• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.169-174
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• 2013

음성 인식 성능 저하의 문제는 모델 훈련 환경과 인식 환경의 차이이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음 특징 정규화 방법을 사용하고 있다. 기존의 묵음 특징 정규화 방법은 낮은 신호 대 잡음비에서 묵음 구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성과 비음성에 대한 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 신호 대 잡음비에서는 음성 에너지를 최대화시켜 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였고 낮은 신호 대 잡음비에서는 음성/비음성의 켑스트럼 특징 분포 특성을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1128-1141
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• 2010

본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.344-348
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• 2009

Cognitive Radio(CR)는 특정 주파수 대역을 사용하도록 할당된 유저가 사용하지 않을 때, 이를 탐지하여 해당 주파수 대역을 이용함으로써 주파수 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 특히, CR에서 스펙트럼 센싱(Spectrum Sensing)은 중요한 기술의 하나라고 말할 수 있다. 기존의 스펙트럼 센싱 성능을 향상시키기 위한 방법으로, 다수의 노드가 각각 판정한 결과를 이용하는 OR-Rule, AND-Rule 등의 기법이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 수신 다이버시티 기법 중의 하나인 Equal Gain Combiner(EGC) 알고리듬 이용하여 스펙트럼 센싱 성능을 알아보고 특히, 기존의 방법은 각 노드에서 판정 후 판정부에서 그 결과를 결합하여 최종 판정하는 방법이나, 본 논문에서 적용한 EGC 기법은 각 노드에서 수신된 신호에 대한 검출된 에너지 값을 융합센터(Fusion Center)로 보내어 최종 판정하는 방법이다. 각 노드에서 검출된 에너지 값을 융합센터가 수신한 신호에는 실질적으로 잡음이 섞이게 되므로 이로 인하여 발생할 수 있는 전송 오류를 추가적으로 고려하였다. 또한, 각 노드에서 검출한 에너지 값이 융합센터로 전송될 때에는 양자화 되어서 전송된다. 이에 따라서 양자화 bit수와 관련된 센싱 성능과 데이터의 반복 전송의 필요성, 그리고 그 횟수에 대해 제시하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제26권2호
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• pp.73-78
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• 2001

3"X3" NaI 스펙트럼의 조사선량 변환계수를 구하기 위해, 조사선량률이 $4{\sim}23{\mu}R\;h^{-1}$인 29개 지역에서 가압전리함 검출기로 조사선량률을 측정하고, 동시에 3"X3"와 4"X4" NaI 검출기로 스펙트럼을 측정하였다. 총에너지 방법의 조사선량 변환계수는 측정된 조사선량률과 스펙트럼 에너지의 선형적 비례관계를 사용하여 구하였다. 에너지대 방법의 조사선량 변환계수를 구하기 위해 NCRP에서 권고하는 4"X4" NaI 검출기에 대한 에너지대 방법의 조사선량 변환계수를 4"X4" NaI 스펙트럼에 적용하여 $^{40}K,\;^{238}U,\;^{232}Th$ 계열의 조사선량률을 계산하였다. 이렇게 계산된 $^{232}Th$ 계열의 조사선량률과 $^{232}Th$ 계열을 대표하는 2614keV 피크 영역면적의 선형적 비례관계를 이용하여 3"X3" NaI 검출기 스펙트럼에 대한 $^{232}Th$ 계열 조사선량 변환계수를 구하였다. $^{40}K$ 및 $^{238}U$ 계열의 조사선량 변환계수도 유사한 방법으로 구해졌다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.361-368
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• 2006

본 논문에서는 스네이크 기반의 객체 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 스네이크 에너지 함수의 제약으로 오목한 윤곽을 갖는 복잡한 모양의 객체에 대해서는 윤곽선 검출의 정확도가 떨어지고, 고정된 스네이크 포인트 수를 이용하기 때문에 효율적으로 객체 윤곽을 표현하는데 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스네이크 포인트의 추가 및 제거를 통해 객체의 윤곽을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 먼저, 제안하는 스네이크 모델로 초기 관심객체의 윤곽을 검출하고, 두번째 단계로 부족한 포인트는 추가하고 잉여 포인트는 제거하여 객체의 윤곽선을 잘 검출할 수 있게 한다. 제안한 방법은 복잡한 윤곽을 갖는 객체에 대해 윤곽선 검출이 기존의 방법보다 좋은 결과를 보이는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제26권2호
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• pp.113-117
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• 2001

