• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1827-1830
• /
• 2002

단백질 모티프(motif)란 유사한 기능을 가진 여러 단백질 서열에서 공통적으로 발견되는 패턴으로서 단백질의 기능을 예측하는 단서로 활용된다. 현재 Prosite, Pfam 등의 데이터베이스에서 정규식(regular expression), 가중치 행렬(weighted matrix), 은닉 마코프 모델(hidden Markov model)의 형태로 4천여종 이상의 모티프가 등록되어 있다. 본 논문에서는 연관성 탐사 기법을 적용하여 Hits 데이터로부터 상당히 높은 연관성을 갖는 모티프 집단을 밝히고, 실제 자연현상에서 자주 나타나는 연관성을 교차타당성 (cross-validation) 기법을 통해 입증하였다. 이렇게 밝혀진 단백질 모티프간 연관성을 트라이 탐색 기법을 통해 웹으로 제공함으로써 단백질의 기능유추에 쉽게 접근하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.47-50
• /
• 2002

단백질 모티프(motif)란 유사한 기능을 가진 여러 단백질 서열에서 공통적으로 발견되는 패턴으로서 단백질의 기능을 예측하는 단서로 활용된다. 현재 Prosite, Pfam 등의 데이터베이스에서 정규식(regular expression), 가중치 행렬(weighted matrix). 은닉 마코프 모델(hidden Markov model)의 형태로 4천여종 이상의 모티프가 등록되어 있다. 하지만, 이러한 데이터베이스는 모티프와 단백질간의 일대일 관계만을 저장하고 있기 때문에, 모티프 간의 연관성을 파악하기는 어렵다. 본 논문에서는 모티프 간의 연관 관계를 연관 규칙의 형태로 발견하는 데이터 마이닝 기법을 제시한다. 아울러 HITS 데이터베이스로부터 입수한 단백질-모티프 데이터베이스에 본 기법을 적용함으로써 상당히 높은 연관성을 갖는 모티프 집단이 실제로 존재한다는 것을 밝힌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.800-803
• /
• 2006

본 논문에서는 여러 환경 변화에 민감한 특성을 가지고 있는 얼굴 인식의 성능 향상을 위해 혼합형 신경회로망 방식을 제안한다. 제안한 방식은 SOM과 LVQ를 이용하여 얼굴 인식의 성능을 향상시킨다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 ORL의 얼굴 영상을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식이 고유얼굴 방식이나 은닉 마코프 모델 방식, 다층 신경회로망 방식보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.2137-2142
• /
• 2012

수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 수중환경 하에서 능동 표적신호를 합성, 특징추출 및 표적식별을 수행할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 표적신호의 합성에는 하이라이트 모델과 3차원 모델을 사용하였으며, 표적신호의 식별을 위해서는 다중각도에 기반한 은닉 마코프모델을 사용하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제52권8호
• /
• pp.545-554
• /
• 2019

가뭄평가 시 단일 수문인자를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 가뭄의 출현, 심도 및 지속기간 등을 평가하는 것이 일반적이다. 하지만 가뭄은 여러 요인이 복합적인 연관성을 가지며 나타나는 현상이므로 단일인자로 가뭄을 평가하는 경우 불확실성 및 한계가 존재한다. 이에 따라 다양한 수문기상 특성을 고려할 수 있는 가뭄지수의 개발이 지속적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 강우량 및 토양수분을 이용하여 가뭄을 평가하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov chain Model)기반의 토양수분 모의기법을 통해 과거(1973-2014년) 토양의 수분함량을 모의하였으며, Copula 함수를 활용하여 강우량과 토양수분을 동시에 고려한 합성가뭄지수를 산정하였다. 본 연구에서 제안된 토양수분산정 모델은 다중 회귀 모형의 모의결과와 비교를 통해 모델의 적합성을 검증하였으며, 가뭄의 지속기간과 심도를 고려하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이변량 빈도해석결과 2015년 전라북도 지역에 발생하였던 가뭄은 약 20년의 재현기간을 갖는 것으로 분석되었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.64-68
• /
• 2020

가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.

• 한국음향학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.42-47
• /
• 2003

본 논문에서 제안하는 방법은 화자 확인 (speaker verification)에서 시퀀스 확률비 테스트 (SPRT: sequential probability ratio test)를 위한 시작 프레임의 샘플 시프트를 이용해서 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. SPRT는 테스트 계산량을 줄일 수 있는 효과적인 알고리즘이다. 그러나 테스트의 결정과정에서 SPRT 방법은 입력신호가 확률밀도 함수로부터 독립적이고 균일하게 분포되어 있다는 가정하에 수행할 수 있으며, 또한 발성길이가 짧은 데이터에는 적용하기에 적절하지 못하다. 제안한 방법은 시작 프레임의 샘플 시프트를 통한 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이기 때문에 테스트 데이터의 길이에 상관없이 SPRT를 수행할 수 있다. 또한 SPRT 방법에서 고려해야 하는 데이터의 상관성은 주성분 분석(principal component analysis)을 이용함으로써 효과적으로 제거하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 샘플시프트를 위한 데이터의 계산량은 약간 증가하였지만, 등가오류율 (EER: equal error rate)에서 평균0.7%이상 좋은 성능결과를 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.170-175
• /
• 2009

본 논문은 PDA 디바이스에서 개인정보를 보호하기 위한 자동화자확인 시스템을 제안한다. 최근 M-커머스와 같은 모바일 환경을 위한 PDA의 용량이 확장되고 사용이 증가되고 있다. 그러나 너무 많은 계산량 때문에 PDA 디바이스에서 자동화자확인의 실질적인 응용은 여전히 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 음성발성 동안 스펙트럼 차감법과 음성 검출과 같은 전처리를 수행함으로써 계산량을 줄일 수 있는 방법을 적용하였다. 또한 빠른 처리 결과를 얻기 위한 은닉마코프모델의 최적 상태 정합과 시퀀스 확률비 테스트를 적용하였다. 전체적인 시스템은 PDA디바이스의 제한된 메모리와 낮은 CPU 속도에 적합하도록 간결하게 구현하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.55-70
• /
• 2009

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.656-664
• /
• 2014

안개 영상은 영상의 대비가 밝은 영역에 치우쳐 있기 때문에 영상의 정보를 전달하기 어렵다. 이러한 이유로 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 일반적으로 안개가 포함되기 전 상태의 영상을 획득하는 것이 어렵기 때문에 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 결과 영상을 정성적으로 분석하였다. 본 논문에서는 영상의 변위 정보를 이용하여 안개 영상을 생성함으로써 정량적으로 오차를 비교하는 방법을 제안한다. 또한 이때 은닉 랜덤 마코프 모델(HRMF)에 기반한 기대값 최대화(EM) 알고리즘을 이용하여 블록 결함을 제거하였다. 다양한 합성영상 및 자연영상에 대하여 결과를 비교함으로써 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다.