• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권8호
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• pp.35-43
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• 2004

AAL2 전송 방식은 3G WCDMA 망에서 Node-B와 RNC사이에서 음성 및 데이터 트래픽을 전송하는데 사용되고 있다. AAL2의 성능을 분석하기 위하여 이산 마코프 체인 모델을 이용하여 음성 트래픽의 압축밀도와 대역이득을 분석하였으며, 시뮬레이션을 통하여 이 결과를 검증하였다. 또한 집선기에서 AAL2 다중화기의 성능을 세부적으로 분석하였다. 분석에 의하여 Node-B에서의 최적의 Timer_CU를 결정하기 위한 근거를 제안하였으며, 대역이득의 측면에서 집선기에서의 부가적인 AAL2 다중화기의 이점이 매우 작다는 것을 확인하였다. 또한 Node-B와 Iub인터페이스의 집선기에서 AAL2를 사용했을 때 데이터 트래픽의 경우 음성 트래픽에 비하여 그 이점이 매우 작다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제27권2호
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• pp.78-85
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• 2010

The remanufacturing system is a series of industrial process in which worn-out products are restored to like-new condition. The remanufacturing system is differ from the repair system not only process characteristics but also product characteristics. So, it is required to design another model for the remanufacturing system which is distinct from the repair system and also performance index is required for the remanufacturing system. Therefore, in this paper we suggest the availability model for remanufacturing system by using Markov Process. This model represents each of the states of the remanufacturing system. Also performance indexes of remanufacturing system are introduced. Performance indexes are consisting of part reuse frequency and time, part disposal frequency and time. As a result, we can have a choice and control the proper part and offer useful information during the remanufacturing by using these availability model and performance indexes.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.244-248
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• 2007

본 논문에서는 유비쿼터스 멀티미디어 컨텐츠의 구현을 위해서 자기 네트워킹과 대체 구조를 제안한다. 유비쿼터스 멀티미디어의 여러 가지 특성 중에서 컨텐츠의 측면에서는 컨텐츠의 사실성과 실시간성이 매우 중요하다. 컨텐츠의 실시간성을 위해서 본 논문에서는 자기 네트워킹과 대체 구조를 구현하고 해석한다. 컨텐츠의 네트웍 기능을 이용하여 서버에 접속하고 스스로 업데이트 할 수 있도록 한다. 이에 따라서 전체적인 데이터 전송량을 줄일 수 있으며 마코프 체인 모델을 이용하여 제안된 구조의 처리율을 해석하여 효용성을 보인다. 또한 제안된 구조의 단말기에서의 구현과 이를 통한 어플리케이션에 대해서 정리한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2622-2627
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• 2010

24시간 무인 감시 시스템에서 정확한 얼굴 인식은 절대적으로 필요한 요소이다. 그러나 얼굴 인식은 얼굴 영상의 왜곡, 조명, 얼굴의 크기, 얼굴 표정, 배경 영상 등의 변화로 인해 많은 제약이 있다. 본 연구에서는 얼굴 인식의 성능 향상을 위하여 혼합형 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 신경회로망의 비지도학습 방식인 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 구성한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 고유얼굴 방식, 은닉 마코프 모델 방식, 다층 신경회로망 방식과 비교한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1034-1037
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• 2015

In recent years in the field of robotics, various methods have been developed to create an intimate relationship between people and robots. These methods include speech, vision, and biometrics recognition as well as gesture-based interaction. These recognition technologies are used in various wearable devices, smartphones and other electric devices for convenience. Among these technologies, gesture recognition is the most commonly used and appropriate technology for wearable devices. Gesture recognition can be classified as contact or noncontact gesture recognition. This paper proposes contact gesture recognition with IMU and EMG sensors by using the hidden Markov model (HMM) twice. Several simple behaviors make main gestures through the one-stage HMM. It is equal to the Hidden Markov model process, which is well known for pattern recognition. Additionally, the sequence of the main gestures, which comes from the one-stage HMM, creates some higher-order gestures through the two-stage HMM. In this way, more natural and intelligent gestures can be implemented through simple gestures. This advanced process can play a larger role in gesture recognition-based UX for many wearable and smart devices.

