• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.762-765
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• 2010

특정 시간에 동시 연주된 다수 음원의 onset 을 검출하기 위해서는 음원 분리 문제가 선결되어야 한다. 특히, 드럼과 같은 조음(?音) 악기 신호 검출 문제를 해결하기 위해서는 음원 분리 방법의 성능이 중요하다. 이에 본 연구에서는 효과적인 음원 분리 방법으로 알려진 확률적 은닉 성분 분석(PLCA) 방법에 기반한 주요 악기 신호의 onset 검출 방법을 제안한다. 효과적인 onset 검출을 위해, 첫째, 확률적 은닉 성분 분석으로 훈련 된 비음수 주파수 성분 중 최적의 성분을 선택하는 방법을 적용하고, 둘째, 드럼 악기 신호의 정확한 onset 검출을 위해 고안된 비음수 시계열 신호 threshold 방법을 적용한다. 실험에서는 제시된 방법을 이용하여 드럼의 주요 악기 신호 onset 검출 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2C호
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• pp.181-187
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• 2012

밀리미터파 영상시스템은 의복을 투과하는 성질이 뛰어나서 의복 속에 숨겨둔 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용된다. 더불어 수동형 밀리미터파 영상 시스템은 능동형 시스템과 달리 실내외의 개방된 공간에서 움직이는 대상자들의 탐지가 가능하다. 그러나 수동형 밀리미터파 영상은 일반적으로 회절의 제한과 낮은 신호 레벨로 해상도가 낮으며 잡음의 영향이 크다. 그러므로 영상을 효과적으로 처리하기 위한 신호의 모델링과 통계적 분석이 요구된다. 본 논문에서 은닉 물체 검출을 수행하는 밀리미터파 영상 분할 알고리즘을 C++로 구현하여 실시간으로 처리한다. 영상의 분석을 위하여 밀리미터파 영상의 히스토그램을 혼합 가우시안 모델로 추정하고 은닉 물체를 다단계 영상 분할 방법으로 추출한다. 다단계 분할은 배경에서 몸체를 분리하는 전역분할과 은닉물체를 몸체에서 분리하는 국소분할로 이루어진다. 각 분할단계는 $k$-means, EM 추정, 판정단계로 구성되어 있다. 실험에서 실외에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 분석하여 은닉 물체를 실시간으로 검출할 수 있음을 확인한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.199-206
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• 2004

본 논문에서는 고정점 알고리즘과 신호의 시간적 상관성을 적응 조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 기초한 방법으로 빠른 분석속도와 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 견실 알고리즘은 시간적 상호 의존성이나 낮은 쿠토시스를 가지는 신호도 효과적으로 분석하기 위함이다. 특히 견실 알고리즘에서 경험적으로 설정되던 최대지연시간을 신호상호간의 자기상관함수를 이용하여 적응 조정되도록 함으로써 그 성능을 더욱 더 개선하였다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가시는 4개의 신호와 $512\times512$ 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합신호와 혼합영상 각각의 분리에 적용한 결과, 고정점 알고리즘의 독립성분분석 및 고정점 알고리즘과 최대시간지연을 경험적으로 설정하는 기존의 견실 알고리즘을 단순히 조합한 독립성분분석에 비해 분리속도와 분리률에서 개선된 성능이 있음을 확인하였다. 특히 문제의 규모가 증가할수록 분석성능의 개선정도도 증가함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.381-386
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• 2004

본 논문에서는 첨도가 추가된 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 의한 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 첨도의 추가는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이고, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 성분의 빠른 분석과 우수한 분석성능을 얻기 위함이다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512\times512$ 픽셀을 가지는 8개의 혼합영상의 분리에 각각 적용하여 실험한 결과, 제안된 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 기존의 기법에서 알고리즘의 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.327-330
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• 1998

독립성분분석(ICA: Independent Component Analysis)이란 특징이 상이한 둘 이상의 신호들이 선형적으로 결합되어 있을 때 이를 효과적으로 분리하는 방법들을 통칭하며 잡음제거, 음질개선 및 신호처리 분야에서 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 전화음성 화자인식 시스템의 성능향상을 위해 독립성분분석을 이용하는 방법을 제안한다. 먼저 화자가 발성한 음성신호의 켑스트럼 계수를 여러 채널 함수들의 선형적인 합으로 가정하고, 독립성분분석을 이용하여 얻은 새로운 켑스트럼 벡터를 학습과 인식에 사용하였다. 실험자료는 잔화음성 화자식별기의 성능평가에 널리 쓰이고 있는 SPIDRE를 사용하였고 regodic 은닉 마코프 모델을 이용하여 문장 독립 화자식별 시스템을 구성하였다. 학습음성의 특징과 실험음성의 특징이 다른 조건에서 기존의 채널 정규화 방법들에 비해 10~15%이상 인식률이 향상되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.399-402
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• 1998

