• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.484-486
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• 2001

본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권6호
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• pp.324-329
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• 2011

본 논문에서는 조건 사후 최대 확률 (conditional maximum a posteriori, CMAP)과 음성 스펙트럼 변이 조건을 기반으로 한 새로운 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)를 제안한다. 제안된 음성 검출기는 통계적 모델을 기반으로 한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)의 문턱값을 결정하는데 조건 사후 최대 확률과 스펙트럼 변이의 상태 값을 조건부 확률로 부과한다. 제안된 알고리즘을 다양한 잡음 환경에서 기존의 CMAP 기반의 음성 검출기와 비교한 결과 전체적으로 향상된 성능을 보였으며 특히 SNR이 낮은 조건에서 향상 폭이 컸다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.266-272
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• 2019

멀티콥터는 수직 이착륙 할 수 있다는 장점 때문에 활용이 증가하고 있으며 이러한 멀티콥터의 정상적인 동작을 위해서는 고장 검출과 분리 문제가 매우 중요하다. 본 논문에서는 해석적 방법에 기반하여 헥사콥터 구동기의 고장을 검출하고 분리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 헥사콥터의 수학적 모델로부터 추정한 구동기의 각속도를 이용하여 잔차를 새롭게 정의하고 생성된 잔차와 문턱값을 비교하여 구동기의 고장을 검출한다. 고장이 검출되면 헥사콥터의 동역학 모델과 생성된 잔차를 결합하여 고장을 분리한다. 제안한 방법은 수학적 모델을 기반으로 하여 간단하면서도 효과적이다. 헥사콥터 구동기의 단일 고장 상황을 가정한 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-5
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• 2017

본 논문에서는 멀티코드를 사용하는 직접 시퀀스-코드 분할 다중 접속 (DS/CDMA: direct sequence/code division multiple access) 전력선 통신 시스템에서 사용자 검출을 위해 방사형 기저 함수를 응용하는 모델을 제안하였다. 방사형 기저 함수 기반의 사용자 검출기의 성능은 기존의 부 최적화된 다중 사용자 검출기의 성능과 비트 에러율 면에서 비교 분석되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 모델인 역 상관기 기반 검출기보다 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였고, 다양한 환경에서 near-optimum 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 논문에서 이러한 결과들은 다중코드 DS/CDMA 전력선 통신 시스템에서 다중 사용자 검출기 디자인에 적용 될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제27권8호
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• pp.443-449
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• 2008

이동통신에서 배경잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성신호처리의 가장 중요한 이슈중의 하나는 강인한 음성검출기를 설계하는 것이다. 상대적으로 간단하면서도 성능이 우수하여 대표적인 음성검출기로 사용되는 통계적모델기반 기법은 각 주파수 채널별 우도비를 이용하여 음성검출 검출식을 만들어내는 방식이다. 최근, 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training)을 이용하여 주파수 체널별 가중치가 인가된 우도비를 이용한 음성검출 결정식을 갖는 음성검출기가 제안 되었으며 상대적으로 우수한 성능을 보였다. 본 연구에서는 기존의 변별적 가중치 학습의 입력벡터에 이전프레임의 결정식을 궤환구조형태를 바탕으로 추가하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 기법은 비정상 (non-staionary) 잡음 환경에서 객관적인 방법을 통해 상호비교 분석되었으며 결론적으로 우수한 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8C호
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• pp.661-666
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• 2010

본 논문에서는 비음수 행렬 인수분해 기법을 기반으로 한 새로운 음성 검출 (Voice Activity Detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 비음수 행렬 인수분해를 통해 도출한 입력 기초 벡터와 잡음 기초 벡터 차이로 음성의 유무를 판단한다. 이때 최적의 문턱값을 찾기 위해 통계모델 기반의 음성검출기에 의해 추정된 잡음 구간에서 NMF 결과의 분포에 따라 최적화된 문턱값을 비음수 행렬기반의 음성 검출 알고리즘에 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 통계적 모델 기반의 음성검출기에 비해 6.75%의 성능향상을 가져왔다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• 반도체공학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.17-20
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• 2024

본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.274-286
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• 2022

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.460-462
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• 2021

식품은 기본적으로 영양성과 안전성을 반드시 갖추어야 한다. 최근에 식품의 안정성이 의심이 되는 안산의 한 유치원에서 식중독성 유증상자가 다수 발생하였다. 그래서 식품의 안전성은 더욱 요구되는 사항이다. 본 논문에서는 식품의 안전성을 확보하기 위한 이물검출기의 딥러닝모델을 통해 검출율을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안방법으로는 CNN(convolution neural network), Faster R-CNN(region convolution neural network)의 네트워크를 통해 학습하고 정상과 이물제품의 영상을 테스트 한다. 딥러닝 모델을 통해 테스트한 결과 기존 이물검출기의 알고리즘에 Faster R-CNN을 병행한 방법이 다른 방법보다 검출율이 좋은 성능을 보였다.