비디오화상회의 시스템을 위하여 동영상 압축 DCT 계수와 피부색정보를 이용하여 주파수 영역에서 정연 얼굴 을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 동영상 압축과정 중에 얻어지는 DCT계수 값의 U 와 V 색상정보로 피부색 범위를 추출하며 잡음성분제거를 위해 형태학적필터와 Labeling을 적용하고 피부색블록의 방향성과 평탄도를 고려하여 검출하였다. 제안 알고리즘은, 배경에 피부색과 유사한 객체가 있는 경우와 배경이 단순한 경우에 대 해 적응적으로 검출이 가능하도록 하였다 여러 인종에 대한 모의실험결과 제안 알고리즘이 약 94% 의 검출 성공률을 보였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1407-1418
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2014
우리나라 청소년들은 하루 중 대부분 시간을 학교에서 입시 위주의 교육으로 지낸다. 많은 시간을 학교에서 보내기 때문에 학교생활의 적응 여부는 청소년의 학업성취도 및 생활만족도와 관계가 있고 길게는 사회생활에까지 영향을 미치므로 그 중요성이 크다고 할 수 있다. 학교적응에 많은 영향을 미치는 요인 중의 하나로 청소년기의 심리적 불안을 고려해 볼 수 있다. 청소년의 가정환경은 불안에 영향을 미치는 주요 요인으로 알려졌으며, 그중 부부갈등이 가정환경에 미치는 영향력은 아주 크다고 할 수 있다. 가정에서 부부가 심하게 싸울수록 자녀는 분노, 슬픔, 걱정 등 부정적인 감정을 더 많이 느꼈으며, 부부갈등의 문제가 자녀 자신에 관한 내용일수록 그 정도는 더욱 심하게 나타났다. 본 연구는 이러한 이론적 배경을 근거로 부부갈등이 청소년의 불안과 학교적응에 어떻게 영향을 미치는가를 구조방정식 모형을 통하여 분석하였다. 분석결과 부부갈등 강도와 부부갈등 내용은 청소년의 불안감에 영향을 주었으며, 불안감은 학교 교우들과의 적응에 부정적인 영향을 미쳤다. 그러나 부부갈등 해결은 불안감에 영향을 미치진 않았지만, 학교 교우적응과 수업적응에 직접적으로 부정적인 영향을 미쳤다.
다문화 사회로의 진입을 목전에 두고 있는 한국사회에서, 이주배경 청소년들의 총체적 이주경험은 그간 실천적 학문적으로 충분히 논의되지 못해 왔다. 국외 실증연구들의 결과와 이론적 논의에 의하면 이주와 연관되어 출생지에서 경험하는 유수기간 및 유수기간 내 동거인의 차이와 이주 이후의 거주기간, 가족과 또래의 지지 등 정주지 사회에서의 경험은 이주경험이라는 큰 틀에서 설명될 수 있는 것이며, 이는 이주배경 청소년들의 정신건강에 적지 않은 영향을 미치는 요인이다. 이에 본 연구는 탐색적 시론적인 연구로서, 이주배경 청소년들의 이주이전 경험과 이주이후 경험 그리고 우울, 불안, 자살생각 등의 부정적 정신건강문제 간의 관계를 살펴보았다. 연구결과, 이주이전의 유수기간과 유수기간 내 주 양육자 이외 친척, 형제, 친구와의 동거여부는 이주이후 또래와 가족의 지지 및 한국문화적응 수준과 마찬가지로 현재의 부정적 정신건강문제들과 연관성을 나타냈다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 정책적 실천적 함의 등을 논의하였다.
얼굴검출을 위한 다양한 연구가 행해지고 있으나 아직도 실시간성의 확보는 미진하다. 이에 본 연구는 연속영상에서 컬러와 움직임 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 방법을 제안한다. 피부색 검출을 위한 컬러공간은 조명의 변화에 강인하고 피부색을 좁은 영역으로 정의할 수 있는 Hue와 Cr성분을 조합하여 재구성한 HCr을 사용한다. 배경참조영상 기반에서 밝기와 Cr 성분을 함께 사용하여 획득한 움직임 영역에서, HCr과 적응적 임계값을 이용해서 피부색 영역을 검출하고, 그 검출된 영역의 모양과 크기정보를 통해 얼굴 후보영역을 구한다. 이렇게 구해진 얼굴후보영역에서 G와 B성분의 차이, 밝기, Cr성분 값과 눈과 입의 위치 및 거리관계를 이용하여 눈과 입을 검출하여 얼굴을 확정한다. 실험결과 연속영상에서 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있었다.
