• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.61-69
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• 2015

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 통해 추출된 시간 영역과 주파수 영역의 특징들을 활용하여 심박수변이도를 확률적인 지식으로 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 지식획득 알고리즘은 규칙생성과 규칙평가 단계로 구성되어 있으며, 규칙생성에서는 ROC 분석을 통해 수치적인 속성값을 이산화된 구간으로 변환하고, 서로 다른 의사결정값을 포함하는 구간들 사이에 일관성 정도를 비교함으로써 감축된 규칙-집합을 생성한다. 이때 규칙-집합 내에 각 규칙에 대해서 확률적 해석을 위한 3가지 척도를 추정하였다. 제안된 모형의 효과성은 심혈관질환 병력을 가진 58명의 심전도 데이터로부터 심방세동을 식별할 수 있는 5가지 규칙을 생성하였고, 이들 규칙의 분별력을 평가하였다. 실험결과, 제안된 모형으로부터 생성된 지식은 4가지 성능평가 척도에 대해서 각각 93%의 정확도를 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11C호
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• pp.1053-1059
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• 2005

컴퓨터 생성 홀로그램(CGH, Computer Generated Hologram)은 광 홀로그램의 간섭 패턴 대신 3차원 영상을 재생하는데 필요한 정보만을 컴퓨터로 설계 및 제작하기 때문에 물리적으로 존재하지 않는 가상의 물체의 합성 및 생성이 가능하다. 하지만 CGH를 통해 생성된 fringe 영상은 그 데이터양이 방대하기 때문에 저장, 전송 및 처리를 위해서는 데이터양을 줄일 필요성이 있다. 하나의 객체를 나타내기 위한 Fringe 영상의 데이터양을 줄이는 가장 효율적인 방법은 부호화 과정이다. 본 논문에서는 효과적인 부호화를 위해 fringe 영상을 2차원 영상으로 가정한 후에 DCT(Discrete Cosine Transform)에 비해서 좋은 주파수 변환 특성을 보이는 DWT(Discrete Wavelet Transform)을 도입하여 Fringe 영상의 주파수 특성을 분석하였다. 그리고 분석된 주파수 특성을 기반으로 Fringe 영상을 웨이블릿 기반의 코덱들을 이용해 압축한 결과 Yoshikawa(2)나 Thomas(3)에 의한 방법에 비해 최대 약 2배의 압축율을 가질 수 있어 Fringe 패턴을 압축하는 좋은 방법이 될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.23-30
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• 2012

본 논문은 스테고 잡음의 분산을 확대함으로써 비밀 메시지의 존재를 감지하기 위한 개선된 스테그분석 방법을 제안한다. 먼저 주어진 영상에 스펙클 잡음을 곱하여 작은 스테고 잡음을 확대하고 소프트 임계치 방법에 의해 잡음이 제거된 영상을 추정한다. 스테고 잡음과 스펙클 잡음은 완전히 제거되지 않으므로 추정된 영상에는 잡음이 일부 존재하게 된다. 만약 주어진 영상이 커버 영상이라면, 잔존하는 잡음은 매우 적을 것이고, 스테고 영상이라면 상대적으로 큰 잡음을 가지게 될 것이다. 이때 스테고 영상의 경우 잡음의 영향으로 웨이블릿 영역에서 부모-자식 부대역의 통계적 의존성에 손상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 주어진 영상과 잡음이 제거된 영상의 차이로부터 조인트 통계 모멘트를 추출한다. 아울러 잡음이 제거된 영상에 대하여 4개의 통계적 모멘트를 추출하여 제안된 스테그분석에 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP 분류기로 입력되어 학습된다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 비트율의 임베딩 방법을 사용하였으며, 실험 결과 제안 기법은 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.36-42
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• 2006

본 논문에서는 화자검증 시스템의 성능향상을 위해서 주성분 분석 (PCA) 기반 Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients (MFDWC) 추출방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 멜척도 (Mel-scale)를 근사화한 각 레벨 (level)의 각 노드 (node) 에너지를 계산하기 위해 기존의 평균치 대신 주성분 분석을 이용한 첫 번째 eigenvector를 이용한다. 이 eigenvecto.의 제곱의 합은 1로서 일반적인 가중 함수 (weighting function)의 조건을 만족하고, 또한 각 화자마다 서로 다른 값을 갖게 되므로, 화자의 특징을 더 잘 나타내는 MFDWC를 추출할 수 있다. 화자검증은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 백그라운드 모델과 화자 모델과의 점수를 비교하는 이진 결정 (binary decision) 방법을 이용하여 Universal 백그라운드 모델 (UBM)과 각 화자 모델의 값을 프레임단위로 비교하여 대상 화자의 수락/거부 여부를 결정하는 방법을 채택하였다. 특징 파라미터에 따른 화자 검증 성능변화를 확인하기 위하여 제안된 화자종속 가중함수를 이용한 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우와 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC), 기존의 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우에 대하여 성능비교실험을 수행한 결과 각각 $0.80\%,\;5.14\%,\; 6.69\%$의 향상된 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.297-302
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• 2012

