1판의 리뷰로부터…
이 책의 1판은 Duda와 Hart에 의해 30여년 전에 발간되었으며, 패턴 인식 분야를 명백하게 정의해주었던 명저였다. Stork는 이 개정판을 위해 그가 가진 모든 능력을 보여주고 있다. 그는 급성장하는 분야의 30여년 간의 방대한 문헌들을 선별하는 엄청난 작업을 진행하였고, 향후 30여년 간 무엇이 중요할지를 결정하고 그것들을 이 2판에 추가함으로써 이 분야의 또 다른 청사진을 제시하고 있다. 이 책은 원판과 마찬가지로 읽기 쉽게 쓰여졌으며, 통계 및 수학적 내용들을 확실하게 이해시키기 위해 많은 예시를 새로 추가하였다. 이 책의 내용들은 조화를 이루고 있으며, 독자를 다양하고 새로운 주제로 안내하고 있다."
- Sargur N. Srihari, 공학박사
디렉터, 도큐먼트 분석 및 인식 센터, 저명 교수,
컴퓨터 과학 및 공학과, SUNY-Buffalo


음성인식, 광학 글자인식, 영상처리, 또는 신호분석 등과 같은 다양한 응용 분야의 패턴 인식 시스템을 개발하고 탐구하는 실무자들은 가용할 수 있는 수많은 기법들을 추려내야 하는 당혹스러운 장면과 부딪히게 된다. 이 독특한 교재 및 참고서적은 오늘날의 패턴 인식의 주요 주제들에 관해 깊이 있고 체계적으로 설명함으로써 주어진 문제들의 해결을 위해 가장 적합한 정보를 제공하고 있다. 또한 이 개정판은 패턴의 분류와 최근의 눈부신 기술 변화에 초첨을 맞춤으로써, 4반세기가 넘도록 패턴 분야의 고전으로 평가받고 있는 전판을 더욱 실용적인 서적으로 변모시켰다. 이 책의 주요 특징은 다음과 같다.

- 고전적 방법들과 뉴럴 네트워크, 추계학적 방법, 유전자 알고리즘, 학습 이론을 포함하는 새로운 방법들 모두에 관한 명확한 설명
- 다양한 개념들을 강조해주는 350개가 넘는 예시들
- 많은 예제
- 패턴인식 알고리즘들의 의사 코드
- 본문에 맞춘 연습문제
- 본문과 연결된 컴퓨터 연습문제
- 구체적 패턴 인식 및 학습 기법들을 설명하기 위한 알고리즘들
- 각 장 끝의 역사적 논평 및 중요 참고문헌
- 필요한 수학적 배경을 설명하는 부록


저자 소개
Richard O. Duda 박사는 캘리포니아주의 산호세에 위치한 산호세 주립대학교의 전기공학과 교수이다.
Peter E. Hart 박사는 캘리포니아주 멘로파크의 Ricoh Innovations사의 CEO이자 회장이다.
David G. Stork 박사는 Ricoh Innovations사의 수석 과학자이다.


역자 소개
유현중(hjyoo@dreamwiz.com)
상명대학교 컴퓨터정보통신학부 교수

A/S 페이지 안내
역자가 운영중인 미니홈피를 방문하시면 오탈자, 오역, 원서 수정 사항, 강의자료 등에 대한 정보를 얻으실 수 있습니다. 
http://cyworld.nate.com/dipum

