홍채와 음성을 이용한 고도의 개인확인시스템

이대종,고현주,곽근창,전명근,Lee, Dae-Jong,Go, Hyoun-Joo,Kwak, Keun-Chang,Chun, Myung-Geun 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.2

본 논문에서는 홍채인식과 화자식별 방법을 결합한 고도의 개인확인 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 홍채인식과 화자식별의 장점만을 부각시켜 최종적으로 결정법칙에 의해 화자를 인식하는 구조로 되어 있으며, 특히 음성에 노이즈가 첨가된 환경하에서도 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실험한 결과, 보안의 정도가 높은 상급(High)에 해당하는 인식률은 홍채만을 이용한 경우보다 56.7%, 음성을 이용한 화자식별 방법만을 사용한 경우보다 10% 정도 인식률이 향상되었다. 또한 음성에 노이즈를 첨가한 경우에도 보안의 정도가 높은 상급(High)에 해당하는 인식률은 홍채만 이용한 경우보다 인식률이 30%, 노이즈가 첨가된 음성만 이용한 경우보다 60% 정도 향상된 인식률을 보였다. This proposes a new algorithm for advanced personal identification system using iris pattern and speech signal. Since the proposed algorithm adopts a fusion scheme to take advantage of iris recognition and speaker identification, it shows robustness for noisy environments. For evaluating the performance of the proposed scheme, we compare it with the iris pattern recognition and speaker identification respectively. In the experiments, the proposed method showed more 56.7% improvements than the iris recognition method and more 10% improvements than the speaker identification method for high quality security level. Also, in noisy environments, the proposed method showed more 30% improvements than the iris recognition method and more 60% improvements than the speaker identification method for high quality security level.

웨이블렛 필터뱅크를 이용한 자동차 소음에 강인한 고립단어 음성인식

이대종,곽근창,유정웅,전명근,Lee, Dae-Jong,Kwak, Keun-Chang,Ryu, Jeong-Woong,Chun, Myung-Geun 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.4

본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 외부 잡음에 강인한 고립단어 음성인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 음성인식에 있어서 외부잡음은 음성인식 알고리듬의 인식률을 저하시키는 주요 원인으로 지적되므로 음성인식기의 성능을 향상시키기 위해서 무엇보다도 잡음에 강인한 음성인식 알고리즘의 개발이 절실히 요구되고 있다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 자동차 소음하에서 한국어 단독 숫자음 10단어의 인식률 변동을 알아 보았다. 그 결과 현재 음성인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 9~25%의 향상된 인식률을 보였다. This paper proposes a robust speech recognition algorithm based on the wavelet filter banks. Since the proposed algorithm adopts a multiple band decision-making scheme, it performs robustness for noise as the presence of noisy severely degrades the performance of speech recognition system. For evaluating the performance of the proposed scheme, we compared it with the conventional speech recognizer based on the VQ for the 10-isolated korean digits with car noise. Here, the proposed method showed more 9~27% improvement of the recognition rate than the conventional VQ algorithm for the various car noisy environments.

웨이블렛 필터뱅크에 기반을 둔 강인한 화자식별 기법

이대종,곽근창,유정웅,전명근,Lee, Dae-Jong,Gwak, Geun-Chang,Yu, Jeong-Ung,Jeon, Myeong-Geun 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.9 No.4

본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 잡음에 강인한 화자식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 잡음이 첨가된 음성신호를 웨이블렛 서브밴드 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 대역별로 신호를 분리한 후 개별적인 대역별로 인식 알고리즘을 수행하기 때문에 어떤 서브밴드에서의 노이즈 영향이 상대적으로 적으므로 대역제약된 형태로 주어지는 일반적인 주변잡음이 있는 환경하에서 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘은 화자인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 15∼60%의 향상된 인식률을 보였다. This paper proposes a robust speaker identification algorithm based on the wavelet filter banks and multiple decision-making scheme. Since the proposed speaker identification algorithm has a structure performing the identification algorithm independently for each subband, the noise effect of an subband can be localized. Through this process, we can obtain more robust results for the environmental noises which generally have band limited frequency. In the experiments, the proposed method showed more 15∼60% improvement than the vector quantization method for the various noisy environments.

