• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.688-690
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• 2004

최근 전자화된 문서 영상을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문서의 자동 분류에 관한 많은 연구가 발표되고 있다. 본 논문에서는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 폰트의 구분 특징들이 공간적으로 국부성을 가지는 부분으로 표현될 수 있다는 가정을 바탕으로, 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 학습된 폰트의 특징들은 계층적 군집화 알고리즘을 이용하여 템플릿을 생성하고, 테스트 패턴을 분류하기 위하여 템플릿 패턴과의 EMD(earth mover's distance)를 사용한다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들의 폰트 식별을 위한 적절성을 보였다. 제안된 방법이 기존의 문자인식. 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면. 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.131-139
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• 2013

본 논문에서는 먼저 심전도 진단을 위한 처리 과정별 관련 연구내용을 살펴본 후 심전도 신호의 리듬 특징을 이용하여 부정맥을 검출 및 분류하는 방법을 제안한다. 특징 추출에서는 리듬 구간에 대하여 동일성 및 규칙성 등의 리듬 및 심박 분포에 관련되는 특징을 추출하게 되며, 리듬 분류에서는 리듬 구간의 특징에 대하여 미리 구축된 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하게 된다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 리듬 유형에 대한 실험을 통하여 정상 리듬 규칙만으로도 100% 부정맥 검출 성능을 보였으며, 부정맥 리듬 규칙으로는 유형 분류 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1347-1359
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• 2005

본 논문에서는 공간 명암도 의존 행렬을 이용하여 문서영상의 다양한 블록들을 상세하게 분류해 낼 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 블록분류 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화하여 평활화 기법을 적용함으로써 명암도 영상의 질감특징을 이용하여 분할하는 것보다 신속하게 블록을 분할하고 동시에 그 위치정보도 구할 수 있도록 하였다. 분할된 각 블록들의 공간 명암도 의존 행렬로부터 문서블록들의 7가지 질감특징을 구하고, 이를 정규화한 다음 역전파 신경회로망를 이용하여 문서블록들을 분류하였다. 문서블록들을 큰 문자, 중간 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등 여섯 가지 유형으로 상세 분류하였다. 또한 명암도 문서영상의 2차 통계 질감특징을 얻기 위해 공간 명암도 의존 행렬을 구할 때, 기존의 사진과 같은 일반 영상분할에서와는 달리, 문서블록 고유의 특징이 잘 반영되도록 하였다. 즉, 분할된 각 블록을 하나의 마스크로 정하여 수평 한 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구함으로써 고속의 질감특징추출과 상세 블록분류가 가능하도록 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.653-662
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• 2022

최근 이미지와 같은 다차원의 복잡한 패턴 인식에 많이 사용하는 CNN(Convolutional Neural Networks)을 적용한 지문분류 방법이 다양하게 연구되고 있다. CNN 기반 지문분류 방법은 일반적으로 특징추출과 분류 단계로 나누어진 두 단계의 과정을 하나로 통합하여 실행할 수 있다. 따라서 CNN 기반 방법은 지문 이미지의 특징을 자동으로 추출할 수 있으므로, 처리 과정을 단축시킬 수 있는 장점이 있다. 또한 불완전하거나 품질이 낮은 지문의 특징을 다양하게 학습할 수 있으므로, 예외 상황의 특징 추출에 대해 유연성이 있다. 본 논문에서는 CNN 기반 지문분류연구동향을 파악하고, 실험 방법 및 결과 분석을 통해 향후 연구방향에 대해 논의하고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제24권6호
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• pp.121-132
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• 2009