이 2판을 쓰게 된 목적 ― 최초 판 이후 4반 세기도 넘어서 ― 은 똑같다: 가능한 한 근본 원리에 입각해서 패턴 인식의 주요 주제들에 대해 체계적으로 설명하는 것. 우리는 이 책이 음성 인식, 광학 문자 인식, 신호 분류 같은 더욱 특화된 응용 분야들의 문제들을 해결하는 데 필요한 기반을 제공할 것으로 믿는다. 1판의 독자들이 종종 한 책에 패턴 분류에 관한 제1부와 장면 분석에 관한 제2부를 모아 넣은 이유에 대해 질문해왔다. 그 당시, 분류 이론은 패턴 인식의 가장 중요한 분야 독립적(domain-independent) 이론이며 장면 분석은 유일한 중요한 응용 분야라고 대답할 수 있었다. 게다가, 1973년에도 패턴 분류와 장면 분석의 주요 주제들에 대한 설명을 피상적이지 않게 제공하는 게 가능했다. 그 사이, 패턴 인식의 이론과 실용 모두에서 일어난 폭발적인 활동은 이러한 관점을 더 이상 성립하지 않게 만들었다. 우리가 선택의 기로에 섰음을 알고는, 우리는 관심을 분류 이론에 집중하고, 응용에 대해서는 특정 응용 분야에 특화된 책들에 맡기기로 결정했다. 1973년 이래, 우리가 1판에서 다룬 주제들에 관해 엄청난 노력과 그리고 많은 경우에서 진보가 있어 왔다. 학습과 패턴 인식을 위한 알고리즘들의 진보 속도는 컴퓨터 하드웨어 발전에 의해 추월당했다. 1판에서 미해결로 남아 있던 몇몇 문제가 해결되었으나, 다른 것들은 여전히 미해결 상태이다. 패턴 인식의 분명한 유용성을 감안할 때 이것은 이 분야를 지극히 활기 있고 호기심을 불러 일으키는 것으로 만든다.

패턴 인식이 다소 특수한 주제로 보일 수 있다고 썼지만, 이제 패턴 인식은 필기체 및 제스처 인식, 독순(lipreading), 지질 분석, 문서 검색, 아원자(亞原子)의 거품 상자1) 트랙들의 인식 같은 다양한 분야의 응용을 갖는 굉장히 넓은 주제임이 너무도 분명하다; 그것은 펜-기반 계산 같은 다수의 인간-기계 인터페이스 문제들에 중추적이다. 이 책의 분량은 많은 확립된 이론에 대한 증거가 된다. 독자들 대부분이 패턴 인식 시스템을 개발하는 데 관심이 있을 것이라고 기대하지만, 아마 더러는 인간과 동물 신경 시스템을 비롯한 기존 패턴 인식 시스템들을 이해하려고 노력할 것이다. 패턴 인식의 생물학적 뿌리를 다루는 것은 물론 이 책의 영역을 넘어서는 일이다. 그럼에도 불구하고, 자연 세계의 패턴 인식에 관심있는 신경 생물학자들과 심리학자들이 계속해서 더 진보된 수학과 이론에 의존하기 때문에, 이들에게도 역시 여기에 소개된 내용이 도움이 될 것이다.

소수의 특정 기법들에 초점을 맞춘 여러 뛰어난 책들이 있지만, 약간은 다른 방식을 취하는 우리 책과 같은 책에 대한 소요도 강하다고 느낀다. 신경 회로망 같은 특정 기법에 집중하기보다는 특정 클래스의 문제들 ― 패턴 인식 문제들 ― 을 설명하고 그에 적용될 수 있는 다양한 기법을 고려한다. 학생들과 실무자들은 대개 특별한 문제를 갖고 있으며, 그들의 필요와 목적에 적합한 최적의 기법이 무엇인지 알고 싶어한다. 반면에, 신경 회로망에 초점을 맞춘 책들은 다양한 방법 중에서 선택해야 하는 패턴 인식 실무자들에게 필요한 판정 트리 또는 최근접 방법 또는 여러 다른 분류기를 충분히 깊이 있게 설명하지 않는다. 우리는 이 문제를 피하기 위해 다양한 분류 기법들의 상대적인 강점과 약점에 관해 자주 논의한다.

