• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.35-37
• /
• 2019

최근 딥 러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정인식 기술이 상당한 진보를 이루었다. 그러나 기존 얼굴표정인식 기법들은 제한된 환경에서 취득한 인위적인 동영상에 대해 주로 개발되었기 때문에 실제 wild 한 환경에서 취득한 동영상에 대해 강인하게 동작하지 않을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 3D CNN, 2D CNN 그리고 RNN 의 새로운 결합으로 이루어진 Deep neural network 구조를 제안한다. 제안 네트워크는 주어진 동영상으로부터 두 가지 서로 다른 CNN 을 통해서 영상 내 공간적 정보뿐만 아니라 시간적 정보를 담고 있는 특징 벡터를 추출할 수 있다. 그 다음, RNN 이 시간 도메인 학습을 수행할 뿐만 아니라 상기 네트워크들에서 추출된 특징 벡터들을 융합한다. 상기 기술들이 유기적으로 연동하는 제안된 네트워크는 대표적인 wild 한 공인 데이터세트인 AFEW 로 실험한 결과 49.6%의 정확도로 종래 기법 대비 향상된 성능을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2010.04a
• /
• pp.82-85
• /
• 2010

MPSoC 는 하나의 칩 안에 여러 개의 프로세서와 이를 뒷받침 하는 다수/다량의 메모리 시스템, 인터페이스, 그리고 그 밖의 여러 IP 등을 탑재하는 기술을 말하며, 본 논문에서는 이종의 EISC 프로세서, DSP 프로세서와 2D 벡터 그래픽 가속기를 이용하여 4 개의 프로세서로 구성된 이종 MPSoC를 설계하였다. 설계한 이종 MPSoC 는 Global Foundies 0.13um MPW 공정으로 구현하였으며, 테스트 보드 상에서 2D 벡터 그래픽 가속기와 DSP 프로세서를 이용한 이미지 처리 및 오디오 재생을 통하여 동작을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.343-345
• /
• 2020

본 논문에서는 선택적 노이즈 캔슬링을 위한 환경 인지 기술을 제안한다. 기존의 노이즈 캔슬링은 모든 소리를 구분 없이 차단하여 여러 가지 문제를 유발할 수 있으며 공통된 노이즈 캔슬링 동작으로 각 소음에 최적화된 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 대표적 오디오 특성인 멜-스펙트로그램과 스펙트로그램 기반의 시간적 특성 벡터를 사용하여 환경 인지를 진행한다. 본 논문에서는 attack, rotation, sawing으로 구성된 3가지 소음과 speech, tonal로 구성된 2가지 비 소음으로 총 5가지 클래스를 분류한다. 제안하는 방법에서 특성 벡터로 멜-스펙트로그램만을 사용했을 때 87.5%의 분류 성능을 보였으며, 스펙트로그램 기반의 시간적 특성을 추가했을 때 분류 성능이 91.2%로 향상되었다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2024.10a
• /
• pp.380-383
• /
• 2024

혀의 동작과 떨림은 건강 상태를 평가하는 중요한 지표로, 혀의 움직임을 정확히 추적하려면 영상분석 기술을 사용하여 물체의 움직임을 추적해야 합니다. 이 연구에서는 표면 특징이 불명확한 혀의 미세한 움직임을 명확히 보기 위해 광류(optical flow) 기술을 사용해 움직임을 확대했습니다. 이를 위해 이미지 확대(upsampling) 알고리즘과 광류 벡터 확대 알고리즘 두 가지 방법을 비교하여, 혀 움직임을 더 정밀하게 추적할 수 있는 방법을 찾고자 했다. 연구 결과, 벡터 확대 알고리즘이 더 정확한 광류를 생성하는 것으로 나타났다. 이는 이미지 확대에서 발생할 수 있는 aliasing 효과를 줄이고, 움직임의 방향과 속도를 더 정확히 표현하기 때문이다. 이러한 방법은 혀뿐만 아니라 초음파 영상을 통한 위장관이나 심장의 움직임을 정밀하게 추적하는 데도 유용할 수 있다. 이 연구는 광류 기반 움직임 분석이 다양한 의료 영상에서 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여주며, 향후 진단과 치료모니터링에 중요한 도구가 될 수 있음을 시사한다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.24 no.2
• /
• pp.654-660
• /
• 2020