음성을 비롯하여 음악, 음향 등을 포함하는 오디오 신호는 멀티미디어 콘텐츠를 구성하는 매우 중요한 미디어 타입이며, 미디어 기록 매체와 네트워크의 발전으로 인한 데이터 양의 급격한 증대는 수동적 관리의 어려움을 유발하게 되고, 이로 인해 오디오 신호를 자동으로 구분하는 기술은 매우 중요한 기술로 인식되고 있다. 다양한 오디오 신호를 분류하기 위한 오디오 신호의 특징을 추출하는 기술은 많은 연구들을 통해 발전하여 왔으며, 본 논문은 오디오 콘텐츠 자동 분류에서 높은 성능을 갖는 오디오 신호 특징 추출에 대해서 분석한다. 그리고 특징 분류기 중에서 안정적인 성능을 가지는 SVM을 사용한 오디오 신호 분류 방법을 알아본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.21-23
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• 1999

결정 트리는 실세계에서 얻어지는 많은 사례들로부터 분류 정보를 얻기 위해 사용되는 유용한 방법중의 하나이다. 분류를 목적으로 사용되는 사례, 즉 데이터들은 실제 현장에서 얻어지기 때문에 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 원인으로 참 값이 아닌 근사 값으로써 기술되는 경우가 많으며, 이러한 잠재적 오류로 인해 잘못된 결정 트리가 생성될 수 있다. 한편, 트리를 생성하는 각각의 과정에서 하나의 특징 값만을 고려하지 않고 두 가지 이상의 특징 값을 동시에 고려하여 결정 트리를 생성할 경우 보다 정확한 분류 정보를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 수치 특징 값으로 기술된 데이터로부터 보다 정확한 분류 정보를 얻을 수 있고, 작은 오류에 강건한 사선형 분할 퍼지 결정 트리를 제안한다. 또한 제안된 사선형 분할 퍼지 결정 트리의 생성 절차 및 생성된 결정 트리를 이용하여 새로운 데이터에 분류 정보를 부여하는 추론 과정을 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.237-240
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• 2009

감시 시스템은 지역의 특성에 따라 다양한 환경 및 설치 조건을 가지게 되며, 지능적 처리 요구에 따라 객체 분류를 필요로 한다. 본 논문에서는 검출된 객체로부터 특징 정보의 자율적 추출 및 학습을 이용하여 객체를 분류하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 다양한 환경 및 설치 조건에서도 감시 시스템의 입력과 처리에 대한 추가적 보정 과정이 필요하지 않으며, 연속적으로 입력되는 객체의 형태와 움직임 정보를 효과적으로 활용하여 객체의 특징 추출 및 분류가 가능하게 된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.308-313
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• 2004

본 논문에서는 각 특징 파라미터 조합의 음성/음악 분류 성능을 비교 분석하였다. 음향신호는 3가지(음성, 음악, 음성+음악)로 분류하였다. 본 실험에서는 분류 특징으로 멜캡스트럼, 에너지, 영교차 3가지 형태가 사용되었다. 음성/음악 분류 성능이 가장 좋은 특징간의 상호 조합을 비교 분석하였다. 실험결과 멜캡스트럼, 영교차 조합이 가장 좋은 결과(음성: 95.1%, 음악: 61.9%, 음성+음악: 55.5%)를 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.581-587
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• 2003

독립 요소 분석 (Independent Component Analysis: ICA)는 텍스처를 의미 있는 특징으로 변환하는 강인한 영상 필터를 생성하기 위한 확률적 방법이다. ICA는 고차통계적 특성을 사용하여 ICA 필터와 독립 요소를 동시에 학습한다. 제안한 분류 방법은 fast ICA 알고리즘을 사용하여 KOMPSAT 영상으로부터 ICA 필터를 생성한 다음, 필터에 의해 투영된 텍스처들의 특징들을 독립 평면상에서 무감독 방법으로 분류한다. KOMPSAT 영상은 텍스처 성분이 뚜렷하지 않는 영역이 존재하기 때문에 본 논문에서는 투영된 특징 값들과 윈도우 내의 정규화된 평균 화소값으로 특징 벡터를 재구성하였다. 분류 방법으로는 K-means 클러스터링을 적용하였다. 6.6m 해상도를 가진 KOMPSAT 흑백 영상에 대해 제안한 방법은 우수한 분류 성능을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.71-74
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• 1997

본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.