Active Shape Model과 통계적 패턴인식기를 이용한 얼굴 영상 기반 감정인식

장길진,조아라,박정식,서용호 한국인터넷방송통신학회 2014 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.14 No.3

본태성 고혈압 환자에서 Nilvadipine의 강압효과 및 안정성에 관한 연구

장길진,김홍수,하성규,이호영,한대석 대한순환기학회 1992 Korean Circulation Journal Vol.22 No.4

복층 자기부호화기를 이용한 음향 신호 군집화 및 분리

장길진,Jang, Gil-Jin 한국음향학회 2016 한국음향학회지 Vol.35 No.4

This paper proposes a novel approach to the problem of audio signal clustering using a stacked autoencoder. The proposed stacked autoencoder learns an efficient representation for the input signal, enables clustering constituent signals with similar characteristics, and therefore the original sources can be separated based on the clustering results. STFT (Short-Time Fourier Transform) is performed to extract time-frequency spectrum, and rectangular windows at all the possible locations are used as input values to the autoencoder. The outputs at the middle, encoding layer, are used to cluster the rectangular windows and the original sources are separated by the Wiener filters derived from the clustering results. Source separation experiments were carried out in comparison to the conventional NMF (Non-negative Matrix Factorization), and the estimated sources by the proposed method well represent the characteristics of the orignal sources as shown in the time-frequency representation.

CAFFE를 이용한 심화학습 기반 영상 객체 인식

장길진(Gil-Jin Jang),박정식(Jeong-Sik Park) 한국정보과학회 2015 정보과학회지 Vol.33 No.8

후보선정과 우도비 정규화를 이용한 화자식별 시스템의 성능 향상

장길진(Gil-Jin Jang),김지환(Ji-Hwan Kim),윤성진(Seong-Jin Yun),오영환(Yung-Hwan Oh) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B

화자인식은 입력으로 음성만을 사용하기 때문에 원격지 개인 확인에서 효과적인 방법이다. 그러나, 잡은, 학습환경과 실제환경의 불일치 등으로 실제환경 하에서의 화자식별은 매우 어렵게 된다. 본 연구에서는 많은 수의 화자가 등록된 화자식별 시스템을 구현하고 화자식별 시스템의 출력결과에 대한 신뢰도를 측정할 수 있는 척도를 제안한다. 또한, 제안된 신뢰척도에 따라 후보화자들을 선택하는 방법과, 선택된 후보화자들에서 최종결과를 선택하는 효과적인 정규화 방법을 제안한다.

독립성분 분석을 이용한 강인한 화자식별

장길진(Gil-Jin Jang),오영환(Yung-Hwan Oh) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.5

This paper proposes feature parameter transformation method using independent component analysis (ICA) for speaker identification. The proposed method assumes that the cepstral vectors from various channel-conditioned speech are constructed by a linear combination of some characteristic functions with random channel noise added, and transforms them into new vectors using ICA. The resultant vector space can give emphasis to the repetitive speaker information and suppress the random channel distortions. Experimental results show that the transformation method is effective for the improvement of speaker identification system. 본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음성의 특징 벡터 변환방법을 제안한다. 제안한 방법은 여러 환경에서 수집된 음성신호의 켑스트럼 벡터를 다수의 특징 함수들의 선형결합으로 가정하고, 독립성 분분석을 이용하여 분리된 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용한다. 변환된 벡터 영역에서는 반복적으로 나타나는 화자의 특징 정보는 강조되고 임의로 나타나는 채널 왜곡은 억제되는 효과를 볼 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 전화음성으로 문장독립형 화자식별 실험을 수행하였으며, 결과를 통해 독립성분분석을 이용한 특징벡터의 변환이 채널 환경 변화에 대해 보다 강인함을 보였다.