본 논문에서는 환자의 음성을 정상, 양성종양, 악성종양으로 분류하는 실험을 켑스트럼 파라미터를 통한 음원분리와 신경회로망을 이용하여 수행하고 그 결과를 보고한다. 기존의 장애음성 데이터베이스에는 정상음성과 양성종양의 경우만 수록되어 있었고 외국의 환자들을 대상으로 한 경우만 있었기 때문에 국내의 환자들에게 직접 적용할 경우 어떠한 결과가 나올지 예측하기가 어려웠다. 최근 부산대학교 이비인후과팀에서 수집한 국내의 정상, 양성, 악성종양의 경우에 대한 데이터베이스를 분석하고 신경회로망에 의해 분류함으로써 사람의 음성신호만에 의한 후두질환이 식별이 가능하였다. 본 실험에서는 식별 파라미터로 음성신호의 선형예측오차신호에 관한 켑스트럼으로부터 음원비인 HNRR을 구하여 Jitter, Shimmer와 함께 사용하였다. 신경회로망은 입, 출력 층과 한 개의 은닉층을 갖는 다층신경망을 이용하였으며, 식별은 두단계로 나누어 정상과 비정상을 분류한 후 다시 비정상을 양성과 악성으로 분류하였다[1].

• 한국음향학회지
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• 제38권4호
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• pp.427-432
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• 2019

본 논문에서는 청각장애인을 위해 양방향 게이트 순환 신경망을 이용한 사운드 이벤트 검출 기반의 홈 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 우선적으로 효과적인 사운드 이벤트 검출을 위해 패킷손실 은닉을 이용하여 무선 센서 네트워크로 인해 손실된 신호를 복원하고, 멀티채널 상호 상관관계 계수를 이용하여 신뢰할 수 있는 채널을 선택한다. 선택된 채널의 사운드는 이벤트 검출을 위해 두 개의 오디오 채널을 사용하는 양방향 게이트 순환신경망에 적용된다. 검출된 사운드 이벤트는 텍스트로 변환되며, 이와 함께 하모닉/퍼커시브 음원 분리 방식을 통해 햅틱 신호로 변환되어 청각장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 사운드 검출기반의 성능이 기존 방식보다 더 우수하다는 것과 음원 분리 방식을 통해 사운드를 세밀한 햅틱 신호로 표현할 수 있음을 보인다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.41-46
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• 2004

This paper proposes a separation of mixed signals by using the robust independent component analysis(RICA) based on neural networks. RICA is based on the temporal correlations and the second order statistics of signal. This method e is applied for improving the analysis rate and speed in which the sources have very small or zero kurtosis. The proposed method has been applied for separating the 10 mixed finger prints of $256{\times}256$-pixel and the 4 mixed images of $512{\times}512$-pixel, respectively. The simulation results show that RICA has the separating rate and speed better than those using the conventional FP algorithm based on Newton method.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권12호
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• pp.78-89
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• 1999

기존의 웨이블릿 신경망들의 구조는 주로 주파수-시간 공간으로 변환된 훈련 패턴의 분포와 웨이블릿 윈도우와의 관계를 고려하여 결정한다. 또한 신경망 구조 결정 알고리즘과 네트워크 파라메터 학습 알고리즘을 분리하여, 우선 신경망 구조를 결정한 후, 출력 에러를 최소화하기 위한 학습을 수행한다. 그러나 이러한 방법은 학습을 시작하기 전에 훈련 패턴을 변환해야 하는 부가적인 전처리 과정이 필요하고, 초기에 구성된 신경망 구조는 변경되지 않는다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 별도의 처리 과정 없이 신경망의 출력과 교사 신호의 차이를 이용하여 웨이블릿 신경망 구조를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 구조의 결정과 에러 최소화 학습을 동시에 수행하기 때문에 문제의 복잡도에 따라 적응적으로 은닉 노드의 수를 결정한다. 또한 학습에 의해 가장 큰 에러가 발생하는 영역에 은닉 노드를 추가하고 출력에 영향을 미치지 않는 노드를 제거하는 방법을 사용하여 네트워크의 구조를 최적화한다. 본 알고리즘은 훈련 패턴에 대한 전처리 과정을 없앰으로써 학습하기 전에 모든 훈련 패턴을 알고 있어야 한다는 제약 조건을 없애고 시간의 변화에 따라 출력이 바뀌는 시스템에도 효과적인 적용이 가능하다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.12-22
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• 2012

최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.