본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터를 분석하였으며, 입술이외의 다른ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.
특정 시간에 동시 연주된 다수 음원의 onset 을 검출하기 위해서는 음원 분리 문제가 선결되어야 한다. 특히, 드럼과 같은 조음(?音) 악기 신호 검출 문제를 해결하기 위해서는 음원 분리 방법의 성능이 중요하다. 이에 본 연구에서는 효과적인 음원 분리 방법으로 알려진 확률적 은닉 성분 분석(PLCA) 방법에 기반한 주요 악기 신호의 onset 검출 방법을 제안한다. 효과적인 onset 검출을 위해, 첫째, 확률적 은닉 성분 분석으로 훈련 된 비음수 주파수 성분 중 최적의 성분을 선택하는 방법을 적용하고, 둘째, 드럼 악기 신호의 정확한 onset 검출을 위해 고안된 비음수 시계열 신호 threshold 방법을 적용한다. 실험에서는 제시된 방법을 이용하여 드럼의 주요 악기 신호 onset 검출 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 정면 얼굴 검출에 이용되는 특성 벡터의 새로운 추출법을 제안한다. 새로운 특성벡터의 추출은 일차원 Harr 웨이블릿, 평균행렬, 분산행렬 및 진폭 투시법을 이용하여 각 각의 특성벡터를 구하였으며 얼굴 및 비 얼굴의 모델링은 확률적 특성을 이용한 조건부 확률 분포 함수로 모델링 한다. 또한 계산된 확률 분포 함수를 이용한 확률 값을 계산하여 입력 영상에서의 얼굴 검출을 수행한다. 제안한 방법으로 구성된 특성 벡터를 이용한 얼굴 검출에서는, 영상 내에서의 다수의 얼굴 검출이 가능하며 약간의 각도를 가지는 얼굴 검출도 가능하며 저해상도의 영상에서의 얼굴 검출에 매우 효과적이며 모의실험 결과 SET3의 테스트 영상에서의 얼굴 검출율은 $98.3\%$가 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 컴퓨터 액션 게임 중에 하나인, 퀘이크 II 게임을 위한 제스처 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 연속된 입력 영상열로부터 재스처를 검출하고 인식하기 위해 HMM 올 사용한다. 먼저 재스처를 검출하기 위해 입력 영상열로부터 포즈 심볼열을 추출하여 사용한다. 인식하기 위해 사용된 HMM은 추출된 포즈 심볼을 입력받아, 상태 확률값을 계산하여 계속적으로 갱신한다 이때 갱신되는 상태 확률값 중에 각 제스처에 속하는 특정상태의 확률값이, 미리 정의된 임계간과 비교하여 초과하면 검출되고 인식된다. 현재 제안된 시스템은 실제 퀘이크 II 게임에서 키보드버튼과 마우스를 통해 입력되는 명령어들 중에서 게임을 진행하기 위해 먼저 필요한 움지임과 시점 변환에 관계되는 명령어들을 13 개의 제스처로 표현하고 이 제스처 명령어를 검출하고 인식한다.
본 논문에서는 주변 소음을 감소시키고 표적원의 방사음으로부터 tonal 성분을 추출하기 위한 방법으로서 잡음 정규화 기법에 대하여 연구하였다. 지금까지 알려진 기법들을 정리하였으며, ATW, 최빈치 필터등의 새로운 기법을 도입, 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그리고 tonal 성분을 검출하기 위한 임계값 결정을 위해 오경보확률과 검출확률을 시뮬레이션을 통해 구하였다.
협력 통신에서 중계기는 송신단으로부터 수신한 데이터를 수신단으로 전송함으로서 다이버시티 득을 얻게 해준다. 그러나 송신단과 중계기가 수신단으로 신호를 전송하기 위해서는 자신에게 할당된 주파수가 있어야 한다. 만약 중계기가 2차 사용자이고 할당된 주파수가 없는 경우 중계기는 송신단으로부터 수신한 데이터를 수신단으로 전송하지 못하므로 협력 통신의 장점인 다이버시티 이득을 얻을 수 없다. 따라서 2차 사용자가 중계기로 참여하는 인지통신 네트워크의 성능분석을 위해서는 2차 사용자의 검출확률을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 검출확률을 고려한 고정형 중계기법을 제안하고 고정형 중계기법과 동일한 오수신확률을 가지는 증분형 중계기법과 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 실시한 모의실험을 통해 고정형 및 증분형 중계기법의 오수신확률 및 BER성능 그래프를 얻고 인지통신에서 고정형 중계기법의 BER이 증분형 중계기법의 BER보다 우수함을 증명한다.
오늘날 모바일 스마트 기기의 발전은 위치기반의 새로운 기술을 이끌었다. 현재 위치 데이터를 사용하는 많은 응용프로그램들이 소개되었고, 또한 널리 사용되고 있다. 하지만 아직 이러한 위치 데이터들은 환경적인 요소 등으로 인해 오류가 많다. 우리는 이전 연구에서 위치 데이터의 오류 검출 및 교정 알고리즘을 제안하였다. 또 다른 연구에선 인간의 이동속도가 어떠한 확률분포모델을 따르는지 연구하였다. 그리하여 본 논문에서는 인간의 이동속도의 분포로서 적합하다고 판명된 확률분포모델 중 Lognormal 분포, Gamma 분포, Weibull분포를 선택하여 위치데이터 오류 검출 및 교정 알고리즘에 적용하기 위한 확률분포 계산을 제안한다. 그 중 일부는 계산의 복잡도를 낮추기 위해 확률분포표를 제공할 것이다.
본 논문에서는 협력하고자하는 소출력 기기들이 협력 스펙트럼 센싱 할 경우 협력 노드들이 같은 FA(False Alarm)가지고 있다 가정하며, 이때 최적의 임계값을 셋팅하고 서로 정보를 공유하는 시스템 모델을 제안하고 성능을 분석한다. 협력하고자하는 모든 노드의 False alarm이 같아도 각 채널에 따라 임계값이 달라지게 된다. 임계값이 낮아지면 검출확률이 낮아지게 되고, 반대로 임계값이 높을 때 검출확률은 높아지는 특성을 가지기 때문에, 따라서 가장 높음 임계값을 선택하여 세팅하고 공유하게 된다. 이는 협력스펙트럼 센싱시 가장 높은 임계값을 공유함으로써 고정되어 있는 임계값을 보다 높은 검출성능을 보일 수 있다.
태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.
본 논문에서는 동일 주파수 대역 내 DRM(Digital Radio Mondiale) Plus 신호와 FM(Frequeny Modulation) 신호가 모두 서비스 되는 Hybrid 방송 모드에 적합한 DRM Plus 신호 검출 기법을 제안한다. OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 Guard-Interval 상관 기법을 그대로 적용할 경우 DRM Plus 신호 검출 성능은 우수하나, FM 신호 수신 시 False Alarm 발생 확률이 증가하는 문제점이 발생한다. 제안한 방법은 Guard-Interval 상관 방법에 Reference 블록을 포함하고 있어, 약한 DRM Plus 신호에서도 판별 확률이 높고, 아날로그 FM 신호 수신 시 False Alarm이 발생할 확률이 낮은 특징이 있다. 모의 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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