Voice activity detectors (VADs) are important in wireless communication and speech signal processing. In the conventional VAD methods. an expression for the likelihood ratio test (LRT) based on statistical models is derived. Then, speech or noise is decided by comparing the value of the expression with a threshold. We propose a new method with the modified decision rule based on the Gaussian distribution and the uniformly most power (UMP) test. This method requires the distribution of the absolute value of the incoming speech signal. Then we can obtain the final decision through the relation between the Rayleigh distributions. This VAD method can detect speech without a priori signal-to-noise ratio (SNR) which is required in the conventional VAD algorithms. Additionally, in the various VAD performance tests, the proposed VAD method is shown to be more effective than the traditional scheme.
Kim, Yong-Hwi;Choi, Seon-Gyu;Ko, Kwang-Beom;Han, Kyeong-Soo;Koo, Min-Ho
Economic and Environmental Geology
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제50권1호
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pp.15-26
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2017
Advanced argillic, argillic, and phyllic zones are the most important alteration patterns to predict the hidden ore body during exploration of hydrothermal deposits. We examined the quantitative relationship between the spectral absorption characteristics and the mineral content of the synthetic mixtures such as alunite-kaolinite and illite-kaolinite using short wavelength infrared (SWIR) spectroscopy. In the alunite-kaolinite mixtures, the spectral absorption characteristics of the alunite was highly correlated with the Hull quotient reflectance(0.99) and the kaolinite had the highest correlation with the Gaussian peak(0.92). Illite-kaolinite mixtures are essential for Gaussian deconvolution because of the overlap of absorption region. Illite and kaolinite mixtures indicate the high correlation of 0.93 and 0.98, respectively. The error ranges in the alunite-kaolinite(8%) and illite-kaolinite mixtures(5%) derived from SWIR were smaller than the ones(29% and 26%) obtained from X-ray diffraction(Rietveld) analysis. These results show that SWIR spectroscopic analysis is more reliable than XRD Rietveld analysis in terms of quantification of allowed minerals.
Kim, Ho-Rim;Yu, Soonyoung;Yun, Seong-Taek;Kim, Kyoung-Ho;Lee, Goon-Taek;Lee, Jeong-Ho;Heo, Chul-Ho;Ryu, Dong-Woo
Economic and Environmental Geology
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제55권4호
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pp.353-366
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2022
Spatial estimation of geoscience data (geo-data) is challenging due to spatial heterogeneity, data scarcity, and high dimensionality. A novel spatial estimation method is needed to consider the characteristics of geo-data. In this study, we proposed the application of Gaussian Mixture Model (GMM) among machine learning algorithms with multivariate data for robust spatial predictions. The performance of the proposed approach was tested through soil chemical concentration data from a former smelting area. The concentrations of As and Pb determined by ex-situ ICP-AES were the primary variables to be interpolated, while the other metal concentrations by ICP-AES and all data determined by in-situ portable X-ray fluorescence (PXRF) were used as auxiliary variables in GMM and ordinary cokriging (OCK). Among the multidimensional auxiliary variables, important variables were selected using a variable selection method based on the random forest. The results of GMM with important multivariate auxiliary data decreased the root mean-squared error (RMSE) down to 0.11 for As and 0.33 for Pb and increased the correlations (r) up to 0.31 for As and 0.46 for Pb compared to those from ordinary kriging and OCK using univariate or bivariate data. The use of GMM improved the performance of spatial interpretation of anthropogenic metals in soil. The multivariate spatial approach can be applied to understand complex and heterogeneous geological and geochemical features.
Juhyoung Sung;Sungyoon Cho;Da-Eun Jung;Jongwon Kim;Jeonghwan Park;Kiwon Kwon;Young Myoung Ko
Journal of Internet Computing and Services
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제24권1호
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pp.61-69
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2023
