• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.1-8
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• 2008

일반적으로 감시영상에서 움직이는 물체들은 배경빼기 혹은 프레임 차를 이용하여 추출된다. 하지만 객체에 의해서 만들어지는 그림자는 심각한 탐지의 오류를 야기시킬 수 있다. 특히, 도로 상에 설치된 감시카메라로부터 획득된 영상으로부터 차량 정보를 분석할 때, 차량에 의해서 생성되는 그림자로 인하여 차량의 모양을 왜곡시켜 부정확한 결과를 만든다. 때문에 그림자의 제거는 감시 영상 내에서의 정확한 객체 추출을 위해서 반드시 필요하다. 본 논문은 도로감시영상 내에서 움직이는 차량의 차종판별 성능을 향상시키기 위한 움직이는 객체 내에 만들어지는 그림자를 제거한다. 제거된 객체의 영역은 소실점을 이용하여 3차원 객체로 피팅(Fitting)한 후 측정된 데이터를 감독 학습하여 원하는 차종 판별결과를 얻는데 사용한다. 실험은 3가지 기계학습 방법{IBL, C4.5, NN(Neural Network)}을 이용하여 그림자의 제거가 차종의 판별성능에 미치는 결과의 평가한다.

• 한국음향학회지
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• 제29권7호
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• pp.468-474
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• 2010

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널잡음에 의한 왜곡이다. 일반적으로 배경잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 받게 한다. DSR (Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이와 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 잡음제거 알고리듬이 사용되고 있으나 낮은 SNR환경에서 부정확한 잡음추정으로 발생하는 스펙트럼 손상과 잔존 잡음은 음성인식기의 인식환경과 학습 환경의 불일치를 만들게 되어 인식률을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 잡음제거 알고리듬으로 MMSE-STSA 방법을 사용하였고 손상된 스펙트럼을 보상하기 위해 Ideal Binary Mask를 이용하였다. 잡음환경 (SNR 15 ~ 0 dB)에 따른 실험결과 제안된 방법을 사용했을 때 향상된 스펙트럼을 얻을 수 있었고 향상된 인식성능을 확인했다.

• 한국음향학회지
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• 제28권7호
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• pp.680-685
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• 2009

본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 잡음 제거 (NS, noise suppression)가 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression)의 후처리단으로 결합하여 사용되는 구조에서 발생하는 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 마이크로폰 입력신호의 음성부재확률 (SAP, speech absence probability)을 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 따라서 제안된 기법에서는 반향 억제 후 신호에서 잡음전력 갱신을 위한 SAP를 추출하는 대신 입력신호에 대한 SAP를 NS 알고리즘에 적용함으로서 잡음 제거기가 반향 억제 후 왜곡된 잡음 스펙트럼 구간에서는 잡음전력을 갱신하지 않도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.362-371
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• 2011

강간 범죄는 강력 범죄 중에서도 가장 높은 비중을 차지하며, 그 결과 강간을 비롯한 성범죄에 대한 두려움은 우리 사회에 만연해 있다. 그러나 점차 증가하는 성범죄에 대한 두려움과 관련하여, 과연 우리가 강간범죄와 범죄자에 대해 얼마나 정확한 지식을 가지고 있고, 그에 대한 통념이 왜곡되지 않은 것인지는 중요하게 다루어야 할 문제이다. 강간 범죄와 피해자, 가해자에 대한 왜곡된 관념으로 인해 발생하게 되는 피해자의 이차적 피해와 가해자에 대한 부적절한 처벌, 그 결과로 증대되는 사회적 두려움과 악순환을 고려할 때, 사람들이 형성하고 있는 강간 범죄와 가해자에 대한 표상과 실제 국내에서 발생하는 강간 범죄와 가해자의 특성이 어떤 면에서 얼마나 차이를 보이는지를 연구할 필요성이 제기된다. 따라서, 본 연구에서는 일반인과 경찰이 지니고 있는 강간 범죄자의 표상과 실제 발생한 강간 범죄의 차이를 다양한 측면에서 검토하였다. 그 결과, 사람들은 실제 강간 범죄 발생 특성과 강간 범죄자의 모습과는 다른 표상을 관념적으로 생성하고 있음이 드러났다. 보다 구체적으로, 일반인과 경찰은 강간 범죄자가 실제보다 사회적으로 악조건에 처해 있으며 범행을 좀처럼 뉘우치지 않고 교정이 쉽게 되지 않는다고 생각하는 등 전반적으로 강간 범죄자에 대하여 실제와 다른 왜곡된 표상을 형성하고 있음이 드러났다. 또한, 강간 사건 발생에서 검거까지 소요된 시간을 과대추정한 것으로 보아 검거 기관을 불신하는 경향 역시 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.751-756
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• 2012

