• 한국정밀공학회지
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• 제13권5호
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• pp.38-43
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• 1996

Windowing routines have as their purpose the reduction of the sidelobes of a spectral output of the FFT or DFT routines. Windowing routines accomplish this by forcing the beginning and end of any sequence to approach each other in value. Since they must work with any sequence they force the beginning and ending samples near zero. To make up for this reduction in power, windowing routines give extra weight to the values near the middle of the sequence. The difference between windows is the way in which they transition from the low weights near the edges to the higher weights neqr the middle of the sequence. Signal-to-noise ratio(SNR) can be determined by the ratio of the output noisy signal variance to the input noisy signal variance of a window. Standard deviation of noise is reduced by windowing. Thus, the windowing operation improved the SNR of the noisy signal. This paper shows a performance estimation of windowing on a single tone with added Gaussian noise and uniform noise.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.473-475
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• 2023

자동차 번호판 인식은 영상 내 검출한 차량의 번호판의 문자열을 인식하여 차량을 식별하고 추적하는 기술로 주변 환경에 의한 잡음, 왜곡과 차량의 움직임으로 발생한 흐림, 영상 입력 장치와의 물리적 거리 등에 강인해야 한다. 본 논문에서는 차량 움직임으로 발생한 흐림이 있는 저해상도 영상에 대한 번호판 인식 성능의 향상을 위해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 이용한 영상 복원 방법을 제안한다. 실험을 통해 디블러링 모델과 초해상화 모델을 결합하여 흐림이 있는 저해상도 국내 번호판 영상에서의 인식 성능을 개선하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.66-69
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• 2007

차량의 종류(차종)에 관한 정보는 ITS(지능형 교통시스템) 및 각종 교통 관련 분야에서 각종 교통 분석 및 지표로 활용될 수 있는 기초 정보이며 교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 차량의 크기를 바탕의 이륜, 소형, 중형, 대형 등 4종으로 차량을 분류 하였다. 차량영역 획득 과정에서 발생하는 잡음 및 조명변화 등 환경적 요인을 극복하고자 윤곽선정보와 배경차분법을 이용해 획득된 차영상 정보의 합영상을 획득하였다. 실험영상으로는 실제 교통관제 시스템에서 획득된 영상을 사용하였으며 실험결과 90%이상의 인식률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.187-196
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• 2011

유도 전동기는 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 정상 및 각종 비정상 상태의 유도 전동기 진동 신호에 대해 부분 자기 상관(partial autocorrelation, PARCOR) 계수, 로그 스펙트럼 파워(log spectrum powers, LSP), 캡스트럼 계수의 평균값(cepstrum coefficients mean, CCM), 멜 주파수 캡스트럼 계수(mel-frequency cepstrum coefficient, MFCC)의 네 가지 특징 벡터를 신경 회로망의 입력으로 사용하여 유도 전동기의 고장을 검출하고 분류하였다. 고장 분류를 위한 최적의 특징 벡터를 찾기 위해 추출하는 특징의 수를 2에서 20으로 바꾸어 가며 분류 성능을 평가한 결과 CCM을 제외한 나머지의 경우 5~6의 특징만으로 분류 정확도가 거의 100%에 가까운 결과를 보였다. 또한 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 진동 신호 취득 시 포함될 수 있는 잡음을 고려하여 취득한 신호에 백색 잡음(white Gaussian noise)을 인위적으로 추가하여 실험한 결과 LSP, PARCOR, MFCC 순으로 잡음 환경에 강인한 특징 벡터임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.116-125
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• 2014

운전자 보조 시스템에서 도로 상태 정보는 안전한 운전을 위한 중요한 정보를 제공한다. 자동차에서의 입력 영상은 일반적으로 불필요한 영역도 포함하므로 도로 상태를 파악을 위한 관심영역(ROI)을 결정하고 나머지 영역을 제거한 뒤 관심영역만 남겨 두면 연산 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 도로를 나타내는 특징적인 선분과 이로부터 얻어지는 소멸점을 이용하여 도로 영역을 찾는 영상기반의 도로 관심영역 결정 알고리즘을 제안한다. 선분들은 Canny 가장자리 탐지법과 허프 변환을 이용하여 찾고 소멸점은 칼만 필터를 이용하여 추적함으로써 잡음의 영향에 의한 오동작을 방지한다. 초기화 과정을 거치면 도로 관심영역을 매 프레임마다 정확히 결정할 수 있다. 제안한 방식은 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 SW로 구현하였으며 다양한 블랙박스 영상으로부터 도로 관심영역을 얻는데 성공하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 잡음에 강하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문에서는 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측 실험의 내용을 소개한다. 선행 실험에서 효과적인 음성 인식 성능 예측을 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률과 상관도가 높은 여러 가지 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 제안하였다. 제안한 지표는 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때 보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 보였다. 본 실험에서는 이 결과를 근거하여 조합에 사용된 음성 특성 지표를 채택하여 4차원 특징 벡터를 생성하고 GMM 기반의 음성 인식 성능 예측기를 구축한다. 가우시안 요소를 증가시키며 실험한 결과 제안된 시스템은 babble 잡음, 자동차 잡음에서 모두 SNR이 낮을수록 단어 오인식률을 높은 확률로 예측함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권3호
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• pp.20-26
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• 2008

