• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1556-1564
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• 2005

원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다[17]. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이다. 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다[16,18]. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA (Deterministic Finite Automate) 최적화 테이블을 이용한 코드 최적화기를 제안하려고 한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 결정적인 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검객 시간도 빨라지는 효율적인 방법의 최적화기이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권1호
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• pp.25-44
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• 2010

With the increasing popularity of mobile devices, it has become necessary to protect private information and content in these devices. Face recognition has been favored over conventional passwords or security keys, because it can be easily implemented using a built-in camera, while providing user convenience. However, because mobile devices can be used both indoors and outdoors, there can be many illumination changes, which can reduce the accuracy of face recognition. Therefore, we propose a new face recognition method on a mobile device robust to illumination variations. This research makes the following four original contributions. First, we compared the performance of face recognition with illumination variations on mobile devices for several illumination normalization procedures suitable for mobile devices with low processing power. These include the Retinex filter, histogram equalization and histogram stretching. Second, we compared the performance for global and local methods of face recognition such as PCA (Principal Component Analysis), LNMF (Local Non-negative Matrix Factorization) and LBP (Local Binary Pattern) using an integer-based kernel suitable for mobile devices having low processing power. Third, the characteristics of each method according to the illumination va iations are analyzed. Fourth, we use two matching scores for several methods of illumination normalization, Retinex and histogram stretching, which show the best and $2^{nd}$ best performances, respectively. These are used as the inputs of an SVM (Support Vector Machine) classifier, which can increase the accuracy of face recognition. Experimental results with two databases (data collected by a mobile device and the AR database) showed that the accuracy of face recognition achieved by the proposed method was superior to that of other methods.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.668-673
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• 2017

최근 몇 년간 딥러닝(deep learning)은 음성 인식, 영상 인식, 물체 검출을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능 발전을 거듭해왔다. 그에 비해 네트워크가 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 이해는 잘 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 효과적인 신경망 네트워크를 구성하기 위해 네트워크 파라미터들이 신경망 내부에서 어떻게 작동하고, 어떤 역할을 하고 있는지 분석하였다. Faster R-CNN 네트워크를 기반으로 하여 신경망의 과적합(overfitting)을 막는 드랍아웃(dropout) 확률과 앵커 박스 크기, 그리고 활성 함수를 변화시켜 학습한 후 그 결과를 분석하였다. 또한 드랍아웃과 배치 정규화(batch normalization) 방식을 비교해보았다. 드랍아웃 확률은 0.3일 때 가장 좋은 성능을 보였으며 앵커 박스의 크기는 최종 물체 검출 성능과 큰 관련이 없다는 것을 알 수 있었다. 드랍아웃과 배치 정규화 방식은 서로를 완전히 대체할 수는 없는 것을 확인할 수 있었다. 활성화 함수는 음수 도메인의 기울기가 0.02인 leaky ReLU가 비교적 좋은 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1324-1335
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• 1991

본 논문은 음절을 음소로 분리하고 각각의 특징을 추출하여 음소를 판별할 수 있는 패턴을 설정하는 실험에 관한 연구이다. 음소분리는 피치검출, 각 성문피크펄스의 폭, 포락실, 진폭의 바이어스, 발성시간 등의 파라메타를 적용한다. 최초의 피치는 성문펄스의 폭, 에너지, 정규화와 성문피크의 가변바이어스 등의 변화에 따라 모음 포라선의 봉우리 부분에서 검출, 이를 기준으로 전체의 피치구간을 추적한다. 모음은 포만트 패턴의 유동을 감소시키는 방법과 제2포만트만으로 모음의 판별이 가능함을 제시하며, 피치 고저에 무관한 압축파형을 추정한다. 자음은 포락실, 스펙트럼, 압추파형, 분석방법 등을 발음방법과 음소 상호 영향에서 패턴을 추출한다. 실험결과 모음음소 90%, 초성자음80%, 종성자음 60% 판별된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제15권2호
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• pp.386-394
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• 1995

시편의 미소 변형을 측정하는 Moire법의 한 응용 방법인 미스얼라이먼트법을 이용하여 발생된 화상을 푸리에 변환에 의하여, 주파수 함수로 전환시킨 후 표준화 이론을 적용하여 시편의 변형을 Moire 무늬로 설명하고, 이를 뒷받침하는 식들을 유도하였다. 특히, 미스얼라인먼트법에서 발생되는 무늬의 회전 현상이나 무의 개수의 증가를 설명하고 이에 관련된 식들을 얻었다. 또한 무의 차수와 변형율과의 상관 관계를 보여주는 식을 주파수 벡터법과 기하하적인 방법으로 각각 유도하여, 이들 두식이 통상의 Moire법에서도 적용가능한 보다 유용한 식임을 확인하였다.

