• International Journal of Contents
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• 제8권1호
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• pp.23-29
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• 2012

Multiple expression levels of genes obtained using time series microarray experiments have been exploited effectively to enhance understanding of a wide range of biological phenomena. However, the unique nature of microarray data is usually in the form of large matrices of expression genes with high dimensions. Among the huge number of genes presented in microarrays, only a small number of genes are expected to be effective for performing a certain task. Hence, discounting the majority of unaffected genes is the crucial goal of gene selection to improve accuracy for disease diagnosis. In this paper, a non-Gaussian weight matrix obtained from an incremental model is proposed to extract useful features of multivariate time series microarrays. The proposed method can automatically identify a small number of significant features via discovering hidden variables from a huge number of features. An unsupervised hierarchical clustering representative is then taken to evaluate the effectiveness of the proposed methodology. The proposed method achieves promising results based on predictive accuracy of clustering compared to existing methods of analysis. Furthermore, the proposed method offers a robust approach with low memory and computation costs.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.867-874
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• 2001

본 논문에서는 한국어의 발음 특성을 고려하여 인식시간 단축과 동시에 조음현상을 반영할 수 있는 인식단위 표현법을 제안하였다. 제안한 인식단위는 단음소(monophone)와 바이폰(biphone)의 혼합형으로서, 단음소 단위는 안정적인 특성을 나타내는 모음에 적용되고 바이폰 단위는 인접한 모음에 의해 변하는 자음에 적용된다. PBW455 데이터베이스에 대한 단어인식 실험에서 혼합형 단위표현법은 트라이폰 단위에 비해 비슷한 인식률을 나타내면서 57％의 인식시간 단축효과를 나타냈고, 음절 단위에 비해 향상된 인식률과 비슷한 인식시간을 나타내었다. 또한 트라이폰 및 음절 단위보다 적은 모델 수를 가져 메모리 양을 줄일 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.361-371
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• 2017

스마트폰 기기 내에 저장되는 사용자 정보가 다양화되어 개인정보에 대한 위협도 함께 증가하고 있다. 패턴 잠금, 지문 인식 등 다양한 사용자 인증 기술이 스마트폰에 적용되어 있으나 사용자 의존적, 거부감 유발 등의 한계점을 보이고 있다. 최근 주목받고 있는 행위 기반 인증은 기기 사용과 동시에 인증이 가능하여 사용자에게 높은 편의성을 제공하나 타 인증 기술에 비해 정확도가 낮아 이를 개선하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 본 연구에서는 이전 연구에서 고려되지 않았던 앱 사용 정보를 새로운 인증 요소로 활용하는 방법을 제안한다. 또한 실제 앱 사용 상황을 고려한 데이터 수집 및 분석을 통해 제안 기술의 성능을 상세하게 분석한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.483-486
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• 2015

얼굴 인식기반의 사용자 보안 시스템은 접근이 허가된 사용자의 사진이나 비디오를 이용한 공격에 취약하다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인증되지 않은 사용자가 비디오를 이용하여 시스템에 접근할 경우 해당 공격 시도를 검출하기 위한 위변조(Spoof) 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 연속된 3개의 Frame에서 푸리에 변환과 Dense-SIFT 구분자를 사용하여 400개의 실제 및 위변조 비디오 영상을 대상으로 실험한 결과 99%의 검출 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권1호
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• pp.15-22
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• 2015

멀티셋에서 중복을 제외한 서로 다른 원소의 수를 추정하는 것은 네트워크 트래픽 측정 분야에서 매우 잘 알려진 문제이며, 많은 알고리즘들이 제안되었다. 최근에는 선형 카운팅 기법(Linear Counting)에 기반해서 매우 작은 메모리만을 이용해서 멀티셋의 크기를 추정하는 알고리즘이 개발되었다. 너무 많은 데이터를 처리하기 어려운 경우 전체 데이터를 처리하지 않고, 패킷의 일부를 샘플링해서 사용하는데, 이 샘플링은 일반적으로 정확도에 부정적인 영향을 주는 것으로 알려져있다. 하지만, 이 논문에서는 멀티셋의 크기를 추정하는데 있어서 CSE를 이용하는 경우 샘플링이 정확도와 측정 범위의 측면에서 오히려 전수조사를 하는 MCSE보다 더 좋은 결과를 낼 수 있음을 보였다. 이를 입증하기 위해 수학적 분석, 실제 데이터를 이용한 실험을 수행하고, CSE, MCSE 그리고 CSES를 비교하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.723-743
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• 2016

