a variety of emotions exist in a complex manner in a conversation, a method for recognizing multiple emotions is needed. Therefore, in this paper, we propose a multi-emotion regression model that extracts feature vectors after preprocessing speech data to recognize complex, inherent emotions and takes into account the passage of time.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.4
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• pp.257-272
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• 2007

This paper analyzed relationships between various features from SAR data with multiple acquisition dates and mode (frequency, polarization and incidence angles), and land-cover classes. Two typical types of features were extracted by considering acquisition conditions of currently available SAR data. First, coherence, temporal variability and principal component transform-based features were extracted from multi-temporal and single mode SAR data. C-band ERS-1/2, ENVISAT ASAR and Radarsat-1, and L-band JERS-1 SAR data were used for those features and different characteristics of different SAR sensor data were discussed in terms of land-cover discrimination capability. Overall, tandem coherence showed the best discrimination capability among various features. Long-term coherence from C-band SAR data provided a useful information on the discrimination of urban areas from other classes. Paddy fields showed the highest temporal variability values in all SAR sensor data. Features from principal component transform contained particular information relevant to specific land-cover class. As features for multiple mode SAR data acquired at similar dates, polarization ratio and multi-channel variability were also considered. VH/VV polarization ratio was a useful feature for the discrimination of forest and dry fields in which the distributions of coherence and temporal variability were significantly overlapped. It would be expected that the case study results could be useful information on improvement of classification accuracy in land-cover classification with SAR data, provided that the main findings of this paper would be confirmed by extensive case studies based on multi-temporal SAR data with various modes and ground-based SAR experiments.