이들 발전은 1판의 제1부의 갱신된 판에서 통일된 설명을 요구했다. 우리는 다양한 방법으로 내용의 확장뿐만 아니라 개선을 시도해 왔다:

새로운 내용. 이 책은 지난 십여 년간 가치가 증명된 패턴 인식 주제들에 관한 장들로 쇄신되었다: 몇 가지만 언급하자면, 신경 회로망, 확률론적 방법, 학습 이론에 관한 주제. 근본적으로 이 책은 통계적인 방법을 계속 강조하나, 완전성을 위해 구문적 방법에 관한 내용도 포함시켰다. 은닉 마르코프 모델, 모델 선정, 분류기 결합 등과 같은 “고전적” 내용이 포함되었다.

예제. 책 전반에 걸쳐 지루한 계산이 필요치 않을 만큼 단순하나, 중요한 요점들을 보여주기에 충분할 정도로 복잡한 데이타와 방법들을 포함하는 가공된 예제들을 싣고 있다. 목적은 직관을 전수하고, 책 안의 개념들을 분명하게 해주고, 학생들이 과제 문제들을 푸는 것을 돕도록 만들었다.

알고리즘. 어떤 패턴 인식 또는 학습 기법들은 알고리즘에 의해 가장 잘 설명되며, 따라서 이 책 전체에 몇 가지를 포함시켰다. 그 목적은 물론 명료함을 제고하기 위해서이다; 그들은 전체 컴퓨터 프로그램에 필요한 구조의 골격만을 제공한다. 우리는 모든 독자가 그러한 의사 코드에 익숙하거나, 정황에 의해 이해할 수 있다고 본다.

별표 절. 별표 표시된 절(*)들은 다소 더 특화되었으며, 대개 다른 내용에 대한 확장이다. 별표 절들은 일반적으로 잇따르는 별표 없는 절들을 이해하는 데 필요하지 않으며, 따라서 처음 읽을 때는 건너뛰어도 된다.

컴퓨터 연습문제. 이것들은 특정 언어 또는 시스템에 국한되지 않으므로, 학생들이 편한 언어나 스타일을 사용해서 할 수 있다.

연습문제. 내용이 처음 다루어지는 순서대로 새로운 과제 문제들을 추가하였다. 또한 많은 수요에 따라 이 책을 교재로 채택하는 경우 솔루션 매뉴얼을 제공하고 있다.

장 요약. 장 요약은 책의 나머지 부분에서 다루어지는 가장 중요한 개념들을 강조하기 위해 포함되었다.

그래픽스. 요점에 대한 예시(例示)를 위해 많은 분량의 고화질의 그림과 그래프를 만들었다. 이들 중 일부는 설명하는 개념에 대한 최선의 예시를 위해 파라미터들에 대한 대량의 계산, 선택, 재선택을 필요로 했다. 그림들을 주의깊게 보도록 하라! 이 책의 예시들은 이 책을 교재로서 선택하는 경우 강의 발표 자료 작성을 위해 어도비 애크로뱃 포맷으로 제공된다. 이 파일들은 다음의 Wiley STM ftp 주소에서 받을 수 있다:

ftp://ftp.wiley.com/public/sci_tech_med/pattern/

또한 아래의 Wiley 전기공학 소프트웨어 보조자료 페이지에서도 받을 수 있다:

http://www.wiley.com/products/subject/engineering/electrical/software_supplem_elec_eng.html

수학 부록. 학생들이 똑같은 수학적 배경을 갖고 있지 않다는 사실은 전혀 놀라운 게 아니며, 이런 이유로 이 책에 필요한 기초에 관한 수학 부록을 포함시켰다. 우리는 책 전체에 걸쳐 명료한 표기 ― 주요 특성들을 다루기에 충분히 풍부하나, 쉽게 읽기에 충분하게 단순한 ― 를 사용하려고 노력하였다. 부록의 기호 목록은 더 앞에서 전개된 표기를 사용하는 분리된 절로 뛰어드는 독자들에 도움이 될 것이다.

이 책은 분명히 두 학기짜리 고학년 또는 대학원 과목을 채우기에 충분한 내용을 담고 있다; 대안으로, 주제들을 숙고해서 선택하여 한 학기 과목에 맞출 수도 있다. 한 학기 과목은 제 1­6, 9, 10장(대부분 1판에서 온 내용이며, 신경 회로망과 기계 학습이 추가됨)에 기반할 수 있다. 별표 절들의 내용은 넣어도 되고 빼도 된다.

