• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.4
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• pp.1784-1788
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• 2012

In this paper we considered condition for keep standard error probability in optical transmission system that applied on-off keying transmission which are modulated amplitude along the signal. we calculated received sensitivity of receiver in on-off keying transmission for optical detector have quantum efficiency belong 1 in optical transmission system. For BT is over 30, the number of photon is belong 10000 for maintain standard error probability. also we considered Also, we install a preamplifier to the receiver for considering the low output may be used with a light that was able to get results.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.5
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• pp.16-22
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• 2011

This paper presents the multi-object tracking approach using the background difference and particle filtering by monte carlo sampling. We apply particle filters based on probabilistic importance sampling to multi-object independently. We formulate the object observation model by the histogram distribution using color information and the object dynaminc model for the object motion information. Our approach does not increase computational complexity and derive stable performance. We implement the whole Bayesian maximum likelihood framework and describes robust methods coping with the real-world object tracking situation by the observation and transition model.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10a
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• pp.145-146
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• 2006

본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.2
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• pp.140-146
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• 2015

We have studied an efficient threshold level for desired target detection in radar system in the paper. A desired target searching detection method detects desired target according to changing for false alarm probability. This time, false alarm probability is close relation to threshold level. Low threshold level can improve detection for desired target, but detect noise signal. Therefor, This method is not good one. In this paper, we propose efficient threshold level method in order to estimation for desired target. Through simulation, we are analysis and performance to compare general method with proposal method. We show that proposed method is more good proof than general method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.5
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• pp.1-12
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• 2009

The correct detection of skin color is an important preliminary process in fields of face detection and human motion analysis. It is generally performed by three steps: transforming the pixel color to a non-RGB color space, dropping the illuminance component of skin color, and classifying the pixels by the skin color distribution model. Skin detection depends on by various factors such as color space, presence of the illumination, skin modeling method. In this paper we propose a 3d skin color model that can segment pixels with several ethnic skin color from images with various illumination condition and complicated backgrounds. This proposed skin color model are formed with each components(Y, Cb, Cr) which transform pixel color to YCbCr color space. In order to segment the skin color of several ethnic groups together, we first create the skin color model of each ethnic group, and then merge the skin color model using its skin color probability. Further, proposed model makes several steps of skin color areas that can help to classify proper skin color areas using small training data.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.9 no.1
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• pp.67-71
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• 2010

In this study, an algorithm for blind modulation detection in EDGE systems is presented. EDGE introduces an 8PSK modulation to provide high-speed data rates in addition to the existing GSM system. A transmitter may switch dynamically the modulation and coding schemes for transmission of data according to the channel quality. To decode the data correctly, the receiver has to detect using only training sequence which modulation is being used. Basically the property of one radio block composed of four bursts to detect effectively the modulation scheme even under severe conditions is used. More specifically, the reference value calculated for received burst is accumulated with previous reference value to minimize statistically the false detection probability in one radio block. Also each burst data having different modulation from the modulation of the fourth burst is set to zero to improve the decoding performance because the reference of the fourth burst has the highest reliability.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.312-314
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• 2010

본 논문에서는 하나의 카메라로 일정 영역에서 랜덤하게 촬영되어 얻어진 영상으로 파노라마 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로는 디지털카메라로 일정 영역을 랜덤하게 촬영한 여러 장의 영상을 사용한다. 여러 장의 영상에서 제어점이 될 특징 점들을 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각각의 제어 점에 가장 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 서로 다른 각각의 영상에서 매칭 되는 확률을 계산하여, 가장 높은 매칭 확률을 갖는 영상과 매칭 되는 pose값을 이용하여 각각의 영상을 회전 및 이동하여 매칭시킴으로써 촬영된 영상들의 파노라마 영상을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.51-52
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• 2019

본 연구는 영화에 대한 정량적 분석을 위해 MRCNN을 활용한 영화 속 등장인물의 얼굴 면적을 검출하였다. MRCNN을 선택한 이유는 기존 얼굴 인식 시스템이 갖는 한계(뒷모습, 누워있는 모습의 측정 오류)의 개선과 면밀한 계산을 하고자 함이었다. 영화 한편에서 주인공과 상대주인공이 함께 등장한 씬을 선별한 726개의 이미지 중 496개의 이미지가 마스킹이 됨으로서 68%의 성능을 보였다. 반면에 230개의 이미지 파일에서는 다소 문제가 발견되어 32%의 오차가 발생했다. 오차를 개선하기 위해서 주요 인물을 학습시킨 뒤 마스킹을 씌우는 작업을 함으로써 현 확률보다 높은 확률로 정상적으로 이미지가 추출될 수 있도록 시험해 볼 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.290-292
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• 2021

본 논문에서는 머신 러닝 (machine learning)을 이용하여 x, y, z 세 축의 가속도계 측정 값을 이용하여 5 가지 유산소 운동을 분류하는 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘으로는 운동 데이터 각 샘플 마다 운동을 분류한 개별 판단, 판단된 데이터 샘플을 그룹 지어 판단하는 다수결 판단, 각 데이터 샘플의 분류하여 확률을 결합하는 확률 누적 판단이 있으며 이를 적용하여 5 가지 유산소 운동을 분류하고 성능을 비교한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.159-170
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• 2009

It is very important to extract the expression data and capture a face image from a video for online-based 3D face animation. In recently, there are many researches on vision-based approach that captures the expression of an actor in a video and applies them to 3D face model. In this paper, we propose an automatic data extraction system, which extracts and traces a face and expression data from realtime video inputs. The procedures of our system consist of three steps: face detection, face feature extraction, and face tracing. In face detection, we detect skin pixels using YCbCr skin color model and verifies the face area using Haar-based classifier. We use the brightness and color information for extracting the eyes and lips data related facial expression. We extract 10 feature points from eyes and lips area considering FAP defined in MPEG-4. Then, we trace the displacement of the extracted features from continuous frames using color probabilistic distribution model. The experiments showed that our system could trace the expression data to about 8fps.