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음성인식에서 주 성분 분석에 의한 차원 저감
이창영, Lee. Chang-Young 한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 7 Pages
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 2013, Vol.8 No.9 1299-1305 (7 pages)
이 논문에서 우리는 MFCC 특징벡터의 차원 저감을 통해 음성 인식에서의 계산량을 줄이는 방법을 조사한다. 특징벡터의 특성분해는 벡터의 성분을 분산의 크기에 따라 배치되도록 선형 변환 시켜준다. 첫 번째 성분은 가장 큰 분산을 가져서 패턴 분류에서 가장 중요한 역할을 한다. 따라서, 분산이 작은 성분들을 제외시키는 차원 저감을 통하여, 계산량을 줄이면서 동시에 음성 인식 성능을 저하시키지 않는 방법을 생각할 수 있다. 실험 결과, MFCC 특징벡터의 성분을 절반 정도로 줄여도 음성인식 오류율에 큰 악영향이 없음이... -
벡터 공간 모델과 HAL에 기초한 단어 의미 유사성 군집
김동성, Kim. Dong-Sung 한국인지과학회 인지과학 28 Pages
한국인지과학회 인지과학 2012, Vol.23 No.3 295-322 (28 pages)
본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular... -
PCA기반 검색 축소 기법을 이용한 SURF 매칭 속도 개선
김원규, 강동중, Kim. Onecue, Kang. Dong-Joong 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 9 Pages
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2013, Vol.16 No.7 820-828 (9 pages)
영상에서 임의의 점에 대한 고유한 특징을 계산하는 알고리즘은 파노라마 영상의 제작, 스테레오 영상의 획득, 물체 인식, 이미지 분석 등에 다양하게 사용되는 중요한 요소이다. 일반적으로 어떤 점의 특징은 스칼라 형태가 아닌 벡터형태로 나타나게 되는데, 무수히 많은 특징 점들을 서로 비교하는 작업은 매우 많은 계산량을 요구한다. 본 연구에서는 영상의 특징점 계산에 SURF(speeded up robust features)를 이용하였고, 이미지로부터 추출된 특징을 PCA(principal component analysis)기법을 이용하여 벡터의 차원을 축소하여... -
생존시간과 연관된 유전자 간의 교호작용에 관한 다중차원축소방법의 확장
오진석, 이승연, Oh. Jin Seok, Lee. Seung Yeoun 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 11 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2014, Vol.25 No.5 1057-1067 (11 pages)
인간게놈 프로젝트 이후 질병과 연관된 변이유전자를 탐색하기 위해 유전형질의 차이에 영향을 주는 단일 유전자를 중심으로 전장유전체 연관성 연구가 활발하게 진행되어왔다. 그러나 전장유전체 연관성 연구에서 접근한 단일유전자 분석방법에 한계점이 발견되면서 최근에는 다중유전자 분석방법이나 유전자-유전자간의 상호작용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중이다. 이 중 다중차원축소방법은 유전자-유전자간의 상호작용의 연관성을 찾아내기 위하여 고차원을 일차원으로 축소하는 방법으로 이진형 반응변수를 기반으로 크게... -
엘피엘 유전자에 대한 한우의 우수 유전자 조합 선별
진미현, 오동엽, 이제영, Jin. Mi-Hyun, Oh. Dong-Yep, Lee. Jea-Young 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 9 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2013, Vol.24 No.6 1331-1339 (9 pages)
지질 단백질 리파제 (lipoprotein lipase; LPL) 유전자는 지방산 합성을 조절하는 유전자로 알려져 있다. 특히, 한우의 LPL 유전자 내의 지방산 합성과 단일염기다형성 (SNP) 사이의 유전적 연관성이 밝혔진 바 있다. 최근에는 LPL 유전자 내의 3가지 SNP 즉, c.322G>A, c.329A>T 그리고 c.1591G>A는 한우의 불포화 지방산 조성과 도체형질과 관련된 새로운 유전자로 밝혀진 바 있다 (Oh 등; 2013). 본 논문은 최근 밝혀진 3개의 새로운 LPL 유전자를 활용 한우의 도체경제형질은 물론 맛과 향이 좋은 여러 경제형질에 영향을... -
다중인자 차원 축소 방법에 의한 대사증후군의 위험도 분석과 오즈비
진미현, 이제영, Jin. Mi-Hyun, Lee. Jea-Young 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2013, Vol.24 No.4 867-876 (10 pages)
대사증후군은 심혈관질환의 발생을 증가시키는 주요 요인으로 알려져 왔다. 특히 만성적인 대사장애로 여러 질병이 한 개인에게서 복합되어 나타나는 대사증후군의 경우 우리나라에서도 유병률이 점차 증가하는 추세이다. 이에 본 연구는 다중인자 차원 축소 방법을 이용하여 대사증후군의 위험도를 확인하고 여러 대사증후군 진단 조합 중에서 가장 위험한 조합을 제시하는 데 목적을 둔다. 자료는 질병관리본부에서 실시한 제 5기 국민건강영양조사 1차년도 (2010년)자료를 이용하여 성인 중에서 분석방법에 적용이 가능한 3,990명을... -
환경적인 요인을 보정한 한우의 우수 유전자 조합 선별
이제영, 진미현, Lee. Jea-Young, Jin. Mi-Hyun 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 8 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2012, Vol.23 No.3 467-474 (8 pages)
인간의 질병과 가축의 경제적인 특성은 하나의 유전자가 아닌 여러 유전자의 상호작용의 영향을 더 많이 받는다고 알려져 있다. 본 논문에서는 유전적인 효과만을 밝혀내기 위해 선형회귀모형을 활용하여 환경적인 요인을 보정하고, 최근 한우의 맛과 육질에 영향을 준다고 밝혀진 단일염기다형성 5개 (Oh 등, 2011)를 이용해 한우의 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자 조합을 선별하고 우수 유전자형을 밝힌다. 이때, 많은 유전자들 중에서 우수한 유전자를 찾기 위한 비모수적인 방법인 다중인자 차원 축소 방법을 이용하여 단일... -
고차원 공간에서 효과적인 차원 축소 기법
정승도, 김상욱, 최병욱, Jeong. Seung-Do, Kim. Sang-Wook, Choi. Byung-Uk 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 15 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 2006, Vol.43 No.4 88-102 (15 pages)
멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원... -
k 근접 이웃 그래프 기반 매니폴드 학습에서의 k의 선택
최현석, 박혜영, Choi. Hyun-Soek, Park. Hye-Young 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 6 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2011, Vol.38 No.9 497-502 (6 pages)
최근 고차원 데이터에 내재된 저차원 매니폴드 구조를 찾고 이를 패턴인식에 활용하는 다양한 연구가 수행되었다. 이 중 ISOMAP, LLE, LPP, GNMF 등의 방법은 k 근접 이웃 그래프(k-Nearest Neighbor Graph)를 기반으로 고차원 입력 데이터에서 저차원 매니폴더 구조를 효과적으로 찾을 수 있음을 보여주었다. k 근접 이웃 그래프를 이용한 매니폴드 구조 탐색 방법은 구성된 그래프에 따라 획득된 저차원 매니폴드 구조가 달라질 수 있으며, 따라서 적합한 k의 값을 선택하는 것은 추후 패턴인식기의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 본...