• 대한음성학회지:말소리
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• 제65호
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• pp.67-80
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• 2008

We have been building a text-independent speaker recognition system that is robust to unknown channel and noise environments. In this paper, we propose a linear transformation to obtain robust features. The transformation is optimized to maximize the distances between the Gaussian mixtures. We use rotation of the axes, to cope with the problem of scaling the transformation matrix. The proposed transformation is similar to PCA or LDA, but can achieve better result in some special cases where PCA and LDA can not work properly. We use YOHO database to evaluate the proposed method and compare the result with PCA and LDA. The results show that the proposed method outperforms all the baseline, PCA and LDA.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1960-1961
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• 2011

얼굴 인식에서 가장 많이 사용되고 있는 PCA(Principal Component Analysis)는 고차원의 얼굴 데이터를 낮은 차원으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. LDA(Linear Discriminant Analysis)는 서로 다른 데이터를 잘 분리할 수 있으며, 얼굴 인식에서 우수한 성능을 보인다. 본 연구에서는 서로의 장점을 결합하여 PCA와 LDA를 혼합, 적용하였다. 고차원의 얼굴데이터를 PCA로 차원 축소한 후 LDA를 이용해 더욱 효과적인 분류가 되어 얼굴 인식률을 향상시킨다. 인식 모듈로는 pRBFNN(Polynomial Based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 구축하여 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결책을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 패턴분류기는 얼굴 데이터를 사용하여 성능을 확인한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.212-216
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• 2006

MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.487-493
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• 2016

Two new methods are proposed for an unsupervised adaptation of a language model (LM) with a single sentence for automatic transcription tasks. At the training phase, training documents are clustered by a method known as Latent Dirichlet allocation (LDA), and then a domain-specific LM is trained for each cluster. At the test phase, an adapted LM is presented as a linear mixture of the now trained domain-specific LMs. Unlike previous adaptation methods, the proposed methods fully utilize a trained LDA model for the estimation of weight values, which are then to be assigned to the now trained domain-specific LMs; therefore, the clustering and weight-estimation algorithms of the trained LDA model are reliable. For the continuous speech recognition benchmark tests, the proposed methods outperform other unsupervised LM adaptation methods based on latent semantic analysis, non-negative matrix factorization, and LDA with n-gram counting.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.515-518
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• 2017

생체인식기술을 보안에 활용하기 위해 주성분분석을 활용한다. 손의 모양과 동작의 구분을 확인하기 위해 ㄱ부터 ㅎ까지의 수화동작을 촬영한다. 총 스무 명의 성인 남성이 실험에 참여했으며, 각 자음 당 10회씩 촬영을 진행하여 1인당 140장, 총 2800장의 사진을 통해 데이터베이스를 확보하였다. 이를 통해 얻은 데이터베이스에 MATLAB을 이용하여 이미지의 차원을 줄여주는 주성분분석(PCA)과 주요인분석법(LDA)을 적용하여 분석하고, 그 정확도와 신뢰도를 확인하기 위해 동일오류율(EER)을 이용한다.

• KIEAE Journal
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• 제12권3호
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• pp.61-67
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• 2012

The purpose of this study was to analyze the characteristics of the pre-design of brownfield's by comparing LDA, EPA, and BRA of UK and USA in terms of establish mainbody, brownfield information, development process, opening development information. Such analysis will generate important implications for the development and renewal of brownfield in Korea by gaining insights into the characteristics of brownfield that reflect systematic and effective management and planning for urban renewal. The findings from this study indicate that: 1. Information on brownfield plays an important role at the development and planning stages that precede architectural design. 2. There is a great need for organizations that are responsible for brownfield renewal, such as LDA of UK, EPA and BRA of USA, in Korea, to make information public and to practice systematic management. 3. Discussion on the pre-design that follows contamination and renewal of brownfield and the developmental strategies that satisfy both the developmental and public profits are warranted.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1924-1925
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• 2007

