• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.343-350
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• 2016

본 논문은 DWT에너지 기반의 연기 검출 방법을 제안하였다. 일반적으로 연기는 형태가 명확하지 않고 주변 환경에 의하여 색상, 형태, 확산방향 등의 특징이 가변적이기 때문에 특정 정보만을 이용할 경우에는 오검출율이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 환경변화에 강인한 전경 추출 방법을 이용하여 객체를 검출하고 추출된 객체의 색상, 형태, DWT 에너지 정보를 통합적으로 사용하여 연기를 판단한다. 제안된 방법은 평균 30fps의 처리속도를 가지므로 실시간 처리가 가능하고 화재 발생 시점으로부터 연기 감지까지의 평균 소요시간이 약 7초로 빠른 조기감지가 가능하며 낮은 오검출율을 나타내었다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제7권2호
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• pp.41-49
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• 2004

Condition monitoring is very important in turbo machinery because single failure could cause critical damages to its plant. So, automatic fault recognition has been one of the main research topics in condition monitoring area. We have used a relatively new fault recognition method, Hidden Markov Model(HMM), for mechanical system. It has been widely used in speech recognition, however, its application to fault recognition of mechanical signal has been very limited despite its good potential. In this paper, discrete HMM(DHMM) was used to recognize the faults of rotor system to study its fault recognition ability. We set up a rotor kit under unbalance and oil whirl conditions and sampled vibration signals of two failure conditions. DHMMS of each failure condition were trained using sampled signals. Next, we changed the setup and the rotating speed of the rotor kit. We sampled vibration signals and each DHMM was applied to these sampled data. It was found that DHMMs trained by data of one rotating speed have shown good fault recognition ability in spite of lack of training data, but DHMMs trained by data of four different rotating speeds have shown better robustness.

• 한국음향학회지
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• 제13권3호
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• pp.63-70
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• 1994

본 논문에서는 수형구조 분류기를 이 용한 코드워드 tying 알고리즘을 제안한다. 코드워드와 상태간의 통계적 특성을 이용한 일종의 soft decision 방식이라고도 볼 수 있는 제안된 알고리즘은 빠른 트리 구성과 유일한 최적의 해를 제공하는 특징이 있다. 또한, 이산분포 hidden Markov model(HMM)을 이용한 인식 시스템에 쉽게 적용이 가능하다는 장점을 가진다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위한 화자독립 격리단어 인식실험에서 코드북 크기가 256과 512일 경우에 대해 각각 $6\%$, $9\%$의 오차를 감소시켰으며, HMM 파라미터도 $20\%$ 정도 줄임을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제23권3호
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• pp.1-10
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• 2015

최근 다양한 센서들의 성능 개선으로 실내측위가 가능해졌다. 하지만 Wi-Fi 라디오 맵을 이용한 실내 측위나 가속도 센서와 디지털 캠퍼스를 이용한 실내 측위는 아직 상당한 오차를 가지고 있어 지금까지의 연구는 실내 측위의 정확성을 높이는 측위 기술에 대해 많이 진행되었다. 하지만 좌표단위가 아닌 방 단위의 정확성을 가진 실내 맵 매칭이 가능하다면 Wi-Fi 라디오 맵, 가속도 센서 기반의 현재 실내측위기술로도 실내 서비스가 가능하다. 이에 본 연구는 방 단위의 정확성을 가지는 실내 맵 매칭을 위해, 실내 네트워크 맵 매칭에 대해 정의하고, 이를 수행하며 생기는 이슈들에 대해 살펴보고, 이를 해결하기 위해 은닉 마르코프 모델을 사용한 방안에 대해 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.33-40
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• 2012

본 논문은 HTTP Outbound Traffic의 감시를 통해 다양한 웹 공격의 침입 경로에 대응하고, 학습 효율성을 높여 변종 또는 새로운 기법을 이용한 비정상 행위에 대한 오탐을 낮춘 기법을 제안한다. 제안 기법은 HMM(Hidden Markov Model)을 적용하여 HTML 문서속의 태그와 자바스크립트의 학습을 통한 정상 행위 모델을 생성한 후, HTTP Outbound Traffic속의 정보를 정상 행위 모델과 비교하여 웹 공격을 탐지한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해, 제안기법이 웹 공격에 대해 0.0001%의 오탐율과 96%의 우수한 탐지능력을 보임을 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.624-629
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• 2018

감시 및 정찰용 펄스 도플러 레이더(Pulse Doppler Radar : PDR)에서 이동표적의 식별은 일반적으로 레이더 운용자의 도플러 오디오 신호 청취 및 훈련 경험을 바탕으로 수행된다. 본 논문에서는 음성인식 분야에서 널리 이용되는 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징 파라미터와 Hidden Markov Model(HMM) 식별 기법을 이용하여 이동 표적의 클래스를 자동 식별하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 식별성능을 분석하고 검증하였다.

• ETRI Journal
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• 제40권1호
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• pp.122-132
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• 2018

This paper proposes a hierarchical dual filtering (HDF) algorithm to estimate the spatial region between a Cloud of Things (CoT) gateway and an Internet of Things (IoT) device. The accuracy of the spatial region estimation is important for autonomous CoT clustering. We conduct spatial region estimation using a hidden Markov model (HMM) with a raw Bluetooth received signal strength indicator (RSSI). However, the accuracy of the region estimation using the validation data is only 53.8%. To increase the accuracy of the spatial region estimation, the HDF algorithm removes the high-frequency signals hierarchically, and alters the parameters according to whether the IoT device moves. The accuracy of spatial region estimation using a raw RSSI, Kalman filter, and HDF are compared to evaluate the effectiveness of the HDF algorithm. The success rate and root mean square error (RMSE) of all regions are 0.538, 0.622, and 0.75, and 0.997, 0.812, and 0.5 when raw RSSI, a Kalman filter, and HDF are used, respectively. The HDF algorithm attains the best results in terms of the success rate and RMSE of spatial region estimation using HMM.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1034-1037
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• 2015

In recent years in the field of robotics, various methods have been developed to create an intimate relationship between people and robots. These methods include speech, vision, and biometrics recognition as well as gesture-based interaction. These recognition technologies are used in various wearable devices, smartphones and other electric devices for convenience. Among these technologies, gesture recognition is the most commonly used and appropriate technology for wearable devices. Gesture recognition can be classified as contact or noncontact gesture recognition. This paper proposes contact gesture recognition with IMU and EMG sensors by using the hidden Markov model (HMM) twice. Several simple behaviors make main gestures through the one-stage HMM. It is equal to the Hidden Markov model process, which is well known for pattern recognition. Additionally, the sequence of the main gestures, which comes from the one-stage HMM, creates some higher-order gestures through the two-stage HMM. In this way, more natural and intelligent gestures can be implemented through simple gestures. This advanced process can play a larger role in gesture recognition-based UX for many wearable and smart devices.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-270
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.135-140
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• 2012

대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.