• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.129-132
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• 2015

본 논문에서는 기존의 배경 분리 알고리즘 결과에 GrabCut 알고리즘을 도입하여 보다 정확한 배경 분리를 수행하고자 한다. 기존의 알고리즘은 동영상의 프레임 간 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경과 전경을 분리한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리하는 기존의 배경 분리 알고리즘을 적용한다. 분리된 결과의 정확도를 향상시키기 위해 프레임 내의 정보를 이용하는 GrabCut 알고리즘을 적용한다. 즉, 본 연구에서는 동영상의 프레임 간 정보와 프레임 내 정보를 모두 이용하여 배경과 전경을 분리하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset 에 포함된 몇 가지 영상에 대해 실험 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.79-82
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• 1998

본 연구에서는 연결단어 음성인식 상에서 올바른 참조 패턴을 생성하기 위해 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 단어의 표본 집합(훈련패턴 집합)으로부터 참조 패턴을 자동적으로 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 분한 K-Mans 훈련방법에 기초하고 있으며, Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 훈련패턴으로부터 참조 패턴을 생성하는 것이다. 먼저 초기화 과정에서 훈련 패턴을 그에 포함된 단어 수만큼 등간격 분리하여 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하고 각 Cluster의 Center들로 초기 참조패턴을 구성한다. 그리고 참조패턴, 제어정보 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 각 훈련패턴을 분리하고, 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하여 단어 Cluster집합을 구성한 후 DTW 및 minimax알고리즘을 이용해 각 Cluster의 Center를 구하여 참조 패턴을 생성한다. 참조패턴 구성에 변화가 없을 때까지 전 단계의 참조패턴과 본 알고리즘을 반복 수행하여 최적의 참조패턴을 생성한다. 본 알고리즘을 이용하여 3개 숫자의 연결단어 집합으로부터 영('0')에서 구('9')까지 숫자음에 대한 참조패턴을 자동 생성하였다. 참조패턴 생성과정에서 가정 중요한 처리인 훈련패턴 분리과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.627-630
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원 신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 혼합지문영상을 분리하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도를 가진다. 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $256{\times}256$ 픽셀의 8개 지문으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문의 분리에 적용한 결과, 견실 알고리즘이 고정점 알고리즘의 독립성분분석에 비해 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.623-626
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.565-568
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘과 원 신호의 시간적 상관성을 적응조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 따른 빠른 분석속도와 견실 알고리즘은 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가지는 영상의 효과적인 분리를 얻기 위함이다. 제안된 알고리즘의 독립성분분석을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘의 독립성분분석보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.05a
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• pp.19-25
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• 2003

데이터베이스에 내재된 패턴이나 관계를 묘사한 것만으로도 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있는데 이 데이터들의 변수들을 비슷한 특징을 가지는 소그룹으로 나누어 패턴을 찾는 것을 군집분석이라 한다. 이러한 군집 분석에는 분리군집방법과 계층적군집방법이 있는데, 재할당이 가능한 분리군집방법의 여러 알고리즘에 대해 비교해보자. 분리군집알고리즘에는 중심을 평균으로 하는 k-평균 알고리즘과, 중심을 메도이드로하는 PAM, CLARA, CLARANS 알고리즘이 있다. 이러한 알고리즘에 대한 이론과, 장단점을 설명하고, 분산과 중심들간의 평균 거리로 비교해 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.151-154
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• 2013

다수의 음원이 특정한 공간에 산재하고 있을 때, 그 중 특정 음원에 주목하면 다른 음원과 분리되어 특정 음원만 들리는 현상을 칵테일파티 현상이라고 한다. 심리적인 이 현상에 영감을 받아 음원을 분리하는 알고리즘이 만들어졌다. 이런 음원 분리방법을 Blind Source Separation(BSS) 이라고 하는데, 여러 신호가 섞이는 과정을 모르는 상태에서 음원을 분리한다는 뜻에서 Blind Source Separation 이라고 한다. BSS에 사용되는 알고리즘으로 주로 PCA, ICA이 있다. PCA는 2차원의 경우를, ICA는 그 이상의 고차원의 통계적 특성을 이용한다. 이에 본 논문은 PCA를 이용하여 두 음원을 분리하는 알고리즘을 구현하는데 역점을 두었다. PCA는 주로 음원보다는 이미지 신호 처리에 초점이 맞추어져 있지만, 음원 분리에 있어서도 충분한 성능을 보여주므로, ICA를 이용한 음원 분리 알고리즘과의 비교를 통하여 장, 단점을 알아보고 추후 PCA의 응용 가능성을 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.224-227
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 채널 신호 간 강도비를 이용하여 음원을 분리하는 EADRess 알고리즘과 부분기반 표현을 특징으로 한 비음수 행렬 인수분해를 통해 음원을 분리하는 NMF 가 결합된 새로운 음원분리 알고리즘을 제안한다. 입력 오디오 신호로부터 frequency-azimuth 평면 구성을 통해 식별된 방위각에 상응하는 신호 강도비로 표현되는 확률밀도함수를 이용하여 1 단계 음원분리를 수행하고, 얻어진 개별 분리음원을 대상으로 supervised NMF 및 Wiener 필터 기반 마스킹 함수를 적용함으로써 잔류 혼합성분을 제거하는 2 단계 음원분리를 수행한다. 제안된 EADRess/NMF 결합 음원분리 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 SASSEC 에서 제공하는 테스트 음원을 이용하여 측정한 결과, 개별 음원분리 알고리즘에 비해 SIR 이 각각 1.41dB, 10.43dB 향상된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.9-11
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• 2014

본 논문에서는 오디오 신호의 특성 표현에 유용한 nonnegative matrix factorization(NMF)에 대해 설명하였으며, expectation maximization (EM)을 이용한 NMF 파라미터 추출 및 EM-NMF 기반한 오디오 소스 분리 기술에 대해서 설명했다. 또한, 다중 단계 NMF-EM 구조의 객체 분리를 통해서 객체 분리 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안된 알고리즘은 K-pop 음원과 SDR(source distortion ratio)를 통해서 객체 분리 성능을 평가한다. 성능 평가 결과 제안된 알고리즘은 다중 단계를 통해 약 3dB 의 보컬 분리 성능이 향상되며, 상업적 음원 제작에서 사용되는 가상 오디오 효과가 많이 적용된 음원에서 약 5dB 의 분리 성능을 향상시켰다. 그러므로 제안된 방식은 오디오 객체 분리에 유용한 방법이 될 것으로 생각된다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.6
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• pp.977-985
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• 2011

Airborne separation assurance is a key requirement for Free Flight Airspace operations, This paper study the feasibility of airborne separation assurance for free flight Airspaces operations by evaluating the efficiency measurement models. Three qualitatively different methods are utilized; one based Ground and Air conflict probability model, other based Dynamic Density model. the other based Direct operating cost model. The evaluation is Direct Operating Cost model and Two metrics are utilized for the efficiency measurements; airborne separation assurance performed quite well in the Free Flight evaluation; (1) 2 scenario of the conflict situations are resolved; (2) The MD-80 flight peformed separation assurance and efficiency, Not only appling for geometric method algorithm is more efficiently than potential method, but also the most efficiently geometric combined method.