• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.301-304
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• 2007

자동으로 이미지 안에 존재하는 객체들을 인식하는 문제는 내용 기반 이미지 검색이나 로봇 비전과 같은 다양한 분야들에서 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체의 주요 색상 정보들을 이용하여 실시간으로 이미지 안의 객체들을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 전체적인 구조는 다음과 같다. 처음에 MPEG-7 색상 정보 기술자들 중 하나인 주요 색상 정보 기술자를 이용하여 객체의 주요 색상 정보들을 추출한다. 이 때 이 정보는 가우시안 색상 모델링을 통하여 빛이나 그림자와 같은 외부 환경 조건에 좀 더 강인한 색상 정보로 변환된다. 다음으로 변환된 색상 정보들을 기반으로 주요 객체와 입력 이미지와의 픽셀 값차이를 계산하고, 임계값 이상의 값을 가지는 픽셀들을 제거한다. 마지막으로 입력 이미지에서 제거되지 않은 픽셀들을 기반으로 하나의 영역을 생성한다. 결론으로서, 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 실험 평가들을 수행 및 분석하고 몇몇 한계점들에 대해서 알아본다. 또한 이 문제들을 해결하기 위한 앞으로의 연구 계획에 대해서 기술한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권4호
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• pp.177-189
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• 2012

복합 물리탐사(전기비저항, MT)와 지질(시추 자료 및 코어 물성)정보에 대해 지구통계학적 복합해석 기법을 적용하여 3차원 광체 모델링 평가를 수행하였다. 우선, 복합 물리탐사를 통해 시추공 및 그 외의 전체적인 지역에 대한 비저항대 분포를 파악할 수 있었으며, 코어 물성 시험을 통해 연구지역의 자철석(광체)이 코어 내부의 밀도가 높은 전도성 성분(Fe)에 의해 밀도의 증가에 따라 비저항이 감소하는 상관관계를 나타냄을 파악하였다. 3차원 광체 모델링을 수행하기 위해 사용된 자료는 전기비저항 탐사, MT 탐사, 물성 자료와 시추 자료 등이며, 전체 획득 자료 및 시추 자료에서 추출한 광체의 품위 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 자료의 복합 해석을 위해 지구통계학적 기법 중에서, 부족한 실제 측정 자료의 평균 및 분산을 잘 재생시키는 실현 값을 통해 지역적으로 변화하는 불균질성을 잘 묘사하는 순차 가우시안 시뮬레이션(sequential Gaussian simulation)을 사용하였다. 획득된 전체 자료와 품위 자료만을 이용하여 도출한 시뮬레이션 결과, 광체가 기존에 연구되어 존재하는 잔광체의 일정 부분에서 유사한 분포를 나타냈으며, 추가적으로 하부 깊은 심도에 대해 광체의 분포 양상을 추정할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.679-686
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• 2020

본 논문에서는 화자인식 성능 향상을 위해 음원에서 개선된 특징추출 방식과 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 벡터 스코어에 대한 가중치 추정을 사용하여 스코어 결합을 제안하였다. 제안한 특징 벡터는 Glottal Flow에서 무의미한 정보구간인 평탄한 스펙트럼 구간을 제거하기 위하여 저역통과 필터를 수행한 신호에서 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수, 왜도, 첨도를 추출하여 구성하였다. 제안한 특징 벡터는 종래의 음원에서 멜-주파수 캡스트럼 계수, 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수를 추출하여 가우시안 혼합 모델로 모델링한 화자인식 시스템을 개선하기 위해 사용된다. 또한, 스코어 추정과정의 신뢰성을 높이기 위하여 기존의 스코어의 확률 분포를 사용하여 가중치를 추정하는 대신 제안한 특징 벡터에서 평가된 점수와 종래의 특징 벡터에서 평가된 점수에 대하여 최소 분류 오차 기법으로 가중치를 추정하여 스코어를 결합함으로써 최적의 화자를 찾는다. 실험 결과 제안한 특징 벡터가 화자를 인식하는데 유효한 정보를 포함하고 있는 것을 확인하였다. 또한, 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 파라미터 스코어를 결합하여 화자인식을 수행하였을 때, 종래의 화자인식 성능보다 더 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있으며, 특히 가우시안 혼합 모델이 낮을 때 더 높은 성능향상을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.101-107
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• 2009