• 한국음향학회지
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• 제16권1호
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• pp.96-99
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• 1997

본 논문에서는 고립단어 인식을 위한 빠른 전처리기를 소개한다. 제안하는 전처리기는 적은 계산량으로 후보 단어를 추출한다. 본 전처리기에서는 계산량을 줄이기 위해서 벡터 양자화 대신에 특징 정렬 알고리즘을 사용하였다. 이 전처리기의 유효성을 보이기 위해서 준연속 은닉 마코프 모델을 기반으로 한 음성 인식기와 벡터 양자화를 기반으로 한 전처리기에 대해서 화자독립 고립단어 인식에 대한 성능을 비교했다. 실험에 사용한 음성 데이터는 남성 호자 40명이 발성한 244 단어이며, 40명의 화자 중에서 20명은 전처리기의 훈련용으로 사용했으며 나머지 20명은 평가용으로 사용하였다. 실험의 결과, 음성 데이터에 대해서 90%의 감축을 조건에서 제안한 전처리기는 99.9%의 정확성을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권1호
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• pp.11-20
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• 2011

Pictorial Structures(PS)는 동적 프로그래밍을 이용하여 인체의 포즈 추적 및 인식 하는 것에 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서 상반신 포즈는 PS와 Particle filter(PF)에 의한 동적 프로그래밍 기법으로 추적된다. PF와 같은 동적프로그래밍에서 마코프 연쇄 (Markov Chain) 기반 동적 움직임 모델은 높은 자유도를 갖는 상반신 포즈를 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 키포즈 기반 예측분포이며, 이것은 상반신 실루엣과 키포즈(Key Pose)들 사이의 유사도를 참고하여 파티클(Particle)을 적절히 예측하는 것이다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존 방법 성능을 70.51% 향상시킨 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.298-303
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• 2004

본 논문은 임의의 입력지연을 갖는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력궤환 제어 시스템을 논의한다. 설계된 연속시간 T-S 퍼지 관측기 시스템을 영차의 샘플/홀드 함수를 이용하여 이산시간 관측기를 설계한다. 이때 플랜트와 관측기의 출력에러가 제어기를 통하여 궤환되기 때문에 이산화 과정에서 발생한 에러를 보정할 수 있다. 여기에서 시스템의 제어 입력은 임의로 변화하는 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현한다. 생성된 시스템의 확률적 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 이러한 결과를 2자유도 헬리콥터의 모델에 대한 모의실험을 통하여 효용성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2009

The paper presents an effective method to detect fire in video surveillance and monitoring system. The main contribution of this work is that we successfully use the Hidden Markov Models in the process of detecting the fire with a few preprocessing steps. First, the moving pixels detected from image difference, the color values obtained from the fire flames, and their pixels clustering are applied to obtain the image regions labeled as fire candidates; secondly, utilizing massive training data, including fire videos and non-fire videos, creates the Hidden Markov Models of fire and non-fire, which are used to make the final decision that whether the frame of the real-time video has fire or not in both temporal and spatial analysis. Experimental results demonstrate that it is not only robust but also has a very low false alarm rate, furthermore, on the ground that the HMM training which takes up the most time of our whole procedure is off-line calculated, the real-time detection and alarm can be well implemented when compared with the other existing methods.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.329-347
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• 2017

범주기반 속성추론에 대한 초기연구들은 전형성, 다양성, 유사성 효과 등 인간 사고에서 나타나는 다양한 현상들을 보고하였다. 이후 연구들은 이러한 추론에서 참가자들의 사전지식이 광범위한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 본 연구에서는 다양한 사전지식들 중 하나인 인과적 지식이 속성추론에 미치는 영향을 검증하고 이를 모델링하였다. 이를 위해 참가자들은 네 개의 속성으로 구성된 범주에서 속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과구조로 연결되었을 때 속성추론과제를 실시하였다. 그 결과 전형성 효과와 더불어 공통원인 구조에서 인과적 마코프 조건(causal Markov condition)에 대한 위배와 공통효과 구조에서 인과적 절감(causal discounting)이 관찰되었다. 이를 모델링하기 위해 참가자들은 표적속성이 존재하는 범주예시와 존재하지 않은 범주예시가 존재할 가능성에 대한 차이값 (즉, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$에 근거하여 속성추론을 수행한다고 가정하였다. 인과모형이론(Rehder, 2003)에 기반하여 범주예시들의 확률값을 계산한 후 각 표적속성에 대한 추론에 적용하였다. 그 결과 모형은 참가자들의 데이터에서 관찰된 전형성 효과뿐만 아니라 인과적 마코프 조건에 대한 위배 및 인과적 절감을 모두 예측한다는 것이 확인되었다.