• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국축산식품학회지
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• 제38권2호
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• pp.362-375
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• 2018

This study proposed a rapid microscopic examination method for pork freshness evaluation by using the self-assembled hyperspectral microscopic imaging (HMI) system with the help of feature extraction algorithm and pattern recognition methods. Pork samples were stored for different days ranging from 0 to 5 days and the freshness of samples was divided into three levels which were determined by total volatile basic nitrogen (TVB-N) content. Meanwhile, hyperspectral microscopic images of samples were acquired by HMI system and processed by the following steps for the further analysis. Firstly, characteristic hyperspectral microscopic images were extracted by using principal component analysis (PCA) and then texture features were selected based on the gray level co-occurrence matrix (GLCM). Next, features data were reduced dimensionality by fisher discriminant analysis (FDA) for further building classification model. Finally, compared with linear discriminant analysis (LDA) model and support vector machine (SVM) model, good back propagation artificial neural network (BP-ANN) model obtained the best freshness classification with a 100 % accuracy rating based on the extracted data. The results confirm that the fabricated HMI system combined with multivariate algorithms has ability to evaluate the fresh degree of pork accurately in the microscopic level, which plays an important role in animal food quality control.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.191-196
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• 2005

칼라 영상을 이용한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히, 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서, 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론을 바탕으로 한 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.383-396
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• 2009

뼈 나이 측정은 소아의 내분비계 관련 질병 진단을 위해 소아과에서 널리 사용되는 방법이다. 그러나 전문 인력이 부족하여 자동화된 측정 방법에 대한 꾸준한 요구가 있었다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식기법을 이용한 자동화된 뼈 나이 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 손가락뼈의 각 부분을 자동으로 분류하는 과정과 분류된 뼈 영상으로부터 정규화된 형상 모델을 추출하는 과정, 그리고 정규화된 형상 모델로부터 뼈 나이를 측정하는 과정으로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 능동 형상 모델(Active Shape Model: ASM)을 이용하여 나이 측정에 사용되는 특정값 추출의 정확도를 향상시켰으며, 뼈 나이 분류를 위해 사용된 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 정규화된 형상 모델로부터 얻어진 각 뼈의 크기와 비율을 특징값으로 사용하였다. 성능 평가를 위해서 한양대학교 부속병원에서 제공한 영상에 대해 전문가가 평가한 나이와 제안한 알고리즘을 이용하여 측정된 나이를 통계적으로 비교 분석하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 특징값과 알고리즘으로 뼈 나이를 진단한 결과, 전문가에 의한 결과와 평균 0.679살의 오차 이내의 뛰어난 뼈 나이 측정 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.870-878
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• 2013

본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.

• 한국음향학회지
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• 제23권7호
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• pp.532-539
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• 2004

본 논문에서는 Classic, Hiphop, Jazz, Rock 4개의 장르로 곡을 구분하여 각 장르별 60곡씩 총 240곡의 음악 DB를 대상으로 예제 질의 (QBE) 방식의 음악 정보 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 질의로부터 spectral centroid, rolloff, flux등 STFT기반의 특징들과 MFCC, LPC, Beat 정보 등의 총 60차의 특징 벡터들을 추출한후 Euclidean 유사도를 측정해서 DB내의 해당 음악을 검색한다. 실제 검색에 사용되는 특징 벡터는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용하여 10차 특징 벡터로 최적화 되며 검색 실험결과 평균 84% Hit Rate 와 0.63 MRR의 성공률을 보이고 있어 기존의 연구 결과보다 약 10%이상의 성능 향상을 보였다. 한편 본 논문에서는 실제 시스템 사용 환경을 고려하여 임의 질의 구간과 임의 질의 길이에 대한 시스템 성능 평가를 수행하였으며 실험 결과 이러한 임의성에 기인한 검색 성능의 불안정성을 지적하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제25권6호
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• pp.269-276
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• 2006

본 논문은 이동전화 (Cellular phone)를 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 감성 상태를 평상 혹은 화남으로 인식할 수 있는 음성 감성인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 이동전화를 통해 수신된 음성은 화자의 환경 잡음과 네트워크 잡음을 포함하고 있어 음성 신호의 감성특정을 왜곡하게 되고 이로 인해 인식 시스템에 심각한 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산량을 가진 MA (Moving Average) 필터를 감성 특정벡터에 적용해서 잡음에 의한 시스템 성능저하를 최소화하였다. 또한 특정벡터를 최적화할 수 있는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용해서 제안 감성인식 시스템의 성능을 한층 더 안 정화시켰으며 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하였다. 실험 결과 제안 시스템은 이동통신 잡음 환경에서 약 86.5%의 높은 인식률을 달성할 수 있어 향후 고객 센터 (Call-center) 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.135-140
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• 2012

대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.654-660
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• 2020

본 논문은 근육 동작시의 뇌파의 출력을 통해 불확실성이 상당히 존재하는 EEG 신호 안에서 좌우완 근육의 동작이나 사용자의 의지가 포함된 근육 신호 출력 시의 특정 부위 뇌파를 추출하여 좌우 동작 구분이 가능한 뇌파의 특징 벡터를 찾아낼 수 있는지를 확인한다. 일반적인 표면 근전도와 비침습적인 방식의 뇌파 추출 방법으로는 내부 신경 전달에 의한 이온화 정도와 전기 전도도의 크기를 통해서 그 동작 신호인지 구분할 수 있는 방법이 존재하지 않는다. 일반 로봇 제어 시스템이나 전기 신호를 통한 관절 및 모터 제어의 경우는 특정 신호의 전달 및 피드백 제어를 통해 관절 및 로봇 제어기를 제어할 수 있는 신호를 확인할 수 있지만, 인간의 인체는 정확한 뇌와 근육간의 프로토콜을 찾을 근거가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 피험자의 동작이 이루어질 경우의 뇌파 분석을 통해 좌완의 신호와 우완의 신호를 특정할 만한 근거 신호 또는 특징 벡터를 추출할 수 있는지 확인하기 위해 CSP(Common Spatial Pattern) 필터의 적용 결과 활용하여 효율성을 검증한다. 더불어 검증을 위한 실험 설계를 통해 데이터를 획득하고, 필터 적용 유무에 따른 결과의 변화가 어떠한지 검증하며 구분 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안한다.