NaI 스펙트럼으로부터 조사선량을 계산하는 에너지대 방법은 $1300{\sim}3000keV$ 영역의 에너지 스펙트럼을 사용하여 조사선량을 계산하기 때문에 자연방사선만의 조사선량이 계산되어지지만, 총에너지 방법은 $150{\sim}3400keV$ 영역의 에너지 스펙트럼을 사용하기 때문에 인공방사선의 조사선량도 포함하여 계산한다. 따라서 총에너지 방법에 의한 조사선량과 에너지대 방법에 의한 조사선량의 차이는 인공방사선에 의한 조사선량이 될 것이다. 본 연구에서는 인공방사선이 없는 지역에서 단지 기상요인에 의해서 조사선량 변동이 심한 기간동안 NaI 검출기로 스펙트럼을 측정하였다. 이와 같이 측정한 스펙트럼에 대해서 두 방법으로 계산한 조사선량률들은 통계적 변동 ${\pm}0.3{\mu}R\;h^{-1}$ 이내에서 잘 일치하였다. 결과적으로 두 방법에 의해 계산된 조사선량값이 차이가 있다면 그것은 인공방사선에 의한 조사선량으로 해석할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11A호
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• pp.1105-1116
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• 2008

Cognitive Radio(CR)는 실제로 사용하지 않는 주파수 대역을 스스로 찾아서 이용함으로써 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 현재 사용되지 않는 스펙트럼 대역과 우선사용자(primary user)에 의해 점유되는 대역들을 찾기 위한 스펙트럼 센싱(spectrum sensing)은 CR 시스템에서 중요한 기술의 하나라고 말할 수 있다. 지금가지 연구된 스펙트럼 센싱 방법 중 에너지 검출 방식은 계산의 복잡도가 낮고 비교적 쉽게 구현 할 수 있어서 일반적으로 널리 사용되는 방식이지만 몇 가지 문제점들을 가지고 있다. 특히 불확실한 잡음 전력이 존재하는 환경에서는 에너지 검출기의 성능이 감쇠되기 때문에 이를 해결하기 위해 슬라이딩 윈도우 기반 에너지 검출 기법을 제안하였다. 이 방식은 슬라이딩 윈도우를 이용하여 관심대역에서 신호와 잡음이 가진 에너지를 분리하고 잡음을 제외한 신호의 에너지를 계산해서 우선사용자 신호의 존재 여부를 판단한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 에너지 검출 기법이 기존의 에너지 검출 방식 보다 우수한 성능을 지닌 다는 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.343-350
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• 2016

본 논문은 DWT에너지 기반의 연기 검출 방법을 제안하였다. 일반적으로 연기는 형태가 명확하지 않고 주변 환경에 의하여 색상, 형태, 확산방향 등의 특징이 가변적이기 때문에 특정 정보만을 이용할 경우에는 오검출율이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 환경변화에 강인한 전경 추출 방법을 이용하여 객체를 검출하고 추출된 객체의 색상, 형태, DWT 에너지 정보를 통합적으로 사용하여 연기를 판단한다. 제안된 방법은 평균 30fps의 처리속도를 가지므로 실시간 처리가 가능하고 화재 발생 시점으로부터 연기 감지까지의 평균 소요시간이 약 7초로 빠른 조기감지가 가능하며 낮은 오검출율을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.447-453
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• 2009

이 논문은 음성 에너지를 최대화 하여 낮은 SNR환경에서 음성 존재 여부를 판단하고 정확한 끝점을 검출하는 방법에 대한 것이다. 전통적인 VAD (Voice Activity Detection) 알고리듬은 잡음의 추정치를 이용해 음성과 비음성 구간을 선택하여 낮은 SNR환경이나 비안정 잡음환경에서는 정확하지 못한 문턱값으로 인해 부정확한 끝점검출을 하였다. 또한 잡음의 시간적 변화를 반영하기 위해 비교적 큰 분석 구간을 두어 계산량이 증가함에 따라 실제 응용에 적합하지 않은 단점이 있다. 이 논문은 잡음환경에서 정확한 음성 구간의 검출을 위해 심리음향 모델에 기반 한 바크 스케일 필터 뱅크를 이용하여 주어진 프레임에서 음성 에너지를 최대화 시키고 잡음을 억제하는 SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) 방법을 제안하였다. 다양한 잡음환경, SNR 15 dB, 10 dB 5 dB 0 dB 상황에서 실험한 결과 SNR의 변화에 안정적인 문턱값을 얻었고, 음성 검출을 위한 실험에서 자동차 잡음 환경에 대한 PHR (Pause Hit Rate)은 모든 잡음 환경에서 100%의 정확도를 보였고, FAR (False Alarm Rate)는 SNR 15 dB와 10 dB에서는 0%, SNR 5 dB에서 5.6% SNR 0 dB에서 9.5%의 성능을 보였다.