연구 개발의 폭발적인 증가 때문에 대부분의 장 끝에 있는 역사적 논평들은 부득이 피상적이며 다소 특이하다. 우리의 목표를, 전체 역사 기록을 정리하고, 입증된 연구자에 대해 감사하고, 찬미하고, 열거하기보다는, 독자들의 이해를 돕는 참고문헌을 강조하는 데 두었다. 참고문헌 절은 책의 본문에서 명시적으로 인용되지 않은 값진 참고문헌들도 일부 포함하고 있다. 독자들도 관심 문헌이 있는지 참고문헌 절의 제목들을 스캔해봐야 한다.

몇몇 단체의 지원과 도움이 없었다면 이 책을 쓸 수 없었을 것이다. 우선 제일 먼저는 물론 리코 이노베이션(Ricoh Innovation) 사(DGS와 PEH)이다. 험하고 요동치는 산업 세계와 제품과 혁신에 대한 그 세계의 끊일 줄 모르는 요구의 와중에서, 이 책과 같은 장기적이고 광범위한 교육적 프로젝트에 대한 리코 이노베이션의 지원은 경이로운 환경과 훌륭하고도 앞서가는 지도력에 대한 확실한 증거이다. 우리가 저술 작업을 시작했을 때 리코 컴퍼니(Ricoh Company Ltd.)의 연구 관리자였던 Morio Onoe의 열정적인 지원에 대해 감사해 마지 않는다. 마찬가지로, 새너제이(산호세) 주립대학(ROD), 스탠포드 대학(전기공학과, 통계학과, 심리학과), UC 버클리, 국제 진보 과학 탐구 협회(International Institute of Advanced scientific Studies), 닐스 보어 협회(Niels Bohr Institute), 산타페 협회(Santa Fe Institute(DGS)) 모두 이 책을 쓰는 동안 임시 거처를 제공해주었다. 모두에게 진심으로 감사한다.

그림을 준비하는 데 지대한 도움을 준 스탠포드 대학원생 Regis Van Steenkiste, Chuck Lam, Chris Overton과 과제 문제 풀이에 도움을 준 Sudeshna Adak에 깊이 감사한다. Ricoh의 동료들도 여러 방면에서 도움을 주었다; Kathrin Berkner, Michael Gormish, Maya Gupta, Jonathan Hull, Greg Wolff에 특별히 감사하고, 몇몇 저자의 이름을 포함하여 희귀 참고문헌들을 효율적으로 찾아준 도서관의 Rowan Fairgrove도 많은 도움을 주었다. 이 책은 스탠포드 대학과 새너제이 주립대학의 몇몇 과목에서 원고 형태로 사용되어 왔으며, 학생들로부터의 피드백은 그 가치를 헤아릴 수 없다. 여러 교수들과 과학자 동료들이 많은 제안을 보내주었으며 오류를 지적해주었다. 그러한 조언자들을 언급해야 하겠다: Leo Breiman, David Cooper, Lawrence Fogel, Gary Ford, Isabelle Guyon, Rovert Jacobs, Dennis Kibler, Scott Kirkpatrick, Daphne Koller, Benny Lautrup, Nick Littlestone, Amir Najmi, Art Owen, Rosalind Picard, J. Ross Quinlan, Cullen Schaffer, David Wolpert. 전문 리뷰어들 ― Alex Pentland(1), GiovanniParmigiani(2), Peter cheeseman(3), Godfried Toussaint(4), Padhraic Smyth(5), Yann Le Cun(6), Emile Aarts(7), Horst Bunke(8), Tom Dietterich(9), Anil Jain(10), Rao Vemuri(부록) ― 이 한 장씩(괄호 안 번호 참고) 맡아주었다; 그들의 날카로운 코멘트들이 종종 빛났으며 이 책을 여러 방면으로 개선시켰다. (그럼에도 불구하고 아직도 남아 있는 오류들에 대해서는 우리에게 책임이 있다.) 우리의 편집자인 George Telecki는 필요한 용기와 지원을 해주었으며, 마감일을 몇 번이나 연장하고 넘겼어도 불평을 자제해주었다. 그와 Wiley의 모든 관련자들이 프로로서 지극한 도움을 주었다. 끝으로, Nancy, Alex, Olivia Stork에게 이해와 인내에 대해 깊이 감사한다.

