• Smart Media Journal
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.14-19
• /
• 2014

This paper presents a novel approach to recognize human gestures using k-NN and DTW based on Con tactless Electronic Potential Sensor(CEPS) in the smart devices such as smart TV and smart-phone in the proposed method, we used a Kalman filter to remove noise on gesture signal from CEPS and a PCA algorithm is utilized for reducing the dimensionality of gesture signal without data losses. And then in order to categorize gesture signals, k-NN classifier with DTW distance measure is considered. In the experimental result, we evaluate recognition performance with CEPS gesutres signal form the above two types of smart devices, and we can successfully identify five different gestures with more than 90% of recognition accuracy.

• Journal of Biomedical Engineering Research
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.539-546
• /
• 1998

The purpose of this study is to estimate human emotion quantitatively under colors and music stimuli and to examine the for correlation between color and music sensibility. Physiological signals(electroencephalogram, electrocardiogram, Galvanic skin conductivity and respiration rate) were measured to compare color with music sensibilities. The personality of the subject were investigated using factor analysis and semantic differential method of 20 items(7 interval scaled). The results showed that red, yellow and violets color provoked active and exciting senses mainly as dance, rock and blues music. While blue, cyan and pink colors ware involved in tranquil and resting emotions deeply as classic and ballade music.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.18 no.10
• /
• pp.75-80
• /
• 2017

In this paper, we describe the effect of the regularization method and the network with identity mapping on the performance of the activation functions in deep convolutional neural networks. The activation functions act as nonlinear transformation. In early convolutional neural networks, a sigmoid function was used. To overcome the problem of the existing activation functions such as gradient vanishing, various activation functions were developed such as ReLU, Leaky ReLU, parametric ReLU, and ELU. To solve the overfitting problem, regularization methods such as dropout and batch normalization were developed on the sidelines of the activation functions. Additionally, data augmentation is usually applied to deep learning to avoid overfitting. The activation functions mentioned above have different characteristics, but the new regularization method and the network with identity mapping were validated only using ReLU. Therefore, we have experimentally shown the effect of the regularization method and the network with identity mapping on the performance of the activation functions. Through this analysis, we have presented the tendency of the performance of activation functions according to regularization and identity mapping. These results will reduce the number of training trials to find the best activation function.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.217-220
• /
• 2005

본 논문에서는 고주파 전류형 인버터를 제안하고 인버터의 출력방법에 대해 논하고 있다. 인버터의 출력제어 방법은 스위칭 소자에 인가되는 구동신호의 위상천이를 부여하여 위상천이에 따라 출력을 제어하고 있으며, 제한회로의 동작원리와 특성평가는 정규화 파라메타를 도입하여 기술하였다. 또한 회로설계에 필요한 출력특성은 수치해석에 의해 평가 자료를 도출하고 실험 장치를 제작하여 이론결과와 비교 검토하여 특성평가의 정당성을 입증하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.46-58
• /
• 1984

본 논문은 한국어 음성 인식을 위한 유성음, 무성음, 묵음 식별에 관한 연구이다. 주어진 음성 구간을 3가지 음성 신호 부류로 식별하기 위하여 패턴 인식 방법을 사용하였다. 여기에 사용한 분석 파 라메타는 음성 신호의 영교차율, 대수 에너지, 정규화 된 첫 번째 자동 상관 계수, 선형 예측 분석에서 얻은 첫 번째 예측 계수, 그리고 예측 오차의 에너지이다. 한편 측정된 파라메타들이 다차원 가우스 확 률 밀도 함수에 따라 분산되었다는 가정하에서 어어진 최소 거리 법칙에 기본을 두고 음성 구간을 결정 하였다. 측정된 파라메타들을 여러 가지 방법으로 조합하여 식별한 결과 영교차율, 첫 번째 예측계수, 예측 오차의 에너지를 측정 파라메타로 사용했을 때 1%보다 적은 식별 오차율을 얻었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.134-138
• /
• 2015

Heart sound is used for a basic clinical examination to check for abnormalities in the lungs and heart that can be heard with a stethoscope or phonocardiography. In this paper, we try to find an easier and non-invasive method to diagnose heart diseases using neural network classifier. The classifier has been developed for one normal heart sound and five murmurs by using Shannon entropy and conjugate scaled back propagation algorithm. The experimental results showed that the classification is possible with 1.63185e-6 of classification error.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.359-361
• /
• 2012

본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the KSPS conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.211-214
• /
• 2003

일반적으로 음성 인식에서의 성능은 잡음의 영향으로 인하여 저하된다. 전화망을 통한 한국어 연속 숫자음 인식은 음성인식 분야에 있어서 어려운 영역에 속하는데, 이는 조음 현상으로 인한 인식률 저하되는 점과 전화망 채널의 영향으로 인하여 스펙트럼 포락이 왜곡되며 음성신호의 대역폭이 제한되기 때문이다. 본 논문에서는 잡음의 영향을 줄이기 위하여, 2WF(2-stage Wiener Filter) 와 SWP (SNR-dependent Waveform Processing) 그리고 CMN(Cepstrum Mean Normalization)을 사용하였다. 2WF는 음성 신호의 포만트 구조를 적게 왜곡시키면서 전체적인 가산잡음 뿐만 아니라 동적 가산잡음도 줄여준다. SWP는 음성파형에서 SNR값이 상대적으로 큰 부분을 강조하여 전체적인 SNR을 향상시킬 수 있다. 또한, CMN은 특징벡터로부터 채널잡음의 영향을 정규화하여 음성 인식 성능을 향상시킨다. 이러한 방법들을 전화망 한국어 연속 숫자음 DB를 이용하여 실험한 결과, 음성신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음의 영향을 줄여 전화망에서의 숫자음 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.539-541
• /
• 1999

기존의 문장종속형 화자인식 기법에서는 음성 신호의 각 분석 프레임이 같은 기여도를 갖는 것으로 간주한다. 화자인식 시스템의 성능향상을 위해서는 음운정보보다는 인식의 단서가 되는 화자의 개인성 정보가 잘 반영되도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 HMM (hidden Markov model)을 기반으로 한 문장종속형 화자확인 시스템의 성능향상을 위해 프레임별로 인식의 단서가 되는 개인성 정보의 양을 측정하는 방법과, 이를 화자확인 시스템에 적용하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 결과, 기존의 우도비(likelihood ratio) 정규화 점수를 사용하는 방법에 비해 동일오류율(EER; equal error rate)을 평균 34% 감소시켜 인식율 향상을 얻을 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.24 no.7
• /
• pp.402-409
• /
• 2005

In this paper. we propose a coding method using a matching pursuit algorithm in a strongly periodic highband signal. Also. we propose an efficient quantizer for the estimated parameters : spectral magnitude and phase. Based on the error concealment principle and sinusoidal model. the MP algorithm requires the high-precision pitch period estimation. To estimate more accurate pitch period. the refined pitch obtained from lowband speech is used. which increases the efficiency of bit allocation. The spectral magnitude parameters are quantized by the method which is combined with MDCT (Modified Discrete Cosine Transform) and multi-stage structure. The spectral phase quantizer uses the $2{\pi}$ modular characteristic of phases and the weighted function by spectral magnitudes. To evaluate the efficiency of the proposed method. we applied it to analysis-by-synthesis system. Furthermore we suggest the possibillity of scalable wideband speech codecs based on band-split structure.