• 응용통계연구
• /
• 제31권5호
• /
• pp.539-554
• /
• 2018

최근 등장하는 다양한 사물인터넷 기기 혹은 상황인식 기반의 인공지능에서는 사용자와 기기의 상호작용이 중요시 된다. 특히 인간을 대상으로 상황에 맞는 대응을 하기 위해서는 인간의 표정을 실시간으로 인식하여 빠르고 정확한 판단을 내리는 것이 필요하다. 따라서, 보다 빠르고 정확하게 표정을 인식하는 시스템을 구축하기 위해 얼굴 이미지 분석에 대한 많은 연구들이 선행되어 왔다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공한 48*48 8-bit grayscale 이미지 데이터셋을 사용하여 얼굴인식과 표정분류로 구분된 두 단계를 거치는 얼굴표정 자동 인식 시스템을 구축하였고, 이를 기존의 연구와 비교하여 자료 및 방법론의 특징을 고찰하였다. 분석 결과, Face landmark 정보에 주성분분석을 적용하여 단 30개의 주성분만으로도 빠르고 효율적인 예측모형을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. LDA, Random forest, SVM, Bagging 중 SVM방법을 적용했을 때 가장 높은 정확도를 보이며, LDA방법을 적용하는 경우는 SVM 다음으로 높은 정확도를 보이며, 매우 빠르게 적합하고 예측하는 것이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.12-17
• /
• 2005

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 쿵 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점 단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 서명의 동적정보에 대한 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 정적정보를 균일하게 분할한 후 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출하고 HMM에 의해 서명간의 매칭도를 산출하였다. 최종 융합단계에서는 SVM 분류기에 의해 서명의 진위여부를 결정하도록 구축하였다. 실험 결과 제안된 기법은 분절단위 기반의 구간 분할 매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
• /
• pp.165-196
• /
• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• 한국기계가공학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.62-72
• /
• 2015

Interest in three-dimensional (3D) printing processes has grown significantly, and several types have been developed. These 3D printing processes are classified as Selective Laser Sintering (SLS), Stereo-Lithography Apparatus (SLA), and Fused Deposition Modeling (FDM). SLS can be applied to many materials, but because it uses a laser-based material removal process, it is expensive. SLA enables fast and precise manufacturing, but available materials are limited. FDM printing's benefits are its reasonable price and easy accessibility. However, metal printing using FDM can involve technical problems, such as suitable component supply or the thermal expansion of the heating part. Thus, FDM printing primarily uses materials with low melting points, such as acrylonitrile butadiene styrene (ABS) or polylactic acid (PLA) resin. In this study, an FDM process for enabling metal printing is suggested. Particularly, the nozzle and heatsink for this process are focused for stable printing. To design the nozzle and heatsink, multi-physical phenomena, including thermal expansion and heat transfer, had to be considered. Therefore, COMSOL Multiphysics, an FEM analysis program, was used to analyze the maximum temperature, thermal expansion, and principal stress. Finally, its performance was confirmed through an experiment.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권8호
• /
• pp.232-237
• /
• 2013

동영상에서 추출한 변수값을 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 개인간 낙상 양식의 차이나 유사 낙상을 실제 낙상과 구분하기 위한 기계 학습 방법으로 HMM알고리듬을 사용하였다. 비디오의 낙상 특징 변수를 얻기 위해 동영상의 광류를 구한 후 이를 주성분 분석 방식에 적용하여 움직임을 정량화하였다. 주성분 분석으로 얻어진 전체 움직임 벡터의 각도, 장단축의 비, 속도등의 조합으로 새로운 여러 종류의 낙상 특징 변수를 정의한 후 이를 HMM에 적용하여 결과를 비교, 분석하였다. 이들 변수들 중에 각도에 의해 얻어진 변수가 가장 좋은 결과를 보여 본 실험에서 91.5%의 민감도(성공 감지율)와 88.01% 의 특이도(실패 감지율)를 나타내었다.

