Active Shape Model과 통계적 패턴인식기를 이용한 얼굴 영상 기반 감정인식

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

본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 자동으로 사람의 감정을 인식하는 효과적인 방법을 제안한다. 얼굴 표정으 로부터 감정을 파악하기 위해서는 카메라로부터 얼굴영상을 입력받고, ASM (active shape model)을 이용하여 얼굴의 영역 및 얼굴의 주요 특징점을 추출한다. 추출한 특징점으로부터 각 장면별로 49차의 크기 및 변이에 강인한 특징벡터 를 추출한 후, 통계기반 패턴분류 방법을 사용하여 얼굴표정을 인식하였다. 사용된 패턴분류기는 Naive Bayes, 다중 계층 신경회로망(MLP; multi-layer perceptron), 그리고 SVM (support vector machine)이며, 이중 SVM을 이용하였 을 때 가장 높은 최종 성능을 얻을 수 있었으며, 6개의 감정분류에서 50.8%, 3개의 감정분류에서 78.0%의 인식결과를 보였다. This paper proposes an efficient method for automatically distinguishing various facial expressions. To recognize the emotions from facial expressions, the facial images are obtained by digital cameras, and a number of feature points were extracted. The extracted feature points are then transformed to 49-dimensional feature vectors which are robust to scale and translational variations, and the facial emotions are recognized by statistical pattern classifiers such Naive Bayes, MLP (multi-layer perceptron), and SVM (support vector machine). Based on the experimental results with 5-fold cross validation, SVM was the best among the classifiers, whose performance was obtained by 50.8% for 6 emotion classification, and 78.0% for 3 emotions.

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 韓國音響學會誌 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. 본 논문은 자기부호화기를 이용한 음향신호 분리방법을 제안한다. 사용된 복층구조 신경망 자기부호화기는 입력 신호의 효율적인 표현방법을 자동으로 학습하며, 유사한 특징을 가지고 있는 요소신호들을 군집함으로써 다른 특징의 신호들을 분리할 수 있다. 시간영역과 주파수영역의 변이특성을 추출하기 위하여 단구간푸리에변환(Short-Time Fourier Transform, STFT)을 수행하였으며, 정해진 크기의 사각형 창을 모든 가능한 위치에 적용하여 얻은 단구간 주파수 스펙트럼을 자기부호화기의 입력으로 사용하였다. 자기부호화기의 부호노드들의 값을 이용하여 유사한 스펙트럼 창들을 군집하고, 이를 이용하여 원래의 음원들로 분리해 낼 수 있었다. 분리된 원음들은 원래의 입력신호의 특징을 확실히 나타내었으며, 기존의 비음수 행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 결과와 주파수 스펙트럼 비교를 통해 그 유효성을 보일 수 있었다.

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.

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.

음성-음악 혼재 데이터에서의 음성분리를 위한 확률적 어텐션을 사용한 양방향 LSTM 기반 피치 분류

김한규,장길진,박정식,오영환,최호진 한국정보과학회 2019 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.25 No.4

Speech segregation based on sub-band masking extracts speech signals from audio mixtures via estimation of speech pitch and conservation of signals compatible with the estimated pitch. As speech and music exhibit similar harmonic structures, speech pitch and music pitch coexist in the estimated pitch when speech-music mixture is used as the input, which leads to performance degradation. In order to overcome this limitation, we propose pitch classification using bidirectional LSTM. The probabilistic attention layer is also proposed to improve the bidirectional LSTM. Further, musical energy removal for segregation mask generation is also proposed in order to obtain naturally segregated speech with pitch classification. The experiment results show that the proposed pitch classification using bidirectional LSTM based on probabilistic attention outscores other speech segregation methods. Sub-band masking 기반 단일채널 음성분리에서는 음성피치를 추정하여 추정된 피치와 일치하는 주파수 에너지만 통과시키는 필터를 사용하여 배경 잡음으로부터 음성을 분리한다. 음성과 음악은 비슷한 하모닉 구조를 가지고 있어, 음악이 잡음으로 입력될 경우 추정된 피치에 음성 피치와 음악 피치가 공존하게 되며, 이는 음성분리의 성능하락으로 연결된다. 따라서 음성-음악 혼재 데이터에서의 효과적인 음성분리를 위해 음성 피치와 음악 피치를 분류해야 한다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 사용하는 음성/음악 피치 분류 방법을 제안하였으며, 양방향 LSTM의 성능을 향상시키기 위해서 확률적 어텐션 레이어 구조를 제안하였다. 또한 피치 분류 결과로부터 자연스러운 음성분리 결과를 얻기 위해 음악 에너지가 제거된 음성분리 마스크 생성 기법을 제안하였다. 실험결과 확률적 어텐션 기반 양방향 LSTM이 다른 방법에 비해 더 좋은 음성분리 성능을 보여주었다.

뇌파 신호 기반 스트레스 상태 분류

강준수,장길진,이민호 한국인터넷방송통신학회 2016 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.16 No.3

일상생활에서 인간은 끊임없이 스트레스를 받으며 살아간다. 스트레스는 삶의 질과 밀접하게 연관이 있으며, 건강한 삶은 스트레스에 적절하게 대처하며 살아가는 삶이다. 스트레스는 호르몬 분비에 영향을 주며, 호르몬 분비의 변화는 뇌 신호 및 생체 신호에 영향을 준다. 이를 바탕으로, 본 논문은 스트레스와 뇌파 신호와의 관련성을 확인하였으며, 더 나아가 뇌파 신호 기반 정량적 스트레스 지수를 찾아보았다. 사용한 뇌파 장비는 32채널 유선 EEG 장비이며, 상업용 2채널(FP1, FP2) 뇌파 장비와의 비교를 위해, 상업용 뇌파 장비와 동일한 위치에 있는 2채널만 이용하여 데이터를 분석하였다. 뇌파의 주파수 특징점으로는 각 주파수 대역대의 파워 값, 주파수 대역대 파워 값들 간의 비율 및 차이 등을 테스트해 보았으며, 시간 특징점으로는 허스트 지수, 상관 지수, 리아프노프 지수 등을 테스트해 보았다. 총 6명의 피 실험자가 본 실험에 참여하였으며, 실험 과제로는 영어 지문이 사용되었다. 여러 특징점들 중 가 가장 좋은 테스트 성능을 보여줬으며, 테스트 데이터에 대하여 평균 70.8%의 스트레스 분류 정확도를 얻었다. 추후, 저가 상용 2채널 뇌파 장치를 이용해서 비슷한 결과가 나오는지 확인해 볼 예정이다. In daily life, humans get stress very often. Stress is one of the important factors of healthy life and closely related to the quality of life. Too much stress is known to cause hormone imbalance of our body, and it is observed by the brain and bio signals. Based on this, the relationship between brain signal and stress is explored, and brain signal based stress index is proposed in our work. In this study, an EEG measurement device with 32 channels is adopted. However, only two channels (FP1, FP2) are used to this study considering the applicability of the proposed method in real enveironment, and to compare it with the commercial 2 channel EEG device. Frequency domain features are power of each frequency bands, subtraction, addition, or division by each frequency bands. Features in time domain are hurst exponent, correlation dimension, lyapunov exponent, etc. Total 6 subjects are participated in this experiment with English sentence reading task given. Among several candidate features, shows the best test performance (70.8%). For future work, we will confirm the results is consistent in low price EEG device.

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

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.