Recently, as the fishery resources are depleted, expectations for productivity improvement by 'rearing fishery' in land farms are greatly rising. In the case of land farms, unlike ocean environments, it is easy to control and manage environmental and breeding factors, and has the advantage of being able to adjust production according to the production plan. On the other hand, unlike in the natural environment, there is a disadvantage in that operation costs may significantly increase due to the artificial management for fish growth. Therefore, profit maximization can be pursued by efficiently operating the farm in accordance with the planned target shipment. In order to operate such an efficient farm and nurture fish, an accurate growth prediction model according to the target fish species is absolutely required. Most of the growth prediction models are mainly numerical results based on statistical analysis using farm data. In this paper, we present a growth prediction model from a stochastic point of view to overcome the difficulties in securing data and the difficulty in providing quantitative expected values for inaccuracies that existing growth prediction models from a statistical point of view may have. For a stochastic approach, modeling is performed by introducing a Gaussian process regression method based on water temperature, which is the most important factor in positive growth. From the corresponding results, it is expected that it will be able to provide reference values for more efficient farm operation by simultaneously providing the average value of the predicted growth value at a specific point in time and the confidence interval for that value.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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pp.1579-1580
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2015
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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pp.273-276
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2021
본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)를 기반 스크롤을 통해 데이터를 좀 더 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 사용자-데이터 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 과정을 설명하기 앞서, 다수의 ROI가 있을 때 스크롤의 현 위치는 항상 두 ROI의 사이에 있다. 그 두 사이의 거리가 가장 짧은 두 ROI에 각각 우리의 커널을 적용하면 현 위치에서 스크롤 가속에 적용 가능한 두 개의 관성이 생긴다. 여기에 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성으로 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로, 오직 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 향상된 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽게 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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pp.503-505
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1999
경계선 검출은 컴퓨터를 이용한 영상인식의 첫 단계로서, 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 기술이다. 여러 가지 경계선 검출 기술들이 존재하지만, 이들은 모두 주어진 영사에 잡음이 존재하지 않거나 존재의 정도가 미약한 경우를 가정하여 개발되었다. 한편, 잡음이 심하게 삽입된 경우에는 경계선 검출기 적용 이전에 잡음제거 필터를 사용할 수 있다. 그러나 주어진 영상에 잡음이 존재하는지를 어떻게 컴퓨터 스스로 판단할 것인가\ulcorner 본 연구에서는 주어진 영상에 대하여 잡음의 존재 여부와 잡음의 정도 여부에 상관없이, 굳건한 경계선 검출 능력을 보이는 경계선 검출기를 개발하였다. 이를 위하여 이중 필터를 사용하였는데, 그 중 하나는 일반적으로 많이 사용되는 가우시안 필터이고, 다른 하나는 본 연구진에 의하여 개발된 웨이블릿 기반 필터이다. 실험결과, 본 논문의 경계선 검출기는 잡음의 정도에 크게 구애받지 않는 일정한 성능을 보여주었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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pp.287-290
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2002
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해 강인성과 비가시성의 유지를 위한 보다 효과적인 방법으로 웨이브릿 변환에서 적응적 워터마크 삽입강도를 갖는 지각적 데이터 은닉 모델을 제안한다. 먼저 영상을 9/7 쌍직교 웨이브릿 필터를 사용해 4레벨로 다해상도 분해한다. 다음으로 연속부대역 양자화(successive subband quantization)를 통한 시각적 중요계수(perceptually significant coefficient: PSC)들을 선정하여 선택된 계수들에 대해서만 워터마크 정보를 삽입한다. 지각 모델은 정상상태의 일반화 가우시안 모델(generalized gaussian model)로 추정된 NVF(noise visibility function)로 에지와 텍스쳐영역 그리고 평탄영역에 따라 각각 적응적으로 삽입되게 한다. 이는 각 서브밴드 내의 분산과 형상계수(shape parameter)에 의해 결정된다. 적응적 워터마크의 삽입강도를 갖기 위해 에지와 텍스쳐영역의 삽입강도는 각 서브밴드의 주파수 감도(frequency sensitivity)로 결정되고, 평탄영역의 삽입강도는 영상의 국부적 특성에 근거한 통계적 가중치를 사용한다. 삽입되는 워터마크는 랜덤시퀀스로 N(0,1)이다. 여러 가지 공격에 대한 실험으로 제안한 방법의 비가시성과 강인성을 확인한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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pp.238-242
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1998
본 논문에서는 간섭 제거기가 다중 톤 DS/CDMA 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 최근 여러 가지 방법의 간섭 제거기가 제안되고 있으나, 여기서는 Yoon[4] 등이 제안한 간섭 제거기를 사용하였다. 또한 세 가지 종류의 간섭을 고려하였는데 다중 경로 간섭, 채널 간 간섭, 다중 접속 간섭이 그것이다. 이들 간섭 신호들과 가우시안 잡음의 분산을 구하여 신호 대 잡음비를 계산하였으며, 다중 경로 채널에서의 RAKE 수신기와 3단계의 간섭 제거기를 고려하였다. 성능 분석 결과, 간섭 제거기는 다중 톤 CDMA 시스템에서 매우 효과적이며, 최대비 결합 다이버시티와 심볼 당 칩 수를 사용함에 따라 성능이 크게 향상되어 이들 파라메터가 중요한 설계 요소가 될 수 있음을 알 수 있었다.
움직이는 물체의 자동 분할은 컴퓨터 비젼의 여러 응용분야에서 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 감시 시스템에서 에지와 적응적 임계값을 이용한 효과적인 자동 움직임 분할 방법을 제안하였다. 먼저 연속 영상에서 현재 영상과 배경 영상과의 차를 얻어서 그 히스토그램을 만든다. 이 때 앞에서 얻은 히스토그램은 영상 잡음의 평균이 0 인 가우시안 분포를 가진다고 가정한다. 그리고, 이 히스토그램을 이용하여 영상잡음의 분산을 찾는다 이 분산 값을 이용하여 적응적 임계값과 움직임 영역창을 결정한다. 적응적 임계값에 의한 결과 영상에서 움직이는 물체를 분할하기 위해 본 논문에서는 움직임 영역창을 이용하는 방법을 제안하였다. 이 움직임 영역창에 의해 더욱 효과적인 움직임 분할이 이루어진다. 또, 잡음의 제거를 위해 수학적 모폴로지(mathematical morphology)와 화소의 연결성이 이용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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