• 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 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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.3 s.309
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• pp.84-91
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• 2006

In this paper, we present a new segmentation algorithm for color images based on mathematical morphology and a Gaussian mixture model(GMM). We use the morphological operations to determine the number of components in a mixture model and to detect their modes of each mixture component. Next, we have adopted the GMM to represent the probability distribution of color feature vectors and used the deterministic annealing expectation maximization (DAEM) algorithm to estimate the parameters of the GMM that represents the multi-colored objects statistically. Finally, we segment the color image by using posterior probability of each pixel computed from the GMM. The experimental results show that the morphological operation is efficient to determine a number of components and initial modes of each component in the mixture model. And also it shows that the proposed DAEM provides a global optimal solution for the parameter estimation in the mixture model and the natural color images are segmented efficiently by using the GMM with parameters estimated by morphological operations and the DAEM algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.877-879
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• 2002

본 논문에서는 HVS을 이용한 웨이브렛 패킷 기반 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 이미지를 주파수/공간 도메인 상에서 세부적으로 분해하기 위해 웨이브렛 패킷 분해방법을 선택했고 워터마크 삽입 후 사람 눈에 안보일 수 있도록 MTF를 참고하여 워터마크를 삽입하였다. 모든 서브 밴드에 랜덤 가우시안 백터에 의해 생성된 1000개의 워터마크를 골고루 삽입함으로써 견고성측면을 강화하였다. 실험 결과는 이런 비가시성과 가우시안 노이즈나 JPEG, 잘라내기등 여러 공격모델에 대해 견고성을 잘 보여주고 있다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.21 no.11
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• pp.1295-1303
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• 2010

In this paper, an effective method has been proposed for selection of white Gaussian noise(WGN) band for radio background noise measurement system under broad band noise environment. MMN which comes from industrial devices and equipment mostly happens in the shape of broad band noise mostly like impulsive noise and this is the main reason for increasing level in the present radio noise measurements. The existing method based on singular value decomposition has weak point that it cannot give good performance for the broad band signal because it uses signal's white property. The proposed method overcomes such a weakness of singular value decomposition based method by using signal's Gaussian property based method in parallel. Moreover, this proposed method hires a modelling based method which uses parameter estimation algorithm like maximum likelihood estimation(MLE) and gives more accurate result than the method using amplitude probability distribution(APD) graph. Experiment results under the natural environment has done to verify feasibility of the proposed method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2262-2264
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• 2003

본 논문에서는 도선의 결함 유무와 결함 위치를 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있는 시간 영역 반사파 처리 기법(Time Domain Reflectometry : TDR)의 성능 향상을 위하여 가우시안 형태를 가지는 입력 신호와 상호 상관 관계 함수를 이용한 신호 처리 방법을 제안한다. 일반적으로 TDR은 입력 신호와 반사 신호의 시간 지연을 측정해서 결함 위치를 측정하게 되므로, TDR 방법으로 결함 위치를 측정하는데 있어 시간축 분해능의 정도에 따라 측정 방법의 성능이 크게 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 시간축 분해능에서 결함 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위해 가우시안 형태를 갖는 입력 신호 및 반사 신호와의 상호 상관관계 함수를 사용한다. 한편, 실제 도선에 적용하여 기존의 TDR 방법과 측정 성능을 비교 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.07a
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• pp.254-255
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• 2003

OCT (Optical Coherence Tomography)는 여러 단층영상 촬영기법의 하나로써 절개 없이도 생체의 복잡한 내부구조를 고분해능으로 이미징할 수 있는 장점을 갖고 있다. 고분해능 OCT 이미지는 사용되는 광원에 의해서 결정되는데 가우시안 형태를 갖는 넓은 파장대역의 광원일수록 높은 분해능이 가능하게 된다. OCT에서 사용되는 광원의 종류는 SLD, EELED, ASE등이 사용되고 있다. 그 중에서 ASE광원은 높은 출력 파워를 갖고 넓은 파장대역을 포함하지만 스펙트럼의 형태가 가우시안이 아닌 단점을 가지고 있다. (중략)

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1958-1959
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• 2011

RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 모델의 경우 Min-Max, HCM(Hard C-means)클러스터링 그리고 FCM(Fuzzy C-means)클러스터링 중 한가지를 통해 데이터 입자는 로드 규칙을 생성한 후 퍼지 공간을 분할 및 가우시안 함수의 정점을 정의한다. 본 논문은 기존의 방법과는 다르게 Min-Max와 FCM클러스터링을 혼합하여 로드의 규칙을 생성한 후 퍼지 공간을 분할 및 가우시안 함수의 정정을 정의하는 방법으로 사용하고자 한다. PSO최적화 알고리즘을 이용하여 같은조건에서 최적화한 기존의 방법으로 모델링된 RBFNNs와 Min-Max와 FCM 클러스터링을 혼합하여 사용한 방법의 비교를 통하여 어떤 모델의 성능이 더욱 좋은지 비교하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.5
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• pp.1249-1254
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• 2008

The crucial part of graphical model is to compute the posterior distribution of parameters plus with the hidden variables given the observed data. In this paper, implementation of variational Bayes method for Gaussian mixture model and derivation of factorial variational approximation have been proposed. This result can be used for data analysis tasks like information retrieval or data visualization.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.9
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• pp.265-273
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• 2018

In this paper, we propose an acoustic event detection method in tunnels using non-negative tensor factorization (NTF) and hidden Markov model (HMM) applied to multi-channel audio signals. Incidents in tunnel are inherent to the system and occur unavoidably with known probability. Incidents can easily happen minor accidents and extend right through to major disaster. Most incident detection systems deploy visual incident detection (VID) systems that often cause false alarms due to various constraints such as night obstacles and a limit of viewing angle. To this end, the proposed method first tries to separate and detect every acoustic event, which is assumed to be an in-tunnel incident, from noisy acoustic signals by using an NTF technique. Then, maximum likelihood estimation using Gaussian mixture model (GMM)-HMMs is carried out to verify whether or not each detected event is an actual incident. Performance evaluation shows that the proposed method operates in real time and achieves high detection accuracy under simulated tunnel conditions.