• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제20권1호
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• pp.150-155
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• 2016

To evaluate the autofocusing performance of recent mobile phone cameras, it is necessary to determine the peak position of the center field MTF (Modulation Transfer Function), -known as the through focus MTF- of the module. However, the MTF peak position found by conventional methods deviates from the ideal position due to the focus scanning resolution of mobile phone cameras. This inaccurate peak position results in false judgements of the optical performance, leading to yield losses or customer complaints. An increase in the focus scanning resolution can address this problem, but the manufacturing UPH (Unit per Hour) level will also unfortunately increase as well, resulting in a loss of manufacturing capabilities. In this paper, several fitting models are studied to find an accurate MTF peak position within a short period of time. With an analysis of a large amount of manufacturing data, it is demonstrated that the fitting methods can reduce false judgements and simultaneously increase the capabilities of the manufacturing system.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권1E호
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• pp.82-88
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• 1994

음성신호의 처리에서 GCI를 정확하게 검출하는 것은 중요하다. 따라서 이에 대한 연구가 부분적으로 진행되어 왔다. 이러한 방법은 광범위한 화자와 다양한 단어에 대해 적합하지 못하기 때문에 우리는 G-peak를 사용하여 GCI를 검출하는 새로운 기법을 제안하였다. 우선 음성 신호 파형을 가변 저역 통과 여파기에 통과 시킨다. 여파된 신호를 사용하여 G-peak를 검출하고 이를 기준으로 GCI를 검출하게 된다. 제안된 방법으로 검출한 GCI와 눈으로 찾은 GCI의 차이가 1ms이내이면 고려의 대상으로 삼았다. 제안된 방법은 검출율이 각각 0dB SNR하에서 94%, 20dB SNR하에서 96.5%, 무잡음에서 97.9%를 나타내었다. 결론적으로 제안된 방법은 잡음 환경하에서도 우수한 수행결과를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2216-2219
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• 2003

Accurate speech region detection and automatic syllable segmentation is important part of speech recognition system. In automatic speech recognition system, they are needed for the purpose of accurate recognition and less computational complexity, In this paper, we Propose improved syllable segmentation method using ramp edge detection method and residual signal Peak energy. These methods were used to ensure accuracy and robustness for endpoint detection and syllable segmentation system. They have almost invariant response to various background noise levels. As experimental results, we obtained the rate of 90.7％ accuracy in syllable segmentation in a condition of accurate endpoint detection environments.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1137-1142
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• 2013

FBG센서는 구조물의 변형과 온도 측정에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 FBG센서를 이용하여 균열을 측정하기 위하여 FPGA와 DSP를 이용하여 인테로게이터를 개발 구현하였다. 개발한 인테로게이터는 광원, 광서큘레이터, 광그레이팅 그리고 CCD센서 및 제어기로 구성된다. FBG센서로부터 반사된 광원의 스펙트럼을 분석하여 피크 파장를 검출하고 피크 파장의 변이를 이용하여 구조물의 변형 정도를 측정한다. 본 논문에서는 FBG센서 인테로게이터의 피크 검출 알고리즘에 주로 적용하는 중심점 알고리즘과 Gaussian 근사법을 비교한다. Gaussian 근사법에 개발한 인테로게이터에 적합함을 실험을 통하여 확인한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제30권1호
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• pp.8-16
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• 1998

In this work a method to detect the vibrational peak and to decide the vibrational mode of detected peak for core internal vibration monitoring system which is particularly concerned on the core support barrel (CSB) and fuel assemblies is developed. Flow induced vibration and aging process in the reactor internals cause unsoundness of the internal structure. In order to monitor the vibrational status of core internal, signals from the ex-core neutron detectors are transformed into frequency domain. By analyzing transformed frequency domain signal, an analyst can acquire the information on the vibrational characteristics of the structures, i.e., vibration frequencies of each component, vibrational level, modes of vibration, and the causes of the abnormal vibration, if any. This study is focused on the development of the automated monitoring system. Several methods are surveyed to define the peaks in power spectrum and fuzzy theory is used to automatic detection of the vibrational peaks. Fuzzy algorithm is adopted to define the modes of vibration using the peak values from fuzzy peak recognition, phase spectrum, and coherence spectrum.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.304-311
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• 2014

