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임정수(Chungsoo Lim),송지현(Ji-Hyun Song),장준혁(Joon-Hyuk Chang) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.2
Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있다. 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder(SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 이를 위해 먼저 radial basis function의 커널 width 파라미터가 SVM의 패턴분류에 미치는 영향을 분석해 보았다. 분석한 결과, 커널 width 파라미터를 가지고 SVM의 패턴분류 성향을 미세 조정할 수 있다는 것을 알았다. 또한 음성신호의 각 프레임 간의 상관관계 (correlation)을 확인하고 이를 커널 width 파라미터조절의 길잡이로 삼았다. 실험을 통해, 제안된 기법이 SVM의 성능을 향상시킬 수 있음을 증명하였다. Support vector machines have been extensively studied and utilized in pattern recognition area for years. One of interesting applications of this technique is music/speech classification for a standardized codec such as 3GPP2 selectable mode vocoder. In this paper, we propose a novel approach that improves the speech/music classification of support vector machines. While conventional support vector machine optimization techniques apply during training phase, the proposed technique can be adopted in classification phase. In this regard, the proposed approach can be developed and employed in parallel with conventional optimizations, resulting in synergistic boost in classification performance. We first analyze the impact of kernel width parameter on the classifications made by support vector machines. From this analysis, we observe that we can fine-tune outputs of support vector machines with the kernel width parameter. To make the most of this capability, we identify strong correlation among neighboring input frames, and use this correlation information as a guide to adjusting kernel width parameter. According to the experimental results, the proposed algorithm is found to have potential for improving the performance of support vector machines.
A Study on Stock Trend Determination in Stock Trend Prediction
Chungsoo Lim(임정수) 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.12
본 연구에서는 주가 결정 방법이 주가 경향 예측에 미치는 영향을 확인하기 위한 분석을 수행한다. 주식시장에서 성공적인 투자를 위해서는 주가의 상승과 하락을 정확하게 예측하는 것이 큰 도움이 되므로 주가 경향 예측에 관해 많은 연구가 진행되고 있다. 예를 들어 근래에는 SNS나 뉴스의 내용을 텍스트 마이닝을 이용하여 분석하고, 이를 이용한 주가 등락의 예측 방법이 제안되었으며 다양한 기계학습 기법들이 활용되고 있다. 그러나 주가의 경향을 ‘상승’ 또는 ‘하락’으로 결정하는 방법은 제대로 분석된 적 없으며 일반적으로 쓰던 방법을 답습하고 있다. 이에 본 논문에서는 주가 경향 결정 방법을 이동평균을 이용해 일반화하고 주가 경향 결정 방법이 예측 정확도에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과, 다음 날의 주가 경향을 예측하는 경우, 주가 경향 결정방법에 따라 예측 정확도가 47%까지 차이가 남을 발견하였다. 또한 경향 결정에 사용되는 기준값 윈도우의 크기와 예측의 정확도는 비례 관계이며, 대상값 윈도우의 크기와 정확도는 반비례 관례임을 알 수 있었다. In this study, we analyze how stock trend determination affects trend prediction accuracy. In stock markets, successful investment requires accurate stock price trend prediction. Therefore, a volume of research has been conducted to improve the trend prediction accuracy. For example, information extracted from SNS (social networking service) and news articles by text mining algorithms is used to enhance the prediction accuracy. Moreover, various machine learning algorithms have been utilized. However, stock trend determination has not been properly analyzed, and conventionally used methods have been employed repeatedly. For this reason, we formulate the trend determination as a moving average-based procedure and analyze its impact on stock trend prediction accuracy. The analysis reveals that trend determination makes prediction accuracy vary as much as 47% and that prediction accuracy is proportional to and inversely proportional to reference window size and target window size, respectively.