2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계에서 해결해야할 문제점 중에 하나는 잡영 제거의 문제이다. 전처리과정에서 처리되지 않고 남은 잡영은 영역분할 결과 과분할되는 문제를 낳는다. 과분할된 배경 영역을 구분하고 제외시키기 위해서 일정한 밝기 이상의 영역을 제거하는 고정 문턱값을 사용하여 영역을 제거하면, 육안으로는 보이지 않으나 중요한 기능을 하는 미량의 단백질을 나타내는 반점들이 제외될 수도 있다. 제안 기법은 영역분할 후에 영역들의 첨도의 평균 곡선을 지수함수에 회귀분석하여 매개변수를 구한 다음, 오차의 확률분포에 따라서 매개변수들로 문턱값을 구하여 적용한다. 오차의 확률분포에 따르면 문턱값 적용의 신뢰도는 99.85%이며, 제안기법을 실험 영상으로 실험한 결과로써 적응적 문턱값 결정 기법이 정확함을 보인다.
양방향 필터 (bilateral filter)는 선명도를 증가시키고 노이즈를 감소시키는 비선형 필터이다. 양방향 필터는 두개의 가우시안 필터 (Gaussian filter) 즉, 도메인 필터 (domain filter) 및 레인지 필터 (range filter)에 의해 동작한다. 양방향 필터를 소형 표적 탐지에 적용하기 위하여, 이들 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차 (standard deviation)는 배경 영역 및 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 본 논문은 국부 창의 에지 성분 분석에 기초하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차가 적응적으로 가변되며, 또한 가변 필터 크기를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 소형 표적 탐지 분야에서 표적 검출을 용이하게 하며, 실험 결과에서 제안한 표적 검출 알고리즘이 기존 알고리즘보다 강인하고 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 일반 빔형성, 적응 빔형성, 압축센싱을 이용하여 도래각을 추정한다. 이때, 적응 빔형성으로 Minimum Variance Distortionless Response(MVDR)과 Multiple Signal Classification(MUSIC)을 사용하였고, 압축 빔형성(compressive sensing beamforming)을 위해 무격자 압축센싱(grid-free compressive sensing)을 적용하였다. 앞서 언급한 각 기법들의 이론적 배경 및 한계점을 소개하고 모의실험 및 실제 실험을 통해 각 기법의 성능을 비교하였다. 실제 실험은 반사 신호가 존재하는 환경에서 수행하였으며, 2대의 스피커를 통해 음원을 송신하고 8대의 마이크로폰을 사용한 선배열을 통해 데이터를 수신하였다. 모의실험 및 실제 실험 결과를 통해 상관신호가 존재하지 않을 때, 적응 빔형성과 무격자 압축 빔형성이 일반 빔형성보다 고해상도의 결과를 보임을 확인하였다. 반면, 반사 신호가 존재하는 환경에서 적응 빔형성의 성능이 저하되지만, 무격자 압축 빔형성의 경우 반사 신호의 영향을 받지 않고 일반 빔형성의 분해능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적응 퍼지 색 분할기법을 사용하여 얼굴색과 머리색을 분할시킨다. 얼굴색 분포는 Y,Cb,Cr 색 공간내에서 유도되어지고, 조명값에 적응적인 퍼지 시스템을 사용하여 얼굴색을 구분해낸다. 머리색은 RGB 색 공간내에서 구분되어진다. 전처리 과정을 거쳐 추출되어진 얼굴색과 머리색 영역에 컨벡스 헐을 적용하여 그들의 관계를 통해 최종적인 얼굴 영역이 추출되어진다. 제안된 방법은 기존의 패턴 매칭 방법에 비해 효율적인 성능을 나타낸다. 제안된 알고리즘의 유효성을 실험을 통해 증명하며, 색 영역에서의 제한 조건 없이 성공적으로 얼굴 영역을 추출해 냄을 알 수 있다.
발파에 의한 소음 진동의 물리적 크기 이외에 영향을 미치는 대상의 응답조건, 주변 환경에 적응상태 및 주관적 감정, 정신적 상태 등에 따라 크게 좌우되는 특성을 가지고 있어 명확히 피해영향을 판단하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히 어류의 피해영향에 대해서는 실험을 통한 연구자체도 어렵고, 적용할 수 있는 제시기준이 모호하여 정확한 평가방법은 물론 실제 소음 진동 노출정도의 예측에 많은 어려움이 있다. 국내의 경우 수중소음 피해인정 기준을 140 dB re $1{\mu}Pa$, 수중 배경음과의 차가 어류에 미치는 피해기준은 20 dB re $1{\mu}Pa$ 이상으로 규정하고 있으나, 이는 연속음에 대한 것으로서 충격음인 발파음에 대한 평가로서는 적합하지 않다. 이 연구에서는 시험발파를 통해 바위갯지렁이 양식장 주변에서 발파 시 진동속도와 수중소음의 관계를 예측해보았다. 그리고 수중소음 피해인정기준에서 배경소음과의 차에 대한 의견을 제시해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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