• 한국전자파학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.487-496
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• 2017

합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템을 이용한 지상 이동 표적 탐지(ground moving target indicator: GMTI)는 상대적으로 짧은 시간에 넓은 지상 지형에 존재하는 이동 표적을 탐지하여 교통통제 및 군사적 위협에 대한 정보를 획득하는 기술이다. Displaced phase center antenna(DPCA) 방법은 실시간 GMTI에 적합한 탐지방법이지만, 측정 지역에 따른 클러터 분포의 차이를 고려한 분석이 부족하다. 다양한 지상 클러터의 특징에 적합한 이동 표적 탐지기들의 설계를 위해 지상 클러터 지역의 이동 표적 탐지 성능에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 연구된 DPCA 탐지기를 이용한 지상 이동 표적 탐지가 지형에 따라 서로 다른 탐지 성능을 갖는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 특히 도심 지형의 특징을 갖는 이종 및 극성 이종 클러터 지형에서 기존 DPCA 탐지기는 높은 오경보율을 갖고, 자연지형의 동종 클러터 지형에서 낮은 오경보율을 갖는 것을 확인하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제43호
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• pp.151-161
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• 2002

This study presents performance analysis results of speaker adaptation for keyword spotting system. In this paper, we implemented MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) method on our middle size vocabulary keyword spotting system. This system was developed for directory services of universities and colleges. The experimental results show that speaker adaptation reduces the false alarm rate to 1/3 with the preservation of the mis-detection ratio. This improvement is achieved when speaker adaptation is applied to not only keyword models but also non-keyword models.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.1037-1044
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• 2012

Multivariate control charts for effectively monitoring every component in the dispersion matrix of multivariate normal process are considered. Through the numerical results, we noticed that the multivariate control charts based on sample statistic $V_i$ by Hotelling or $W_i$ by Alt do not work effectively when the correlation coefficient components in dispersion matrix are increased. We propose a combined procedure monitoring every component of dispersion matrix, which operates simultaneously both control charts, a chart controlling variance components and a chart controlling correlation coefficients. Our numerical results show that the proposed combined procedure is efficient for detecting changes in both variances and correlation coefficients of dispersion matrix.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.3-9
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• 1999

이 논문에서는 능동 소나 환경에서 선형 주파수 변조와 CW(Continuous Wave) 신호의 특성을 고찰하였다. 이를 위해 대표적인 일정 오경보 확률(Constant False Alarm Rate) 처리 기법인 셀 평균(Cell Averaging), 순서통계(Order Statistics), TM(Trimmed Mean) 기법을 이용하여 거리/도플러 영역에서 표적 존재 유무를 판단하고, 이 결과를 이용하여 탐지 성능에 영향을 미치는 요소들을 분석하였다. 특별히, 실측 데이터를 이용한 실험에서 기존 일정 오경보 확률 처리기의 성능이 실제 능동 소나 환경에서도 이론과 같은 결과를 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1109-1112
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• 2006

DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격은 인터넷 침해가운데 가장 위협적인 공격들 중 하나이며 이러한 공격을 실시간으로 탐지하기 위한 연구는 활발히 이루어져 왔다. 하지만 기존의 탐지 메커니즘이 가지고 있는 높은 오탐지율은 여전히 보완해야할 과제로 남아 있다. 따라서 본 논문에서는 DDoS공격 탐지의 근거로 사용된 기존의 트래픽 볼륨(traffic volume), 엔트로피(entropy), 그리고 카이제곱(chi-square)을 이용한 비정상 행위탐지(Anomaly detection)방식의 침임탐지시스템이 가지는 오탐지율(false alarm rate)을 개선할 수 있는 방안을 제안한다. 또한 공격 탐지 시 프로토콜, TCP 플래그(flag), 그리고 포트 번호를 이용하여 네트워크 관리자에게 보다 자세한 공격 정보를 제공함으로써 효율적으로 공격에 대처할 수 있는 시스템을 설계한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.11-16
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• 2013

This paper proposes robust feature extraction for accurate voice activity detection (VAD). VAD is one of the principal modules for speech signal processing such as speech codec, speech enhancement, and speech recognition. Noisy environments contain nonstationary noises causing the accuracy of the VAD to drastically decline because the fluctuation of features in the noise intervals results in increased false alarm rates. In this paper, in order to improve the VAD performance, harmonic-weighted energy is proposed. This feature extraction method focuses on voiced speech intervals and weighted harmonic-to-noise ratios to determine the amount of the harmonicity to frame energy. For performance evaluation, the receiver operating characteristic curves and equal error rate are measured.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권3호
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• pp.205-214
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• 2020

Crime has become one of the major problems in modern society. Even though visual surveillances through closed-circuit television (CCTV) is extensively used for solving crime, the number of crimes has not decreased. This is because there is insufficient workforce for performing 24-hour surveillance. In addition, CCTV surveillance by humans is not efficient for detecting dangerous situations owing to accuracy issues. In this paper, we propose the autonomous detection of dangerous situations in CCTV scenes using a deep learning model with relational inference. The main feature of the proposed method is that it can simultaneously perform object detection and relational inference to determine the danger of the situations captured by CCTV. This enables us to efficiently classify dangerous situations by inferring the relationship between detected objects (i.e., distance and position). Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of the accuracy of image classification and the false alarm rate even when object detection accuracy is low.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.305-308
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• 1998

본 논문에서는 핵심어 검출의 성능을 향상시키기 위한 새로운 후처리 방법을 제안한다. 일반적으로 핵심어 검출 시스템에 의해 검출된 상위 n개의 후보 단어들의 우도(likelihood)는 비슷한 경우가 많다. 따라서, 한 음성구간에 대해 음향학적으로 유사한 핵심어들간의 오인식 가능성이 높아진다. 그러나 기존의 핵심어 검출에 사용된 후처리 방법은 음성의 모든 구간에 같은 비중을 두고 우도를 평가하므로 비슷한 음향학적 특징을 가지는 유사한 핵심어들의 비교에 적합하지 못하다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 후보단어들의 부분적인 음향학적 특징 차이에 기반한 가중치를 우도 계산 시에 반영함으로써 보다 변별력을 높이는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법을 이용하여 유사한 후보단어들간의 변별력을 높일 수 있었고, 인식율이 93%일 때, 우도비검사 방법에 비해 19.6%의 false alarm rate을 감소시킬 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권3E호
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• pp.124-132
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• 2003

We propose a new method for speech/non-speech classifiers based on concepts of the adaptive boosting (AdaBoost) algorithm in order to detect speech for robust speech recognition. The method uses a combination of simple base classifiers through the AdaBoost algorithm and a set of optimized speech features combined with spectral subtraction. The key benefits of this method are the simple implementation, low computational complexity and the avoidance of the over-fitting problem. We checked the validity of the method by comparing its performance with the speech/non-speech classifier used in a standard voice activity detector. For speech recognition purpose, additional performance improvements were achieved by the adoption of new features including speech band energies and MFCC-based spectral distortion. For the same false alarm rate, the method reduced 20-50% of miss errors.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권1호
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• pp.76-84
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• 2000

As first step of any acoustic defence system, a attacking target warning system needs to be extremely reliable. This means the system must ensure a high probability of target classification together with a very low false alarm rate. In this paper, a algorithms for underwater target automatic classification is available for use in the passive sonar will be presented. In first, we will describe the precise automatic extraction of frequency lines for the detection of acoustic signatures. Also, a neural network and fuzzy based algorithms for target classification will be described. Thus the performances of these algorithms are very good with a high probability of classification.