음성/음악 분류 향상을 위한 2차 조건 사후 최대 확률기법 기반 SVM
임정수(Chungsoo Lim),장준혁(Joon-Hyuk Chang) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.5
Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있고 그 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 음성/음악신호의 각 프레임들은 서로 강한 상관관계를 가지고 있는데, 이를 바탕으로 2차 조건 사후 최대 확률기법을 SVM에 적용하여 음성/음악 분류성능을 향상시킨다. 또한 SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 실험을 통해 제안된 기법의 독립성과 성능향상을 기존의 기법들과 비교하여 증명하였다. Support vector machines are well known for their outstanding performance in pattern recognition fields. One example of their applications is music/speech classification for a standardized codec such as 3GPP2 selectable mode vocoder. In this paper, we propose a novel scheme that improves the speech/music classification of support vector machines based on the second-order conditional maximum a priori. While conventional support vector machine optimization techniques apply during training phase, the proposed technique can be adopted in classification phase. In this regard, the proposed approach can be developed and employed in parallel with conventional optimizations, resulting in synergistic boost in classification performance. According to experimental results, the proposed algorithm shows its compatibility and potential for improving the performance of support vector machines.
시간적 근접성 향상을 통한 효율적인 SVM 기반 음성/음악 분류기의 구현 방법
임정수(Chungsoo Lim),장준혁(Joon-Hyuk Chang) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.49 No.2
서포트벡터머신 (support vector machine)을 이용한 음성/음악 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있으나 많은 계산 량과 저장 공간을 요구하므로 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 효율적인 구현이 필수적이다. 특히, 서포트벡터 (support vector)의 차원과 개수에 의해 결정되는 서포트벡터의 저장 공간의 크기는 일반적으로 임베디드 프로세서의 캐시 (cache)의 크기보다 훨씬 크므로 캐시에 존재하지 않는 서포트벡터를 메인 메모리로부터 읽어야 하는 경우가 많다. 메모리에서 데이터를 가져오는 데는 캐시나 레지스터와 비교했을 때 상대적으로 긴 시간과 많은 에너지가 소비되어 분류기의 실행 시간과 에너지 소비를 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 분류기의 데이터 접근 양식을 보다 시간적 근접성을 가지게 변환하여 일단 프로세서 칩으로 불려진 데이터를 최대한 활용함으로써 메모리의 접근 횟수를 줄여 전체적인 서포트벡터의 실행시간의 단축시키는 기법을 제안한다. 실험을 통해 메모리로의 접근 회수의 감소와 이에 따른 실행시간 그리고 에너지 소비의 감소를 확인하였다. Support vector machines (SVMs) are well known for their pattern recognition capability, but proper care should be taken to alleviate their inherent implementation cost resulting from high computational intensity and memory requirement, especially in embedded systems where only limited resources are available. Since the memory requirement determined by the dimensionality and the number of support vectors is generally too high for a cache in embedded systems to accomodate, frequent accesses to the main memory occur inevitably whenever the cache is not able to provide requested data to the processor. These frequent accesses to the main memory result in overall performance degradation and increased energy consumption because a memory access typically takes longer and consumes more energy than a cache access or a register access. In this paper, we propose a technique that reduces the number of main memory accesses by optimizing the data access pattern of the SVM-based classifier in such a way that the temporal locality of the accesses increases, fully utilizing data loaded into the processor chip. With experiments, we confirm the enhancement made by the proposed technique in terms of the number of memory accesses, overall execution time, and energy consumption.
One-class SVM 을 이용한 스마트폰 서명인식 잠금 해제 방법
신동연(Dongyeon Shin),임정수(Chungsoo Lim) 한국통신학회 2020 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2020 No.11
요즘 스마트폰에는 개인정보가 많이 담겨있는데, 그만큼 보안이 중요해졌다. 그에 맞춰 서명 인식을 통하여 검증하는 서명검증 방식은 그동안 많은 연구가 이뤄져왔다. 본 논문에서는 One-Class SVM을 이용한 서명인식 기반 스마트폰 잠금해제 방법을 제안한다. 제안된 방법은 서명의 회전 정도에 관계없이 서명의 인식이 가능하며, 실험을 통하여 서명이미지의 크기, feature의 개수, 학습 데이터의 구성이 인식의 정확도와 실행시간에 미치는 영향을 분석하였다.