본 논문은 감시카메라 영상으로부터 응급상황을 탐지하는 방법과 응급상황의 정밀 탐색 및 서비스를 위한 이동로봇 추적 시스템 개발에 대하여 기술한다. 건물 곳곳에 설치된 카메라로부터 얻어지는 일련의 영상들을 분석하여 처리함으로써 사람의 행동을 인식할 수 있으며, 이 중 응급상황이 탐지된 경우 준비된 이동로봇을 이용해 응급상황 발생지점의 정밀 탐색이 가능하다. 감시 카메라 영상을 통하여 사람의 행동들을 인식하기 위해서는 인간의 모습이라고 가정되는 영역들을 추적하고 관리해야 한다. 한 영상에서 가우시안 혼합 모델(MOG)을 이용하여 배경과 분리된 관심 영역들을 추출하고, 각 영역들을 외관 모델을 이용하여 지속적으로 추적한다. 그리고 각 영역의 실루엣 정보를 이용한 움직임 누적 영상(MHI)을 생성하여 행동을 모델링하고 신경망을 이용하여 응급 상황을 최종 인식한다. 또한 응급상황에 처한 사람과 이동로봇의 위치정보를 계산해 이동로봇이 사람에게 접근하는 기술을 구현한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.772-778
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• 2012

본 논문은 비선형 시스템의 상태 추정에 널리 사용 되는 Unscented Kalman Filter(UKF)를 활용하여 동역학 시스템의 상태를 추정함과 동시에 파라미터를 추정하였다. 파라미터의 추정은 시스템 제어, 모델링, 성능분석 및 예측 등 다양한 분야에서 매우 중요하다. 공학에서 다루는 대부분의 시스템은 비선형성과 잡음이 존재하므로 파라미터 추정이 매우 어렵다. 이러한 경우에 대하여 본 논문에서는 비선형 필터로서 잡음에 강한 UKF를 이용하여 상태와 파라미터를 추정하였다. 본 논문에서 제안한 파라미터 추정은 기존의 상태방정식에 파라미터 항을 추가하여 확장된 비선형 방정식을 사용하였으며, 진자와 슬라이드로 구성된 2-자유도 동역학 시스템에 적용하였으며, 시스템 운동방정식의 측정 잡음으로 가우시안 잡음을 추가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 LSM보다 좋은 성능을 보였다. 추정 오차는 3%이내이며, 0.1sec 이내의 수렴하는 것을 확인하였다. 결과적으로 UKF는 상태나 측정 데이터에 잡음이 존재하더라도 시스템의 상태 및 파라미터 추정이 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1165-1173
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• 2017

가장 대표적인 기계학습 알고리즘인 딥러닝 방법은 여러 응용 분야에서 활용성이 입증돼 디지털신호처리에 널리 사용되고 있다. 그러나 많은 학습데이터를 사용해 학습하는 과정에서 많은 메모리와 학습시간이 필요하기 때문에 CPU 성능과 메모리 용량이 제한된 IoT 디바이스에 딥러닝 기술을 적용하기는 어렵다. 특히 메모리 용량이 2K~8K 로 극히 적은 아두이노 기반의 디바이스를 사용한다면 알고리즘 구현에 많은 한계가 발생한다. 본 논문에서는 정확성과 효율성이 입증돼 여러 분야에서 활용되고 있는 ELM 알고리즘을 아두이노에서 최적화하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 메모리 용량이 2KB인 아두이노 UNO와 메모리 용량이 8KB인 아두이노 MEGA에서 각각 15차원, 42차원의 다중 클래스 학습이 가능함을 보였다. 실험을 입증하기 위해 가우시안 혼합 모델링을 사용해 생성한 데이터셋과 범용적으로 사용하는 UCI 데이터셋을 사용해 제안한 알고리즘의 효율성을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1477-1484
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• 2015