ChatGPT와 다국어 BERT를 이용한 코로나-19 감염병 다국어 기사 자동 색인 및 분류

강승태,장길진 대한전자공학회 2023 전자공학회논문지 Vol.60 No.7

In this paper, we propose a method of automatically classifying multilingual new articles into predefined relevant events to help prevent international spread of the COVID-19. Conventional automatic classification methods require large amounts of learning data and human labeling, which are not suitable for coping with rapidly mutating and spreading COVID-19 and similar infectious diseases. We proposes a method for constructing large-scale training dataset by automatic article classification by ChatGPT and multilingual data augmentation by Google Translator, which are both paid services. Using the constructed multilingual training dataset, we proposed a model that automatically classifies news articles into the predefined categories using multilingual BERT. The proposed method enables early prediction of various types of COVID-19 events with decent accuracy. According to the experiments, with 5,898 news articles as training data the multilingual BERT without the proposed automatic indexing and augmentation, the average accuracy and F1 score were 85.85% and 67.57%, which were insufficient for practical applications. However, with 47,183 news articles using the proposed method, the average accuracy and F1 score improved to 98.21% and 95.71%. 본 논문에서는 코로나-19 감염병의 국제적인 전파 및 해결방안의 도출을 위하여 다국어 기사들을 미리 정의한 연관 사건들로 자동 분류하는 방법을 제안한다. 기존의 자동 분류 방법들은 대량의 학습자료 수집 및 전문가에 의한 색인이 요구되며, 이는 빠르게 변이되고 확산되는 코로나-19 및 신종 감염병의 대처에 적합하지 않다. 본 연구는 색인되지 않은 다국어 기사들은 유료 서비스인 ChatGPT와 Google 번역기를 이용해 연관 사건들로 분류 및 확장하여 대규모 학습자료를 구축하는 방법을 제안한다. 구축된 다국어 학습자료를 이용하여 감염병 기사에 연관된 사건들로 자동 분류하는 다국어 버트(BERT) 기반 모델을 제안하였으며, 이를 이용하여 온라인 기사 기반 감염병 감시 체계를 구축하고, 최소한으로 유료 서비스 활용을 통해 매우 높은 정확도의 감염병 관련 사건 발생의 조기 예측을 가능하게 한다. 실험 결과 5,898건의 학습자료를 제안된 자동 색인 및 확장 없이 다국어 버트에 적용하였을 때 평균 정확도와 F1 점수가 85.85%, 67.57%로 실용화하기 부족한 성능을 보였으나, 제안된 방법을 사용하여 47,183건의 학습자료로 확장하여 구축하였을 때 평균 정확도와 F1 점수가 98.21%와 95.71%로 향상되었다.

트랜스포머를 이용한 음성기반 코비드19 진단

강승태,장길진 한국음향학회 2023 한국음향학회지 Vol.42 No.3

In this paper, we proposed an efficient method for rapid diagnosis of COVID-19 by voice. A novel Strided Convolution Separable Transformer (SC-SepTr) is proposed by modifying the conventional Separable Transformer (SepTr) for audio signal recognition. The proposed method reduces the memory and computational requirements to enable rapid diagnosis of COVID-19. As a result of experiments on Coswara, it was shown that the proposed method perform rapid diagnosis with guaranteeing Area Under the Curve (AUC) performance even for a relatively small amount of learning data. 본 연구에서는 코로나 바이러스 감염증은 음성만으로 빠르게 진단하는 효율적인 방법을 제안하였다. 기존의 딥러닝 기반 방법들의 연산시간과 대용량 학습자료 요구조건을 완화하기 위해서 Separable Transformer(SepTr) 의 구조를 개선하여 파라미터의 수를 대폭 감소시키고 빠른 진단을 가능하게 하는 새로운 Strided Convolution Separable Transformer(SC-SepTr)를 제안하였다. 공개 음향 데이터인 Coswara에 대하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법은 상대적으로 소규모의 학습자료에 대해서도 Area Under the Curve(AUC) 성능을 보장하면서도 신속하게진단을 수행할 수 있음을 보였다.

A군 연쇄상구균혈증에 대한 임상고찰

홍천수,장길진,김응,김준명,전동운 대한감염학회 1993 감염 Vol.25 No.3

Clinical Observations were made on 46 cases of group A streptococcal bacteremia, admitted in Severance Hospital from January 1900 to June 1992. Following results were obtained. 1) In age and sex distribution, mean age was 31.7 years old and all age groups were affected. The male to female ratio was 1:1. There was seasonal variation in the prevalence with fewer cases occuring in the summer months(July-October). 2) There were 30 cases (65%) of significant bacteremia, 9 cases (20%) of transient bactermia and 7 cases(15%) of nosocomial bacteremia. And there were 35 cases(76%) of monomicrobial bacteremia and 11 cases(24%) of polymicrobial bacteremia. S. aureus was the most commonly concomitant pathogen in polymicrobial bacteremia. 3) In the clinical symtoms and signs, fever and chilling were most common. The gastrointestinal symptoms were frequently noted. There were 4 cases (9%) of cataneous symptoms. 4) All of our patients had concomitant underlying conditions : Malignant disease was most common (14 case-30%). There were 10 cases (21%) of chronic heart disease, 7 cases (15%) of chronic lung disease, 3 cases(7%) of diabetes melitus. 3 cases(7%) of liver cirrhosis, 3 cases (7%) of pregnancy, 2 cases (4%) of puerperium, and 1 case (2%) of steroid immunosuppressive therapy. And among 14 cases of malignant disease, 9 cases(64%) had solid tumors. 5) The lower respiratory tract was the commonest portal of entry (22 case-48%). There were 6 cases (13%) of hepatobiliary-gastrointestinal tract, 5 cases (11%) of female genital tract, 4 cases (9%) of skin and 1 case of infective endocarditis. We observed 7 cases (15%) of primary (cryptogenic) septicemias and the patients with primary septicemia had a lower mean age (22.2 years old) but no sexual predisposition and no difference in mortality rate. Most patients of primary septicemia had concomitant underlying deseases. 6) The mortality rate was 17%(8 cases) and septic shock/hypotension and confusion were associated with higher rates of mortality.

급성 백혈병세포에서 c-kit 표현에 관한 연구(I)

민유홍,장길진,라선영,이선주,한지숙,고윤웅 大韓血液學會 1993 大韓血液學會誌 Vol.28 No.2