• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.649-655
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• 2006

본 논문은 화자 독립의 음성인식을 위한 연구로써, DMS 모델에 의한 DMSVQ(Dynamic Multi-Section Vector Quantization) 코드북과 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM(Hidden Markov Model) 음성인식 방법을 제안한다. 정적 스펙트럼 특징으로서는 LPC ?S스트럼 계수를 이용하였고, 동적 스펙트럼 특징으로는 LPC ?S스트럼의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두개의 스펙트럼 특징들을 각각 VQ 코드북으로 양자화되고, DMS 모델을 이용한 HMM은 입력으로써 정적 스펙트럼 특징과 동적 스펙트럼 특징을 받아드림으로써 모델링된다. 제안된 방법에 의한 인식 실험은 기존의 다양한 인식 방법에 의한 인식 실험들과 비교를 위해 동일한 데이터와 조건 하에서 수행하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수한 방법임을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.738-745
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• 2014

최근 모바일 사용자들이 증가하면서 모바일 어플리케이션 또한 계속적으로 증가하고 있다. 모바일 어플리케이션이 증가하면서 사용자들은 모바일 장치에 은행정보, 위치정보, 아이디, 패스워드 등의 민감한 정보들을 저장하고 있다. 따라서 최근에는 PC를 타겟으로 하는 악의적인 어플리케이션보다 모바일 장치를 타겟으로 하는 악의적인 어플리케이션들이 증가하고 있는 추세이다. 특히 안드로이드 플랫폼의 경우 오픈 플랫폼으로써 사용자들에게 악성 코드를 포함한 어플리케이션을 배포하기 유리한 환경을 가지고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 악성코드를 포함한 어플리케이션을 탐지하기 위해 선형 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 분류기를 적용한 악성코드 탐지 시스템의 성능을 분석한다. 또한 모바일 악성코드의 탐지 성능 향상을 위한 feature를 제시하고, 의미있는 feature를 선정한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.543-551
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• 1999

본 논문의 목적은 필기 숫자 인식에서 특징의 부류 분별력을 분석하고, 이를 특징 선택에 활용하는 것이다. 부류 분별력을 측정하기 위하여 Parzen 윈도우를 이용하여 부류 분포를 추정하였고, 서로 다른 부류의 부류 분포간의 거리를 부류 분별로 정의하였다. 이렇게 계산된 부류 분별을 이용하여, 특징 벡터에서 쓸모 없거나 중복성을 갖는 특징을 제거하여 특징 벡터의 차원을 줄인다. 실험은 CENPARMI 필기 숫자에 대해 수행하였으며 10개 부류 전체 뿐 아니라 2개 부류에 대해서도 수행하였다. 실험 결과 10-부류 필기 숫자 인식에서 256-차원 원래 특징 벡터를 인식률 손실 없이 22% 줄일 수 있어, 부류 분별이 특징 선택을 위한 유용한 도구임을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2776-2785
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• 1998

내용 기반 영상 검색 기술은 전자 미술관과 박물관, 상표와 저작권, 영상 저장 및 전송 시스템과 같은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스를 구축하고 유지하는데 필수적인 요소이다. 따라서 내용 기반 검색에 대한 연구가 최근 몇 년 동안 큰 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 동시에 고려하는 복합적인 특징 벡터를 사용한 검색 기법을 제안하였다. 칼라 정보 획득을 위해서는 지역 칼라 분포 특성을 고려하여, 영상을 이루는 각 부영역별 화소들의 대수적 모멘트를 이용하여 각 특징 산출하였다. 모양 정보를 획득하기 위해서는 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서 검색의 효율을 증대시켰 다. 그리고 모양 특징 추출을 위한 전처리 과정에서 칼라 영상을 그레이 영상으로 변형한 후, 구현이 용이하고 실시간 윤곽선 추출이 가능한 DCT 알고리즘을 변형 이용하였다. 실험영상으로 150여개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.277-286
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• 2014

본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.159-170
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• 2005

OC-SVM(One Class Support Vector Machine)은 주어진 전체 데이터의 분포를 측정하는 대신에. 데이터 분포의 서포트(support)를 측정하는 기술로서 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 서포트 벡터(support vector)를 구하는 기술이다. OC-SVM은 데이터 분포의 표현에 아주 뛰어난 접근 방법이지만, 사람의 주관적인 중요도를 반영하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 각 데이터에 퍼지 맴버쉽(fuzzy membership)을 적용하여 기존의 OC-SVM에 사용자의 주관적인 중요도를 표현할 수 있는 FOC-SVM(Fuzzy One class Support Vector Machine)을 유도 하였다. FOC-SVM은 데이터들을 동등하게 다루는 것이 아니라, 데이터 객체의 중요도에 따라 데이터를 다룬다. 즉, 덜 중요한 데이터의 특징 벡터는 OC-SVM의 처리과정에 덜 기여하도록 하기 위하여, 객체의 중요도에 따라 특징 벡터의 크기를 조정하였다. 이를 증명하기 위하여 가상의 데이터를 가지고 실험을 하였고, 실험 결과는 예측된 결과를 보여 주었다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.441-446
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• 2020

본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.376-379
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• 2008

내용기반 영상검색(CBIR)에서 보다 효율적이고 빠른 영상검색을 위하여 본 논문에서는 칼라 히스토그램 정제를 이용한 특정벡터 기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. RGB 칼라 이미지에서 각각의 R, G, B를 분할하고 히스토그램을 추출하여 16개의 영역(bin)으로 균일하게 분할한 다음 R, G, B 각각의 히스토그램에서 영역의 픽셀값을 계산하여 비교, 분석하고 그중 최고값을 추출한다. 그리고 R, G, B 각각의 영역의 최고값들을 이용하여 칼라 정보를 인덱스화 한 후 그 특정값을 이용한 영상 검색 기술을 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 효과적인 특정 추출을 위하여 각각의 R, G, B에서 추출 된 특정값을 특정벡터 테이블로 구성하여 입력 영상과 데이터베이스 영상을 비교하고 매칭도와 순위를 구하여 기존의 히스토그램만을 이용한 알고리즘 보다 더 나은 검색 결과를 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.923-933
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• 2007

본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 SVM을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 LDA를 적용하여 특징 벡터의 크기를 더 줄이고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 SVM을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 LDA를 사용함으로써 특징 벡터의 크기는 줄어들고 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11A호
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• pp.1946-1956
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• 2001

본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.