Through the output of brain waves during muscle operation, this paper checks whether it is possible to find characteristic vectors of brain waves that are capable of dividing left and right movements by extracting brain waves in specific areas of muscle signal output that include the motion of the left and right muscles or the will of the user within EEG signals, where uncertainties exist considerably. A typical surface EMG and noninvasive brain wave extraction method does not exist to distinguish whether the signal is a motion through the degree of ionization by internal neurotransmitter and the magnitude of electrical conductivity. In the case of joint and motor control through normal robot control systems or electrical signals, signals that can be controlled by the transmission and feedback control of specific signals can be identified. However, the human body lacks evidence to find the exact protocols between the brain and the muscles. Therefore, in this paper, efficiency is verified by utilizing the results of application of CSP (Common Spatial Pattern) filter to verify that the left-hand and right-hand signals can be extracted through brainwave analysis when the subject's behavior is performed. In addition, we propose ways to obtain data through experimental design for verification, to verify the change in results with or without filter application, and to increase the accuracy of the classification.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.53-62
• /
• 2017

In this paper, we present the score classification accuracy of BBS(Berg Balance Scale) which is the most commonly used balance evaluation tool using machine learning. Data acquisition was performed using the Noraxon system and an inertial sensor of Noraxon system was attached to the body in 8 locations (left and right ankle, left and right upper buttocks, left and right wrists, back, forehead). Based on the 3-axis accelerometer of the inertial sensor, the feature vector STFT(Short Time Fourier Transform) and SAM(Signal Area Magnitude) were extracted. Then, the items of the BBS were divided into static movement and dynamic movement depending on the operation characteristics, and the feature vectors were selected according to the sensor attachment positions which affect the score for each item of the BBS. Feature vectors selected for each item of BBS were classified using GMM(Gaussian Mixture Model). As a result of the accuracy calculation for 40 subjects, 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10c
• /
• pp.37-39
• /
• 2001

본 논문은 여러 가지 데이터 압축 표준에서 채택하고 있는 이차원 이산 여현 변환과 그 역 변환 (DCT/IDCT)를 위한 효율적인 비동기식 행렬 벡터 곱셈기를 설계하였다. 본 논문에서 제안되어진 곱셈기는 일반적으로 DCT/IDCT의 입력 데이터가 대부분 zero입력이거나 또는 작은 비트수로 표현 가능하다는 점을 이용하여 저전력 고성능 동작을 구현할 수 있도록 설계하였다. 비동기식 설계 방식을 채택하여 Zero입력일 경우 곱셈과정을 생략하고, 정적 회로에 기초한 특정 계산 완료 인지 방식(Speculative Completion Sensing)와 비트 분할된 곱셈기를 이용하여 입력 비트 슬라이스에 대해 동적으로 회로의 계산부분을 활성화/비활성화를 동작을 할 수 있도록 설계되어졌다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.37C no.10
• /
• pp.940-948
• /
• 2012

Android program is developed with JAVA SDK and executed over virtual machine. For this reason, programming is easier than traditional C language but performance of operating speed decreases. To enhance the performance, NDK development tool, which provides C language, assembly language environment, was proposed. Furthermore, with NEON function provided by ARM, we can utilize the vector operation and enhance performance. In the paper, we explore effectiveness of NDK and then propose advanced multiplication structure with NEON function.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2016.07a
• /
• pp.483-484
• /
• 2016

3-레벨 T-type 인버터는 DC-Link 전압을 중성점을 기준으로 상, 하단 두 개의 커패시터로 나누어 사용한다. 이때 두 커패시터의 특성이 일치하지 않거나 스위칭 동작 패턴에 따라 불평형이 생겨 인버터 출력에 왜곡이 발생한다. 이러한 왜곡으로 인해 인버터 성능이 저하되고, 심해질 경우 스위칭 소자에 손상을 발생시킨다. 본 논문은 불평형 전압 차이를 간략화된 공간 벡터 변조 기법을 이용해 스위칭 시간을 보상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 사용하여 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.575-578
• /
• 2001

본 논문에서는 광대역 WLL신호환경에서 동작하는 스마트 안테나 시스템의 역방향 채널에서의 시스템 성능 분석을 제시하였다. 이 논문에 보여지는 모든 결과는 현재 상용화 된 단말기로부터 수신한 실제 데이터로부터 얻어졌다. 웨이트 벡터로부터 계산되어진 빔패턴과 BER(Bit Error Rate)은 실내와 실외 환경 실험에서 관찰되었다. 실험의 결과로, 제안되어진 스마트 안테나 시스템은 실외와 실내 신호 환경 모두에서 향상된 성능을 제공한다는 결론을 얻었다.