• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.146-150
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• 2009

구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.143-148
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• 2003

본 논문에서는 통계적 방법에 기초한 사과 선별시스템을 이용하여 사과의 색깔을 식별하고자 한다. 이를 위해 T-검정을 이용하여 에지를 검출하였고 검출된 에지로부터 체인코드를 이용하여 사과 영상의 경계선과 환상대 영역을 구하였다. 우리는 주어진 사과영상의 환상대 영역으로부터 R, G, B 채널상에서 히스토그램과 평균 명암값을 구하여 색깔 판정용 표준사과로부터 얻은 기준값들과 비교함으로서 사과의 색깔을 식별하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.205-208
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• 2009

POD(proper orthogonal decomposition)는 가해지는 하중(입력)의 계측없이 출력(응답)만으로 구조물의 동적특성을 파악할 수 있는 기법이다. 하지만 실제의 경우 측정데이터에 노이즈가 포함되어 있으면 분해가 완전하게 일어나지 않아 동적특성(특히 감쇠비)을 완벽히 파악하기 힘들다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 POD기법으로 추출된 각 모드의 자유진동파형에 RD(random decrement)법을 적용하여 노이즈에 의한 영향을 제거하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 먼저 수치모델을 사용하여 계측노이즈가 있을 경우 제안된 방법을 사용하면 노이즈의 영향을 감소시킬 수 있음을 검증한 후 실험실 규모의 구조물모형에서 얻은 자유진동계측치에 제안된 기법을 적용하여 시스템식별을 수행하여 동특성을 파악하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.321-324
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• 2002

본 논문에서는 다양한 환경하에서 인간의 식별과 감정을 인식할 수 있는 감정 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하기 위해, 먼저, CCD 칼라 카메라에 의해 획득한 원 영상으로부터 피부색을 이용해 얼굴영상을 얻는 과정을 거친다. 그 다음, 주요 요소분석을 기본으로 하는 얼굴인식기술인 Eigenface를 사용하여 이미지들을 고차원의 픽셀공간으로부터 저차원공간으로의 변환하는 파정을 거친다. 제안된 개인에 대한 식별과 감성인식은 사용한 특징벡터들의 추출로 인한 Eigenface의 가중치와 상관관계를 통해 이루어진다 즉, 영상의 가중치로부터 개인에 대한 식별과 감성정보를 찾는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 방법의 응용가능성을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.322-329
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• 2005

This paper describes a computer vision system based on active IR illumination for real-time gaze discrimination system. Unlike most of the existing gaze discrimination techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process for each person, our gaze discrimination system can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using generalized regression neural networks (GRNNS). With GRNNS, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. furthermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. To further improve the gaze estimation accuracy, we employ a reclassification scheme that deals with the classes that tend to be misclassified. This leads to a 10$\%$ improvement in classification error. The angular gaze accuracy is about $5^{circ}$horizontally and $8^{circ}$vertically. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.2
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• pp.357-364
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• 1996

This paper presents a new blind identification method of nonminimum phase FIR systems without employing higher-order statistics. It is based on the observation that the absolute mean of a second-order white sequence can measure the higher-order whiteness of the sequence. The proposed method may be a new alternative way to the higher-order statistics approaches. Some computer simulations show that the absolute mean is exactly estimated and the proposed method can overcome the disadvantages of the higher-order statistics approaches.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.1
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• pp.8-14
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• 2002

In this paper, we realized a real-time text-independent speaker recognition system using gaussian mixture model, and applied frame level likelihood normalization method which shows its effects in verification system. The system has three parts as front-end, training, recognition. In front-end part, cepstral mean normalization and silence removal method were applied to consider speaker's speaking variations. In training, gaussian mixture model was used for speaker's acoustic feature modeling, and maximum likelihood estimation was used for GMM parameter optimization. In recognition, likelihood score was calculated with speaker models and test data at frame level. As test sentences, we used text-independent sentences. ETRI 445 and KLE 452 database were used for training and test, and cepstrum coefficient and regressive coefficient were used as feature parameters. The experiment results show that the frame-level likelihood method's recognition result is higher than conventional method's, independently the number of registered speakers.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.16 no.6
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• pp.25-35
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• 1997

Most of speech analysis methods developed up to date are based on second order statistics, and one of the biggest drawback of these methods is that they show dramatical performance degradation in noisy environments. On the contrary, the methods using higher order statistics(HOS), which has the property of suppressing Gaussian noise, enable robust feature extraction in noisy environments. In this paper we propose a text-independent speaker identification system using higher order statistics and compare its performance with that using the conventional second-order-statistics-based method in both white and colored noise environments. The proposed speaker identification system is based on the vector quantization approach, and employs HOS-based voiced/unvoiced detector in order to extract feature parameters for voiced speech only, which has non-Gaussian distribution and is known to contain most of speaker-specific characteristics. Experimental results using 50 speaker's database show that higher-order-statistics-based method gives a better identificaiton performance than the conventional second-order-statistics-based method in noisy environments.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.10
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• pp.1894-1899
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• 1994

In this paper, a new identification method is proposed for unknown digitally modulated input signals. The proposed identification method is implemented using a self-organized neural network which is based on the characteristic features of the symbol magnitude; the number of symbol magnitude levels, amplitude probability density and adjacent symbol magnitude ratio. The proposed method was performed for 5 QAM signals. The simulation results show that the self-organized neural network can accurately recognize all kinds of patterns even at SNR 8dB. The proposed method can be applied to the intelligent communication system on ISDN and multi-point polling networks.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.10 no.5
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• pp.27-35
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• 1991

음소를 인식의 기본 단위로 하는 소규모 음성 인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구로서 마 찰음(/ㅅ, ㅆ, ㅎ/) 과 파찰음(/ㅈ, ㅉ, ㅊ/) 에 대하여 지속시간, 평균패턴, 분산비를 이용하여 각 음소 의 특징을 분석하고 각 음소군 내에서의 식별에 유효한 parameter들을 추출하여 인식 실험을 실시하 였다. 지속시간의 분포, 평균패턴의 분포, 분산비의 분포를 이용하여 분석한 결과 6차원 정도의 cepstrum 계수만으로 마찰음 및 파찰음의 식별이 가능하고, 시간 방향의 정보는 음성의 시단으로부터 14 frame 정도의 특징을 인식 파라미터로 할 경우가 최적임을 알 수 있었다. 이를 이용한 인식실험 결과에서는 조음방법별로 분류된 음소군내의 각 음소에 대한 인식실험의 인식률 보다는 발음방법별 인식실험시의 인식률이 높게 나타나 동일 음소군 내에서의 각 음소에 대한 식별이 더 어려움을 알 수 있었고, 특징 파라미터의 길이를 음성의 시단으로부터 14 frame 정도로 했을 때 조음방법별 인식률은 평균 81.1%, 발음방법별 인식률은 평균 97.9%로 최고의 인식률을 나타내었다. 특징 파라미터의 길이 를 14 frame 이상으로 증가시켜도 인식률은 큰 변화가 없어 분석 결과를 잘 설명하고 있음을 알 수 있었다.