Indoor positioning is considered an enabler for a variety of applications, the demand for an indoor positioning service has also been accelerated. That is because that people spend most of their time indoor environment. Meanwhile, the smartphone integrated powerful camera is an efficient platform for navigation and positioning. However, for high accuracy indoor positioning by using a smartphone, there are two constraints that includes: (1) limited computational and memory resources of smartphone; (2) users' moving in large buildings. To address those issues, this paper uses the TC-OFDM for calculating the coarse positioning information includes horizontal and altitude information for assisting smartphone camera-based positioning. Moreover, a unified representation model of image features under variety of scenarios whose name is FAST-SURF is established for computing the fine location. Finally, an optimization marginalized particle filter is proposed for fusing the positioning information from TC-OFDM and images. The experimental result shows that the wide location detection accuracy is 0.823 m (1σ) at horizontal and 0.5 m at vertical. Comparing to the WiFi-based and ibeacon-based positioning methods, our method is powerful while being easy to be deployed and optimized.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.51-60
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• 2020

Optical character recognition (OCR) has been studied for decades because it is very useful in a variety of places. Nowadays, OCR's performance has improved significantly due to outstanding deep learning technology. Thus, there is an increasing demand for commercial-grade but affordable OCR systems. We have developed a low-cost, high-performance OCR system for the industry with the cheapest embedded developer kit that supports GPU acceleration. To achieve high accuracy for industrial use on limited computing resources, we chose a state-of-the-art text recognition algorithm that uses an end-to-end deep learning network as a baseline model. The model was then improved by replacing the feature extraction network with the best one suited to our conditions. Among the various candidate networks, EfficientNet-B3 has shown the best performance: excellent recognition accuracy with relatively low memory consumption. Besides, we have optimized the model written in TensorFlow's Python API using TensorFlow-TensorRT integration and TensorFlow's C++ API, respectively.

• 전산구조공학
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• 제2권3호
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• pp.105-114
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• 1989

파이프 설비는 다양한 두께 및 직경, 길이를 가진 파이프들로 이루어진 구조물로서 정확한 해석을 위해서는 3차원의 유한요소 모델이 필요하다. 그러나 유한요소 모델에 의한 해석방법은 계산시간이 길어질 뿐만 아니라 방대한 양의 컴퓨터 용량을 필요로 한다. 반면에 파이프를 보요소로 가정한 단순한 해석 모델은 파이프 설비의 정확한 거동을 예측하기에 문제점이 많다. 따라서, 본 연구에서는 파이프 설비의 효율적인 해석모델을 제안하고자 한다. 제안된 해석모델은 보요소로 구성된 모델에 접합부 요소만을 추가함으로써 보요소만으로 구성된 모델만큼 단순하며, 또한 파이프 접합부의 국부적인 변형을 고려하기 때문에 파이프 설비의 거동을 정확히 예측할 수 있다. 예제 해석을 통하여 결과들을 비교함으로써 본 연구에서 제안한 모델의 효율성을 입증하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권9호
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• pp.531-538
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• 2005

This paper proposes an expert system which is able to enhance the accuracy and productivity by determining the test strategy based on heuristic rules for test of the hybrid electronic circuit board producted massively in production line. The test heuristic rules are obtained from test system designer, test experts and experimental results. The guarding method separating the tested device with circumference circuit of the device is adopted to enhance the accuracy of measurements in the test of analog devices. This guarding method can reduce the error occurring due to the voltage drop in both the signal input line and the measuring line by utilizing heuristic rules considering the device impedance and the parallel impedance. Also, PSA(Parallel Signature Analysis) technique Is applied for test of the digital devices and circuits. In the PSA technique, the real-time test of the high integrated device is possible by minimizing the test time forcing n bit output stream from the tested device to LFSR continuously. It is implemented in Visual C++ computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique, the interface with the electronic circuit database and the hardware direct control. Finally, the effectiveness of the builded expert system is proved by simulating the several faults occurring in the mounting process the electronic devices to the surface of PCB for a typical hybrid electronic board and by identifying the results.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권4호
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• pp.717-732
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• 2011

Classification in biomedical applications is an important task that predicts or classifies an outcome based on a given set of input variables such as diagnostic tests or the symptoms of a patient. Traditionally the classification algorithms would have to digest a stationary set of historical data in order to train up a decision-tree model and the learned model could then be used for testing new samples. However, a new breed of classification called stream-based classification can handle continuous data streams, which are ever evolving, unbound, and unstructured, for instance--biosignal live feeds. These emerging algorithms can potentially be used for real-time classification over biosignal data streams like EEG and ECG, etc. This paper presents a pioneer effort that studies the feasibility of classification algorithms for analyzing biosignals in the forms of infinite data streams. First, a performance comparison is made between traditional and stream-based classification. The results show that accuracy declines intermittently for traditional classification due to the requirement of model re-learning as new data arrives. Second, we show by a simulation that biosignal data streams can be processed with a satisfactory level of performance in terms of accuracy, memory requirement, and speed, by using a collection of stream-mining algorithms called Optimized Very Fast Decision Trees. The algorithms can effectively serve as a corner-stone technology for real-time classification in future biomedical applications.