• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.21-26
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• 2017

In this paper, we suggest an automated sleep scoring method using machine learning algorithms on accelerometer data from a wristband device. For an experiment, 36 subjects slept for about eight hours while polysomnography (PSG) data and accelerometer data were simultaneously recorded. After the experiments, the recorded signals from the subjects were preprocessed, and significant features for sleep stages were extracted. The extracted features were classified into each sleep stage using five machine learning algorithms. For validation of our approach, the obtained results were compared with PSG scoring results evaluated by sleep clinicians. Both accuracy and specificity yielded over 90 percent, and sensitivity was between 50 and 80 percent. In order to investigate the relevance between features and PSG scoring results, information gains were calculated. As a result, the features that had the lowest and highest information gain were skewness and band energy, respectively. In conclusion, the sleep stages were classified using the top 10 significant features with high information gain.

• 전기전자학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.169-177
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• 2002

본 논문은 스케일-스페이스 필터링 기법을 활용한 홍채 인식에 사용할 수 있는 홍채 특징 추출 방법을 소개한다. 추출된 특징을 이용한 홍채 코드는 신뢰성 있는 실시간 홍채 인식 시스템에 활용할 수 있을 것이다. 홍채 추출 알고리즘은 우선 홍채 부분만을 영상에서 분리하고 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 다시 제거한다. 얻어진 홍채 영상은 극좌표 영상으로 변환하고 스케일 스페이스 필터링을 한다. 필터링된 영상으로부터 추출된 섬세한 특징은 홍채 코드로서 만들어진다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권1호
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• pp.84-95
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• 2009

The ubiquitous smart home is the home of the future, which exploits context information from both the human and the home environment, providing an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. In this paper, we present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. The system uses four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the architecture of the real-time human tracker, and proposes an algorithm for predicting human location and motion. To detect human location, three kinds of images are used: $IMAGE_1$ - empty room image, $IMAGE_2$ - image of furniture and home appliances, $IMAGE_3$ - image of $IMAGE_2$ and the human. The real-time human tracker decides which specific furniture or home appliance the human is associated with, via analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine (SVM). The performance experiment of the human's location, which uses three images, lasted an average of 0.037 seconds. The SVM feature of human motion recognition is decided from the pixel number by the array line of the moving object. We evaluated each motion 1,000 times. The average accuracy of all types of motion was 86.5%.

• 대한인간공학회지
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• 제34권5호
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• pp.411-426
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• 2015

Objective: The goal of this thesis is to design the interaction structure and framework of system to recognize sign language. Background: The sign language of meaningful individual gestures is combined to construct a sentence, so it is difficult to interpret and recognize the meaning of hand gesture for system, because of the sequence of continuous gestures. This being so, in order to interpret the meaning of individual gesture correctly, the interaction structure and framework are needed so that they can segment the indication of individual gesture. Method: We analyze 700 sign language words to structuralize the sign language gesture interaction. First of all, we analyze the transformational patterns of the hand gesture. Second, we analyze the movement of the transformational patterns of the hand gesture. Third, we analyze the type of other gestures except hands. Based on this, we design a framework for sign language interaction. Results: We elicited 8 patterns of hand gesture on the basis of the fact on whether the gesture has a change from starting point to ending point. And then, we analyzed the hand movement based on 3 elements: patterns of movement, direction, and whether hand movement is repeating or not. Moreover, we defined 11 movements of other gestures except hands and classified 8 types of interaction. The framework for sign language interaction, which was designed based on this mentioned above, applies to more than 700 individual gestures of the sign language, and can be classified as an individual gesture in spite of situation which has continuous gestures. Conclusion: This study has structuralized in 3 aspects defined to analyze the transformational patterns of the starting point and the ending point of hand shape, hand movement, and other gestures except hands for sign language interaction. Based on this, we designed the framework that can recognize the individual gestures and interpret the meaning more accurately, when meaningful individual gesture is input sequence of continuous gestures. Application: When we develop the system of sign language recognition, we can apply interaction framework to it. Structuralized gesture can be used for using database of sign language, inventing an automatic recognition system, and studying on the action gestures in other areas.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.837-848
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• 2018

