• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.49 no.2
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• pp.46-54
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• 2012

We propose a continuously varying contact pressure(CVCP)-adaptive feature extraction algorithm for pulse diagnostic analysis. The CVCP method measures the pulse waveform with continuously increasing contact pressure(CP). This method offer a high resolution signal of the pulse waveform amplitude(PWA) as a function of the contact pressure. Therefore it enables us to overcome the limitation of commercially available pulse-taking devices whose analysis rely on a few number of PWA-CP pairs. We show that an efficient feature extraction algorithm which covers the features of the CVCP-method can be developed by sequentially applying Fast Fourier Transform, peak detection by center-to-edges method, baseline drift removal, detection of the percussion wave upstroke by intersecting tangent method and detection of the analysis region. Finally, by a clinical study with 30 subjects, we show that our CVCP-adaptive feature extraction algorithm detected the upstroke with accuracy of 99.46% and sensitivity of 99.51%, which were about 4.82% and 2.46% increases respectively, compared to a conventional feature extraction method. The proposed CVCP method and the CVCP-adaptive feature extraction algorithm are expected to improve the accuracy in the pulse diagnostic algorithms such as floating/sunken pulse qualities and deficient/excess pulse qualities.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.9
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• pp.95-104
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• 2009

This paper proposes the noise robust algorithm to detect the starting point of music. Detection of starting point of music is necessary to solve computational-waste problem and retrieval-comparison problem with inconsistent input data in music content based retrieval system. In particular, such detection is even more necessary in time sequential retrieval method that compares data in the sequential order of time in contents based music retrieval system. Whereas it has the long point that the retrieval is fast since it executes simple comparison in the order of time, time sequential retrieval method has the short point that data starting time to be compared should be the same. However, digitalized music cannot guarantee the equity of starting time by bit rate conversion. Therefore, this paper ensured that recognition rate shall not decrease even while executing high speed retrieval by applying time sequential retrieval method through detection of music starting point in the pre-processing stage of retrieval. Starting point detection used minimum wave model that can detect effective sound, and for strength against noise, the noises existing in mute sound were swapped. The proposed algorithm was confirmed to produce about 38% more excellent performance than the results to which starting point detection was not applied, and was verified for the strength against noise.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06d
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• pp.76-79
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• 1998

본 논문은 한국어 숫자를 연속적으로 또박또박 발음한 음성의 음절 구간 검출에 관한 내용이며 음절의 최소구간 및 스펙트럼 에너지를 이용하여 연속 음성에서 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 숫자음 11개를 연속으로 발성하여 음절 구간을 검출하며 결정된 구간과 수작업으로 한 음절구간을 비교한다. 음절시작점인 경우에는 수작업시단과 동일하거나 항상 전방향이며 종단인 경우에는 92% 데이터가 $\pm$1 프레임내에 존재하며 제안된 알고리즘이 실용성이 있음을 보인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.69-72
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• 2004

음성신호는 주기성으로 유성음과 무성음으로 구분할 수 있으며 유성음은 준주기성 신호이지만 무성음은 주기성이 없다. 주기성은 음성신호를 분석하는 중요한 파라미터 중 하나이다. 본 논문에서는 시간영역에서 피치의 시작점과 주파수 영역에서 분산을 이용하여 피치 검출 알고리즘을 제안하며 864개 단독 숫자음을 이용하여 실험한 결과 $99.5\%$의 정확도를 확인하였으며 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.157-160
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• 1999

고속 무선통신에 적합한 OFDM 신호를 복조하기 위해서는 빠르고 정확한 심볼의 시작점을 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고속 무선 LAN에서 사용되는 Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)시스템에서 훈련신호를 효율적으로 사용해서 심볼 동기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 직교성이 뛰어난 PN 코드를 훈련신호로 사용하여 OFDM 심볼의 대략적 프레임 동기는 훈련 신호의 실수 부분을 최소오차 방식을 적용하고 정밀한 심볼동기는 주기가 짧은 PN 코드를 결합시켜 하나의 심볼을 만든 후 상관관계를 적용하여 검출하였다. 그 결과 제안된 알고리즘이 계산량을 현저하게 줄이면서 심볼 동기는 정확하게 검출함을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.746-751
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• 2001

