• 한국음향학회지
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• 제24권3호
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• pp.178-185
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• 2005

본 논문에서는 내용기반 음악 정보 검색 방법으로써 멜로디의 시간 변화 특성과 통계적 특성을 모두 이용할 수 있는 hybrid 방법에 대해 제안하였다. 실제 방송 환경에의 적용을 위해 드라마 OST의 좁은 검색 범위뿐만 아니라 가요 1,005곡의 넓은 검색 범위에서도 제안한 방법을 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 특징 벡터로써 pitch와 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 사용하여 음의 특성을 나타내었으며 멜로디를 표현하기 위해 피치 히스토그램과 VQ (Vector Quantization) 코드화한 MFCC의 템포럴 시퀀스를 이용함으로써 음악 검색 방법에 멜로디의 시간 변화 특성과 통계적 특성을 함께 적용할 수 있었다. 또한 pitch 히스토그램과 MFCC-VQ 템포럴 방법을 모두 사용한 hybrid 방식에 적절한 패턴 매칭 방법을 제안함으로써 기존의 각 단일 방식을 이용한 성능 결과 (MFCC-VQ 템포럴)와 비교하여 볼 때 드라마 OST 검색 범위에서는 평균 $9.9\%$, 가요 1,005곡의 검색 범위에서는 $10.2\%$의 오류 감소율을 나타내었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1089-1097
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• 2016

RSA 시스템에서 암 복호문 이외의 부가 정보가 주어졌을 때 개인키를 알아내는 것은 소인수분해보다 더 쉬울 수 있음이 잘 알려져 있다. 예를 들어, Coppersmith는 RSA 시스템을 구성하는 소수 중 하나의 최상위 또는 최하위 비트의 절반 이상이 주어지면 RSA 모듈러스가 다항식 시간 안에 인수분해될 수 있음을 보였다. 또한 Henecka 등은(p, q, d, $d_p$, $d_q$) 형태의 RSA 개인키 비트 중 23.7%에 해당하는 비트에 에러가 삽입되더라도 원래의 RSA 개인키를 복구할 수 있는 알고리즘을 제안하였고, 이를 위해 후보 키 비트와 에러가 삽입된 RSA 개인키 비트 사이의 서로 매칭이 되는 비트들의 개수를 사용할 것을 제안하였다. 본 논문에서는 Henecka 등의 방법을 확장하여, 후보 키 비트와 에러가 삽입된 개인키 비트 사이의 일치되는 정도를 보여주는 좀 더 일반화된 확률 측도의 사용과 이 측도를 사용한 RSA 개인키 복구 알고리즘을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.325-329
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• 2016

얼굴인증은 다양한 생체인증 중에서 거부감이 적고 변조가 어려워서 각광받고 있다. 얼굴인증의 알고리즘은 어떻게 알고리즘을 만드느냐에 따라서 정확성과 속도에 많은 차이를 가져온다. 눈동자를 추적 및 검출하여 얼굴의 검출 데이터와 함께 데이터를 추출함으로써 오탐률을 개선하고 정확하게 얼굴로 인증을 할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다. Cascade를 통해서 얼굴을 검출하고 관심영역으로 지정 후 얼굴 영역을 균등하게 4등분하여 검출되는 객체의 좌표 값을 저장한다. 또한 검출된 눈에서 눈동자를 검출하기 위하여 이진화를 진행하고 Hough 변환을 통해 눈동자를 검출한다. 추출된 눈동자의 중심좌표를 저장하고 계산하여 데이터 매칭을 통해 얼굴 인증을 한다. 눈동자를 추적과 함께 얼굴의 데이터를 계산하여 정확하고 최적화된 얼굴인증 알고리즘을 연구한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.692-702
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• 2017

최근 데이터 중심적 교통정책수립 필요성 인식에 따라 교통카드데이터 활용에 관심이 고조되고 있다. 하지만 수도권 외의 많은 지역의 데이터에 하차 정보가 없어 활용에 제약이 있다. 이 논문은 승차 정보만 포함된 교통카드데이터에서 하차 정류장을 추정하는 방법론을 제시하였다. 검증은 서울시와 광주시의 데이터를 활용하였다. 추정 성공률은 서울시, 광주시 각각 78.2%, 81.6%로 나타났다. 정확도는 각각 54.2%, 33.4%로 나타났는데, 2개 정류장 오차까지 허용하는 경우 정확도가 서울시 93.6%, 광주시 94.0%로 크게 높아진다. 또한 광주시와 서울시가 오차 양상이 다름을 밝혔다. 통행사슬 방법의 핵심 매개변수인 허용 도보거리 조정에 따른 추정 성공률 및 정확도의 변화도 다루었다. 허용 도보거리가 증가됨에 따라 추정 성공률은 높아지는 반면 추정 정확도는 낮아지는 것을 확인하였으며, 500m를 전후하여 추정 결과의 변화 양상이 있음을 발견하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.77-83
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• 2017

효율적인 예측 분석을 위해서는 문제를 스스로 인식하고 진단하여 시스템이 자율적으로 복구가 가능한 자가 치유 연구가 필요하다. 그러나, 소프트웨어를 개발하는데 있어서 외부상황에 따른 정형화된 컨텍스트 정보 분석 및 적절한 표현 구조를 제시하지 못한다. 본 논문에서는 새로운 목표 시나리오를 기반으로 행위 요소, 데이터, 트랜잭션이 가능한 기능들에 대해 추출 규칙을 적용하여 변경 내용에 따른 예측 분석 방법을 제안한다. 그리고, 요구사항 목표 달성을 위한 성과지표를 통해 예측 분석 내용이 얼마나 부합되었는지 평가하였다. 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 성과측정을 통한 부합 결과는 최고 32.8% 높았고, 이에 따른 오차율은 28.9%, 변경 코드는 최고 45.8%가 감소되었다. 이는 목표 시나리오 기반 컨텍스트 규칙을 통해 서비스 가능한 형태로 가공할 수 있음을 보여주며, 문제 발생에 대한 변경 내용을 예측 분석을 통한 성능의 확장이 가능함을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.243-251
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• 2021

