• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.43-46
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• 2004

현재 병리 의사에 의해 주관적으로 이루어지고 있는 병리 영상의 진단에 도움을 주기 위해 병리영상에서 객관적으로 추출 가능한 정보를 이용하여 유방종양 검색 시스템을 개발하였다. 다중 특징을 이용한 내용 기반 검색 방법을 사용하였으며, 영상에서 자동으로 추출 가능한 다양한 특징을 검색의 파라미터로 이용하였다. 진단에 도움을 주기 위해 전체 영상 뿐만 아니라 관심 있는 영역의 부분영상도 추출하여 검색이 가능하게 설계하였으며 시스템의 평가를 위해 단일 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때와 다중 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때의 검색율을 비교하였다. 향후 이 시스템은 병리영상의 진단에 있어 객관적이고 높은 재현성을 가지게 하는 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문에서는 휴대폰이나 UMPC 등의 모바일 기기에 내장된 카메라를 이용하여 입력 영상을 통해 전역적인 움직임 벡터를 취득하고 이를 이용해서 모바일 인터페이스를 제어하는 기법을 제안한다. 카메라로부터 입력되는 영상에서 특징점을 추출하고 광흐름을 기반으로 각각의 특징점에 대한 움직임을 추정한다. 그 과정을 통해서 생성된 움직임 벡터의 집합으로부터 affine 행렬을 계산하여 전체 화상의 움직임을 표현하는 파라미터를 도출할 수 있다. 움직임 파라미터 값은 다시 인터페이스를 제어하는 신호를 생성하며 이 움직임 신호는 메뉴 네비게이션, 슬라이드 쇼 및 문서 스크롤과 같은 모바일 인터페이스의 제어에 이용될 수 있다. 모의 실험을 통하여 인터페이스 제어를 위한 화상의 움직임 정보가 적절히 획득됨을 확인한다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.15 no.4
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• pp.419-427
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• 1994

A new method of digital image analysis technique for discrimination of cancer cell was presented in this paper. The object image was the Thyroid Gland cells image that was diagnosed as normal and abnormal (two types of abnormal : follicular neoplastic cell, and papillary neoplastic cell), respectively. By using the proposed region segmentation algorithm, the cells were segmented into nucleus. The 16 feature parameters were used to calculate the features of each nucleus. As a consequence of using dominant feature parameters method proposed in this paper, discrimination rate of 91.11 % was obtained for Thyroid Gland cells.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.1
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• pp.97-106
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• 2001

In this paper, we design and implement complement based speech training system for voice disorder. The system consists of three level of training: precedent training, training for speech apprehension and training for speech enhancement. To analyze speech of voice disorder, we extracted speech features as loudness, amplitude, pitch using digital signal processing technique. Extracted features are converted to graphic interface for visual feedback of speech by the system.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.3 no.4
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• pp.23-27
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• 2010

This paper performs emotion classification test to find out the best parameter of electroencyphalogram(EEG) signal. Linear predictor coefficients, band cross-correlation coefficients of fast Fourier transform(FFT) and autoregressive model spectra are used as the parameters of 10-channel EEG signal. A multi-layer neural network is used as the pattern classifier. Four emotions for relaxation, joy, sadness, irritation are induced by four university students of an acting circle. Electrode positions are Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2. As a result, the Linear predictor coefficients showed the best performance.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.4
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• pp.213-220
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• 2011

This paper proposes an effective, four-stage smoke detection method based on video that provides emergency response in the event of unexpected hazards in early fire-alarming systems. In the first phase, an approximate median method is used to segment moving regions in the present frame of video. In the second phase, a color segmentation of smoke is performed to select candidate smoke regions from these moving regions. In the third phase, a feature extraction algorithm is used to extract five feature parameters of smoke by analyzing characteristics of the candidate smoke regions such as area randomness and motion of smoke. In the fourth phase, extracted five parameters of smoke are used as an input for a K-nearest neighbor (KNN) algorithm to identify whether the candidate smoke regions are smoke or non-smoke. Experimental results indicate that the proposed four-stage smoke detection method outperforms other algorithms in terms of smoke detection, providing a low false alarm rate and high reliability in open and large spaces.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.5
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• pp.103-110
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• 2008

A reliable extraction of welded area is the precedent task before the detection of weld defects in industrial radiography. This paper describes an attempt to detect and extract the welded features of steel tubes from the computed radiography(CR) images. The statistical properties are first analyzed on over 160 sample radiographic images which represent either weld or non-weld area to identify the differences between them. The analysis is then proceeded by pattern classification to determine the clustering parameters. These parameters are the width, the functional match, and continuity. The observed weld image is processed line by line to calculate these parameters for each flexible moving window in line image pixel set. The local statistic line-clustering method is used as the classifier to recognize each window data as weld or non-weld cluster. The sequential procedure is to track the edge lines between two distinct regions by iterative calculation of threshold, and it results in extracting the weld feature. Our methodology is concluded to be effective after experiment with CR weld images.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.3
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• pp.173-182
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• 2009

In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.617-618
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• 2017

음성인식의 적절한 성능을 구하기 위하여 잡음환경 하에서 최적인 음성의 특징 벡터를 선택할 필요가 있다. 본 논문에서는 위너필터 방법과 인간의 청각계의 특성을 활용한 멜 주파수 켑스트럼 계수를 사용한 음성인식 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 음성의 특징 벡터는 음성 중에서 배경잡음을 제거한 후에 깨끗한 음성신호의 벡터를 추출하는 방법이며, 다층 퍼셉트론 신경회로망에 멜 주파수 켑스트럼 계수를 입력하여 학습시킴으로써 음성인식을 구현한다. 본 실험에서는 멜 주파수 켑스트럼 계수의 특징 벡터를 사용하여 백색잡음이 혼합된 경우에 대하여 음성인식 실험을 실시하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.175-178
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• 2000

GMM을 기반으로 하는 화자식별 시스템은 입력음성의 길이의 장단에 의해서 인식률에 차이가 생긴다. 이는 가우시안 모델의 파라미터를 추정할 때, 않은 데이터를 사용할수록 추정이 정확해지기 때문이다. 따라서 화자식별에 사용하는 입력데이터는 화자가 발성한 모든 음성신호에서 잡음구간만을 제거한 유,무성음을 이용하게 된다. 그러나 이 경우 데이터의 양이 많아져서 실시간 처리에 어려움이 있겠다. 본 논문에서는 전체 음성구간을 이용하는 대신 유성음 구간만을 추출하여 이 구간의 켑스트럼과 피치 값들을 특징파라미터로 이용하여 화자식별에 이용하였다. 특히 피치성분은 일반적으로 통신채널과 핸드셋의 영향에 상대적으로 강한 장점이 있다. 실험을 위하여 20대의 남성 및 여성화자 40명으로부터 얻은 음성데이터에서 유성음구간을 추출하여 GMM을 이용한 문장독립 화자식별 실험을 하였으며, 실험결과 스펙트럼정보와 함께 피치 정보가 화자식별에 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다