본 논문에서는 항공기 복합재료 내부의 결함을 자동으로 검출하고 분류하는 초음파 검사 방식을 제안한다. 결함 검출을 위해서 초음파의 국부 최대값을 이용해 피크(peak) 값을 추출해낸다. 피크의 거리정보를 이용해 히스토그램화 하며 시편의 표면과 바닥의 백월에코(back-wall echo)를 결정한다. 이를 통해 C-scan 영상을 생성한다. 검출된 피크의 평균과 분산을 이용해 임계값을 정하고 그 값으로 결함여부를 판단한다. 결함의 종류를 구분하기 위해서는 주성분 분석(PCA; principal component analysis)와 이차 판별 분석(QDA; quadratic discriminant analysis)를 수행하였다. PCA를 통한 512개의 차원은 주성분으로 변환 시 30개의 주성분에 99% 이상의 분산이 포함되었다. 주성분 개수를 한정시킴으로써 차원 축소를 통해 계산량을 크게 줄였고 오분류를 최소화하였다. 이차 판별 분석을 적용해 결정경계(decision boundary)의 방정식을 얻었고 이를 통해 결함을 분류할 수 있음을 실험을 통해 보였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.87-95
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• 2020

연구목적: 본 논문에서는 도플러 레이더를 활용하여 차량 운전자의 호흡과 심박을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 연구의 가능성을 확인한다. 연구방법: 본 논문에서는 검출 신호의 peak 주파수 값과 가중치를 활용하는 weighted peak detection 기법을 제안한다. 정지 상태와 주행 상태에서의 실험을 통해 제안하는 두 알고리즘의 정확도를 분석한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 정지 상태에서 측정된 호흡과 심박 검출 정확도는 각각 95%, 96% 이상의 결과를 보였다. 또한 실제 주행 실험에서도 각 72%, 84% 이상의 정확도를 보여 주행 시의 활용 가능성을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 생세 신호 검출 기법은 차량 운전자의 호흡이나 심장 이상을 자동으로 검출함으로 운전자 본인 및 대형 교통사고를 예방하는 기술로 활용이 가능하다.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제8권4호
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• pp.493-504
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• 2007

This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.46-51
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• 2002

본 논문은 얼굴 요소 중 눈썹을 검출하기 위한 기법으로, 눈썹은 얼굴 인식이나 표정 인식, 얼굴 애니메이션에 중요한 역할을 하는 요소이다. 색상 영역 분할을 통해 얼굴 영역을 검출한 다음, 형판 정합(template matching)을 통해 눈을 검출한다. 눈썹은 눈 바로 위에 위치하므로 검출된 눈의 위치 값을 이용하여 눈썹 후보 영역을 설정한다. 이렇게 설정된 눈썹 후보 영역에서 휘도(luminance) 성분의 히스토그램을 구한 다음, 이 히스토그램을 이용하여 thresholding 기법으로 눈썹을 검출한다. 일반적으로 이런 히스토그램은 하나의 bin을 갖는 peak나 valley가 무수히 많아 threshold 간을 결정하는데 어려움이 있다. 이런 어려움을 극복하고 좀더 쉽게 threshold 값을 찾기 위해 이런 peak나 valley를 제거해 히스토그램을 변형한다. 제안된 알고리즘은 얼굴 영역 검출부, 얼굴 요소 검출부, 그리고 FCP 추출부 등의 세 부분으로 구성되어있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.233-242
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• 2018

조기심실수축(Premature Ventricular Contraction) 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, Support Vector Machine 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 최적의 R파를 검출하고 이를 통해 R피크 기반의 특징점만을 정확하게 검출함으로써 최소한의 연산량으로 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 최적 문턱치에 따른 R파를 검출하고, RR간격과 R피크 패턴을 추출한다. 이후 RR간격과 R피크 패턴에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 PVC가 30개 이상 포함된 MIT-BIH 9개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.02%의 성능을 나타내었으며, PVC 부정맥은 각각 94.85%의 평균 분류율을 나타내었다.