• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.21 no.2
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• pp.79-90
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• 2012

In this paper, a feature signal extraction method is proposed in order to enhance the low performance of fault detection caused by unbalanced data which denotes the situations when severe disparity exists between the numbers of class instances. Most of the cyclic signals gathered during the process are recognized as normal, while only a few signals are regarded as fault; the majorities of cyclic signals data are unbalanced data. SOM(Self-Organizing Map)-based feature signal extraction method is considered to fix the adverse effects caused by unbalanced data. The weight neurons, mapped to the every node of SOM grid, are extracted as the feature signals of both class data which are used as a reference data set for fault detection. kNN(k-Nearest Neighbor) and SVM(Support Vector Machine) are considered to make fault detection models with comparisons to Hotelling's $T^2$ Control Chart, the most widely used method for fault detection. Experiments are conducted by using simulated process signals which resembles the frequent cyclic signals in semiconductor manufacturing.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.97-100
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.3
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• pp.329-334
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• 2009

When an optical disc is being played. the pick-up converts light to analog signal at first. The analog signal is equalized for removing the inter-symbol interference and then the equalized analog signal is converted into the digital signal for extracting the synchronized data and clock signals. There are a lot of algorithms that minimize the BER in extracting the synchronized data and clock when high. density optical disc like BD is being played in low speed. But if the high-density optical disc is played in high speed, it is difficult to adopt the same extraction algorithm to data PLL and PRML architecture used in low speed application. It is because the signal with more than 800MHz should be processed in those architectures. Generally, in the 0.13-${\mu}m$ CMOS technology, it is necessary to have the high speed analog cores and lots of efforts to layout. In this paper, the parallel data PLL and PRML architecture, which enable to process in BD 8x speed of the maximum speed of the high-density optical disc as the extracting data and clock circuit, is proposed. Test results show that the proposed architecture is well operated without processing error at BD 8x speed.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.3
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• pp.978-983
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• 2010

Acoustic target classification in wireless sensor network is important research at environmental surveillance, invasion surveillance, multiple target separation. General sensor node signal processing methods concentrated on received signal energy based target detection and received raw signal compression. The former is not suited to target classification because of almost every target information are lost except target energy. The latter bring down life-time of sensor node owing to high computational complexity and transmission energy. In this paper, we introduce an feature extraction algorithm for acoustic target classification in wireless sensor network which has time and frequency information. The proposed method extracts time information and de-noised target classification information using wavelet decomposition step. This method reduces communication energy by 28% of original signal and computational complexity.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.758-761
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• 2003

금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.161-164
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• 2001

본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.14 no.6
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• pp.578-582
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• 2003

We propose a novel structure of wavelength selective optical add/drop module comprising two tap couplers and a fiber Bragg grating. The device has unique features including a simpler structure and a lower cost of implementation as compared with existing devices for the same operation. The module performance has been measured and analyzed experimentally. The implemented prototype module shows good performance with no-crosstalk power penalty in a 155 Mbps per channel wavelength-division-multiplexing transmission system but suffers from a relatively high loss of 3.5 ㏈ and 21 ㏈ for transmitted and dropped channels, respectively. While the dropped channel extinction ratio was more than 25 ㏈, the transmitted channel extinction ratio was more than 35 ㏈.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.123-125
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• 2002

여러 사람에게서 생체신호를 측정하여 특징을 추출하는 경우 피실험자마다 다른 신체적 또는 생리학적 특징에 의해 같은 클래스로 분류하고 싶어도 다른 클래스로 잘못 분류되는 경우가 발생한다. 이와 같이 N 명의 사람에게서 얻은 생체신호로 M 개의 클래스를 분류하도록 훈련하여 새로운 사람의 생체신호를 M 개의 클래스로 분류하고자 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 피실험자 독립적인 클러스터링 방법을 제안하고자 한다. 이를 위한 수학적 기반으로 동치관계들의 교집합과 합집합에 근거한 새로운 연산자를 정의하고 이를 이용하여 최대 공통 클러스터(Largest Common Cluster, LCC)라는 새로운 개념을 정의한다 이는 여러 사람에게서 얻은 정보에서 최대한 공통의 성질을 갖는 것들을 찾아내는 수학적이고 체계적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 일단 LCC를 찾아내면 이를 특징(feature)으로 삼아 패턴분류기를 설계하면 여러 사람에게 적용가능한 생체신호 인식기를 설계할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.209-212
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• 2009

본 논문에서는 MDCT기반의 오디오 특징과 영상 특징을 이용하여 축구 동영상의 하이라이트를 효과적으로 요약하는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 입력되는 축구 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 분리된 연속적인 오디오 신호를 압축영역의 MDCT계수를 통해 이벤트 사운드별로 분류하여 오디오 이벤트 후보구간을 추출한다. 입력된 비디오 신호에서는 장면 전환점을 추출하고 추출된 장면 전환점으로부터 페널티 영역을 검출한다. 검출된 오디오 이벤트 후보구간과 검출된 페널티 영역장면을 함께 결합하여 축구 동영상의 이벤트 장면을 검출한다. 검출된 페널티 영역 장면을 통해 검출된 이벤트 구간을 다른 이벤트 구간보다 더 높은 우선순위를 갖는 하이라이트로 선정하여 요약본이 생성된다. 생성된 하이라이트 요약본의 평가는 precision과 recall을 통해 정확도를 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.55-56
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• 2013

본 논문에서는 센서 클러스터에서 액터를 재배치하기 위하여 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 분석한다. 기존의 액터 재배치 알고리즘은 CH (Cluster Head)와 동일하게 센서들과 연결을 설정하고자 하는 액터를 CH가 있는 위치로 이동시킨다. 이러한 액터의 이동방법은 액터와 CH를 단순하게 결합하여 액터를 재배치하는 것이며, 액터와 CH가 서로 중첩되거나 충돌하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 클러스터에서 CH와 중첩 또는 충돌 없이 액터를 재배치하기 위해 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 제시한다.