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.

비선형 시스템의 퍼지 - 슬라이딩 모드 제어

이대종(Dae Jong Lee),최정문(Jeong Mun Choi),홍현문,박장환(Jang Hwan Park),유정웅(Jeong Woong Ryu) 충북대학교 산업과학기술연구소 1999 산업과학기술연구 논문집 Vol.13 No.2

N/A

웨이블렛 필터뱅크를 이용한 자동차 소음에 강인한 고립단어 음성인식

이대종(Dae-Jong Lee),곽근창(Keun-Chang Kwak),유정웅(Jeong-Woong Ryu),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.2

유효 주파수 선택과 선형판별분석기법을 이용한 유도전동기 고장진단 시스템

이대종(Dae-Jong Lee),조재훈(Jae-Hoon Cho),윤종환(Jong-Hwan Yoon),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1

본 논문은 상호정보량을 이용하여 유효 주파수 선택방법과 선형판별분석기법을 이용한 유도전동기 고장진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 취득된 잔류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 상호정보량을 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 선형판별분석기법을 적용하여 고장상태별 특징들을 추출한 후 k-NN 분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 다양한 고장데이터에 제안된 방법을 적용하여 제안방법을 우수성을 평가한다.

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.

고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법

이대종(Dae-Jong Lee),이종필(Jong-Pil Lee),임재윤(Jae-Yoon Lim),지평식(Pyeong-Shik Ji) 한국조명·전기설비학회 2008 조명·전기설비학회논문지 Vol.22 No.4

본 연구에서는 고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법을 개발하였다. 개발된 부하모델은 입력정보로서 기본 주파수와 기본 전압 외에 고조파 성분도 고려하여 전압 및 주파수뿐만 아니라 고조파의 영향에 대해서도 효과적으로 부하를 추정할 수 있도록 구성하였다. 부하모델링을 위해 적용된 방사기저함수 네트워크는 기존에 널리 사용되는 다층 신경망에 비해 구조가 간단하고 수렴속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 개발된 부하모델링 기법은 기존에 널리 사용되는 다항식과 다층 신경회로망 및 고조파 성분을 고려하지 않은 방사기저함수 네트워크를 이용한 부하모델 기법과 비교함으로써 제안방법의 타당성을 검증하였다. In this study, we developed RBFN(Radial Basis Function Networks) based load modeling method with harmonic components. The developed method considers harmonic information as well as fundamental frequency and voltage considered as essential factors in conventional method. Thus, the proposed method makes it possible to effectively estimate load characteristics in power lines with harmonics. RBFN has some advantage such as simple structure and rapid computation ability compared with multi-layer perceptorn which is extensively applied for load modeling. To verify the effectiveness, the proposed method has been intensively tested with various dataset acquired under the different frequency and voltage and compared it with conventional methods such as polynomial method, MLPN and RBFN with no harmonic components.

PLS기반 c-퍼지 모델트리를 이용한 클로로필-a 농도 예측

이대종(Dae-Jong Lee),박상영(Sang-Young Park),정남정(Nahm-Chung Jung),이혜근(Hye-Keun Lee),박진일(Jin-Il Park),전명근(Meung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.6

본 논문에서는 부분최소법 (PLS: Partial least square)과 C-퍼지 모델트리를 적용하여 클로로필-a 농도의 예측 모델을 제안한다. 제안된 방법은 모든 입력속성을 고려하여 퍼지 클러스터에 의해 계산된 중심벡터를 설정한 후, 각각의 중심벡터들과 입력속성간의 소속도를 이용하여 내부 노드를 형성하고, 형성된 내부노드에서 PLS를 적용하여 지역모델(Local model)을 구축한다. 노드의 분리기준으로서 부모노드(parent node)에서 구축된 모델에서 계산된 에러값이 자식노드(child node)에서 계산된 에러값보다 클 경우에 분기가 이루어진다. 최종 단계에서는 임의의 입력데이터와 잎노드에서 계산된 클러스터 중심값과 비교하여 소속도가 높은 클러스터에 속한 지역모델을 선택하여 출력값을 예측한다. 제안된 방법의 우수성을 보이 기 위해 수질 데이터를 대상으로 실험한 결과 기존의 모델트리 방식에 비하여 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다. This paper proposes a c-fuzzy model tree using partial least square method to predict the Chlorophyll-a concentration in each zone. First, cluster centers are calculated by fuzzy clustering method using all input and output attributes. And then, each internal node is produced according to fuzzy membership values between centers and input attributes. Linear models are constructed by partial least square method considering input-output pairs remained in each internal node. The expansion of internal node is determined by comparing errors calculated in parent node with ones in child node, respectively. On the other hands, prediction is performed with a linear model having the highest fuzzy membership value between input attributes and cluster centers in leaf nodes. To show the effectiveness of the proposed method, we have applied our method to water quality data set measured at several stations. Under various experiments, our proposed method shows better performance than conventional least square based model tree method.