• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.721-731
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• 2017

이 연구에서는 Lasso 페널티 방법을 이용한 주성분분석 방법을 소개한다. 주성분분석에 Lasso 페널티를 적용하는 방법으로 흔히 사용되는 방법은 크게 두 가지가 있다. 첫 번째 방법은 주성분을 반응변수로 놓고 원 자료행렬을 설명변수로 하는 회귀분석의 회귀계수를 이용하여 최적의 선형결 합 벡터를 구할 때 Lasso 페널티 (일반적으로 elastic net 페널티)를 부과하는 방법이다. 두 번째 방법은 원자료행렬을 비정칙값 분해로 근사하고 남은 잔차행렬에 Lasso 페널티를 부과하여 최적의 선형결합 벡터를 구하는 방법이다. 이 연구에서는 주성분 분석에 Lasso 페널티를 부과하는 이 두 가지 방법들을 자세하게 개관하는데, 이 방법들은 변수 숫자가 표본크기보다 큰 경우에도 적용가능한 장점이 있다. 또한 실제 자료분석에서 R 프로그램을 통해 두 방법을 적용하고 그 결과를 비교한다. 구체적으로 변수 숫자가 표본크기보다 큰 Ahamad (1967)의 crime 자료에 적용한다.

• 산업융합연구
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• 제19권4호
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• pp.23-28
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• 2021

본 논문은 미해결 문제로 알려진 36 장교문제(n = 6)와 관련된 오일러 방진 퍼즐 게임 문제에 대해 n = [3, ∞]의 문제를 풀 수 있는 일정한 패턴 규칙을 찾고자 시도하였다. 이 문제의 해는 현재까지 [3, 10]에 대해 n = 6만 존재하지 않고 나머지 모든 숫자에 대한 해는 존재하는 것으로 알려져 있다. 또한, 기존 연구는 특정 숫자 n에 대해 컴퓨터 프로그램으로 랜덤한 배정 결과를 찾고자 하여 n = [11, ∞]에 대해서는 해를 찾기가 쉽지 않아 미해결 과제로 남아있다. 기존 연구는 n = [3, 10]으로 한정시킨 반면에, 본 논문은 n = [3, ∞]영역에서 어떠한 n의 값에 대해서도 해를 찾을 수 있는 일반화된 패턴을 찾고자 시도하였다. 본 논문에서는 n = odd, 4k even, 4k+2 even의 세 부분으로 분할하여 n = odd와 4k even(n/2 = even)에 대한 간단하면서도 일정한 패턴을 찾는데 성공하였다. 그러나 4k+2 even(n/2 = odd)에 대해서는 패턴을 찾지 못하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.747-753
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• 2018

자동차 블랙박스 영상용 자동차 번호판 인식 시스템에서는 수시로 변하는 도로 주변의 외부 환경에 의해 자동차 번호판에 그림자가 존재하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 그림자는 번호판의 문자와 숫자의 개별 문자 분할 과정에서 예상하지 않은 오류를 발생시키게 되고, 그 결과 전체적인 자동차 번호판 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 번호판 인식률을 높이고자, 번호판의 그림자를 효과적으로 제거하는 번호판 영상 이진화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 그림자의 경계를 기준으로 그림자가 드리운 영역과 드리우지 않은 영역으로 분할하는데, 그림자의 경계를 찾기 위해 최소 자승법을 사용하여 그림자 경계선에 대한 곡선을 추정한다. 그림자가 존재하는 자동차 번호판의 영상에 대해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 기존 알고리즘 보다 훨씬 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.183-186
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• 2002

최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.

• 한국식품과학회지
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• 제38권5호
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• pp.720-723
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• 2006

본 연구에서는 우리 나라 세균성 이질을 유발하는 주요 원인 균인 S. sonnei를 대상으로 불충분한 열처리와 NaCl 처리에 따른 각각의 생존균수 변화와 불충분한 열처리 후 다양한 NaCl 농도 (0, 2, 4, 6%) 하에서 sublethal injured cell의 회복정도를 조사하였다. 그 결과, 불충분한 열처리 정도가 증가함에 따라 생존균수가 유의적인 감소를 나타내었으나, NaCl 처리시 NaCl 농도가 6% 까지 증가함에 따라서 생존균수의 변화가 거의 없었다. 그리고 $55^{\circ}C$에서 30분 동안 열처리후 2% TSAS 배지에서 7.58 log CFU/mL, 4% TSAS 배지에서 7.83 log CFU/mL, 그리고 6% TSAS 배지에서 7.93 log CFU/mL 만큼 각각 생성된 colony 숫자가 감소 한 것으로 조사되었고, $60^{\circ}C$에서 30분동안 열처리후 2% TSAS 배지에서 6.71 log CFU/mL, 4% TSAS 배지에서 6.73 log CFU/mL, 그리고 6% TSAS 배지에서 6.73 log CFU/mL 만큼 각각 생성된 colony 숫자가 감소한 것으로 조사되었다. 그리고 동일한 온도에서 sublethal heating후 노출된 NaCl 농도가 증가함에 따라서 D-value가 감소하는 경향을 나타내었다. 이와 같은 결과는 불충분한 열처리 과정에 의하여 생성된 sublethal injured cell들이 열처리후 회복되는 과정에서 배지의 NaCl 농도가 증가함에 따라서 회복정도가 감소하였음을 의미한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.412-415
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• 2017

본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.145-152
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• 2003

본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.121-130
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• 2009

이 논문은 고차원의 데이터를 저 차원으로 줄이는 방법 중 하나인 특징추출에 대한 방법들의 특성을 비교한다. 비교대상 방법은 전통적인 PCA(Principal Component Analysis)방법과 시각피질의 특성을 보인다고 알려진 ICA(Independent Component Analysis), 국소기반인식을 구현한 NMF(Non-negative Matrix Factorization), 그리고 이의 성능을 개선한 sNMF(Sparse NMF)로 정하였다. 추출된 특징들의 특성을 시각적으로 확인하기 위하여 필기체 숫자 영상을 대상으로 특징추출을 수행하였으며, 인식기에 적용한 효과의 확인을 위하여 추출된 특징을 다층퍼셉트론에 학습시켜보았다. 각 방법의 특성을 비교한 결과는 응용하고자 하는 문제에서 어떤 특징을 추출하기 원하느냐에 따라 특징추출 방법을 선정할 때 유용할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.39-46
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• 2015

본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.