• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1281-1288
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• 2015

Nongroup Cellular Automata(CA) having two trees in the state transition diagram of a CA is suitable for pattern classifier which divides pattern set into two classes. Maji et al. [1] classified patterns by using multiple attractor cellular automata as a pattern classifier with dependency vector. In this paper we propose a method of generation of a pattern classifier using feature vector which is the extension of dependency vector. In addition, we propose methods for finding nonreachable states in the 0-tree of the state transition diagram of TPMACA corresponding to the given feature vector for the analysis of the state transition behavior of the generated pattern classifier.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.101-106
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• 2004

Subcellular localization is a key functional char acteristic of proteins. With the number of sequences entering databanks rapidly increasing, the importance of developing a powerful tool to identify protein subcellular location has become self-evident. In this paper, we introduce a novel method for predic ting protein subcellular locations from protein sequences. The main idea was motivated from the observation that amino acid pair composition data is redundant. By classifying from multiple feature subsets and using many kinds of amino acid pair composition s, we forced the classifiers to make uncorrelated errors. Therefore when we combined the predictors using a voting scheme, the prediction accuracy c ould be improved. Experiment was conducted on several data sets and significant improvement has been achieve d in a jackknife test.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1427-1437
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• 2018

최근 생체 인증 시스템이 확대됨에 따라, 생체 정보를 이용하여 공개키 기반구조(Bio-PKI)에 적용하는 연구들이 진행 중이다. Bio-PKI 시스템에서는 공개키를 생성하기 위해 생체 정보로부터 암호학적 키를 생성하는 과정이 필요하다. 암호학적 키 생성 방법 중 특성 정보를 숫자로 정량화하는 기법은 데이터 손실을 유발하고 이로 인해 키 추출 성능이 저하된다. 이 논문에서는 다중 분류 모델을 이용하여 생체 정보를 분류한 결과를 이용하여 키를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 특성 정보의 손실이 없어 높은 키 추출 성능을 보였고, 여러 개의 분류 모델을 이용하기 때문에 충분한 길이의 키를 생성한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5496-5521
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• 2018

Object detection and tracking is the basic capability of mobile robots to achieve natural human-robot interaction. In this paper, an object tracking system of mobile robot is designed and validated using improved multiple instance learning algorithm. The improved multiple instance learning algorithm which prevents model drift significantly. Secondly, in order to improve the capability of classifiers, an active sample selection strategy is proposed by optimizing a bag Fisher information function instead of the bag likelihood function, which dynamically chooses most discriminative samples for classifier training. Furthermore, we integrate the co-training criterion into algorithm to update the appearance model accurately and avoid error accumulation. Finally, we evaluate our system on challenging sequences and an indoor environment in a laboratory. And the experiment results demonstrate that the proposed methods can stably and robustly track moving object.

• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.233-238
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• 2010

본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.61-70
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• 2004

폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill ＆ Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1229-1237
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• 2005

분류 성능을 향상시키기 위해서 다수의 분류기들을 결합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 앙상블 분류기를 회득하기 위해서는 정확하고 다양한 개별 분류기를 구축해야 한다. 기존에는 Bagging이나 Boosting 등의 앙상블 학습 기법을 이용하거나 획득된 개별 분류기의 학습 데이타에 대한 다양성을 측정하였지만 유전 발현 데이타와 같이 학습 데이타가 적은 경우 한계가 있다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍으로부터 획득된 규칙의 구조적 다양성을 분석하여 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 유전자 프로그래밍으로 해석 가능한 분류 규칙을 생성하고 그들 사이의 다양성을 측정한 뒤, 이들 중 다양한 규칙의 집합을 결합하여 분류를 수행한다. 유전 발현 데이타로부터 림프종 암, 폐 암, 난소 암 등을 분류하는 문제를 대상으로 실험하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다. 앙상블 시 분류 규칙 사이의 다양성을 분석하여 결합한 결과, 다양성을 고려하지 않을 때보다 높은 분류 성능을 획득하였고, 개별 분류 규칙들 사이의 다양성에 따라서 정분류율이 증가하는 것도 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.22-28
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• 2010

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3965-3983
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• 2017

We propose a novel eye tracking method that can estimate 3D world coordinates using an infrared (IR) stereo camera for indoor and outdoor environments. This method first detects dark evidences such as eyes, eyebrows and mouths by fast multi-level thresholding. Among these evidences, eye pair evidences are detected by evidential reasoning and geometrical rules. For robust accuracy, two classifiers based on multiple layer perceptron (MLP) using gradient local binary patterns (GLBPs) verify whether the detected evidences are real eye pairs or not. Finally, the 3D world coordinates of detected eyes are calculated by region-based stereo matching. Compared with other eye detection methods, the proposed method can detect the eyes of people wearing sunglasses due to the use of the IR spectrum. Especially, when people are in dark environments such as driving at nighttime, driving in an indoor carpark, or passing through a tunnel, human eyes can be robustly detected because we use active IR illuminators. In the experimental results, it is shown that the proposed method can detect eye pairs with high performance in real-time under variable illumination conditions. Therefore, the proposed method can contribute to human-computer interactions (HCIs) and intelligent transportation systems (ITSs) applications such as gaze tracking, windshield head-up display and drowsiness detection.