• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.2
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• pp.373-380
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• 1994

In this paper, we proposed a method of extracting optimum features of speech signal to adjust signal level. For extracting features of speech signal we used FRLS(Fast Recursive Least Square) algorithm, we adjusted each frames of equal to constant level, and extracted optimum features of speech signal by using equalized autocorrelation function proposed in this paper.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.237-240
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• 2000

본 논문에서는 원격탐사 이미지 데이터의 분석과정중의 하나인 이미지의 분류를 위해서 적용되는 다중분광 영상에서 특징 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 즉, 웨이브렛 변환을 이용하여 위성탐사 이미지 데이터의 특성을 분석하여 실제 이미지 분류에 기여도가 높은 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 효과적인 특징을 추출하기 위하여 이미지 데이터의 텍스쳐 특징을 이용하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.2
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• pp.115-121
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• 2022

In this paper, we propose a music classification system according to user emotions using Electroencephalogram (EEG) features that appear when listening to music. In the proposed system, the relationship between the emotional EEG features extracted from EEG signals and the auditory features extracted from music signals is learned through a deep regression neural network. The proposed system based on the regression model automatically generates EEG features mapped to the auditory characteristics of the input music, and automatically classifies music by applying these features to an attention-based deep neural network. The experimental results suggest the music classification accuracy of the proposed automatic music classification framework.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.3
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• pp.114-123
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• 2016

The effective feature extraction method for unmanned aerial vehicle (UAV) detection is proposed and verified in this paper. The UAV engine sound is harmonic complex tone whose frequency ratio is integer and its variation is continuous in time. Using these characteristic, we propose the feature vector composed of a mean and standard deviation of difference value between fundamental frequency with 1st overtone as well as mean variation of their frequency. It was revealed by simulation that the suggested feature vector has excellent discrimination in target signal identification from various interfering signals including frequency variation with time. By comparing Fisher scores, three features based on frequency show outstanding discrimination of measured UAV signals with low signal to noise ratio (SNR). Detection performance with simulated interference signal is compared by MFCC by using ELM classifier and the suggested feature vector shows 37.6% of performance improvement As the SNR increases with time, the proposed feature can detect the target signal ahead of MFCC that needs 4.5 dB higher signal power to detect the target.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.55-60
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• 1995

고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.934-936
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• 2005

본 논문에서는 피라미드 계층간에 나타나는 잡음 신호의 특성을 바탕으로 라플라시안 피라미드를 이용한 X-ray 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위해 X-ray 영상 신호의 지역적 표준 편차와 신호의 영역적 특징을 이용하였다. 지역적 표준 편차는 영상의 경계선 정도와 비례하는 특징을 가지기 때문에 지역적 표준 편차를 이용하여 경계 정보의 손실을 막았다. 또한 라플라시안 피라미드의 각 계층에 잡음 신호가 좁은 면적을 가지며 분포되는 영역적 특징을 이용하여 평평한 지역에서 잡음 신호의 제거 성능을 높였다. X-ray영상 및 잡음이 첨가된 표준 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 경계 정보의 유지와 잡음 제거에서 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.565-570
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• 2006

웨어러블 환경에서 가장 유용한 사용자 인터페이스는 음성이다. 그러나 현재 노이즈 제거 기술로는 웨어러블 환경과 같은 고소음 환경에서 음성 인식기의 실제적인 응용은 거의 불가능하다. 본 논문은 환경노이즈를 원천적으로 차단하는 성대 마이크를 이용한 명령어 인식기를 개발한다. 이를 위해 성대신호를 한국어 음운자질 이론을 기반으로 설명하고, 입력신호를 분석하여 이러한 접근방법의 타당성을 검증한다. 이러한 성대신호의 분석을 위해 스펙트럼과, FFT 결과를 사용하고, MFCC 알고리즘을 이용하여 주파수 영역내의 정보량이 인식에 미치는 영향을 분석한다. 그리고 분석결과를 바탕으로 성대신호 명령어 인식기를 위한 특징벡터로 유/무성음 분리에 사용되는 특징벡터가 유용함을 ZCPA 알고리즘을 이용한 성대신호 명령어 인식기를 개발하여 검증한다. 실험결과 ZCPA 를 사용한 것이 MFCC 에 비해 16%높은 인식률을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.170-174
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• 2000

본 논문의 목적은 여러 생리학적 특징중 높은 신뢰성을 갖는 것으로 알려진 홍채로부터 고유한 특징을 추출하고, 인식/검증하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 홍채패턴은 크게 주름과 주름내부의 패턴부분으로 구성되며 그 고유한 패턴은 주로 내부에 집중되어 있다. 본 논문에서는 홍채의 주름윤곽과 주름내부의 패턴 특징의 추출을 위해, 동공중심을 기준으로 반지름길이에 따라 홍채영역을 분리하여 ID신호를 추출하여 특징으로 사용하였으며, 전처리부에서는 thresholding 방법에 의해 안구로부터 홍채영상을 획득하고, 획득된 반지름별 ID 홍채특징으로부터 매칭시험을 수행하였다. 제안된 방법은 주름윤곽으로부터 ID 특징신호를 사용한 방법에서 무시한 홍채내부 패턴을 고려하였으며, 홍채 전체영역에 대해 2D 웨이블렛을 이용한 홍채특징추출 방법과 비교시보다 신속한 특징추출이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.97-100
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1988_1989
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• 2009

본 논문은 이차 미분 맥파(SDPTG, Second Derivation of Photoplethysmogram)를 측정하여 이차 미분 맥파의 5개의 특징점을 검출하는 방법에 대한 내용을 기술한다. 본 논문에서는 측정된 신호의 신호대 잡음비(SNR)을 높이는 방법과 기존의 미분을 이용한 변곡점 추출의 한계적인 부분, 그리고 본 논문에서 제안하는 이차 미분 맥파의 특징점의 분포를 이용한 특징점 추출 알고리즘에 대해서 설명한다.