본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.185-189
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• 2009

무선 센서 네트워크는 화산 감시, 전장 감시, 동물 서식지 감시, 건축물의 감시, 농장 관리, 의료분야등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 국내에서도 국가 정책 사업으로 교량 및 건축물의 균열 감시, 표적의 침입 탐지 및 식별을 위한 무선 센서 네트워크 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 무선 센서 네트워크의 다양한 분야의 연구 중에서 철조망을 이용한 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업 시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 정보의 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 정보가 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트 워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.89-94
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• 2013

본 논문은 컬러 영상에서 화염검출 시 주기적으로 점멸하는 비화염 물체 검출을 제거하기 위해 웨이블렛 변환을 이용한 화염 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 화염검출 알고리즘에서는 화염의 색상과 시간적인 변화와 공간적인 변화를 분석하고 이들을 조합하여 화염을 판정한다. 하지만 자동차 경광등, 방향지시등과 같이 점멸하면서 화염과 비슷한 특성을 보이는 물체를 화염으로 검출하는 문제점이 있다. 본 논문은 주기적으로 점멸하면서 화염과 비슷한 특성을 보이는 비화염 요소의 주기성을 판별하여 오검출을 감소시킨다. 제안하는 알고리즘은 화염의 색상과 영상 차분 기법으로 화염 후보영역을 선정하고 선정된 후보영역에 대하여 웨이블렛 변환 계수를 분석하여 주기성을 갖는 오검출 요소를 포함한 비화염 영역을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 모의실험 결과, 주기성을 갖는 비화염 영역을 제거하였고 97.9%의 검출율과 7.3%의 낮은 오검출율 성능을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-12
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• 2013

도로의 결빙, 적설, 젖음 등 기상상황 및 표면 상태에 의한 안전사고 발생은 지속적으로 발생하고 있는 상황이다. 이는 운전자 본인의 부주의 및 안전 운전의식 부족 등 개인의 역량에 기인하는 부문도 있지만, 도로관리 주체(정부 및 공공 등)의 도로 상태 정보제공 미흡으로 인한 경우도 있어 이와 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있는 추세이다. 본 연구는 카메라(Stereo camera)의 영상 정보를 수집하여, 편광계수 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform) 등을 통해 기존의 단일 차원 분류알고리즘과 달리 다차원 분석이 가능한 SVM 분류기법을 활용하여 노면상태 판별 알고리즘을 개발하였으며, 실제 도로상에서 4개의 상태(마른노면, 젖은노면, 적설노면, 결빙노면)에 대한 검지 인식 성공률을 실험 및 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.847-858
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• 2012

본 논문은 스마트폰에서 디스플레이-캡쳐 영상의 왜곡 분석에 기반한 모바일 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법에서 워터마크 삽입을 위해 웨이브릿 변환 영역에서 주파수 대역의 특성을 이용하여 랜덤시퀀스를 구성한다. 웨이블릿 변환 후 선택된 부대역의 각 블록 계수와 랜덤시퀀스를 계수비교합산법(Coefficients Comparative Sum, CCS)으로 계산하고, 삽입 임계값을 이용하여 반복적으로 워터마크를 삽입하여 워터마크 강도를 높인다. 디스플레이-캡쳐 과정에서 발생하는 왜곡을 보정하기 위해 영상 외부에 프레임을 추가하며, 이를 검출함으로써 워터마크 동기를 맞춘다. 또한 프레임 임계값 설정을 위해 반복적 적응 임계값을 사용하여 프레임 검출율을 향상시킬 수 있다. 제안한 방법은 $256{\times}256$ 크기의 표준 디지털 영상에 206 bits의 정보를 삽입하여 PSNR이 평균 약 41.42 dB를 나타내었다. 또한 디스플레이-캡쳐 영상의 워터마크 추출 실험에서, 캡쳐된 영상의 97% 이상에서 프레임 교차점을 정확히 인식하였으며, 비트에러율이 평균 약 3.73%을 기록하여, 기존 Pramila 방법에 비해 비트에러율이 70% 이상 향상되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.936-941
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• 2006

대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다.