• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.567-569
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• 2003

최근 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 음성 잡음에 영향을 받지 않은 영상정보를 이용한 이중모달 음성인식 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 음성인식기로 좋은 성능을 보이는 HMM은 이질적인 정보를 융합하는데 있어 많은 제약과 어려움을 가지고 있다. 하지만 신경망은 이질적인 정보를 효율적으로 융합할 수 있는 장점을 가지고 있으며 그에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 이중모달 음성 인식 모델로 이중모달 신경망(BN-NN)을 제안한다. 이중모달 신경망은 특징융합 방법으로 음성정보와 영상정보를 융합하고 있으며. 입력정보의 특성을 고려하기 위해 윈도우와 중복영역의 개념을 적용하여 시제위치를 고려하도록 설계되어있다. 제안된 모델은 잡음환경에서 음성인식기와 성능을 비교하고, 화자독립 고립단어 인식에서 기존 융합방법인 CHMM과 비교하여 그 가능성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1650_1651
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• 2009

DC/DC 승압 컨버터는 인덕터 내부 저항으로 인하여 부하 저항의 변화가 시스템 동작점에 영향을 미치게 되며, 이로 하여 제어기 설계의 기준이 되는 선형화된 모델은 불확실성을 가지게 된다. 본 논문은 인덕터의 내부 저항과 출력단의 부하 변동으로 인한 불확실성에 대하여 출력 전압의 강인성을 향상시키기 위해 PI 관측기 기반 적분형 상태 변수 궤환 제어기를 제안한다. PI 관측기는 불확실한 시스템 제어에 널리 사용되는 오차의 적분항을 Luenberger 관측기에 추가한 형태로써 불확실성에 강인한 추정 성능을 보인다. 모의실험을 통해 불확실성이 존재하는 경우 제안된 제어기의 강인성을 확인하고 설계된 관측기가 Luenberger 관측기에 비해 상태변수 추정 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.161-164
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• 2011

영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 기초적인 기술로써 영상 추적, 물체인식 등 다양한 분양에서 많이 사용되고 있다. 하지만 스케일, 시점변화, 조명 변화에 강인한 매칭점을 찾는 것은 어려운 일이다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 SURF(Scale Invariant Feature Transform), SIFT(Speed up Robust Features) 등의 알고리즘이 제안 되었지만, 여전히 조명변화에 불안정하고 정확하지 못한 성능을 보인다. 본 논문에서는 이러한 조명변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 히스토그램 평활화를 이용하여 영상을 보정 후, SURF를 통한 영상 매칭을 하였다. 열악한 조명환경 내에서 촬영된 영상에서 SURF를 이용하여 표현자(Descriptor)를 생성 할 때 특징점이 잘 추출되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 히스토그램 평활화를 이용하였고, 보정 후 특징점 개수가 많이 증가하는 것을 보여 확인하였다. 기존의 SURF와 개량된 SURF를 조명이 서로 다른 영상간의 매칭 성능을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 확인하였다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.167-171
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• 2008

본 연구에서는 열차 예약 영역에 통계적 대화형 인터페이스를 도입하여 보다 자연스럽고 오류에 강인한 서비스 제공의 가능성을 검토하였다. 훈련용 코퍼스를 기반으로 사용자 및 시스템 행동 유형, 상태 변이 확률을 추출하여 정책을 도출하고, 성능분석용 코퍼스 기반 사용자 모델로 그 성능을 실험하였다. 방대한 시나리오의 반영을 위해 대량의 코퍼스 수집이 필요한 예제 기반 대화 정책, 혹은 인식기에 의한 오류나 노이즈를 고려하지 않음으로써 현실의 불확실성을 자연스럽게 반영하지 못하는 MDP 대화 정책에 비해 POMDP 정책은 효율적이고 빠른 훈련 알고리즘을 지속적으로 개선시켜 나간다면 적은 노력과 비용으로 효율적이고 강인한 대화 서비스의 제공이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.896-900
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• 2002

본 논문에서는 기존의 워터마킹 알고리즘보다 채널에 대해서 더욱 강인한 특성을 위해 오류 정정 능력이 뛰어난 터보 부호 및 인간 시각 시스템을 이용한 디지털 워터마킹 방법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 터보 부호를 이용하여 워터마크를 생성하고, 채널에 강인한 특성을 위해 채널의 부가 정보를 이용하여 워터마크를 삽입한다. 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험에서 제안한 워터마킹 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 견고성면에서 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1901-1902
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• 2008

얼굴 인식은 얼굴의 특징적인 패턴을 이용하지만, 이러한 패턴은 표정, 포즈, 조명의 변화에 민감하여 인식에 어려움이 있다. 본 논문은 표정 변화에 강인한 인식 모델을 개발하기 위해 Cohn-Kanade 표정 데이터베이스와 AAM을 이용하여 다양한 데이터를 추출하였고, 추출된 데이터를 다선형 분석을 이용하여 분석하였다. 이를 적용한 인식 실험에서 PCA보다 표정에 좀 더 강인한 인식 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1996.06a
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• pp.29-32
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• 1996

본 논문에서는 시변 주파수를 추정하기 위한 방법으로 기존의 시간 가중 칼만 추정기법에 변형된 Huber함수를 적용하여 충격성 잡음환경 하에서도 강인한 칼만추정기법을 제안하였다. 기존의 시간 가중 칼만 추정기법은 오차가 정규분포를 가진다고 가정된 상태에서는 적합한 파라메타 추정을 할 수 있지만 충격성 잡음이 존재하는 경우에는 수렴속도나 시변적응능력에서의 성능저하가 나타난다. 제안된 알고리듬은 영향함수 측면에서 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기를 제한함으로써 기포나 인위적인 충격성 잡음환경 하에서도 시변 주파수 추정을 할 수 있으며 알고리듬의 타당성은 모의실험을 통해 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.261-264
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• 2003

얼굴인식은 동일 사람의 얼굴이라도 조명변화나 얼굴 표정변화에 따라 매우 다른 영상들로 나타나기 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 조명변화에도 강인하고 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Hidden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 제안된 방법은 조명변화에 대해서 조명변화 함수인 $\delta$(delta) 함수를 0, 40, 60, 80으로 변화해 가면서 이미지 보정을 실험하였으며, 계산의 복잡성을 줄이고 얼굴영상에 대한 높은 인식률을 얻기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT 계수를 관측벡터로 사용하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 정량적 평가방법은 FAR(False Accpt Rate)와 FRR(False Reject Rate)를 측정하여 비교하였으며, 기존의 얼굴인식 방법인 PCA, 1차원 HMM과 비교분석하였다. 실험결과 2D-HMM의 경우 FAR(False Accept Rate)가 5.08%로 ID-HMM 5.18%, PCA 10.16%보다 높은 성능을 보였으며, FRR(False Reject Rate)의 경우에도 0.01%로 10.16%인 PCA보다 좋은 성능을 보였다. 이로서 조명변화에 대해서는 PCA보다 2D-HMM 얼굴인식 방법이 우수함을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.11 no.5
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• pp.723-730
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• 2000

In this paper, we perform a performance analysis of serial acquisition scheme using AWGN rejection filter in Rayleigh fading channel and propose robust acquisition scheme using Reference filter, which is utilized to vary threshold at fading rate, in Rayleigh fading channel. AWGN rejection filter is utilized to evaluate running average for compensating channel gain. The JAKE model, which a channel model, is used for the analysis. The simulation result shows that the mean acquisition time of the proposed acquisition system is minimized than acquisition system using AWGN rejection filter and serial-search acquisition system.