• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.138-141
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• 1994

기존의 HMM을 이용한 음성인식기는 대부분 ML 추정에 기초한 Baum-Welch 알고리듬으로 학습되었다. ML학습은 기본적으로 무한한 양의 학습 데이터가 주어지고, 각 모델들이 서로 독립이라는 가정에 기초한다. 하지만 실제적인 학습의 경우에 각 모델들이 서로 독립이라고 보기 어렵고, 학습 데이터의 양도 상당히 제한되어 있어서 인식기의 변별력을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 패턴분류기법인 Bayes 결정이론에 따라 최소오차율분류를 위한 MAP 수식화를 유도하고, 그에 기초한 HMM의 변별력 있는 학습 알고리듬을 제안한다. 최소오차율분류를 근사화한 사후확률로 표현된 비용함수를 정의하고, 그 비용함수에 조건부 경사강하법을 적용한다. 제안된 알고리듬을 분류하기 어려운 한국어 단음절 인식에 적용한 결과, 기존의 ML 알고리듬으로 학습한 경우 발생한 오인식 개수의 약 10% 가량이 개선되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1292-1298
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• 2001

본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.2
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• pp.146-155
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• 2008

To improve the performance of tiled display system, two parallel tiled display algorithms are proposed by combining the sort-first and the sort-last sorting methods. In the proposed algorithms, the view frustum culling is employed along with the OpenGL display list for the sort-first sorting, and the pre-detection sort-last sparse sorting method is used for sort-last sorting. Through the benchmarking tests, the performances of two proposed algorithms are investigated. Based on the observations, it is suggested how to select an optimal algorithm among the two proposed parallel tiled display algorithms for the given visualization model.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.341-344
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• 2004

발전소에서 운전 중인 발전 설비의 장비 및 기계의 동작, 감시, 진단은 매우 중요한 일이다. 발전소의 이상 감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발생되었을 때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단 과정을 따르게 된다. 본 논문에서는 산업 현장에서 기기들의 운전시에 발생하는 기기 발생 음을 획득하여 정상/비정상을 판정하기 위한 알고리듬에 대하여 연구하였다. 사운드 감시(Sound Monitoring) 기술은 관측된 신호를 acoustic event로 분류하는 것과 분류된 이벤트를 정상 또는 비정상으로 구분하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법으로 간단하게 적용되어 왔으며, 본 논문에서는 K-means clustering 알고리듬을 이용하여 사운드를 acoustic event로 분류하고 분류된 사운드를 정상 또는 비정상으로 구분하는 알고리듬을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.346-351
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• 2007

다중 전극으로 측정한 활동 전위의 분류(Multi-electrode spike sorting)는 단일 전극(single-electrode)보다 더 정확한 결과를 보여준다. 그러나 다중 전극에서 주어지는 활동 전위 크기들의 클러스터는 일반적으로 분류하기 쉴지 않은 문제이다. 이 논문에서는 고전적인 클러스터링 알고리듬 중의 하나인 Mountain method를 수정하여 다중 전극 활동전위의 분류에 적합한 알고리듬을 제안한다. 통상적인 데이터 클러스터링이 아닌 공간 분할을 통해 신경 데이터의 다양한 클러스터에 대해서 적응도가 높아지고 빠른 분류를 하게 된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.6
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• pp.486-491
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• 2013

This paper proposes a fast and efficient Haar-like feature selection algorithm for training classifier used in object detection. Many features selected by Haar-like feature selection algorithm and existing AdaBoost algorithm are either similar in shape or overlapping due to considering only feature's error rate. The proposed algorithm calculates similarity of features by their shape and distance between features. Fast and efficient feature selection is made possible by removing selected features and features with high similarity from feature set. FERET face database is used to compare performance of classifiers trained by previous algorithm and proposed algorithm. Experimental results show improved performance comparing classifier trained by proposed method to classifier trained by previous method. When classifier is trained to show same performance, proposed method shows 20% reduction of features used in classification.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.45 no.6
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• pp.55-59
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• 2008

