• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.8 no.1
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• pp.77-82
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• 2013

The object tracking method using particle filtering has been proved successful since it is based on the Monte Carlo simulation to estimate the posterior distribution of the state vector that is nonlinear and non-Gaussian in the real-world situation. In this paper, we present two nobel methods that can improve the performance of the object tracking algorithm based on the particle filtering. First one is the feedback method that replace the low-weighted tracking sample by the estimated state vector in the previous frame. The second one is an tracking box correction method to find an confidence interval of back projection probability on the estimated candidate object area. An sample propagation equation is also presented, which is obtained by experiments. We designed well-organized test data set which reflects various challenging circumstances, and, by using it, experimental results proved that the proposed methods improves the traditional particle filter based object tracking method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.16-21
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• 2021

소방 본부의 119 종합상황실에서는 24시간 국민의 안전을 위해 긴급 신고를 접수한다. 수보사 분들은 24시간 교대 근무를 하며 신고 전화에 접수 및 응대 뿐만 아니라 출동, 지휘, 관제 업무를 함께 수행한다. 이 논문에서는 이 같은 수보사의 업무 지원을 위해 우리가 구축한 음성 인식과 결합된 실시간 텍스트 분석 시스템에 대해서 소개하고, 출동 지령서 자동 작성을 위한 키워드 검출 및 대화 요약 및 개체명 인식에 기반한 대화 상태 추척 방법에 대해 설명하고자 한다. 대화 요약 기술은 음성 인식 결과를 실시간으로 분석하여 중요한 키워드의 검출 및 지령서 자동 작성을 위한 후처리를 수행하며, 문장 수준에서 개체명 인식 및 관계 분석을 통한 목적 대화의 대화 상태 추적을 수행한다. 이 같은 응용 시스템은 딥러닝 및 기계학습 기반의 자연어 처리 시스템이 실시간으로 텍스트 분석을 수행할 수 있는 기술 수준이 되었음을 보여주며, 긴급한 상황에서 많은 신고 전화를 접수하는 수보사의 업무 효율 증진 뿐만 아니라, 정확하고 신속한 위치 파악으로 신고자를 도와주어 국민안전 증진에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.39-42
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• 2001

인터넷 기술자 시장의 급성장으로 인터넷통신은 우리 생활속에 크게 자리잡고 있다. 그런 만큼 인터넷으로부터 얻는 정보는 가히 무시할 수 없을 정도이다. 이런 환경에서 최근 웹사이트의 정상적인 서비스를 방해하는 DDoS 공격은 공격방법과 은닉기법이 날로 첨단화·다양화되고 있어, 이에 대한 탐지와 근원지 추적이 어려운 상태이다. 따라서 본 논문에서는 DDoS 공격의 중간 계층인 핸들러와 에이전트를 추적하기 위해, 핸들러·에이전트간의 통신 취약점을 이용, 이를 탐지하고 역추적할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.147-150
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• 2000

본 논문은 무인감시 시스템의 특성상 조명 상태의 변화나 카메라의 흔들림과 같은 환경의 변화에 적응할 수 있도록 연속된 세 프레임간의 차영상를 이용하는 방법을 적용하여 움직임 정보를 추출하고, 영역의 분할 및 특징점 추출을 수행한 후에, 인공 신경회로망 기법을 적용하여 이동표적을 추적한다. 추적시에는 추출된 각각의 표적간의 데이터 연결을 움직임 정보의 특징점들을 이용, 레이블링하여 각각의 표적을 연결시켜 추적의 성능을 높였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.395-397
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• 2003

온라인 필기 인식기의 필기 모델을 응용하여 오프라인 한글 필기의 필기 궤적을 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 사용한 온라인 모델은 HMM의 망으로 구성한 조합형 한글 필기 모델 BongNet이다. 그리고 시계열 신호의 길이에 대한 모델이 전혀 없는 표준 HMM 대신 동적인 연속 출력 nonstationary HMM 을 이용한 방법을 기술하였다. 획 추적 계산 과정에는 프레임 동기 알고리즘을 적용한다 HMM의 각 상태는 가능한 필기 궤적상의 위치에 대한 정보를 기록한다. 매 시각마다 최종 상태의 후보 중에서 모든 획을 완전히 지나는 경로가 있는지를 조사한다. 본 방법은 문자영상에서 온라인 시계열 코드를 만들어 가는 과정이며 코드와 동시에 인식결과를 출력한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.143-146
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• 2012

Ball-Plate를 기반으로 하는 균형제어 로봇은 크게 공의 상태를 파악하는 부분과 균형을 유지하는 제어부분 2가지로 구성되어진다. 본 논문은 공의 상태를 파악하기 위해서 단일 카메라를 이용하여 CAMShift 알고리즘으로 볼을 추적한다. 그리고 칼만 필터를 사용하여 발생하는 오차를 줄이는 방법을 제안하고 그 실험 결과에 대해서 설명한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.497-502
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• 2002

The problem of maneuvering target tracking has been studied in the field of the state estimation over decades. The Kalman filter has been widely used to estimate the state of the target, but in the presence of a maneuver, its performance may be seriously degraded. In this paper, to solve this problem and track a maneuvering target effectively, a DNA coding-based interacting multiple model (DNA coding-based W) method is proposed. The proposed method can overcome the mathematical limits of conventional methods by using the fuzzy logic based on DNA coding method. The tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive IMM algorithm and the GA-based IMM method in computer simulations.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.11
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• pp.2547-2552
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• 2013

To achieve better performance in dynamic spectrum access networks, each secondary user tracks channels and chooses a good channel to transmit its packet. When all secondary users adopt the same dynamic spectrum access policy, they have similar channel information, which leads secondary users to choose the same channel and more collisions among them. To relieve this problem, we propose an access policy using belief vector tracking method for other competing secondary users. Simulation results are provided to show that the proposed policy yields better performance than the existing policies which do not take into account what other secondary users are doing.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.2B
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• pp.171-177
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• 2002

As speed and capacity of optical communication system increase dramatically, polarization-mode-dispersion compensation(PMDC) becomes a hot issue in these days. In this paper, we introduce a new state-of-polarization (SOP) tracking algorithm that can be used in a PMDC system. The new SOP tracking algorithm is also based on optical heterodyne coherent detection technique like the previous algorithm that we have reported before. However, unlike the previous algorithm, the new algorithm requires only three times of measurement in any circumstances to find the exact SOP information so that it can effectively be applied to PMDC system where very fast and stable operation is indispensible.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.4
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• pp.55-70
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• 2009

Vision-based Human computer interaction is an emerging field of science and industry to provide natural way to communicate with human and computer. In that sense, inferring the emotional state of the person based on the facial expression recognition is an important issue. In this paper, we present a novel approach to recognize facial expression from a sequence of input images using emotional specific HMM (Hidden Markov Model) and facial motion tracking based on optical flow. Conventionally, in the HMM which consists of basic emotional states, it is considered natural that transitions between emotions are imposed to pass through neutral state. However, in this work we propose an enhanced transition framework model which consists of transitions between each emotional state without passing through neutral state in addition to a traditional transition model. For the localization of facial features from video sequence we exploit template matching and optical flow. The facial feature displacements traced by the optical flow are used for input parameters to HMM for facial expression recognition. From the experiment, we can prove that the proposed framework can effectively recognize the facial expression in real time.