본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권1호
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• pp.19-29
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• 2003

본 논문은 인위적으로 생성된 가상 학습 데이터와 융합 분류기를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 특징공간에서의 최근접 특징 선택 방법과 연결주의 모델에 기반한 서로 다른 형태의 분류기를 융합하여 통합효과를 얻도록 하였다. 두 분류기는 모두 학습 데이터의 공간적인 분포에 따라 생성된 가상 학습데이터를 이용하여 학습되고 이용된다. 첫째로, 특징 공간에서의 각 정보(Angular Infnrmation) 를 이용하는 최근접특징각(the Nearest Feature Angle : NFA)을 이용하여 저장된 학습데이터와 가장 근접한 것을 찾고, 둘째로, 질의(Query) 얼굴 특징 정보를 정면얼굴 영상의 특징정보로 투영하여 얻은 정보에 기반한 분류기의 결과를 이용한다. 정면영상 특징정보로의 투영은 다층 신경망을 이용하여 정면 회상망(Frontal Recall Network)을 구현하였고, 이것을 여러 개 묶어 앙상블 네트웍으로 구성한 Ensemble 회상망(Ensemble Recall Network)을 사용하여 일반화 성능을 향상시켰다. 끝으로, 각 분류기의 결과에 따라 융합 분류기가 최종 결과를 선택하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 6 종류의 서고 다른 학습/시험데이터 군에 적용하여 평균 96.33%의 인식률을 얻었다. 이것은 특징라인에 기반한 방법(the Nearest Feature Line) 평균 에러율의 61.2% 이며, 단일 분류기를 사용한 경우 보다 안정된 견과를 얻고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 인지과학
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• 제25권2호
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• pp.91-107
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• 2014

음절 빈도 효과란 고빈도 음절로 시작되는 단어가 저빈도 음절로 시작되는 단어에 비해 어휘 판단 속도가 느리며 어휘 판단 오류율도 증가하는 효과를 의미한다. 이 효과를 유발하는 원인은 전체 단어 수준에서 활성화된 음절 이웃 단어의 방해로 알려져 있으며 이 방해의 크기는 표적 단어가 얼마나 많은 음절 이웃 단어를 또는 얼마나 강력한 음절 이웃 단어를 가지고 있는지에 의해 결정된다. 그러나 음절 빈도의 정의가 음절 타입 빈도와 토큰 빈도로 구분됨에도 불구하고 이를 구분하지 않고 많은 연구들이 수행되어 왔다. 최근 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)에 따르면 음절 토큰 빈도는 전체 단어 처리 수준을 반영하는 변인이며 음절 타입 빈도는 하위 어휘 처리 수준의 음절 처리 수준을 반영하는 변인일 수 있다고 주장하였다. 이에 본 연구는 이들의 주장이 맞다면 음절 타입 빈도는 단어 명명 속도를 촉진 시킬 것이며 반대로 음절 토큰 빈도는 명명 시간과 관련 없을 것이라고 예측하였다. 왜냐하면 표기 심도가 얕고 음절의 경계가 명확한 언어에서 명명 과제는 전체 단어수준을 덜 참고하기 때문이었다. 실험 1결과에서 음절 토큰 빈도를 통제한 상태에서 고빈도 타입음절의 단어 명명 시간은 유의미하게 짧았다. 실험 2에서 음절 타입 빈도를 통제한 상태에서 음절토큰 빈도의 증가는 명명 시간을 역시 단축시켰다. 이에 본 연구는 음절 토큰 빈도가 하위 어휘 처리와 무관하다는 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)의 주장을 반박하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.19-26
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• 2023

인간은 자연 빛에 적응하고 진화해왔으나 현재는 실내 생활의 비중이 높아짐에 따라 생체리듬 교란의 문제가 유발되었다. 이의 해결을 위해 일출~일몰간 다채롭게 변화하는 자연광의 색온도를 재현하는 조명이 연구되고 있다. 자연광 색온도의 재현을 위해서는 색온도가 다른 다수의 LED 광원을 사용하여 조명을 제작한 후 수백에서 수천 단계의 광원별 인가전류의 조합에 대한 광특성을 측정 및 수집하여 제어지표 DB를 구성하고 광특성 매칭 방법을 통해 조명을 제어하였다. 이러한 제어 방법은 인가전류의 조합 단계를 세밀하게 할수록 많은 시간 및 경제적 비용이 발생한다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 LED 광원별 최소 분광분포로 보간 및 조합 연산을 수행하여 자연광 색온도를 재현하는 방법을 제안한다. 먼저 색온도가 다른 광원 채널로 구성되고 각 채널별 256단계의 인가전류 제어 기능을 구현한 LED 조명을 대상으로 채널별 5개의 최소 분광분포(Spectral Power Distribution, SPD)를 실측·수집한다. 이후 수집한 SPD를 대상으로 각 채널별 256단계의 SPD를 생성하는 보간 연산을 수행하고, 채널별 SPD의 조합 연산을 통해 LED 조명의 모든 제어 조합에 대한 SPD를 생성한다. 생성된 SPD를 통해 조도와 색온도를 산출하여 제어지표 DB를 구축한 후 매칭 기법을 통해 자연광의 색온도를 재현한다. 성능 평가에서는 실내 권장 조도 기준을 충족하면서도 평균 오차율 0.18%의 범위 내에서 자연광의 시간별 색온도를 제공하였다.