본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.41-43
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• 2019

Image-to-image 변환에서 인상적인 성능을 보이는 StarGAN 은 모델의 성능에 중요한 영향을 끼치는 adversarial weight, classification weight, reconstruction weight 라는 세가지 하이퍼파라미터의 결정을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 이 중 conditional GAN loss 인 adversarial loss 와 classification loss 를 대치할 수 있는 attribute loss를 제안함으로써, adversarial weight와 classification weight 를 최적화하는 데 걸리는 시간을 attribute weight 의 최적화에 걸리는 시간으로 대체하여 하이퍼파라미터 탐색에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 하였다. 제안하는 attribute loss 는 각 특징당 GAN 을 만들 때 각 GAN 의 loss 의 합으로, 이 GAN 들은 hidden layer 를 공유하기 때문에 연산량의 증가를 거의 가져오지 않는다. 또한 reconstruction loss 를 단순화시켜 연산량을 줄인 simplified content loss 를 제안한다. StarGAN 의 reconstruction loss 는 generator 를 2 번 통과하지만 simplified content loss 는 1 번만 통과하기 때문에 연산량이 줄어든다. 또한 이미지 Framing 을 통해 배경의 왜곡을 방지하고, 양방향 성장을 통해 학습 속도를 향상시킨 아키텍쳐를 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제13권3호
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• pp.16-24
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• 1994

음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거 시스템을 구성하였다. 기존 방법에서는 프레임 단위로 분석된 음성신호의 피치 정보를 이용하여 적응여파기의 기준신호를 얻는데 비해 제안된 방법에서는 매 샘플마다 지연 정보를 추정하여 기준신호를 만든다. 입력되는 음성신호로부터 매 샘플시간마다 지연 정보를 구하기 위하여 일반적인 자기상관 함수와 평균절대차 함수로부터 재귀적 자기상관함수와 재귀적 평균절대차함수를 유도하였다. 정규화된 최소평균자승(NLMS) 적응알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템에 제안된 지연추정 방법을 적용하여 백색 가우시안 잡음에 왜곡된 음성에 대해 음성개선 실험을 하였으며, 기존 방법과의 성능비교 실험을 하였다. 제안된 방법에 의한 음성개선이 기존 방법보다 음질 및 SNR면에서 더 좋은 결과를 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.12-17
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• 2010

본 논문에서는 자동적으로 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.705-711
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• 2003

본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점(FFPs:Facial Feature Points)을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 또한, 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였으며, 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.934-940
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• 2003

본 논문은 헤어 뷰티 패션 디자인(Hair Beauty Fashion Design)을 위한 헤어모델과 헤어 얼굴 특징 점을 검출하여 긴 머리, 짧은 머리, 올림머리 등을 연출하는 헤어 라인 검출을 연구한다. 헤어 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징 점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프 헤어 모델로 표현한다. 제안된 탄력적 특징 정합은 헤어 모델과 헤어 입력 영상에 상응하는 특징을 취하여 정합 헤어 모델에서 국부적으로 경쟁적이고, 전체적으로 협력적인 헤어 모델 구조를 제시하며, 또 헤어 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 한다. 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어(얼굴)설계 식별 시스템을 구성함으로서 헤어 라인응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 검출한다.