홍채와 음성을 이용한 고도의 개인확인시스템

이대종(Dae-Jong Lee),고현주(Hyoun-Joo Go),곽근창(Keun-Chang Kwak),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.13 No.3

본 논문에서는 홍채인식과 화자식별 방법을 결합한 고도의 개인확인 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 홍채인식과 화자식별의 장점만을 부각시켜 최종적으로 결정법칙에 의해 화자를 인식하는 구조로 되어 있으며, 특히 음성에 노이즈가 첨가된 환경하에서도 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실험한 결과, 보안의 정도가 높은 상급(High)에 해당하는 인식률은 홍채만을 이용한 경우보다 56.7%, 음성을 이용한 화자식별 방법만을 사용한 경우보다 10% 정도 인식률이 향상되었다. 또한 음성에 노이즈를 첨가한 경우에도 보안의 정도가 높은 상급(High)에 해당하는 인식률은 홍채만 이용한 경우보다 인식률이 30%, 노이즈가 첨가된 음성만 이용한 경우보다 60% 정도 향상된 인식률을 보였다. This proposes a new algorithm for advanced personal identification system using iris pattern and speech signal. Since the proposed algorithm adopts a fusion scheme to take advantage of iris recognition and speaker identification, it shows robustness for noisy environments. For evaluating the performance of the proposed scheme, we compare it with the iris pattern recognition and speaker identification respectively. In the experiments, the proposed method showed more 56.7% improvements than the iris recognition method and more 10% improvements than the speaker identification method for high quality security level. Also, in noisy environments, the proposed method showed more 30% improvements than the iris recognition method and more 60% improvements than the speaker identification method for high quality security level.

수도권 내 중소도시 창조성 평가지표 개발 -인구 30만 이상의 14개 중소도시를 중심으로-

이대종 ( Dae Jong Lee ),이명훈 ( Myeong Hun Lee ) 한국감정평가학회 2014 감정평가학논집 Vol.13 No.2

본 연구는 수도권 내 인구 30만 이상의 중소도시의 창조성을 평가할 수 있는 창조도시 평가모형을 개발하여 평가지표를 통해서 도시별로 평가하고 향후 모니터링 시 활용하고자 하였다. 평가지표 개발방향은 문헌 검토 및 표적집단면접(FGI)을 통해 1차 평가항목을 선정하고, 평가지표의 적합성 검증을 통해 최종평가지표를 도출하였다. ANP분석을 이용한 전문가 설문으로 도출된 평가항목 가중치 분석결과는 창조산업기반(0.47), 창조산업활동(0.36), 창조산업인재(0.17) 순으로 가중치가 도출되었다. 본 연구의 평가대상 연구를 통하여 분석한 결과에서 알 수 있듯이 도시별 창조성에 대한 평가가 가능하고, 스파이더맵을 통한 도시별 창조도시 방향 제시 및 향후 모니터링을 위한 기초연구가 될 수 있을 것이다. This study is mainly evaluating creativities of small and medium-sized cities which have population sizes more than 0.3 million within capital area throughout developing appraisal modeling, and has a plan to use it for further monitoring process. Direction of developing in evaluation criteria is mainly selected by literature review & FGI, and suitability of this study was examined by final evaluation criteria. Weighed analysis result of evaluation criteria by deriving from thesis from ANP analysis by experts had orders of Creativity of Industrial Foundation (0.47), Creativity of Commercial Activity (0.36), Creativity of Human Resource (0.17). As we can figure out from case study derived by analysis result, it is available to evaluate creativities of cities. Moreover, this study will generate further monitoring progress for basic studies and indicators of creativities throughout Spider Map.

계층구조의 분류기에 의한 유도전동기 고장진단

이대종(Dae-Jong Lee),송창규(Chang-Kyu Song),이재경(Jae-Kyung Lee),전명근(Myung-Guen Chun) 제어로봇시스템학회 2007 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.13 No.6

정지영상과 동영상의 융합모델에 의한 얼굴 감정인식

이대종(Dae-Jong Lee),이경아(Kyong-Ah Lee),고현주(Hyoun-Joo Go),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.5