일반적으로 음향 반향 제거기에서 적응필터의 안정성을 보장하기 위해서 동시통화 검출기(DTD)를 사용하여 원단화자 신호와 근단화자 신호의 존재 여부에 따라 적응필터 계수의 적응 여부를 결정한다. 본 논문에서는 두 개의 상호상관계수를 이용하여 계산량과 메모리 소자수 면에서 효율적인 동시통화 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 마이크로폰의 입력신호와 추정된 반향 신호간의 상호상관계수, 그리고 마이크로폰의 입력신호와 오차신호간의 상호상관계수를 이용하여, 주행 상황과 같이 심한 잡음 환경에서도 동시통화 구간의 시작점과 끝점 검출에 강인한 특성을 갖는다. 또한, 기존의 상호상관도를 이용하는 방법에 비하여 적은 양의 계산과 메모리를 필요로 하여 저가의 고정소수점 DSP를 이용한 실시간 구현에 적합하다. 성능 평가를 위하여 차내 핸즈프리 통신 환경에서 얻은 실측 데이터를 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.1
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• pp.49-55
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• 2017

Computed tomographic angiography (CTA) is widely used in the diagnosis and treatment of coronary artery disease because it shows not only the whole anatomical structure of the cardiovascular three-dimensionally but also provides information on the lesion and type of plaque. However, due to the large size of the image, there is a limitation in manually extracting coronary arteries, and related researches are performed to automatically extract coronary arteries accurately. As the coronary artery originate from the ascending aorta, the ascending aorta and ostium should be detected to extract the coronary tree accurately. In this paper, we propose an automatic segmentation for the ostium as a starting structure of coronary artery in CTA. First, the region of the ascending aorta is initially detected by using Hough circle transform based on the relative position and size of the ascending aorta. Second, the volume of interest is defined to reduce the search range based on the initial area. Third, the refined ascending aorta is segmented by using a two-dimensional geodesic active contour. Finally, the two ostia are detected within the region of the refined ascending aorta. For the evaluation of our method, we measured the Euclidean distance between the result and the ground truths annotated manually by medical experts in 20 CTA images. The experimental results showed that the ostia were accurately detected.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.12
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• pp.2547-2554
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• 2009

In this paper, we proposed a face detection algorithm and a hardware implementation method for ROI(Region Of Interest) of AF(Auto Focusing). We used face features in skin regions of YCbCr color space for face detection. The face features are the number of skin pixels in face regions, edge pixels in eye regions, and shadow pixels in lip regions. The each feature was statistically selected by 2,000 sample pictures of face. The proposed algorithm detects two faces that are closer center of the image for considering the effectiveness of hardware resource. The detected faces are displayed by rectangle for ROI of AF, and the rectangles are represented by positions in the image about starting point and ending point of the rectangles. The proposed face detection method was verified by using FPGA boards and mobile phone camera sensor.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.376-380
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• 2015

This paper proposes new recognition method of road lanes misty day. The method enables autonomous-driving of cars and the safety of the drivers while driving with bad visibility in foggy roads. The proposed method, firstly, determines whether the foggy or not according to pixel number distributions and starting point of the fog period from input images. If it is foggy then the median filter's size of the Retinex algorithm is set to 1000 or more and it performs histogram equalization and normalization. The computer simulation results show that the proposed method can recognize better long distances and fine detection than earlier methods.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.263-266
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• 2004

본 논문에서는 터널 구조물에서 발생하는 균열의 인식과 이에 대한 정보를 획득하기 위한 방법에 대한 연구를 수행하였다. 터널 구조물에서 발생하는 균열의 경우, 건설 분야의 특수성 때문에 기존의 경계점 인식(edge detection) 알고리즘을 적용하는 경우 정밀도 저하의 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하고 더불어 정밀도를 향상시킬 수 있는 방법으로 영상에서 균열을 인식하는 균열 인식 단계와 인식된 균열의 길이, 두께 등을 측정하는 균열 정보 획득 단계로 구분하였다. 균열 인식 단계에서는 균열의 시작점과 끝점을 기준으로 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 사용하여 픽셀 값의 분포에 따라 균열의 중심선을 계산하여 균열을 인식한다. 균열 정보 획득 단계에서는 균열 인식 단계에서 얻은 정보를 통해 균열의 길이, 진행 방향 정보, 그리고 균열의 두께를 계산한다. 균열의 길이 및 진행 방향 정보는 균열 인식 단계에서 얻어진 정보를 통하여 계산하며, 균열 두께 측정은 각 픽셀의 누적 값을 이용하여 계산하는 원형 검출기(Daugman 알고리즘)를 변형하여 사용하였다.