• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.253-255
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• 2016

본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.968-971
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• 2019

본 논문에서는 정상과 봇넷 트래픽을 분류하기 위해 트래픽 데이터에서 페이로드 패턴을 추한다. 추출된 가변 길이의 패턴으로 마코브 체인 분류 모델을 학습한다. 마코브 체인 모델은 상태 변이 확률을 계산하며, 봇넷 트래픽에서 나타나는 규칙적인 패턴을 학습하기 적합하다. 모델 성능 개선을 위해서 페이로드 패턴의 최소 길이와 마코브 체인 모델의 최적 상태 수 파라미터를 찾는다. 다중 분류 실험 결과로 약 0.95의 정확도와 0.02의 오탐률을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3004-3006
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 입력 데이터를 두개의 다른 클래스로 구별하는 결정면을 학습과정을 통하여 구한다. 기존의 SVM은 단지 이차 클래스에 대하여 적용되어지나, 많은 응용분야에서 입력 데이터들은 몇 개의 다중 클래스로 분류해야 한다. 다중 클래스 분류 문제는 기존의 SVM을 사용할 수 있는 일반적으로 몇 개의 2차 문제로 분해하여 풀 수 있다. 실례로 one-against-all 방법을 적용하면, n 클래스 문제는 n 개의 두 클래스 문제로 변환 하여 풀 수 있다. 본 논문에서는 입력 패턴들을 다중 클래스로 분류 할 때 퍼지 소속도를 응용한 소프트 마진 알고리즘의 상한 경계값을 각 클래스에 따라 다르게 적용함으로써 기존의 SVM 보다 더 우수한 학습 능력을 가짐을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.250-252
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• 2003

패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 항상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 비해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.

• Spatial Information Research
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• 제10권2호
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• pp.331-343
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• 2002

최근 위성 영상정보를 이용하는 활용 연구의 중요성이 강조되면서 다중 분해능을 갖는 위성 영상정보의 통합적인 적용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 광역적인 분석에서 다중 분해능 위성 영상정보의 광역적 통합 분석에 대한 적용 가능성을 살펴보기 위하여 경기도 남양주시에 대한 Landsat 7 ETM+ 다중 분광 영상정보와 KOMPSAT EOC 영상정보에 대한 화소 값(DN) 분석 및 다중 분해능 영상 분류를 수행한 뒤에, 분류 결과를 같은 지역에 대하여 구축된 토지이용현황 주제도와 대비 분석하고자 하였다. 다중 분해능 영상 분류로 나타난 주요 결과로는 단일 분해능 영상정보 분류결과에 비하여 도로 정보와 같은 선형적인 요소의 추출이 용이한 것으로 나타났다. 한편 연구 지역내 주요 도로에 대한 영향권 설정 분석 또는 거리 질의 방법을 이용하여 수행된 영상 분류 결과와 토지이용현황 주제정보의 대비 분석 결과는 두 가지 정보가 유사한 패턴을 보이므로, 다중 분해능 영상정보의 분류 결과는 도시 환경분석문제에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.22-28
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• 2010

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.751-753
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• 2005

지문을 5가지 클래스로 나누는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SVM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 많이 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기의 결합을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지문은 클래스 구분이 모호한 영상이 많아서 단일결합모델로는 분류에 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST-database4 데이터로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과. 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1035-1042
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• 2008

이진 분류기로서 지지벡터기계는 다양한 응용을 통해 이진 분류 문제에서 기존의 패턴 분류기들보다 우수한 성능을 보였다. 지지벡터기계의 바탕이 되는 최대 마진 분류 이론을 다중 분류 문제에 확장은 어려움이 있다. 이 논문에서는 다중 분류 문제를 위한 지지벡터기계의 학습 전략을 논의하였으며 성능 비교를 수행하였다. 학습 데이터의 분배 전략에 따라 지지벡터기계는 고유의 이진 분류 특징을 수정하지 않고 다중분류 문제에 쉴게 적용될 수 있다. 다양한 벤치마킹 데이터에 대해 선택된 학습 전략, 커널함수, 학습 소요시간 등에 따라 성능비교가 수행되었고 오류역전파 학습의 신경망의 테스트 결과와 비교되었다. 신경망 모델과 비교 실험에서 지지벡터기계는 일반적인 다중 분류 문제에 응용성과 효과가 있음을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.46-55
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• 2006

본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.