DAVID G. Stork
RICHARD O. DUDA
PETER E. HART
Menlo Park, California 2000년 8월

패턴 인식 기술은 매우 다양한 응용 분야에 적용되어 왔으며, 특히 하드웨어 기술의 급속한 발전과 더불어, 최근 많은 관심을 모으는 지능형 로봇, 다양한 임베디드 시스템, 그리고 유비쿼터스컴퓨팅 등에서도 중요한 역할을 하고 있다. 이 책의 원서는 패턴 인식 분야에서 가장 많이 인용되어 왔으며, 따라서 패턴 인식을 공부하는 데 필수적인 도서이다. 그러나 이 번역서를 내게 된 동기와 그 의미는 이공 분야의 여타 번역서와는 다르다고 할 수 있다. 출판사 입장에서는 전문성이 강하다는 점에서 사업성에 리스크가 있었고, 개인적 입장에서는 전문성이 강하면서도 분량이 많다는 점이 부담스러웠다. 그럼에도 불구하고 번역을 결심하게 된 것은, 전문 기술일수록 올바른 의미 전달의 필요성을 ITC와 역자가 자주 공감하고 있었기 때문이다. ITC로서는 사명감과 용기가 필요했고, 개인으로서는 추가적으로 일종의 희생정신이 요구되었다.

번역 작업을 하는 데 있어서 많은 노력을 기울였으나, 해외연수를 위해 출국하는 등 여러 일정이 겹쳐 작업에 어려움이 있었고, 원서의 잦은 문법적 오류 및 일부 내용적 오류도 작업을 지체시켰다. 충분히 검토하지 못한 상태에서 출판사에 보내게 되어 매우 안타깝게 생각하며 미흡한 부분에 대해서는 웹사이트 http://www.cyworld.com/dipum을 통해 보완할 것을 약속 드린다. 문장을 다듬을 여유가 없어 자연스럽지 못한 표현이 적지 않을 것이나, 이공 분야 서적인 만큼 대부분의 번역서들에서 흔히 접하게 되는 왜곡을 피하는 게 더 중요하다. 그리고 영어의 다양한 표현을 그대로 전달하고자 했다. 영어가 풍부한 표현을 갖고 있는 이유는 다른 언어의 표현을 수용하고 보완시켜 왔기 때문이다. 지나치게 친절한(틀에 박힌) 번역은 여러모로 바람직하지 않다. 표준 외래어를 따르지 않은 단어들도 몇몇 있다. 특히, 데이터(이 책에서는 데이타), 네트워크(이 책에서는 네트웍(편집 툴에 ‘’이 없어서))와 같은 것들이다. 이러한 표준은 원어 발음에 충실하지 않을 뿐만 아니라, 우리가 발음하기에도 불편하다. 한글의 장점을 살리지 못하고 오락가락하는 표준이 안타깝다.

전문성이 짙다 보니 기존에 번역되어 있지 않은 용어들이 많아서, 용어를 옮기는 것조차도 큰 부담이 되었다. 독자 제위께서 위의 게시판을 통해 더 나은 표현과 오역 등을 지적해 준다면 고맙겠다. 다시 한 번 의미 있는 책을 출간해주신 ITC의 최규학 사장님께 감사 드린다. 끝으로, 많은 작업 시간 동안 인내해 준 가족 모두에게도 고마움과 사랑을 표한다.

2007년 여름 시애틀에서