For effective mobility control of UGV(unmanned ground vehicle), the terrain cover classification is an important component as well as terrain geometry recognition and obstacle detection. The vision based terrain cover classification algorithm consists of pre-processing, feature extraction, classification and post-processing. In this paper, we present a method to classify terrain covers based on the color and texture information. The color space conversion is performed for the pre-processing, the wavelet transform is applied for feature extraction, and the SVM(support vector machine) is applied for the classifier. Experimental results show that the proposed algorithm has a promising classification performance.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.57-67
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• 1999

본 논문에서는 영상 부호화시 전처리 과정을 수행함으로써 잡음을 제거하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 영상의 선명도를 유지할뿐아니라 전체적인 부호화 효율을 높여준다. 효율향상 과정은 다음과 같다. 첫째 블록 특성에 다라 영역을 분류하며, 둘째로는 Canny 연산자와 Sobel 연산자를 이용하여 경계선 방향을 얻는다. 세 번째로 블록 특성과 경계선 방향에 따라 방향성 형태학적 필터를 구한다. 형태학적 필터링은 영상내 존재하는 잡음을 제거하고, 표준 영상의 경우 인간이 시각적으로 느낄 수 없는 성분을 제거한다. 형태학적 필터링은 경계선 성분을 손실시키는 결과가 발생하지만, 제안한 알고리듬은 손실된 경계선 영역을 복원하는 과정을 거친다. 그러한 과정의 결과로, 전체적인 부호화 효율이 향상된다. 특히, 제안한 알고리듬을 적용한 표준영상의 경우, 약 50-50%의 비트 발생량이 줄어드는 결과를 나타내었다. 잡음 분산값을 달리하여 만든 잡음 영상에 제안한 방법을 적용한 결과, 영상의 선명도를 유지하였다. 제안한 알고리듬은 인간의 시각 특성을 고려한 미세한 잡음 제거 방법에서 우수한 성능을 나타내었으며, 영상의 선명도를 유지하는 것을 보여 주었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1932-1935
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.263 등에서 블록정합을 위해 사용되는 움직임 추정(Motion Estimation) 기법에서 적응적 탐색 범위를 기존의 알고리듬에 적용시킴으로써 계산량을 줄이고 화질도 개선하는 방법을 제안한다 제안된 알고리듬은 먼저 이웃한 움직임 벡터(Motion Vector)의 위치를 이용하여 예상된 움직임 벡터를 찾고 이 예상된 움직임 벡터의 X, Y 값의 크기를 작은 값, 중간 값, 큰 값, 세 가지로 분류해서 탐색범위를 적응적으로 변화시켜 움직임 벡터가 있을 확률이 큰 범위를 집중적으로 찾는다 그리고 각 분류에서 작은 값일 때는 전역 탐색을 적용하고 큰 값일 때는 기존의 알고리듬을 적용시키고 중간 값 일 때는 3단계탐색 기법을 적용시켜 더 적합한 움직임 벡터를 찾도록 하였다. 그리고 작은 값 일 때 구해진 움직임 벡터의 SAD(Sum of Absolute Difference) 값과 이웃한 움직임 벡터의 SAD값을 비교해 국소점에 빠졌다고 판단이 되면 다시 탐색 범위를 조정해서 움직임 벡터를 구함으로써 국소점에 빠지는 경우를 줄였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.17 no.1
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• pp.57-69
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• 2001

This study propose a image processing system of unsupervised analysis. This system integrates low-level segmentation and high-level classification. The segmentation and classification are conducted respectively with and without spatial constraints on merging by a hierarchical clustering procedure. The clustering utilizes the local mutually closest neighbors and multi-window operation of a pyramid-like structure. The proposed system has been evaluated using simulated images and applied for the LANDSATETM+ image collected from Youngin-Nungpyung area on the Korean Peninsula.