• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1684-1690
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• 2004

본 논문은 시험 표본 주위의 영역에 대한 속성을 이용한 다중 인식기 선택 방법을 제안한다. 기존의 DCS-LA 동적 인식기 선택 방법은 시험 표본 주위의 학습표본들을 사용해서 각 인식기의 국부적 정확성을 계산하여 인식기를 동적으로 선택하기 때문에 인식 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징공간에서 국부적인 속성을 계산해서 그 속성값에 적합한 인식기를 미리 선정해서 저장해 놓은 후 시험 표본이 들어오면 그 주변의 속성값에 따라 저장된 인식기에서 선택을 하기 때문에 인식시간을 줄일 수 있다. 국부적인 속성으로는 표본 주위의 작은 영역에 대한 엔트로피와 밀도를 계산하여 사용하였으며 이들을 특징공간속성(Feature Space Attribute)라고 하였다. 이들 두 속성으로 이루어지는 속성 공간을 규칙적인 사각형 셀로 나누어, 학습과정에서 각각의 학습표본에 대해 계산된 속성값이 어떤 셀에 속하는지를 구한다. 또한 각 셀에 속하는 학습표본들에 대해 각 인식기의 국부적 정확도를 구하여 셀에 저장한다. 시험 과정에서 시험표본에 대해 속성값 계산을 통해 그 표본이 속하는 셀을 구한 후 그 셀에서 국부적 정확도가 가장 높은 인식기로 인식한다. Elena 데이타베이스를 사용해서 기존의 방법과 제안된 방법을 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 DCS-LA와 거의 같은 인식률을 나타내지만 인식속도는 약 4배 가까이 빨라짐을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권2호
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• pp.311-316
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• 2016

인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제3권1호
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• pp.33-37
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• 2007

Semantic clustering is important to various fields in the modem information society. In this work we applied the Independent Component Analysis method to the extraction of the features of latent concepts. We used verb and object noun information and formulated a concept as a linear combination of verbs. The proposed method is shown to be suitable for our framework and it performs better than a hierarchical clustering in latent semantic space for finding out invisible information from the data.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.302-305
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• 2005

Recently, many methods to analyze signal have been proposed and representative methods are the Fourier transform and wavelet transform. In these methods, the Fourier transform represents signal with combination cosine and sine at all locations in the frequency domain. However, it doesn't provide time information that particular frequency occurs in signal and denpends on only the global feature of the signal. So, to improve these points the wavelet transform which is capable of multiresolution analysis has been applied to many fields such as speech processing, image processing and computer vision. And the wavelet transform, which uses changing window according to scale parameter, presents time-frequency localization. In this paper, we proposed a new approach using a wavelet of cosine and sine type and analyzed features of signal in a limited point of frequency-time plane.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.583-592
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• 2000

본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음성의 특징 벡터 변환방법을 제안한다. 제안한 방법은 여러 환경에서 수집된 음성신호의 켑스트럼 벡터를 다수의 특징 함수들의 선형결합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 분리된 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용한다. 변환된 벡터 영역에서는 반복적으로 나타나는 화자의 특징 정보는 강조되고 임의로 나타나는 채널 왜곡은 억제되는 효과를 볼 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 전화음성으로 문장독립형 화자식별 실험을 수행하였으며, 결과를 통해 독립성분분석을 이용한 특징벡터의 변환이 채널 환경 변화에 대해 보다 강인함을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제32권2호
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• pp.292-301
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• 2010

Increasing convergence among heterogeneous radio networks is expected to be a key feature of future ubiquitous services. The convergence of radio networks in combination with dynamic spectrum allocation (DSA) could be a beneficial means to solve the growing demand for radio spectrum. DSA might enhance the spectrum utilization of involved radio networks to comply with user requirements for high-quality multimedia services. This paper proposes a simple spectrum allocation algorithm and presents an analytical model of dynamic spectrum resource allocation between two networks using a 4-D Markov chain. We argue that there may exist a break-even point for choosing whether or not to adopt DSA in a system. We point out certain circumstances where DSA is not a viable alternative. We also discuss the performance of DSA against the degree of resource sharing using the proposed analytical model and simulations. The presented analytical model is not restricted to DSA, and can be applied to a general resource sharing study.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.415-418
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• 2005

DSP chip parameters of a digital hearing aid (HA) should be optimally selected or fitted for hearing impaired persons. The more precise parameter fitting guarantees the better compensation of the hearing loss (HL). Digital HAs adopt DSP chips for more precise fitting of various HL threshold curve patterns. A specific DSP chip such as Gennum GB3211 was designed and manufactured in order to match up to about 4.7 billion different possible HL cases with combination of 7 limited parameters. This paper deals with a digital HA fitting program which is developed for optimal fitting of GB3211 DSP chip parameters. The fitting program has completed feature from audiogram input to DSP chip interface. The compensation effects of the microphone and the receiver are also included. The paper shows some application examples.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제21권4E호
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• pp.156-163
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• 2002

We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.533-535
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• 2006

본 논문은 얼굴 인식에서 널리 사용되고 있는 PCA 기법에서 1, 2, 3차의 저차원의 특징 벡터를 배제하여 조명있는 얼굴의 인식률 변화를 실험하였다. 보편적으로 저차원 3개를 배제할 경우 조명에 강건한 얼굴 인식을 보인다고 하나, 저차원의 어느 부분이 조명에 크게 관여가되는지는 알려지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 1차, 2차, 3차 및 이를 조합하여 저차원의 조명에 대한 영향을 분석하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.12-17
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• 2000

IN induction heating system the high frequency operation allows a rapid response to current fluctuation in the inverter and result in improved welding quality. To work induction heating of nonferrous metals, a welding power supply is need high working frequency and high power. This paper is shown design technique for increasing working frequency in induction heating for welding coppers. A series-parallel resonate inverter consists of H-type bridges, each of whose arms is composed of a combination of two parallel IGBTs. Inverter operating with the fixed frequency is controlled by pulse width modulation (PWM). As switching adapted the Zero-Voltage Switching technique to reduce switching losses the system is high efficiency. The propose inverter has feature which is high efficiency for very wide load variations with a narrow range of duty cycle ratio control and load short circuit capability. Detailed experimental results obtained from a 48[V] output, 500[W] experimental inverter are presented to verify the concept.