• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.37-41
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• 2000

본 연구는 디지털 오디오 데이터의 전송 및 배포과정에서 필요한 워터마크기술에 관한 것이 다. 삽입 방법은 일종의 확산 스펙트럼 방식으로 특정 Key 에 의해 생성된 의사난수신호를 인간의 가청주파수모델과 오디오 신호의 특성에 따라 조작 한 후 삽입하게 된다. 이러한 주파수 조작은 데이터 은닉의 inaudibility 와 audio compression에의 견고성을 위하여 필요 한 사항이다. 워터마크 추출과정에서는 일정한 길이의 오디오 신호 앙상블 평균을 구하고, 이 신호와 워터마크와의 상호 상관함수를 구하여 워터마크의 삽입 유무를 판단하게 된다. 알고리즘의 테스트 결과 본 기술은 오디오 압축 및 오디오 조작에 강인한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.12
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• pp.5878-5884
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• 2011

We present steganographic service model and algorism that fit feature of streaming audio book service in order to hide information of copyright and certificate of it. Secret information is encrypted with random numger by secret key that client and server share, so that increase confidentiality. We made secret data distributed randomly and evenly, and improved throughput by simplifying additional computations considering streaming environment.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.1-1
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.6
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• pp.572-579
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• 1992

In this thesis, feedback circuit and FM detector applied to superheterodyne receiver to extract audio signal without random noise Is implemented. The feedback loop circuit converts 45MHz received signal to 4SiKHz If signal containing mess-age without random noise. Also the feedback loop provides the End local frequency, so narrowband BPF which is containing maximum Doppler frequency without message Is needed. Finally, quadrature FM detector extract audio signal by synthesis o350" shifted signal and ampli-tude limited signal. RSSI characteristics is measured and audio characteristics Is compared with existing If module.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1057-1060
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• 2001

최근 인터넷을 통한 전자 저작물 유통이 확산됨에 따라 저작권을 보호하기 위한 디지털 워터마킹이 많이 이용되고 있다. 종래의 디지털 워터마킹 기법에서는 주로 도장 이미지를 워터마크로 사용해왔다. 본 논문은 도장 이미지가 아닌 복잡한 형태의 이미지를 삽입 할 수 있도륵 워터마크 이미지의 정보를 웨이브릿 변환을 통해 추출하여 삽입, 복원해내는 방법을 제안한다. 또한 웨이브릿 변환 계수를 제로 트리 웨이브릿 부호화 방법을 사용하여 워터마킹에 가장 적절한 계수를 선택해서 저작권 정보를 삽입하도록 한다. 이렇게 하면 적합한 대역에 워터마크를 삽입하게 되어 이미지 변형이 적고 공격에도 강인하게 된다. 이 과정에서 삽입 위치를 랜덤하게 하는 부가적인 과정을 생략할 수 있게 함으로써 효율적인 워터마크 첨가를 가능하게 하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.17 no.4
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• pp.346-352
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• 2011

This paper presents a system of road extraction for traffic images from a single camera. The road in the images is subject to large changes in appearance because of environmental effects. The proposed system is based on the integration of color correlograms and random forest. The color correlogram depicts the color properties of an image properly. Using the random forest, road extraction is formulated as a learning paradigm. The combined effects of color correlograms and random forest create a robust system capable of extracting the road in very changeable situations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3238-3240
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• 2000

본 논문의 목적은 음주섭취로 인한 혈중 알코올 농도에 따른 뇌의 활동도변화를 측정, 분석하는데 있다. 1차원 시계열데이터인 EEG신호는 생체 비선형 동역학 시스템으로부터 발생하는 Deterministic Nonlinear Chaos신호로써 무작위적인 신호와는 구분되어질 수 있다. EEG시계열데이터를 위상공간에 적절한 어트랙터로 재구성하여 상관차원 최대발산지수 등의 카오스 지수들을 추출하여보면 EEG시계열데이터가 무작위적인 계에서 발생하는 랜덤한 신호가 아닌 카오스계에서 기인함을 알 수 있고, 인간의 정신상태에 따른 뇌의 활동도를 정성적, 정량적으로 판별해 볼 수 있다. 이러한 카오스 분석방법을 토대로 음주전의 뇌의 활동도와 음주후 혈중알코올 농도에 따른 뇌의 활동도변화를 EEG의 카오스 지수들의 변화를 통해 분석해 보았다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.17 no.5
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• pp.419-428
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• 2011

This paper suggests a judgement method for an inclined plane before entrance of it and the detection of obstacle position. Main idea is started from the assumption that obstacle is always on the bottom plane, and corner appears at this position. The process to detect the obstacle consists of three steps. First the 3D data using stereo matching is acquired to detect an obstacle. Second a bottom plane is extracted by using limit condition. Last the obstacle position is found by using Harris corner detection. Obstacle position detection on an inclined plane was verified by outdoor and indoor experiment. In error analysis, it is confirmed that an average error of obstacle detection in outdoor was larger than the error in indoor but the error are within about 0.030 m. This method will be applied to unmanned vehicles to navigate under various environment.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.26 no.3
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• pp.113-123
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• 1989

We developed a general algorithm and program to determine nominal value of new optimum geometric parameters of MOSFET when yield satisfying specification of drain current and noise spectral density is maximum. In this paper, the total number of considered devices is 500, and each parameters of geometric parameter was generated randomly within the limits of ${pm}3%$ of nominal value, and the distribution of 500 geometric parameters is gaussian distribution.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.547-550
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• 2020

노인인구의 급증에 따라 노인 건강에 대한 관심이 증가하였고 노인 낙상을 발견하는 방법에 대한 관심도 함께 대두되기 시작하였다. 낙상 사고의 경우 낙상을 일으킨 원인보다 낙상이 제때 감지되지 않아 발생하는 이후의 상황이 더욱 심각한 결과를 초래한다. 따라서 낙상이 발생했을 때, 바로 낙상을 감지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 다양한 낙상 검출을 위한 방법이 존재하지만 그 중 착용이 쉽고 원격지에서 관찰 및 관리가 가능한 웨어러블(Wearable) 기기의 센서 데이터를 사용한 낙상 검출을 진행하였다. 본 논문에서는 머신 러닝 모델들을 사용해서 낙상 검출 성능 비교 및 적절한 모델을 제안한다. 기계 학습 기반의 모델인 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 실제 측정된 데이터에 낙상 검출 학습 능력을 정량화하였다. 또한, 모델의 입력 값에 적용한 데이터 분할, 전처리 및 특징 추출 방법을 통해서 효율적인 낙상 검출을 위한 기계학습 관점에서의 타당성을 판단하고자 한다.