본 논문에서는 부정맥 판별을 위한 전처리 과정으로 PCA, LDA, ICA를 바탕으로 하여 정확도를 비교하여 보았다. 각각의 전처리는 고유의 특성을 가지고 있으며 본 논문의 목적은 부정맥 판별상 어떤 전처리가 더욱 정확성의 면에서 효과적인지를 알아보는 것이다. 본 논문의 데이터는 MIT-BIH에 기반하고 있으며, Beat의 분류는 정상(Normal), 좌각차단(Left Bundle Branch Block, LBBB), 우각차단(Right Bundle Branch Block, RBBB), 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC), 조기심방수축(Atrial Premature Beat, APB), paced Beat, 심실보충수축(Ventricular Escape Beat)로 나누었다. 실험적 결과는 PCA-BPNN의 경우 95.53%, ICA-BPNN의 경우 93.95%, LDA-BPNN의 경우 96.42%로 LDA가 가장 ECG 부정맥 판별 응용에 있어 가장 효율적인 방법으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.718-720
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• 2004

얼굴 인증에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 주성분 분석(PCA . Principal Component Analysis)은 정면 얼굴과 같은 특징 패턴에 대해서 비교적 높은 성능을 보인다. 인식률을 떨어뜨리지 않으면서 데이터량을 줄일 수 있는 효과가 있어 클래스를 잘 축약하여 표현하기에 유용하다. 하지만 조명이나 표정의 변화에 대해서는 성능을 보장할 수 없다 이를 보완하기 위해 성분이 다른 클래스간의 분리가 수월하도록 선형판별분석(LDA Linear Discriminant Analysis)을 사용한다 LDA는 데이터의 양이 적을 때는 성능이 떨어지는 단점이 있다 그래서 PCA와 LDA를 융합한 기술을 사용하면 더 나은 성능을 얻을 수 있는데 Min, Max, Mean, Append, Majority voting방법 등이 이에 해당된다. 하지만 기존 연구에서는 제한적 데이터베이스에 대한 실험에 그쳐 실험 결과의 객관성이 부족했다. 본 논문에서는 정형화된 환경에서 여러 가지 데이터베이스를 사용해 실험함으로써 Min, Max, Mean 융합 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. 융합 알고리즘이 언제나 좋은 성능을 내는 것은 아니지만 얼굴영상에서 조명이나 표정 등이 변화함에 상관없이 일정 수준의 인증율을 보장하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1247-1248
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• 2011

본 논문에서는 기존의 LDA 기반 유사도 계산 방안의 논문 데이터에 대한 적합성을 검증한다. 실제 논문 데이터를 이용해 기존텍스트 유사도 계산 방안과 LDA 기반 유사도 계산 방안의 정확도를 비교 함으로써 논문 데이터베이스에서의 LDA 기반 텍스트 유사도 계산 방안의 유용성을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2527-2545
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• 2016

Measuring the similarity of given samples is a key problem of recognition, clustering, retrieval and related applications. A number of works, e.g. kernel method and metric learning, have been contributed to this problem. The challenge of similarity learning is to find a similarity robust to intra-class variance and simultaneously selective to inter-class characteristic. We observed that, the similarity measure can be improved if the data distribution and hidden semantic information are exploited in a more sophisticated way. In this paper, we propose a similarity learning approach for retrieval and recognition. The approach, termed as LDA-FEK, derives free energy kernel (FEK) from Latent Dirichlet Allocation (LDA). First, it trains LDA and constructs kernel using the parameters and variables of the trained model. Then, the unknown kernel parameters are learned by a discriminative learning approach. The main contributions of the proposed method are twofold: (1) the method is computationally efficient and scalable since the parameters in kernel are determined in a staged way; (2) the method exploits data distribution and semantic level hidden information by means of LDA. To evaluate the performance of LDA-FEK, we apply it for image retrieval over two data sets and for text categorization on four popular data sets. The results show the competitive performance of our method.