• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.1
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• pp.146-153
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• 2022

Purpose: In the case of domestic port facilities, port structures that have been in use for a long time have many problems in terms of safety performance and functionality due to the enlargement of ships, increased frequency of use, and the effects of natural disasters due to climate change. A big data analysis method was studied to develop an approximate model that can predict the aging pattern of a port facility based on the maintenance history data of the port facility. Method: In this study, member-level maintenance history data for caisson-type quay walls were collected, defined as big data, and based on the data, a predictive approximation model was derived to estimate the aging pattern and deterioration of the facility at the project level. A state-based aging pattern prediction model generated through Gaussian process (GP) and linear interpolation (SLPT) techniques was proposed, and models suitable for big data utilization were compared and proposed through validation. Result: As a result of examining the suitability of the proposed method, the SLPT method has RMSE of 0.9215 and 0.0648, and the predictive model applied with the SLPT method is considered suitable. Conclusion: Through this study, it is expected that the study of predicting performance degradation of big data-based facilities will become an important system in decision-making regarding maintenance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.377-379
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• 1999

본 연구에서는 축구 경기 장면 분석시스템의 일부인 경기 장면에서 선수의 위치와 운동장 모델에서의 선수의 위치 간의 매핑에 관해 기술한다. 이 때 두 좌표계 간의 사상(mapping)시 발생되는 hole에 관한 문제를 주로 사용되는 보간법이 아니라 역 방향 매핑을 이용하여 해결하고, 또한 운동장 모델의 전체 영역이 아니라 원 영상에서 얻어진 정보를 이용하여 최소한의 영역만을 변환함으로써 계산의 효율성을 높였다. 본 연구에서는 PC상에서 초당 3~5 Frame로 입력된 280$\times$640 해상도의 100여개의 RGB 영상을 대상하여 실험하였다. 축구 경기장면을 분석한 결과 대부분의 경우 두 좌표계간의 매핑이 올바로 이루어 졌다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.17-20
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• 1999

본 논문에서는 중첩 가산 Sinusoidal 합성방식에서 위상계승에 의한 단위음 연결법과 다프레임간 정현파 크기의 보간법을 제안한다. 그리고 합성 프레임의 중심이 pitch onset time이라고 가정하고, 음성에서 분리한 성도 모델의 위상을 음성 전체의 위상으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 문서-음성 변환 시스템 (Text-to-Speech System, TTS System)을 구현한 결과 단위음 연결시 연결부분의 파형 왜곡이 감소함을 알 수 있었고, 부드럽게 연결된 합성음을 얻을 수 있었다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2011.04a
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• pp.22.2-22.2
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• 2011

이 연구에서는 한반도 상공의 전리층 총전자수를 격자 형태로 나타냈다. 이를 위해 국토해양부 GPS 상시관측소에서 제공 중인 코드와 위상 측정값을 선형조합하였으며 그 결과물을 이용하여 시선방향 총전자수를 산출하였다. 이때 전리층 총전자수 산출결과의 정확도를 향상시키기 위해 가중최소자승법을 이용하여 위성과 수신기의 하드웨어 오차인 DCB(Differencial Code Bias)를 추정하였으며 추정된 DCB값은 IGS에서 제공 중인 DCB값과 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 시선방향 총전자수를 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 사상함수를 적용하였으며, 이를 다시 각 격자점에서의 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 기존 연직방향 총전자수에 역거리 가중 보간법을 적용하였다. 각 격자점에서의 총전자수는 IGS(International GNSS Service)에서 제공 중인 GIM(Global Ionosphere Map) 모델의 총전자수와 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 총전자수는 2시간 간격으로 나타내어 한반도 상공 전리층 총전자수의 변화 경향을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.7
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• pp.53-58
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• 2000

본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.279-281
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• 2006

적분연산행렬은 구간연속 직교함수들이 시스템 동정, 해석, 제어기 설계 등의 분야에 널리 이용될 수 있는 계기를 제공하였다. 특히 블럭펄스 함수는 연산이 간단하기 때문에 선형 시변계와 비선형계 등의 제어문제 둥에 널리 이용되어 오고 있다. 본 논문은 기존의 블럭펄스 함수 적분 연산행렬과 비교했을 때 적분오차를 줄이는 적분연산행렬을 소개하였으며, 이를 이용하여 고차 시스템의 응답에 가장 최적한 응답을 갖는 저차 시스템의 응답을 갖도록 최적응답 방법에 적용하여 대수적인 방법으로 저차 시스템의 파라메터를 구하는 알고리즘을 제시함으로서 유용성을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.481-486
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• 2007

본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.117-120
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• 2000

본 논문에서는 2매의 2차원 얼굴영상으로부터 이들을 합성하여 3차원 얼굴의 가상형상을 복원한다. 여기서 2매의 2차원 얼굴영상은 정면과 측면 영상을 사용한다. 우선 임의의 일반 얼굴에 대한 기준모델을 설정하고, 이 모델에서, 얼굴형상의 특징을 표현하는 귀, 2개의 눈, 코 및 입 부분에 집중적으로 특징점을 규정하고, 그 외에 이마 및 턱 부분에도 특징 점을 규정하여 그 위치좌표를 저장해 둔다. 그 후 정면영상의 좌 우측에 측면영상을 대칭적으로 접속하고 영상의 기하변환 방법을 적용하여 점차적으로 합성한다. 이때 나타나는 합성부분에 색상 및 명도의 차를 제거하기 위해 선형보간법을 적용하여 자연스런 3차원 가상얼굴을 구현하게 된다. 그 결과 불특정 얼굴형상도 3차원으로 구현할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.271-273
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• 2021

본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.606-608
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• 2022

센서 데이터를 활용한 행동 감지 연구는 인간 행동 인식을 선행연구로 진행되었으며, 인식의 정확도를 높이기 위해 전처리, 보간, 증강 등을 통한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터 증강을 통하여 반려동물의 행동 감지를 제안한다. ODROID 단일 보드 컴퓨터와 6축 센서(가속도, 자이로) 데이터를 탑재한 소형 디바이스를 사용하여 블루투스 통신을 통해 웹 서버 DB에 저장한다. 저장된 데이터는 이상치, 결측치 처리 후 정규화를 통해 시퀀스를 구성하는 전처리 과정을 거친다. 이후 GAN을 기반으로 한 시계열 데이터 증강을 진행한다. 이때, 데이터 증강은 입력된 텍스트에 따라 센서 데이터로 변환하여 데이터를 증강한다. 학습된 딥러닝 모델을 바탕으로 행동을 감지 후 평가 지표에 따라 모델 성능을 검증한다.