• 한국운동역학회지
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• 제15권2호
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• pp.155-165
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• 2005

The purpose of this study was to compare the muscle activities of Double Legged Jump (DLJ) and Single Legged Jump (SLJ) by the normalization of muscle activity. Eight college students without the lower extremity injuries were selected as subjects for collecting EMG data of vastus medialis and gastrocnemius. The entire section of motion was established as eccentric and concentric contractions, and each of the contractions was divided into three sections with equal timing intervals, which becomes a total of 6 phases. The EMG data of each phase was integrated and normalized. The muscle activities of the vastus medialis for both eccentric and concentric contractions were significantly different between DLJ and SLJ(p<.05). The increase in overall muscle activity of SLJ was 33.6%. Approximately, there was an increase of 25.9% in eccentric contraction and 40% in concentric contraction. Moreover, the data of the muscle activity of gastrocnemius was similar to the data of the muscle activity of vastus medialis. In conclusion, this research suggests muscle activity of a certain motion can be normalized for an analysis of another motion.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1486-1495
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• 2020

The analysis of digital microscopy images plays a vital role in computer-aided diagnosis (CAD) and prognosis. The main purpose of this paper is to develop a machine learning technique to predict the histological grades in prostate biopsy. To perform a multiclass classification, an AI-based deep learning algorithm, a multichannel convolutional neural network (MCCNN) was developed by connecting layers with artificial neurons inspired by the human brain system. The histological grades that were used for the analysis are benign, grade 3, grade 4, and grade 5. The proposed approach aims to classify multiple patterns of images extracted from the whole slide image (WSI) of a prostate biopsy based on the Gleason grading system. The Multichannel Convolution Neural Network (MCCNN) model takes three input channels (Red, Green, and Blue) to extract the computational features from each channel and concatenate them for multiclass classification. Stain normalization was carried out for each histological grade to standardize the intensity and contrast level in the image. The proposed model has been trained, validated, and tested with the histopathological images and has achieved an average accuracy of 96.4%, 94.6%, and 95.1%, respectively.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.94-102
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• 2005

본 연구는 3축 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다. 정규화된 센서 데이터를 사용하여 보행 패턴 중에서 걷기 횟수를 구분할 수 있는 알고리즘을 적용한 개인휴대정보단말용 응용 프로그램을 작성하였다. 연구실 환경에서의 실험에서 개발된 알고리즘 및 장치의 보행수 측정 정확도는 약 97%이었다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제2권1호
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• pp.40-46
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• 2000

In this paper, a transient identification based on a Hidden Markov Model (HMM) has been suggested and evaluated experimentally for the classification of transients in the dynamic process. The transient can be identified by its unique time dependent patterns related to the principal variables. The HMM, a double stochastic process, can be applied to transient identification which is a spatial and temporal classification problem under a statistical pattern recognition framework. The HMM is created for each transient from a set of training data by the maximum-likelihood estimation method. The transient identification is determined by calculating which model has the highest probability for the given test data. Several experimental tests have been performed with normalization methods, clustering algorithms, and a number of states in HMM. Several experimental tests have been performed including superimposing random noise, adding systematic error, and untrained transients. The proposed real-time transient identification system has many advantages, however, there are still a lot of problems that should be solved to apply to a real dynamic process. Further efforts are being made to improve the system performance and robustness to demonstrate reliability and accuracy to the required level.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제18권1E호
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• pp.27-31
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• 1999

Recent linguistic researches have brought into focus the relations between prosodic structures and syntactic, semantic or phonological structures. Most of them prove that prosodic information is available for understanding syntactic, semantic and discourse structures. But this result has not been integrated yet into recent Korean speech recognition or understanding systems. This study, as a part of integrating prosodic information into the speech recognition system, proposes an automatic detection technique of Korean accentual phrase boundaries by using one-stage DP, and the normalized pitch pattern. For making the normalized pitch pattern, this study proposes a method of modified normalization for Korean spoken language. For the experiment, this study employs 192 sentential speech data of 12 men's voice spoken in standard Korean, in which 720 accentual phrases are included, and 74.4% of the accentual phrase boundaries are correctly detected while 14.7% are the false detection rate.