• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.295-297
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• 2006

본 논문에서는 연속 영상에서 가우시안 분포를 사용하여 사람의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 영상은 여러 개의 동질한 영역들로 이루어지고, 이 영역들 중 얼굴 영역이 있다고 가정하였다. 영상에 있는 모든 영역들을 가우시안 분포로 표현하였으며, 이들의 집합을 가우시안 분포의 혼합 모델로 표현하였다. 제안된 방범에서는 이전 프레임에서 가우시안 분포들을 찾고, 찾아진 이전 프레임의 가우시안 분포들을 이용하여 현재 프레임의 영역들을 찾는다. 이 영역들 중, 초기에 주어진 얼굴 영역이 있으며 현재 프레임의 영역들에 의해 가우시안 분포는 갱신되고 이 과정을 반복함으로써 얼굴을 추적한다. 가우시안 분포의 개수를 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 가우시안 분포의 혼합 모델로 얼굴을 추적할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.137-140
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• 2021

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 발 뼈의 골절 영역을 분석 및 진단하기 위한 전단계로서 X-Ray 영상에서 뼈와 피부 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-Ray 영상의 피부 영역과 발 뼈 영역을 분할하기 위해 가우시안 필터를 적용하여 DOG 영상을 생성한다. 그러나 기존의 가우시안 필터는 정적으로 적용되기 때문에 영상을 촬영하는 부위와 각도에 따라 영상의 특성이 달라지는 X-Ray 영상에 적용하기에 부적합하다. 따라서 부위와 각도에 따라 영상의 특성 변화에 민감하지 않는 동적 가우시안 필터를 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 동적 가우시안 필터와 기존의 정적인 가우시안 필터를 각각 적용하여 생성된 DOG 영상에 대해서 발 뼈 영역과 피부 영역을 분할하고, 효율성을 TPR과 특이도로 분석한 결과, 제안된 동적 가우시안 필터를 적용한 방법이 정적 가우시안 필터보다 평균적으로 TPR는 0.12%와 특이도는 평균적으로 0.36%가 개선된 것을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.1
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• pp.75-81
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• 2004

Gaussian selection (GS) is a popular approach in the continuous density hidden Markov model for fast decoding. It enables fast likelihood computation by reducing the number of Gaussian components calculated. In this paper, we propose a new GS method for the phonetic tied-mixture (PTM) hidden Markov models. The PTM model can represent each state of the same topological location with a shared set of Gaussian mixture components and contort dependent weights. Thus the proposed method imposes constraint on the weights as well as the number of Gaussian components to reduce the computational load. Experimental results show that the proposed method reduces the percentage of Gaussian computation to 16.41%, compared with 20-30% for the conventional GS methods, with little degradation in recognition.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.17-20
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• 2003

본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.4A
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• pp.193-199
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• 2003

In this paper, the performance of uplink WCDMA systems was analyzed using the SGA (Standard Gaussian Approximation) method and the SIGA(Simplified Improved Gaussian Approximation) method adopted for the performance analysis in conventional DS-CDMA systems. The performance of bandlimited WCDMA systems was analyzed using the SGA and SIGA method, and computer simulations were performed in AWGN environments having multiple access interference. It was shown that the performance analysis of uplink bandlimited WCDMA systems using the SIGa method may be very efficient through various computer simulations with verying spreading factors, roll-off factors, and signal-to-noise ratios.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.3
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• pp.389-399
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• 2013

This article introduces Gaussian process regression and shows its application with time-course microarray gene expression data. Gene screening for yeast cell cycle microarray expression data is accomplished with a ratio of log marginal likelihood that uses Gaussian process regression with a squared exponential covariance kernel function. Gaussian process regression fitting with each gene is done and shown with the nine top ranking genes. With the screened data the Gaussian model-based clustering is done and its silhouette values are calculated for cluster validity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.682-684
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• 2004

제안하는 방법은 분산량이 큰 객체에 대하여 여러 개의 가우시안을 이용하여 다양체를 분해하는 알고리즘이다. 제안하는 방법은 단순하지만 빠르게 다양체를 근사시키는 여러 개의 가우시안을 생성한다. 또한, 가우시안 혼합 모델과 유사하나 보다 빠른 연산시간을 보장하며 Outlier에 대한 신뢰성을 향상 시켜준다. 제안하는 알고리즘은 우리가 수집한 다 인종(동양인, 혹인, 백인, 히스패닉) 얼굴 데이터 베이스 QQVGA영상에서 100%의 검출률과 0개의 오분류의 높은 성능을 도출하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.335-338
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• 2004

본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.9-12
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• 1999

전력선은 백색 가우시안 배경 잡음뿐 아니라 임펄스 잡음, 고조파 잡음 등의 비 가우시안 잡음들로 인해 통신 채널로서 열악한 전송 특성을 나타낸다. 또한 좁은 가용 대역폭으로 인해, 광대역 특성이 요구되는 DS-CDMA 방식과 같은 대역 확산 시스템의 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 차세대 고속이동통신을 위한 다원접속/변조방식인 멀티코드 (multi-code) CDMA 방식과 이에 길쌈 부호와 인터리빙 등의 부호화 기능을 더한 시스템을 전력선 통신 시스템에 적용하고, 모의실험을 통해 전력선 채널의 비 가우시안 잡음의 영향을 매우 효과적으로 보상할 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.4A
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• pp.325-328
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• 2011

In this paper, we present a new and simple derivation of the Craig representation for the two-dimensional (2-D) Gaussian Q-function in the viewpoint of geometry. The geometric derivation also leads to an alternative Craig form for the 2-D Gaussian Q-function. The derived Craig form is newly obtained from the geometry of two wedge-shaped regions generated by the rotation of Cartesian coordinates over two correlated Gaussian noises. The presented Craig form can play a important role in computing the probability represented by the 2-D Gaussian Q-function.