• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.671-674
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• 1997

The objective of this paper is to present a new feature-vector extraction method for the automatic detection and classification of power quality(PQ) disturbances, where FIT, DWT(Discrete Wavelet Transform), and Fisher's criterion are utilized to extract an appropriate feature vector. In particular, the proposed classifier consists of three parts: i.e., (i) automatic detection of PQ disturbances, where the wavelet transform and signal power estimation method are utilized to detect each disturbance, (ii) feature vector extraction from the detected disturbance, and (iii) automatic classification, where Multi-Layer Perceptron(MLP) is used to classify each disturbance from the corresponding extracted feature vector. To demonstrate the performance and applicability of the proposed classification algorithm, some test results obtained by analyzing 10-class power quality disturbances are also provided.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1030-1032
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• 1998

In this paper, an efficient feature vector extraction method and MLP neural network are utilized to automatically detect and classify power quality disturbances, where the proposed classification procedure consists of the following three parts: i.e., (i) PQ disturbance detection using discrete wavelet transform. (ii) feature vector extraction from the detected disturbance. using several methods, such as FFT, DWT, Fisher's criterion. etc.. and (iii) classification of the corresponding type of each PQ disturbance by recognizing the pattern of the extracted feature vector. To demonstrate the performance and, applicability of the proposed classification algorithm. some test results obtained by analyzing 10-class PQ disturbances are also provided.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권4호
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• pp.377-388
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• 2007

본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로， 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문， 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며， 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합， Support Vector Machine， Fisher 분류기， 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과， 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.295-307
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• 2022

본 논문은 동영상의 시각적 특징을 추출하는 MPEG CDVA 표준 기술에서 개별 프레임의 전역적인 특징을 표현하는 scalable Fisher vector (SCFV)의 새로운 압축 방법을 제안한다. CDVA 표준은 전역 특징 서술자에 대한 시간적 중복성 제거 기법을 도입하였으며, 구체적으로 부호화 단위 세그먼트 내의 SCFV 들이 서로 유사할 가능성이 높다는 점을 활용하여 SCFV에 대한 차분을 부호화하는 방식을 사용하고 있다. 그러나 SCFV의 구조적 특징에 의해 SCFV의 차분을 부호화 한 결과물이 원본 데이터보다도 용량이 큰 경우가 발생하게 된다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해 비대칭적 SCFV의 차분 계산 방법과 변경된 SCFV 차분을 활용하여 원본 SCFV를 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. FIVR 데이터셋을 활용한 실험결과는 전역 특징 서술자의 압축 효율이 기존 CDVA Experimental Model에 대비하여 유의미하게 증가함을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.245-248
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• 2003

본 논문에서는 LVQ 네트워크의 패턴 분류 성능을 향상시키기 위하여 n차원 입력 벡터로 형성되는 초구면(hypersphere)에서의 반지름을 LVQ 네트워크의 학습 방식을 제안한다. 제안한 방식은 동일한 클래스에서 n+1개의 입력 벡터를 포함하는 초구면을 구성하여 반지름을 계산한다. 계산된 반지름을 이용하여 기준 벡터(reference vector)를 조정하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 Fisher의 IRIS 꽃의 분류 문제에 적용하여 기존의 LVQ 방식보다 우수한 분류 성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권5호
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• pp.280-288
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• 2003

본 연구에서는 SOM을 이용하여LVQ 네트워크 설계 방식을 제안한다. 제안한 방식은 SOM을 이용하여 LVQ 네트워크의 서브 클래스를 결정하고 기준 벡터의 초기값을 설정하는 방식으로 LVQ 네트워크의 분류 성능을 향상시킨다. 제안한 방식으로 설계된 LVQ 네트워크의 유용성을 확인하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터와 문자 인식에 적용하여 기존 LVQ 네트워크의 초기 기준 벡터를 설정하는 방식들과 비교, 검토한 결과 우수한 분류 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.382-385
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• 2002

본 연구에서는 LVQ의 성능 개선을 위하여 SOM을 전처리로 이용하여 LVQ 네트워크를 설계한다 제안한 설계 방법에선 SOM을 이용하여 LVQ 네트워크의 출력 뉴런 수와, reference vector의 초기값을 결정한다. SOM을 전처리로 이용한 LVQ를 Fisher의 Iris 데이터에 분류에 적용한 결과 기존의 LVQ보다 분류 성능이 뛰어났다.

• 기술사
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• 제29권2호
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• pp.71-79
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• 1996

This paper evaluates the clustering performance of a neural network and a statistical method. Algorithms which are used in this paper are the GLVQ(Generalized Loaming vector Quantization) for a neural method and the k -means algorithm for a statistical clustering method. For comparison of two methods, we calculate the Rand's c statistics. As a result, the mean of c value obtained with the GLVQ is higher than that obtained with the k -means algorithm, while standard deviation of c value is lower. Experimental data sets were the Fisher's IRIS data and patterns extracted from handwritten numerals.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.29-36
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• 2006

이 논문에서는 진동형상의 민감도로 유도한 피셔정보행렬(Fisher Information Matrix)를 이용하는 가속도계의 최적위치 결정 기법 MS-EIDV(modal sensitivity-effective independence distribution vector)을 제안하고, 이를 사용하여 구조물의 동적 거동을 잘 반영하여 가속도계의 최적위치를 결정할 수 있는 합리적인 기준을 제시한다. 실험을 위한 가속도계의 최적위치는 구조물의 변수가 기지값이어야 결정되지만 구조물의 변수값은 실험결과를 사용한 SI(system identification)기법과 같은 역해석을 통해 구해지기 때문에, 본 논문에서는 구조변수의 오차를 감안하여 미지의 구조물의 현 상태를 통계적으로 반영하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법들의 검증을 위해 주파수영역 SI기법을 적용하였으며, 구조변수 추정 결과를 통해 현장에서 계측하고자하는 진동형상의 수에 따른 최소 필요 가속도계의 개수를 제시하였다. 수치예제에서는 진동형상만을 이용한 최적위치 결정법인 EIDV기법과 제안된 MS-EIDV기법에 의해 추정된 구조 변수 결과를 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.558-565
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• 2013

X-ray를 이용한 여성의 유방암 검사인 유방조영술은 유방암의 초기 단계에서의 진단을 위한 효과적인 방법이다. 컴퓨터 지원 검출(CAD) 시스템은 유방조영술을 통한 진단 시 의사가 놓치기 쉬운 유방암의 징후인 종괴의 검출을 도와 유방암 진단율을 높이는 수단이다. 종괴는 다양한 모양을 지니며 경계가 뚜렷하지 않기 때문에 검출이 어렵고 결과적으로 비-종괴 영역을 포함한 많은 수의 종괴 후보영역이 CAD 시스템에서 검출된다. 따라서 CAD 시스템 설계 시 검출된 많은 수의 종괴 후보영역으로부터 실제 악성 종괴 영역을 분류할 수 있도록 우수한 성능의 분류기가 요구된다. 본 논문에서는 피셔 분별 사전학습을 통해 개선된 Sparse 표현(SR) 기반 분류방법을 제안한다. 개선된 SR 기반 분류기가 기존의 CAD 시스템에서 주로 사용되어온 Support Vector Machine (SVM) 분류기 보다 우수함을 비교실험을 통해 확인했다.