• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05b
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• pp.883-886
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• 2003

본 연구에서는 할선법과 모멘트의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 이용하여 영상의 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}256$ 픽셀의 10개 지문영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘 보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다 한편 추출된 $16{\times}16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.180-185
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• 2002

본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.9
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• pp.1233-1245
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• 2004

Though biometrics to authenticate a person is a good tool in terms of security and convenience, typical authentication algorithms using biometrics may not be executed on resource-constrained devices such as smart cards. Thus, to execute biometric processing on resource-constrained devices, it is desirable to develop lightweight authentication algorithm that requires only small amount of memory and computation. Also, among biological features, face is one of the most acceptable biometrics, because humans use it in their visual interactions and acquiring face images is non-intrusive. We present a new face authentication algorithm in this paper. Our achievement is two-fold. One is to present a face authentication algorithm with low memory requirement, which uses support vector machines (SVM) with the feature set extracted by genetic algorithms (GA). The other contribution is to suggest a method to reduce further, if needed, the amount of memory required in the authentication at the expense of verification rate by changing a controllable system parameter for a feature set size. Given a pre-defined amount of memory, this capability is quite effective to mount our algorithm on memory-constrained devices. The experimental results on various databases show that our face authentication algorithm with SVM whose input vectors consist of discriminating features extracted by GA has much better performance than the algorithm without feature selection process by GA has, in terms of accuracy and memory requirement. Experiment also shows that the number of the feature ttl be selected is controllable by a system parameter.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.11
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• pp.206-216
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• 2013

The emotion plays a critical role in human's daily life including learning, action, decision and communication. In this paper, emotion discrimination classifier is designed to reduce system complexity through reduced selection of dominant features from biosignals. The photoplethysmography(PPG), skin temperature, skin conductance, fontal and parietal electroencephalography(EEG) signals were measured during 4 types of movie watching associated with the induction of neutral, sad, fear joy emotions. The genetic algorithm with support vector machine(SVM) based fitness function was designed to determine dominant features among 24 parameters extracted from measured biosignals. It shows maximum classification accuracy of 96.4%, which is 17% higher than that of SVM alone. The minimum error features selected are the mean and NN50 of heart rate variability from PPG signal, the mean of PPG induced pulse transit time, the mean of skin resistance, and ${\delta}$ and ${\beta}$ frequency band powers of parietal EEG. The combination of parietal EEG, PPG, and skin resistance is recommendable in high accuracy instrumentation, while the combinational use of PPG and skin conductance(79% accuracy) is affordable in simplified instrumentation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.95-99
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• 2014

본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.4
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• pp.497-505
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• 2018

Attacking computer systems using ransomware is very common all over the world. Since antivirus and detection methods are constantly improved in order to detect and mitigate ransomware, the ransomware itself becomes equally better to avoid detection. Several new methods are implemented and tested in order to optimize the protection against ransomware. In our work, 582 of ransomware and 942 of normalware sample data along with 30,967 dynamic action sequence variables are used to detect ransomware efficiently. Several variable selection techniques combined with various machine learning based classification techniques are tried to protect systems from ransomwares. Among various combinations, chi-square variable selection and random forest gives the best detection rates and accuracy.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.16 no.5
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• pp.119-123
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• 2006

We present a new face recognition method, which selects eigenfaces by our algorithm instead of the existing eigenfaces selection method that chooses eigenfaces by the value of corresponding eigenvalues. We justify our method by comparing our method with traditional one by experiments with YALE, ORL database. By using our algorithm in selecting the eigenfaces, we obtain higher recognition rate than the existing schemes.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.306-310
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• 2002

In this paper, we realized a system that converts the Korean alphabet (Hangul) images, which are in any domain that is formed by the finger movement on the Hangul document, to the editable characters and then outputs them to the word editor. The domain of hand is separated from the sphere of document in the pre-process step of image. The centroid point of hand is drawn by the maximum circular movement method. After the system recognizes the hand with the circular pattern vector algorithm, finds out the position of finger by the distance spectrum and then draws out the sphere of selected character image by the finger movement to divide the characters into character units by applying the histogram between the Hangul characters. We standardized the characters of various sizes. We used the circular pattern vector algorithm that grafts on the fuzzy inference to divert the character images of the domain, which user wants, to the editable characters by comparing the characteristic vectors between the standard pattern character and the inputted character and by recognizing the character.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.598-603
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• 2003

This paper presents a sub-band feature extraction approach in which the feature extraction method in the individual frequency sub-bands is determined in terms of speech recognition accuracy. As in the multi-band paradigm, features are extracted independently in frequency sub-regions of the speech signal. Since the spectral shape is well structured in the low frequency region, the all pole model is effective for feature extraction. But, in the high frequency region, the nonparametric transform, discrete cosine transform is effective for the extraction of cepstrum. Using the sub-band specific feature extraction method, the linguistic information in the individual frequency sub-bands can be extracted effectively for automatic speech recognition. The validity of the proposed method is shown by comparing the results of speech recognition experiments for our method with those obtained using a full-band feature extraction method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.115-120
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• 1999

본 논문은 MPEG-4 비디오 객체의 브라우징(browsing) 및 학습을 통한 객체 추출 기법을 제안한다. 제안된 학습에 의한 객체 추출 기법은, 객체 브라우징 시 임의 접근한 프레임에서 사용자가 내용 기반의 객체를 검색하기 위해 선택한 영역에 대한 인지적인 정보를 특징벡터(feature vector)로 history에 저장, 활용함으로써 프레임 내 객체의 계층적인 군집화(clustering)를 수행한다. 이러한 기법으로 인지적 개념과 근접하게 객체를 인식할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.