스마트폰 기반 금융 산업의 발달로 스마트폰을 이용한 인증 기법에 관심이 높아지고 있다. 다양한 생체 기반 사용자 인증 방식이 존재하지만 아직까지 스마트폰 기반 사용자의 걸음 패턴(gait) 인증 방식은 뚜렷한 발전을 보이고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트폰에 기본적으로 탑재된 가속도 센서를 이용해 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 스마트폰에서 수집한 데이터를 3D 변환하여 자세를 교정하고, 변환된 데이터에서 특징을 추출한 뒤 주성분 분석, 가우시안 혼합 모델링 과정을 거쳐 데이터를 학습 시킨다. 다음으로, 신뢰구간 검증 방식을 사용해 사용자 데이터를 검증했다. 그 결과, 통제 요인과 한계점이 많았던 선행 가속도 연구들과 달리 최소한의 통제 요인과 높은 정확도(약 96%)로 사용자 인증이 가능함을 입증했다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.169-178
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• 2001

고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가되고 있지만, 기존의 영상 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 발생하기 때문에 해상도의 저하가 생긴다. 따라서 엘리어싱이 발생한 다수의 저해상도 영상들을 사용하여 하나의 고해상도 영상을 재구성해 내는 디지털 영상 처리기법이 연구되어 왔다. 기존의 연구들은 저해상도 영상들간의 부화소 단위의 움직임 정보가 정확하다고 가정하였기 때문에, 움직임 정보가 정확하지 않은 경우에 대해서는 만족할 만한 고해상도 영상을 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 부화소 단위의 움직임 정보가 정확하지 않기 때문에 생긴 고해상도 영상 내의 왜곡을 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 정확하지 않은 부화소 단위의 움직임 정보가 고해상도 영상 재구성에 미치는 영향을 분석하고, 이를 각각의 저해상도 영상에 대하여 가우시안 오류가 첨가된 것으로 모델링하였다. 그리고 고해상도 영상 내의 왜곡을 줄이기 위해서 다중채널 디컨벌루션 기법을 수정하여 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성은 이론 및 실험을 통하여 검증할 수 있었다.

• 복합신소재구조학회 논문집
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• 제1권2호
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• pp.51-58
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• 2010

본 연구는 차량 이동하중을 받는 손상된 콘크리트 슬래브교량의 강성저하를 규명하고, 복합신소재를 사용하여 보강 후 성능평가를 수행한다. 특히 마이크로 유전알고리즘에 의한 역해석에 기반하여 보강 전 후 각 요소에서의 강성변화를 수정된 2차변수 Gaussian 분포함수를 사용하여 정식화하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 요소기반 접근 방식에 비하여 수치해석적인 관점에서 효율성을 갖는다. 개발한 알고리즘은 3차원 솔리드 요소를 사용하여 모델링한 교량의 동적 거동 시뮬레이션으로부터 계측한 데이터를 사전정보로 사용하여 검증하였다. 몇 가지 수치예제는 본 연구에서 개발한 방법이 실제교량과 수치모델간의 차이로 인한 오차 및 노이즈 등으로 인한 동적 계측치 오류 등이 고려되었음에도 강성분포 추정 및 성능 평가를 효율적으로 수행함을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제34권3호
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• pp.184-191
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• 2015

본 논문에서는 천해의 거리 독립환경에서 저주파수 대역의 잔향음 준위를 계산하는 정상모드 잔향음 모델 개발을 제안하였다. 정상모드를 이용하여 음원에서 산란체, 산란체에서 수신기까지의 음파 전달을 계산하였다. 산란 면적에서 상하로 전달되는 음파는 각 모드를 이용하여 고려하였다. 산란함수는 기존에 제시된 해저면 조건을 고려한 람베르트 공식(Lambert's law)과 반사각 부근에서는 Kirchhoff 근사법에 의한 가우시안 형태를 조합하였다. 제안 모델을 검증하기 위해 미국 ONR(Office of Naval Research)이 지원한 제 I회 잔향음 모델링 워크샵(Reverberation Modeling Workshop I, RMW I)의 XI, XV번 문제를 기준으로 상대비교를 수행하였다.