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 좀더 자연스럽고 쉬운 형태의 능동적인 휴먼 인터페이스로 구현하기 위해 정지영상 및 동영상에서의 감정인식기법을 제안하고자 한다. 제안된 얼굴의 감정인식 기법은 Hidden Markov Model(HMM), 주성분분석기법(PCA)와 웨이블렛 변환을 기반으로 구성하였다. 얼굴의 감정인식을 위하여 심리학자인 Ekman과 Friesen의 연구에 의해 문화에 영향을 받지 않고 공통으로 인식하는 6개의 기본 감정인 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오를 바탕으로 실험하였다. 감정인식에서 입력영상은 이산 웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 영상에서 PCA 특징벡터를 추출한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계에서는 정지영상에서의 인식값과 동영상에서의 인식값을 정규화 과정을 통하여 상호보완 함으로써 인식률을 높일 수 있었다. In this paper, we propose an emotion recognition using static and dynamic facial images to effectively design human interface. The proposed method is constructed by HMM(Hidden Markov Model), PCA(Principal Component) and wavelet transform. Facial database consists of six basic human emotions including happiness, sadness, anger, surprise, fear and dislike which have been known as common emotions regardless of nation and culture. Emotion recognition in the static images is performed by using the discrete wavelet. Here, the feature vectors are extracted by using PCA. Emotion recognition in the dynamic images is performed by using the wavelet transform and PCA. And then, those are modeled by the HMM. Finally, we obtained better performance result from merging the recognition results for the static images and dynamic images.

FCM과 유클리디언 기반 거리유사도에 의한 전력용 변압기의 고장진단

李大鍾(Dae-Jong Lee),李鍾弼(Jong-Pil Lee),池平植(Pyeong-Shik Ji),林栽尹(Jae-Yoon Lim) 대한전기학회 2007 전기학회논문지 Vol.56 No.6

In power system, substation facilities have become too complex and larger according to an extended power system. Also, customers require the high quality of electrical power system. However, some facilities become old and often break down unexpectedly. The unexpected failure may cause a break in power system and loss of profits. Therefore it is important to prevent abrupt faults by monitoring the condition of power systems. Among the various power facilities, power transformers play an important role in the transmission and distribution systems. In this research, we develop intelligent diagnosis technique for predicting faults of power transformer by FCM(Fuzzy c-means) and Euclidean based distance measure. The proposed technique make it possible to measures the possibility and degree of aging as well as the faults occurred in transformer. To demonstrate the validity of proposed method, various experiments are performed and their results are presented.

분산정보를 이용한 특징 선택과 PCA-ELM 기반의 유도전동기 고장진단 기법 개발

이대종(Dae-Jong Lee),전명근(Myung-Geun Chun) 한국조명·전기설비학회 2010 조명·전기설비학회논문지 Vol.24 No.8

본 논문은 클래스 내와 클래스 간의 분산정보를 이용한 주파수 성분의 선택적 추출기법과 PCA-ELM 기반의 유도전동기 고장진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 PCA를 이용하여 고장상태별 특징들을 추출한다. 마지막 단계는 학습속도가 매우 우수한 ELM분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다. In this paper, we proposed selective extraction method of frequency information and PCA-ELM based diagnosis system for three-phase induction motors. As the first step for diagnosis procedure, DFT is performed to transform the acquired current signal into frequency domain. And then, frequency components are selected according to discriminate order calculated by variance As the next step, feature extraction is performed by principal component analysis (PCA). Finally, we used the classifier based on Extreme Learning Machine (ELM) with fast learning procedure. To show the effectiveness, the proposed diagnostic system has been intensively tested with the various data acquired under different electrical and mechanical faults with varying load.

가변구성비 추정기법과 이를 이용한 무효전력 축약모델의 오차보정기법 개발

이대종(Dae-Jong Lee),이종필(Jong-Pil Lee),임재윤(Jae-Yoon Lim),지평식(Pyeong-Shik Ji) 대한전기학회 2011 전기학회논문지 P Vol.60 No.4

Recently, due to the expansion of electric power demands, nonlinear load such as converters and inverters connected to the electric power distribution system, and extensive application of harmonic generation sources with power electric devices, disturbance of the electric power system and its influences on industries have been continuously increasing. In this research, we develop a novel aggregation algorithm by considering the harmonics characteristics for residential loads. Using data sets acquired from various experiments, we analyzed load characteristics according to harmonics and presented the results obtained the proposed method