• 한국통신학회논문지
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• 제39C권2호
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• pp.122-129
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• 2014

본 연구에서는 사용자에게서 취득한 뇌파의 감정분류를 시행하였고, SVM(Support Vector Machine)과 K-means 알고리즘으로 분류실험을 하였다. 뇌파 신호는 측정 한 32개의 채널 중에서, 이전 연구에서 감정분류가 뚜렷하게 나타났던 CP6, Cz, FC2, T7, PO4, AF3, CP1, CP2, C3, F3, FC6, C4, Oz, T8, F8의 총 15개의 채널을 사용하였다. 감정유도는 DVD 시청과 IAPS(International Affective Picture System)라는 사진 자극 방법을 사용하였고, 감정분류는 SAM(Self-Assessment Manikin) 방법을 사용하여 사용자의 감정상태를 파악하였다. 취득된 사용자의 뇌파신호는 FIR filter를 사용하여 전처리를 하였고, ICA(Independence Component Analysis)를 사용하여 인공산물(eye-blink)을 제거하였다. 전처리된 데이터를 FFT를 통하여 주파수 분석을 하여 특징추출(feature extraction) 하였다. 마지막으로 분류알고리즘을 사용하여 실험을 하였는데, K-means는 70%의 결과를 도출하였고, SVM은 71.85%의 결과를 도출하여 정확도가 더 우수하였으며, 이전의 SVM을 사용했던 연구결과와 비교분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2527-2533
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• 2011

본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권3호
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• pp.353-366
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• 2005

In future telecommunications systems, behaviour will be defined by inexperienced users for many different purposes, often by specifying requirements in the form of policies. The call processing language (CPL) was developed by the IETF in order to make it possible to define telephony policies in an Internet telephony environment. However, user-defined policies can hide inconsistencies or feature interactions. In this paper, a method and a tool are proposed to flag inconsistencies in a set of policies and to assist the user in correcting them. These policies can be defined by the user in a user-friendly language or derived automatically from a CPL script. The approach builds on a pre-existing logic programming tool that is able to identify inconsistencies in feature definitions. Our new tool is capable of explaining in user-oriented terminology the inconsistencies flagged, to suggest possible solutions, and to implement the chosen solution. It is sensitive to the types of features and interactions that will be created by naive users. This tool is also capable of assembling a set of individual policies specified in a user-friendly manner into a single CPL script in an appropriate priority order for execution by telecommunication systems.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.20-25
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• 2000

본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.971-974
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• 2020

Infants express their physical and emotional needs to the outside world mainly through crying. However, most of parents find it challenging to understand the reason behind their babies' cries. Failure to correctly understand the cause of a baby' cry and take appropriate actions can affect the cognitive and motor development of newborns undergoing rapid brain development. In this paper, we propose an infant cry recognition system based on deep transfer learning to help parents identify crying babies' needs the same way a specialist would. The proposed system works by transforming the waveform of the cry signal into log-mel spectrogram, then uses the VGGish model pre-trained on AudioSet to extract a 128-dimensional feature vector from the spectrogram. Finally, a softmax function is used to classify the extracted feature vector and recognize the corresponding type of cry. The experimental results show that our method achieves a good performance exceeding 0.96 in precision and recall, and f1-score.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.501-503
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• 2022

초해상이란 해상도가 낮은 영상을 해상도가 높은 영상으로 합성하는 기술이다. 딥러닝은 영상의 해상도를 높이는 초해상 기술에도 응용되며 실현은 2아4년에 발표된 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델로부터 시작됐다. 이후 오토인코더 (Autoencoders) 구조로는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders), 합성된 영상을 실제 영상과 통계적으로 구분되지 않도록 강제하는 GAN (Generative Adversarial Networks) 구조로는 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 모델이 발표됐다. 모두 SRCNN의 성능을 웃도는 모델들이나 그중 가장 높은 성능을 끌어내는 SRGAN 조차 아직 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 SRGAN의 성능을 개선하기 위해 사전 훈련된 특징 추출기(Pre-trained Feature Extractor) VGG(Visual Geometry Group)-19 모델을 변경하고, 기존 모델과 성능을 비교한다. 실험 결과, VGG-19 모델보다 윤곽이 뚜렷하고, 실제 영상과 더 가까운 영상을 합성할 수 있는 모델을 발견할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지
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• 제66권2호
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• pp.416-424
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• 2017

In this study, we propose a design of digits recognition system based on RBFNNs through a comparative study of pre-processing algorithms in order to recognize digits in handwritten. Histogram of Oriented Gradient(HOG) is used to get the features of digits in the proposed digits recognition system. In the pre-processing part, a dimensional reduction is executed by using Principal Component Analysis(PCA) and (2D)2PCA which are widely adopted methods in order to minimize a loss of the information during the reduction process of feature space. Also, The architecture of radial basis function neural networks consists of three functional modules such as condition, conclusion, and inference part. In the condition part, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means algorithm. Also, it is used instead of gaussian function to consider the characteristic of input data. In the conclusion part, the connection weights are used as the extended type of polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. By using MNIST handwritten digit benchmarking database, experimental results show the effectiveness and efficiency of proposed digit recognition system when compared with other studies.

• Smart Structures and Systems
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• 제11권1호
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• pp.19-34
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• 2013

The objective of this paper is to develop on-line system parameter estimation and damage detection technique from the response measurements through using the Recursive Covariance-Driven Stochastic Subspace identification (RSSI-COV) approach. To reduce the effect of noise on the results of identification, discussion on the pre-processing of data using recursive singular spectrum analysis (rSSA) is presented to remove the noise contaminant measurements so as to enhance the stability of data analysis. Through the application of rSSA-SSI-COV to the vibration measurement of bridge during scouring experiment, the ability of the proposed algorithm was proved to be robust to the noise perturbations and offers a very good online tracking capability. The accuracy and robustness offered by rSSA-SSI-COV provides a key to obtain the evidence of imminent bridge settlement and a very stable modal frequency tracking which makes it possible for early warning. The peak values of the identified $1^{st}$ mode shape slope ratio has shown to be a good indicator for damage location, meanwhile, the drastic movements of the peak of $2^{nd}$ mode slope ratio could be used as another feature to indicate imminent pier settlement.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.183-190
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• 2016

논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.332-338
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• 2010

영상 처리를 통한 특징 추출은 영상 검색, 객체 인식, 영상 인덱싱을 포함하는 다양한 분야에서 전처리 과정으로 사용되어 왔다. 특히, 영상 질감 분석에서는 질감 특성 추출을 더 용이하게 하기 위해 질감의 대비를 증가시키는 방법을 사용한다. 생체 현미경 영상에서 두드러진 질감중의 하나는 주름이며 주름의 특징은 노화 관련 응용에 유용한 정보를 다양하게 제공한다. 본 논문에서는 피부 영상에서 나이 관련 특징을 추출하는 기존 방법을 개선하여 피부 나이 측정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다.