Monitoring technology of machining has a long history since unmanned machining was introduced. Despite the long history, many researchers have presented new approaches continuously in this area. Sound based machine fault diagnosis is the process consisting of detecting automatically the damages that affect the machines by analyzing the sounds they produce during their operating time. The collected sound is corrupted by the surrounding work environment. Therefore, the most important part of the diagnosis is to find hidden elements inside the data that can represent the error pattern. This paper presents a feature extraction methodology that combines various digital signal processing and pattern recognition methods for the analysis of the sounds produced by tools. The magnitude spectrum of the sound is extracted using the Fourier analysis and the band-pass filter is applied to further characterize the data. Statistical functions are also used as input to the nonlinear classifier for the final response. The results prove that the proposed feature extraction method accurately captures the hidden patterns of the sound generated by the tool, unlike the conventional features. Therefore, it is shown that the proposed method can be applied to a sound based automatic diagnosis system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권7호
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• pp.712-722
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• 2000

본 논문은 팀 스포츠(team sports)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(group formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기의 대표 프레임 상에서 선수들과 공의 위치정보를 추출하고 그룹 포메이션 정보를 기초로 뉴럴네트워크의 BP(Back-propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 공격패턴 자동분류 기법을 개발 및 검증하였다. 또한, 실험에는 ‘98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72, 코너킥 39, 프리킥 52개의 총 297 개의 데이타를 추출하여 사용하였다. 실험결과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%. 코너킥 97.4%, 프리킥 75% 로서 매우 양호한 인식율을 보였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.81-89
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• 2017

본 논문은 대퇴절단 환자의 다양한 환경에서의 보행을 가능하게 하는 지능형 의족의 보행노면 및 보행단계 판별 기법을 제안한다. 제안하는 보행모드 변경 기법은 스트레인게이지 센서 만으로 보행노면 및 보행단계 판별이 가능한 단일 센서 기반의 알고리즘으로 기존 지능형 의족의 다중센서 기반 알고리즘의 단순화와 의족 시스템의 저가화가 가능하게 고안하였다. 보행노면 판별 알고리즘을 위해 정상인의 보행 중 발생하는 지면반발력의 특징을 분석하여 보행단계 세분화와 보행노면 검출 조건을 정의하였고, 대퇴절단 환자와 유사한 환경에서의 보행 실험을 위해 보행분석 장치를 제작하였다. 정의된 검출 조건과 제작된 기구를 통해 논문의 효용성 검증을 진행하였으며, 정상인 대상의 실험결과 단일 센서 기반 알고리즘의 정확도는 약 95%를 나타냈다. 제안하는 단일 센서 기반의 알고리즘을 통해 지능형 의족 시스템의 저가화가 가능할 것으로 판단되며 사용자가 직접 보행노면 상태를 파악하고 보행모드를 전환하는 수동 보행모드 변경 방식에서 벗어나 의족이 현재 보행 노면 상태를 파악하고 상황에 맞는 보행모드를 전환하는 자동보행 모드 변경이 가능할 것으로 확인되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권3호
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• pp.209-216
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• 2009

스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.432-438
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• 2009

본 연구에서는 마이크로 라만 스펙트럼을 이용한 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올 간섬유증의 진단을 위해, 전처리 과정을 거친 스펙트럼으로부터 변별력 있는 피크를 추출하여 자동 분류기를 이용한 진단하는 방법을 살펴보았다. 전처리 단계에서는 기준선의 왜곡을 제거한 후 피크 보존에 유용한 Savitzky-Golay 필터를 이용하여 smoothing하였다. 전처리 후 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증을 구분할 수 있는 변별력 있는 스펙트럼 피크를 확인하고 이를 이용하여 MAP과 신경망으로 분류하였으며 실험 결과에 의하면 제안한 전처리 방법과 자동 분류기로 만성 에탄올성 간섬유증과 급성 알코올성 간 손상을 80% 이상 분류할 수 있었고, 이는 특징 벡터로 사용한 피크가 간 질병 진단에 사용될 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.364-372
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• 2014

본 연구에서는 SaaS(Software as a Service)방식으로 전달되는 소프트웨어를 통해 Multi-platform 디스플레이 장치에 맞춤형 서비스가 가능 할 수 있도록 하였다. 이 시스템은 기존의 디지털 사이니지 시스템에 비해 확장성과 이식성이 뛰어나고 플랫폼이 독립적으로 다양한 환경에서 구축이 가능하여 구축비용, 유지관리 등의 면에서 유리하고 주변 환경에 따라 전력을 관리하므로 유지비용 절감 가능하다. 향후 사람들에게 다양한 경험을 제공하고 재미있는 환경을 제공하는 서비스로 발전하기 위해서는 사용자의 성별, 연령, 위치 등을 인식하고 사용자 맞춤으로 콘텐츠를 보여줄 수 있는 자동 패턴인식기술에 대한 연구와 생동감 있는 콘텐츠 제작을 위해 각종 화상영상처리에 대한 연구도 병행되어야 할 것이다.