• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.9
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• pp.1120-1131
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• 2016

In this paper, we propose a smoker recognition algorithm, detecting smokers in a video sequence in order to prevent fire accidents. We use description-based method in hierarchical approaches to recognize smoker's activity, the algorithm consists of background subtraction, object detection, event search, event judgement. Background subtraction generates slow-motion and fast-motion foreground image from input image using Gaussian mixture model with two different learning-rate. Then, it extracts object locations in the slow-motion image using chain-rule based contour detection. For each object, face is detected by using Haar-like feature and smoke is detected by reflecting frequency and direction of smoke in fast-motion foreground. Hand movements are detected by motion estimation. The algorithm examines the features in a certain interval and infers that whether the object is a smoker. It robustly can detect a smoker among different objects while achieving real-time performance.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.11
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• pp.97-103
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• 2018

In this paper, the estimation method for the power signal harmonics is proposed by using the time-varying optimal finite impulse response (FIR) filter. To estimate the magnitude and phase-angle of the harmonic components, the time-varying optimal FIR filter is designed for the state space representation of the noisy power signal which the magnitude and phase is considered as a stochastic process. Since the time-varying optimal FIR filter used in the proposed method does not use any priori information of the initial condition and has FIR structure, the proposed method could overcome the demerits of Kalman filter based method such as poor estimation and divergence problem. Due to the FIR structure, the proposed method is more robust against to the model uncertainty than the Kalman filter. Moreover, the proposed method gives more general solution than the time-invariant optimal FIR filter based harmonic estimation method. To verify the performance and robustness of the proposed method, the proposed method is compared with time-varying Kalman filter based method through simulation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.4
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• pp.401-407
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• 2009

In this paper, we propose a novel method for the cross-correlation based double-talk detection (DTD), which employing the Gaussian Mixture Model (GMM) in the frequency domain. The proposed algorithm transforms the cross correlation coefficient used in the time domain into 16 channels in the frequency domain using the discrete fourier transform (DFT). The channels are then selected into seven feature vectors for GMM and we identify three different regions such as far-end, double-talk and near-end speech using the likelihood comparison based on those feature vectors. The presented DTD algorithm detects efficiently the double-talk regions without Voice Activity Detector which has been used in conventional cross correlation based double-talk detection. The performance of the proposed algorithm is evaluated under various conditions and yields better results compared with the conventional schemes. especially, show the robustness against detection errors resulting from the background noises or echo path change which one of the key issues in practical DTD.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.249-252
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• 1994

Keyword spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 컴퓨터가 사람의 음성을 입력받아 이 음성에 미리 정해진 특정단어 또는복수개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 이러한 keyword spotting 시스템의 인식 오류들을 감소시키는 방법의 하나로 keyword spotting 시스템에 후처리 과정을 둠으로써 잘못 검출된 keyword 들을 제거시키는 방법이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 keyword로 검출된 영역에 대한 keyword 모델의 likeihood와 그 여역에 대한 filler 모델의 likelihood의 ratio 와 second best keyword 의 likelihood 그리고, 끝점존재 영역의 구간 길이등 여러 가지 정보를 이용한 후처리과정을 검토하고 인식실험을 통해 이들의 성능을 비교하였다. 6개의 부서명을 keyword로 하는 불특정 화자 keyword spotting 실험을 수행한 결과 baseline 시스템의 경우 고립단어 및 문장 형태의 음성에 대해 95.0%의 keyword 인식률을 얻었으며, 본 논문에서 검토된 네 가지 후처리 방법에 의해 keyword rejection ratio를 0%에서 5%까지 변화시켜 나갈 경우 최저 95.3%에서 최고 97.1%까지 keyword 인식률이 향상된 결과를 얻었다. 특히 성능과 계산량을 종합적으로 고려할 때 끝점 존재 영역의 구간 길이 정보를 이용한 방법이 가장 우수하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.353-354
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• 2016

본 논문은 IEC 60479 표준 "인체감전의 생리학적 현상"에 제시되어 있는 인체감전 현상에 대하여 교류환경과 직류환경에서 인체임피던스의 특성을 실험을 통하여 분석한다. 연구 결과, 적어도 상용주파수 이하에서는 IEC 60479 표준에서 제시하는 인체 임피던스 모델의 수정이 필요함을 발견하였다. 또한 도출된 실험 결과를 활용하여 직류 배전시스템의 TN 접지방식에서 인체 감전 및 설비 누전에 따른 사고에 대하여 구분동작이 가능한 직류전용 누설전류 검출(DC Residual Current Detection) 기법을 제안한다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1994 no.05
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• pp.65-68
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• 1994

시각자극에 의해 머리표면에서 발생하는 Transient Evoked Potential을 검출하여 Source Tracing Method를 이용하여 뇌의 시각인지영역을 추정하였다. 본 과정에서 TEP검출방식은 average method를 이용하였고, 신경흥분에 대한 물리적 모델로 Single Current Dipole Model을 이용하고, 머리기하에 대한 3중구각모델을 이용하여 Forward Problem을 풀었다. Inverse Problem은 current dipole의 6개의 parameter에 대한 Least Square Error Method를 이용하여 신경흥분의 위치를 추정하였다. 이러한 결과와 생리학적으로 밝혀진 시각경로와의 비교결과 유사성이 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.290-293
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• 2003

다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.371-373
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.515-518
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• 2003

좋은 3D 엔진이란 객체들의 상호 작용을 실세계와 유사하게 표현하는 물리라 엔진을 말하다. 충돌은 이런 상호작용 중의 하나이며, 충돌 유무 검사와, 충돌 지점, 충돌후의 반응을 다룬다. 대부분의 물리학 엔진과 같이 충돌 검사도 정확하게 검출하려면 많은 시간이 소요된다. 그래서 개발자들은 정밀도와 시간을 절충할 수 있는 기법을 사용한다. 이렇게 사용되는 기법들이 얼마만큼의 효율성을 가지는지 검증하는 방법은 많이 제시되지 않았다. 본 논문에서는 효율성의 기준을 연산 시간과 정확도로 책정했으며, 실제 개발에 적용되고 있는 알고리즘을 게임에서 발생하는 표본 상황에 적용하여 테스트 한 결과를 분석하고, 게임에 응용될 수 있는 모델을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.575-578
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• 2003

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.