• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.161-164
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• 1998

본 논문은 이동성 추정기를 이용하여 수신체의 이동성 정도 또는 채널의 변화 정도를 추정해 냄으로써 채널 추정에 사용하는 OFDM 심볼의 개수를 결정하여 최적의 채널 추정을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 성능 분석을 보여준다. OFDM 시스템의 채널 보상에 다수의 심볼을 사용하면 고정된 수신체에서 우수한 성능을 나타내지만 시간 변화적인 다중 경로환경에서는 오히려 출력 SNR 성능을 저하시킨다. 제안된 이동성 추정기를 이용한 채널 추정 알고리즘은 고정 수신체 및 고속의 이동체 뿐만 아니라 복잡하고 변화 무쌍한 다중 경로 페이딩 채널 환경에 강인한 특성을 나타낸다는 것을 전산 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1560-1562
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• 2013

정확하고 강인한 영상 등록(Registration)은 영상 검색과 컴퓨터 비전과 같은 여러 응용 분야에서 성능을 좌우하는 매우 중요한 역할을 담당하며, 특징 추출 및 매칭 단계를 통해 수행된다. 영상의 특징을 관심 점으로 지정하여 추출하는 대표적인 알고리즘으로, SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 SURF (Speeded Up Robust Feature)가 있다. 본 논문에서는 2 개의 특징점 추출 알고리즘을 구현하고 예제 데이터를 기반으로 실험을 통해 성능적 비교 분석을 수행한다. 실험 결과, SURF 알고리즘이 특징 추출 및 매칭, 처리시간 측면에서 SIFT 보다 효율적인 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1329-1332
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• 2022

다중 객체 추적 기술은 스포츠, 문화 예술 공연, VR 등 여러 방송 콘텐츠에서 자주 사용되고 있다. 방송 영상 안에 등장하는 여러 객체들은 객체간 상호작용에 의해 가려짐, 사라짐 (Occlusion) 등의 현상이 빈번하게 발생하고, 이 경우 기존에 추적되어온 객체들의 ID 가 소실되거나 교환되는 문제가 발생한다. 본 논문에서 더 강인한 다중 객체 추적을 위해, 주 개체 뿐만 아니라 주 개체에 종속되는 하위 개체 또한 함께 추적하는 개체-쌍-추적 기법을 제안한다. 한 쌍으로 묶인 주 개체와 종속 개체의 추적 정보와 매칭 정보는 상호보완적으로 사용되어, 소실 및 교환된 ID 도 복원할 수 있는 가능성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 재인지 성능 향상을 위한 개체 쌍 추적 기법을 기술하였고, 성능 평가를 통해 제안 방법이 재인지 성능 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.3
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• pp.200-208
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• 2010

In this work, the minimum statistics (MS) algorithm is combined with the codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) to design a speech enhancement algorithm that is robust against various background noise environments. The MS algorithm functions well for the stationary noise but relatively not for the non-stationary noise. The CDSTP works efficiently for the non-stationary noise, but not for the noise that was not considered in the training stage. Thus, we propose to combine CDSTP and MS. Compared with the single use of MS and CDSTP, the proposed method produces better perceptual evaluation of speech quality (PESQ) score, and especially works excellent for the mixed background noise between stationary and non-stationary noises.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.6
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• pp.716-723
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• 2019

Fingerprint matching accuracy is essential in deploying a music search service. This paper deals with a method to improve fingerprint matching accuracy by utilizing an auxiliary information which is called power weight. Power weight is an expected robustness of each hash bit. While the previous power mask binarizes the expected robustness into strong and weak bits, the proposed method utilizes a real-valued function of the expected robustness as weights for fingerprint matching. As a countermeasure to the increased storage cost, we propose a compression method for the power weight which has strong temporal correlation. Experiments on the publicly-available music datasets confirmed that the proposed power weight is effective in improving fingerprint matching performance.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.1
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• pp.55-63
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• 2008

Ridge orientations of fingerprint image are crucial informations in many parts of fingerprint recognition such as enhancement, matching and classification. Therefore it is essential to extract the ridge orientations of image accurately because it directly affects the performance of the system. The two main properties of ridge orientation are 1) global characteristic(gradual change in whole part of fingerprint) and 2) local characteristic(abrupt change around core and delta points). When we only consider the local characteristic, estimated ridge orientations are well around singular points but not robust to noise. When the global characteristic is only considered, to estimate ridge orientation is robust to noise but cannot represent the orientation around singular points. In this paper, we propose a novel method for estimating ridge orientation which represents local characteristic specifically as well as be robust to noise. We reduce the noise caused by scar using iterative outlier rejection. We apply adaptive measurement resolution in each fingerprint area to estimate the ridge orientation around singular points accurately. We evaluate the performance of proposed method using synthetic fingerprint and FVC 2002 DB. We compare the accuracy of ridge orientation. The performance of fingerprint authentication system is evaluated using FVC 2002 DB.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.2
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• pp.115-122
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.9-12
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• 2015

In this paper, we propose a new feature matching algorithm by modifying and combining the FAST(Features from Accelerated Segment Test) feature detector and SURF feature descriptor which is robust to the distortion of the given image. Scale space is generated to consider the variation of the scale and determine the candidate of features in the image robust to the noise. The original FAST algorithm results in many feature points along edges. To solve this problem, we apply the principal curvatures for refining it. We also use SURF descriptor to make it robust against the variations in the image by rotation. Through the experiments, it is shown that the proposed algorithm has better performance than the conventional feature matching algorithms even though it has much less computational load. Especially, it shows a strength for noisy images.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.4
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• pp.459-466
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.49-52
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• 2022

건물 외벽에 발생하는 균열은 시설물 구조 안전에 영향을 미치며 그 크기에 따라 위험도가 달라진다. 이에 따라 전문검사관의 현장 점검을 통해 발생 균열 두께를 정밀하게 측정할 필요가 있고 최근에는 이러한 현장 안전점검에 인공지능을 도입하려는 추세다. 그러나 기존의 균열 데이터셋은 주로 콘크리트에만 한정되어 다양한 외벽에 강인한 모델을 구축하기 어렵고 균열 두께를 측정하기 위해 정확한 마스크(Mask) 정보가 필요하나 이를 만족하는 데이터셋이 부재하다. 본 논문에서는 다양한 외벽에 강인한 균열 구획화 모델을 목적으로 2,744장의 이미지를 촬영하고 매직 완드 기법으로 라벨링을 진행해 데이터셋을 구축 후, 이를 바탕으로 딥러닝 기반 균열 구획화 모델을 개발했다. UNet-ResNet50을 최종모델로 선정 및 개발 결과, 테스트 데이터셋에 대해 81.22%의 class IoU 성능을 보였다. 본 연구의 기술을 바탕으로 균열 두께를 측정하여 건축물 안전점검에 활용될 수 있기를 기대한다.