• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
• /
• pp.422-426
• /
• 2007

음성 질의에서 효율적으로 onset을 검출하기 위한 연구는 다양하게 이루어져 왔다. 특히 대부분의 연구는 확률론적 모델에서 큰 성과를 나타내고 있다. 그러나 이러한 모델들은 변화나 확장이 쉽지 않다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 동적 확장 가능한 다중 계층 신경망(Dynamic Expansible MLP)을 제안하여, 기존 방법론의 확장 가능성을 모색한다. 또한, 음성 질의의 onset을 검출하기 위해 MLP를 활용하기 위한 모델을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.553-555
• /
• 2001

Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.887-889
• /
• 2016

본 연구는 전도성 섬유를 양말에 부착하여 발바닥에서 심전도(ECG, Electrocardiogram) 신호를 검출하였다. 발바닥에서 측정한 심전도 신호와 손목에서 측정한 심전도 신호에 Pan-Tompkins algorithm을 적용하였고 R-R interval을 검출하였다. 이후 발바닥과 손목에서 측정된 심전도의 유의성을 검출하기 위해 비모수 검정법인 Spearman검정을 사용하여 상관분석을 수행하였다. 상관분석 결과, 유의확률 p=0.00에서 correlation coefficient=0.901로 두 데이터는 강한 양의 선형 관계에 있는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권10A호
• /
• pp.949-955
• /
• 2008

본 논문에서는 기존의 에너지 검출기의 성능이 왜곡된 통신 환경에 취약하다는 점을 보완하기 위해 적응형 임계치를 적용한 에너지 검출기를 제안하고 필요한 매개 변수 값을 도출하여 성능을 비교 분석한다. 제안한 방식을 적용한 성능은 사용자의 이동 속도가 느린 채널 상창인 3 km/h와 오경보 확률이 $P_f=10^{-1}$ 인 경우 주로 성능의 이득을 보았다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.160-163
• /
• 2014

본 논문에서는 프레임 내 전체 배경 모델을 도입하여 기존 배경 분리 알고리즘에서의 오검출을 줄여 정확도를 개선하고자 한다. 기존의 알고리즘은 프레임 간의 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경을 제외한 전경만을 검출한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 기존의 알고리즘을 통해 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리한다. 그 후 프레임 내 정보를 통해 전체 배경 모델을 만들고, 앞의 결과에서 한번 더 배경을 제외함으로써 검출 정확도를 개선하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset에 대해 실험을 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.83-85
• /
• 2016

LS 신호검출 OFDM은 채널 행렬이 불량 조건이 될 확률이 증가하여 고속 시변 채널에서 성능이 저하된다. LS 신호검출의 성능저하를 방지하기 위하여 다양한 안정화 방식이 적용되고 있다. 본 논문에서는 변조방식의 특성이 반영된 실행중지 기준을 적용한 CGLS 방식을 제안하였으며 최적의 LMMSE에 근접한 성능을 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제7권3호
• /
• pp.16-21
• /
• 2018

이 논문은 양파 밭에서 딥러닝 기반 자동 잡초 검출기의 설계 및 구현을 제시합니다. 이 시스템은 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기반으로 제안 된 영역을 선택합니다. 검출기는 양파 밭에서 직접 찍은 데이터 셋을 가지고 훈련됩니다. 학습이 완료 된 후에, 잡초가 될 확률이 매우 높은 후보 지역을 잡초로 간주합니다. Non-maximum suppression을 통해 오버랩된 박스가 최대한 적게 남게 됩니다. 다른 양파 농장을 통해 수집된 데이터를 통해 제안 된 분류기를 평가합니다. 분류 정확도는 고려 된 데이터 셋에서 약 99%를 보여주며, 제안된 방법이 양파 밭에서 잡초 검출과 관련하여 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있습니다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제26권4호
• /
• pp.548-554
• /
• 1994

Si (Li) 검출기의 full-energy peak 효율을 전기증착 선원을 사용하여 실험적으로 결정하였다. 효율 결정에 사용된 측정선원은 $^{51}$ Cr, $^{54}$Mn, $^{57}$ Co, $^{65}$ Zn 핵종으로서 전기증착 방법으로 제작하였으며, 검출기에 collimate를 설치하여 측정하였다. 산출된 효율값은 K X-선에의한 실리콘 결정에서의 탈출확률 및 측정선원과 검출기 사이의 관련 매질에 대한 감쇠효과에 대하여 보정하였으며, 보정된 효율값은 광자 에너지에 무관하게 일정하였다. 결과적으로 5-15 keV 에너지 영역에서 검출효율의 측정 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.71-72
• /
• 2020

본 논문에서는 자동차 블랙박스를 사용하여 촬영된 비디오에서 자동차 사고 발생 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 객체 추적 과정에서 구한 조감도 좌표를 사용하여 각 차량 사이의 거리에 기반을 두고 교통사고 여부를 판단한다. 그런데 거리만을 사용하여 사고 여부를 판단하는 경우 자동차가 밀집된 주·정차 환경에서는 오검출의 확률이 높아질 수 있다. 이를 위해 각 차량에 대한 움직임 벡터를 계산하고 벡터 간의 정보(사잇각과 크기 등)를 사용하여 차량의 주·정차 여부를 판단한 후 사고 검출 대상에서 배제할 수 있도록 한다. 주·정차 판단 여부를 통해 사고 검출의 정확도를 향상할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.12-21
• /
• 2012

IEEE 802.11 표준 무선 네트워크에서 사용되는 DCF(CSMA/CA) 방식의 MAC 프로토콜은 노드들 사이에서 공평한 채널 접근 확률을 보장하도록 설계되었다. 하지만 최근 급속히 확산되고 있는 무선 환경에서 다른 노드들보다 인위적으로 더 많은 데이터를 전송하는 노드가 존재하는 것이 사실이다. 이들 오동작 노드들은 더 많은 데이터를 보내기 위해서 자신의 MAC 프로토콜 동작을 변형시키거나 다른 노드들의 MAC 동작을 방해한다. 이러한 문제는 이기적(Selfish) 노드 문제라고 정의되어 왔으며, 지금까지의 대부분 연구들에서는 무선 랜 내부의 MAC 프로토콜 동작을 프레임 단위로 분석하여 이기적인 노드를 검색하는 방법을 제안하였으나 모든 종류의 이기적인 노드들을 효과적으로 검출할 수는 없었다. 이러한 단점을 보안하기 위해서 본 논문에서는 통계적 기법 중 하나인 뜨살리스-엔트로피(Tsallis-Entropy)를 사용하여 이기적인 노드 탐색 알고리즘을 제안한다. 뜨살리스-엔트로피는 확률 분포의 밀집도 혹은 분산정도를 효과적으로 나타낼 수 있는 척도이다. 제안한 알고리즘은 무선 랜을 구성하는 AP노드에서 동작하도록 설계되었으며, 무선 노드별로 데이터 간격에 대한 확률 분포를 추출해서 뜨살리스-엔트로피를 계산한 후 임계치와 비교하는 방법으로 이기적인 노드를 검출한다. 논문에서 제안한 이기적 노드 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 다양한 무선 랜 환경(혼잡도, 이기적 노드 동작방법, 임계치)을 고려하여 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이터는 ns2를 사용하였으며, 실험결과 제안한 방법의 이기적인 노드 검출률 이 매우 높음을 알 수 있다.