• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1501-1514
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• 2008

깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1140-1146
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• 2018

최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1037-1051
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• 2021

주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.10-18
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• 2011

개인정보보호법의 시행은 의료기관에서 의료자산에 대한 보안이 중요시 되고 있으며 이를 위한 얼굴인식은 가장 흥미롭지만 다양한 문제점을 가지고 있는 요소 중의 하나이다. 얼굴인식은 얼굴 영상의 변화하는 요인인 포즈, 조명, 표정과 크기의 변화요소를 포함하고 있다. 이와 같은 변화 요인 중에서 빛의 위치와 방향의 변화요인이 가장 큰 어려움중의 하나이다. 이와 같은 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 의료자산 보호를 위한 CCTV 관제에서 얼굴인식을 위하여 가보웨이블릿의 계수의 분석, 커널 선정, 특징점, 커널크기와 같은 요소를 분석하였다. 제안된 방법은 분석으로 구성되어있다. 첫 번째 분석은 이미지로부터 커널을 선정하기 위한 것이며, 두 번째 분석은 커널 크기에 대한 계수 분석이다. 마지막으로 입력 영상의 크기에 따른 가보커널 크기의 변화에 대한 측정이다. 실험을 통하여 도출된 계수를 이용하여 얼굴인식을 수행하였으며, 평균 97.3%라는 인식 결과를 도출하였다. 제안하는 방법을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 얼굴인식에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.45-49
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• 2013

다른 생체신호와 마찬가지로 심전도(ECG) 신호도 측정시 백색잡음이 발생한다. 백색잡음을 효과적으로 제거하여 심장 관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 심전도 신호에 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이블릿 변환과 문턱치를 이용하여 잡음을 제거하였다. 신호대잡음비(SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 신호대잡음비 비교한 결과 SURE 방법은 3, 5dB에서 5.9531, 4.9301로 가장 좋은 결과를 나타내었고, uninversal 방법은 7, 9dB에서 3.6590, 1.9698로 가장 좋은 결과를 나타내었다. 문턱치를 이용한 잡음 제거시 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 심전도를 이용한 심장질환 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1663-1674
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• 2012

본 논문에서는 스테레오 영상의 소유권 보호를 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법은 스테레오 정합을 통해서 얻어진 변위 맵에서 폐색 영역에 해당하면서 적절한 주파수 계수를 갖는 영역에 워터마크를 삽입한다. 주파수 변환 도구로는 이산 웨이블릿 변환을 사용한다. 제안한 알고리즘은 스테레오 정합, 워터마크 재배열, 워터마크 위치 선정, 그리고 워터마크 삽입 및 추출로 구성된다. 미들버리에서 제공하는 4가지 실험 영상에 대해서 실험을 수행하였다. 4 가지 영상에 대해서 워터마크를 다양한 강인성을 갖도록 삽입하였고, 이들에 대해서 다양한 공격에 대한 워터마크 추출율을 검출하였다. 또한 3D TV에서 다양한 워터마크 삽입 영상을 시각적으로 분석하였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제10권1호
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• pp.47-60
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• 2006

평판 디스플레이 장치(FPD)의 패널 표면 결함 검출에서 일반적으로 사용되는 단순 문턱값에 의한 결함 검출은 FPD 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인하여 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 불균일한 휘도 변화를 보상하고, 정확한 결함 검출을 위해 다 해상도 분석방법인 웨이블릿 변환에 기반하여 높은 고주파 잡음제거와 함께 낮은 저주파를 제거함으로써 불균일한 휘도 변화를 보상할 수 있는 알고리즘을 제안하고 구현 하였다. 특히 제조 공정에서의 결함 검출을 실시간 인라인으로 적용하기 위해 리프팅 기반 고속 알고리즘으로 구현하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2002년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.219-223
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• 2002

영상융합에 관한 여러 가지 기법들이 지금까지 연구되고 있다. 하지만 몇몇 기법들은 복합한 이론 배경으로 여러 단계를 거쳐야 하기에 적용이 쉽지 않은 경우도 있다. 본 연구에서는 현재까지 가장 좋은 방법으로 알려진 웨이블릿 변환기법을 다른 기존의 방법과 비교 분석하고자 한다. 이를 위하여 서로 다른 분광특성 정보를 중심으로 테스트하기 위해 4개의 지역으로 절취하였다. 그 결과 절취후 처리결과와 전체영상을 처리한 결과는 수계지역을 제외하고는 큰 차이는 없었으며 대부분의 지역에서 웨이블릿 방법이 우수함을 알 수 있었다. Multiplicative 방법도 비교적 좋은 결과를 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.27-35
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• 2009

수집신호의 통계적 특성을 기반으로 하는 차분전력분석 (Differential Power Analysis, DPA) 방법은 암호시스템의 키를 해독하는 데 아주 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 수집신호의 시간적인 동기와 잡음에 따라 공격 성능에 상당한 영향을 받는다. 본 논문에서는 DPA에서 시간적인 동기와 잡음에 의한 영향을 동시에 효과적으로 극복하는 웨이블릿(Wavelet) 기반의 신호처리 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능은 DES 연산중인 마이크로 컨트롤러 칩의 전력소비 신호를 이용해서 측정한다. 실험을 통해 제안된 웨이블릿 기반의 전처리 시스템의 성능은 키 해독에 필요한 필요 평문의 수가 기존의 방법들이 필요로 하는 25%의 평문의 수로도 충분함을 보여주고 있다.

• 인지과학
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• 제20권2호
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• pp.155-181
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• 2009

인간의 정신 작용을 신경 생리학적으로 연구할 때에, 심리적 현상에 수반되는 뇌파 신호에 종종 관심을 갖게 된다. 예를 들어, EEG 신호가 어떤 심리적 사건과 관련하여 시간에 따라 어떻게 변화하는 지에 관심이 있다면, 두피에 부착된 각각의 전극에서 모아지는 뇌파 신호의 파형이 실험 조건에 따라서 시간적으로 어떻게 변화하는 지를 살펴보면 된다. 이처럼 제시된 사건에 수반되어 반복된 실험적 시행의 평균을 통해 얻어진 뇌파 전위를 '사건 관련전위(ERP)'라고 한다. 뇌파는 이와 같이 전통적으로 시간 영역에서 분석할 수 있는데, 여기에 덧붙여 주파수 영역에서도 분석할 수 있다. 신호 분석법의 발달로 주파수축 분석 방법이 뇌파 분석에도 응용되고, 그 결과 뇌파 신호의 주파수 성분과 인지적 해석이 종종 의미 있는 상관성을 보인다. 이런 상황에서, 뇌파의 시간축 분석에 비하여, 주파수축 분석이 아직까지는 충분히 일반화되지 않았고, 관련 인지 과학 분야 연구자들에게 기본적인 개념을 소개하고 이해를 도울 필요가 있다고 생각되어 본 해설 논문을 준비했다. 이에, 본 해설 논문을 통해, 뇌파 신호의 주파수축 분석에 대한 기본적인 개념(예, 위상-고정)과 그 대표적인 분석방법(예, 웨이블릿 변환)을 이해하고, 뇌파의 주파수 대역별 인지적 속성에 대해서도 전반적으로 살펴보고자 한다. 나아가, 뇌에서 서로 다른 위치에 있는 전극들 간의 뇌파 신호들의 위상의 상호 관계 연구를 통해, 뇌의 기능적 연결성 연구를 이해하고자 한다.