• 분석과학
• /
• 제33권2호
• /
• pp.98-107
• /
• 2020

Methamphetamine (MA) is currently the most abused illicit drug in Korea. MA is produced by chemical synthesis, and the final target drug that is produced contains small amounts of the precursor chemicals, intermediates, and by-products. To identify and quantify these trace compounds in MA seizures, a practical and feasible approach for conducting chromatographic fingerprinting with a suite of traditional chemometric methods and recently introduced machine learning approaches was examined. This was achieved using gas chromatography (GC) coupled with a flame ionization detector (FID) and mass spectrometry (MS). Following appropriate examination of all the peaks in 71 samples, 166 impurities were selected as the characteristic components. Unsupervised (principal component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA), and K-means clustering) and supervised (partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA), support vector machines (SVM), and deep neural network (DNN) with Keras) chemometric techniques were employed for classifying the 71 MA seizures. The results of the PCA, HCA, K-means clustering, PLS-DA, OPLS-DA, SVM, and DNN methods for quality evaluation were in good agreement. However, the tested MA seizures possessed distinct features, such as chirality, cutting agents, and boiling points. The study indicated that the established qualitative and semi-quantitative methods will be practical and useful analytical tools for characterizing trace compounds in illicit MA seizures. Moreover, they will provide a statistical basis for identifying the synthesis route, sources of supply, trafficking routes, and connections between seizures, which will support drug law enforcement agencies in their effort to eliminate organized MA crime.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권8호
• /
• pp.3917-3941
• /
• 2019

The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제8권4호
• /
• pp.93-102
• /
• 2019

웰니스에 대한 관심이 증대됨에 따라 개인의 건강상태를 웨어러블 디바이스로 모니터링하는 연구들이 늘어나고 있다. 이에 따라 웨어러블 디바이스에서 운동과 일상 활동을 구분하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 이러한 기존 연구는 대부분 기계학습을 활용한 방식이다. 하지만 개인별 학습 데이터에 의존적인 과적합 문제와 연속적인 사건으로 구성되는 사람의 행동을 독립적으로 취급하여 인식 결과가 중간에 끊기고 오인행동이 생기는 문제가 있다. 이에 본 연구는 운동 시 심박이 오르내리는 생체반응 원리를 기반으로 한 운동 상태 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 3축 가속도 센서와 PPG 센서를 통해 활동강도 및 심박 수를 산출하여 심박 회복기를 판단한 후, 활동강도 검사 또는 심박 상승기 검사를 통해 운동 상태를 검출한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘은 평균 정확도 98.64%, 정밀도 98.05%, 재현율 98.62%로 기존 알고리즘보다 개선된 모습을 보였다.

• 한국축산식품학회지
• /
• 제41권2호
• /
• pp.312-323
• /
• 2021

The purpose of this study was to use 1H nuclear magnetic resonance (1H NMR) to quantify taste-active and bioactive compounds in chicken breasts and thighs from Korean native chicken (KNC) [newly developed KNCs (KNC-A, -C, and -D) and commercial KNC-H] and white-semi broiler (WSB) used in Samgye. Further, each breed was differentiated using multivariate analyses, including a machine learning algorithm designed to use metabolic information from each type of chicken obtained using 1H-13C heteronuclear single quantum coherence (2D NMR). Breast meat from KNC-D chickens were superior to those of conventional KNC-H and WSB chickens in terms of both taste-active and bioactive compounds. In the multivariate analysis, meat portions (breast and thigh) and chicken breeds (KNCs and WSB) could be clearly distinguished based on the outcomes of the principal component analysis and partial least square-discriminant analysis (R2=0.945; Q2=0.901). Based on this, we determined the receiver operating characteristic (ROC) curve for each of these components. AUC analysis identified 10 features which could be consistently applied to distinguish between all KNCs and WSB chickens in both breast (0.988) and thigh (1.000) meat without error. Here, both 1H NMR and 2D NMR could successfully quantify various target metabolites which could be used to distinguish between different chicken breeds based on their metabolic profile.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.283-294
• /
• 2022

딥 러닝 네트워크에서 사용되는 특징 맵은 일반적으로 영상보다 데이터가 크며 특징 맵을 전송하기 위해서는 영상의 압축률보다 더 높은 압축률이 요구된다. 본 논문은 딥러닝 기반의 영상처리에서 객체의 크기에 대한 강인성을 가지는 FPN 구조의 네트워크에서 사용되는 피라미드 특징 맵을 높은 압축률로 전송하기 위해 제안한 복원-예측 네트워크를 통해 전송된 일부 계층의 피라미드 특징 맵으로 전송하지 않은 계층의 피라미드 특징 맵을 예측하며, 압축으로 인한 손상을 복원하는 구조를 제안한다. 제안한 방법의 COCO 데이터셋 2017 Train images에 대한 객체 탐지의 성능은 rate-precision 그래프에서 VTM12.0을 통해 특징 맵을 압축한 결과 대비 BD-rate 31.25%의 성능향상을 보였고, PCA와 DeepCABAC을 통한 압축을 수행한 방법 대비 BD-rate 57.79%의 성능향상을 보였다.