두 가지 Independent Component Analysis(ICA) 알고리즘을 적용하여 자동차 엔진 소음과 섞인 음성 신호의 인식을 시도하였다. 이를 이용하여 추정한 신호를 HMM을 이용하여 인식하였고 이 신호의 인식률을 소음이 섞이기 전의 음성 신호의 인식률과 비교하였다. 음성 신호를 추정하는데 두 가지 서로 다른 ICA를 사용하였으며 그 중의 하나는 negentropy를 최대화하는 FastICA 알고리즘이며 다른 하나는 출력 신호 사이의 독립성을 최대화하여서 입력과 출력 사이의 mutual information을 최대화하는 information-maximization approach 이다. 남성 앵커가 진행한 한국어 뉴스 문장에 대한 단어 인식률은 87.85%이며 다양한 신호 대 잡음비를 갖도록 소음을 섞어서 추정을 한 후 인식을 시도한 결과 FastICA를 이용해 추정한 음성 신호에 대한 인식률은 1.65%, information-maximization을 이용해 추정한 음성 신호에 대한 인식률은 2.02% 인식률 저하가 나타났다. 따라서 어느 방법을 적용하든지 의미 있는 차이가 없음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.431-435
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• 2008

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.363-372
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• 1997

UHF CW /FM 전파 근접 감지 시스템을 개발하였다. 감지거리에 대한 이론적 해석, 부정합에 의한 안테나 급전 길이를 고려하였고 잡음, 간섭신호에 대한 시스템의 영향을 분석하였다. 분석결과 감지거리(FOH)는 변조주 파수($f_m$)와 변조지수($\beta$)에 반비례하여 감소하고 중섬주파수($f_m$)에 비례함을 확인하였다. 또한 $J_2(\beta)=0$을 만족 하는 ($\beta$)를 변조지수로 선택할 경우 안테나와 시스템사이의 부정합에 의한 영향과 잡음 및 간섭신호의 영향을 최 소화 할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 변조지수(($\beta$))의 조절로 감지거리 (FOH)를 변화시키는 방법으로 감지거리를 조절할 수 있음을 제시하였다. 본 시스템은 FM-CW 레이더 방식을 이용한 전파 근접 감지 시스템으로, 적은 전력으로도 동작이 가능하고 소형 경량화가 가능하므로 자동차 충돌 방지용 경보 장치, 근거리 측정 둥 의 각종 분야에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제6권4호
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• pp.12-20
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• 1987

소리의 주파수에 따라 사람은 그 소리에 대한 느낌이 다르기 때문에, 본 연구에서는 소리의 주파수에 따른 사람의 반응을 조사하였다. 순음과 1/3옥타브와 1옥타브 대역 통과 필터를 통과시켜 나온 백색 잡음 및 자동차 경음기 소리를 사람에게 들려주고, 그 소리에 대한 느낌을 설문지로 조사하였다. 실험결과, 순음 160(Hz)에서 500(Hz) 까지의 소리에 대해서는 호의적인 반응을 나타내었고, 1,000(Hz) 이상의 순음과 백색 잡음 및 경음기 소리에 대해서는 거부감을 나타내었다. 경음기 소리는 350(Hz) 부근과 1.000 (Hz)에서 2.600(Hz) 사이에서 그 성분이 가장 많이 분포되어 있는데. 경음기 소리에 대한 사람의 반응은 1,000(Hz)와 2,600(Hz) 사이의 순음과 비슷한 결과를 나타낸다. 따라서, 주택가나 사람이 많이 다니는 곳의 도로에서는 주로 200(Hz)에서 500(Hz) 사이의 경음기 소리를 발생시키면. 사람들에게 거부감을 주지 않으면서 경음기 효과를 얻을 수 있다.