• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.47-54
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• 2005

일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 크기가 큰 계수와 많은 수의 작은 크기의 계수로 구성되어 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 성긴 특성에 근거한 베르누이-가우스 혼합 모델을 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 베르누이-가우스 혼합 모델은 베르누이 랜덤 변수와 가우스 혼합 랜덤 변수의 곱으로 구성되며, 이에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 국부 자승 오차의 기대값를 이용하여 통한 베르누이 랜덤 변수에 대한 간략화된 파라메터의 추정을 통하여 효율적인 잡음 제거 방법을 제시한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.149-154
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• 2014

실외에서 영상기반의 화재감지는 시간, 날씨 변화에 따른 조도와 그림자 등에 의하여 성능에 영향을 받는다. 본 논문에서는 주간에 화재감지를 위하여 외부조명 변화에 강건한 배경추정 알고리즘과 결합된 연기검출 방법을 제안한다. 혼합 가우스 모델(mixture Gaussian model)을 배경추정에 적용하고 분리된 후보영역에 대하여 연기의 통계적 특성을 적용하여 연기를 검출한다. 주간 야외에서 획득한 영상에 대하여 제안하는 방법이 실외 연기검출에 유용한 것을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.52-61
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• 2006

영상 및 신호 처리 분야에 일반적으로 사용되는 직교 웨이블릿 변환은 천이에 대한 민감성과 방향성에 대한 선택도가 떨어지기 때문에 성능에 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 복소수 웨이블릿 변환이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이중 트리 복소수 웨이블릿과 베르누이-가우스 사전 확률분포를 이용한 효과적인 영상 잡음 제거 방법을 제안하고자 한다. 베르누이-가우스 모델에 대한 파라미터를 추정하기 위해 본 논문에서는 두 가지의 간단하고 반복적이지 않은 방법을 제안한다. 베르누이 랜덤 변수로 표현되는 혼합 파라미터를 추정하기 위해서는 가설-검증 기법을 사용한다. 추정된 혼합 파라미터를 이용하여 신호의 분산은 MGML(maximum generalized marginal likelihood) 추정기를 통하여 추정된다. 복소수 웨이블릿 변환을 사용하여 제안 방법과 알려진 잡음 제거 기법과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과를 통해 제안 방법이 적은 계산량으로 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 우수한 잡음 제거 결과를 나타냄을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.29-36
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• 2004

웨이블릿 영역은 일반적으로 신호 성분을 많이 포함하는 큰 계수와 신호 성분이 작은 크기의 계수로 나누어 질 수 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 통계적 특성을 가우스 혼합 모델로 설정하고, 잡음 제거에 응용하는 것은 효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 혼합 모델링을 이용하여 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 적절한 문턱값을 이용하여 웨이블릿 계수를 두영역으로 분리하여 이진 마스크를 생성하고, 생성된 마스크의 정보는 잡음 제거에 효율적으로 사용된다 또한 생성된 마스크의 정보를 형태학적 필터를 이용하여 보다 정확히 추정하고 이를 이용하여 제안한 잡음 제거 방법의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 통하여 제안 방법이 최신 잡음 제거 방법보다 우수한 PSNR을 나타낸다는 것을 보여 준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.31-37
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• 2004

웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree： HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제27권3호
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• pp.119-128
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• 2008

본 논문에서는 대역폭 확장 (Bandwidth Extension, BWE)을 위한 대표적인 통계적 방법인 가우스 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 방법과 은닉마코프 모델 (Hidden Markov Model, HMM) 방법의 관계를 분석하고 성능을 비교한다. HMM 방법은 GMM 방법과 달리 기억능력을 가진 시스템으로서 인접한 음성 프레임간의 상관성을 모델링하고 이를 BWE 시스템에 활용한다는 장점을 가진다. 따라서 원래 신호의 프레임간 스펙트럼 변화특성을 보다 잘 추정할 수 있으리라 예상할 수 있다. 이 점을 확인하기 위해 정적 측도 외에 음성 스펙트럼의 일차 도 함수와 관련된 동적 측도를 적용하였다. 성능평가 결과, 정적 측도 관점에서는 두 방법은 대등한 성능을 보였지만 동적 측도 관점에서는 HMM 방법이 우수한 성능을 보였다. 또한 이러한 차이는 HMM 모델의 상태 수에 비례하여 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 실험결과는 HMM 방법이 적어도 'blind BWE' 문제에 있어서 적절한 해법임을 시사한다. 한편, 동적 측도의 관점에서는 비록 열세로 나타났지만 GMM 방법은 상대적으로 단순하다는 장점을 가지고 있으며 특히, 정적 측도에 있어서 HMM 방법과 대등하다는 사실은 응용분야에 따라서는 HMM 방법의 효과적인 대안이 될 수 있음을 시사한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.139-140
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• 2015

본 논문에서는 교통 감시 시스템에서 차량추적방법을 제안한다. 교통 감시 카메라를 이용한 차량추적시스템은 차량 감시, 사고감지 및 교통정보를 확인할 수 있게 하는 시스템이다. 차량추적을 위하여 먼저 가우스 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 배경과 전경을 분리하고 형태학적 필터링을 이용하여 차량을 검출한다. 검출된 차량으로부터 SURF(Speed Up Robust Features) 매칭을 통하여 차량추적방법을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2020

가뭄은 장기간에 걸쳐 광범위하게 발생하는 특징으로 인해 자연재해뿐만 아니라 사회·경제적으로도 큰 피해를 야기한다. 즉, 가뭄으로 인한 댐의 용수 공급 부족은 공업·농업뿐만 아니라 국민들의 생활에도 상당한 피해를 미친다. 하지만, 가뭄으로 인한 지역의 피해정도는 해당 지역의 특성 또는 가뭄에 대한 지역의 대처 능력에 따라 매우 상이하게 나타난다. 따라서, 가뭄에 의한 피해를 저감시키고 안전한 용수공급이 이루어질 수 있도록 지역의 특성 및 용수 공급 체계를 고려한 위험 정도를 분석하는 것이 필요하며, 사람들과 직접적인 연관성이 높은 물수급 관련 인자들을 고려하여 가뭄의 잠재적 영향 및 피해정도를 파악할 수 있는 가뭄 위험도 평가가 수행되어야 한다. 그러나 용수공급 및 수요 현황을 반영한 가뭄 노출성 및 취약성 평가는 아직 부족한 실정이며, 각 인자에 대한 가중치를 산정하는데 설문조사 또는 단순평균방법이 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 용수공급 체계 및 지역적 특성을 고려하고 객관적인 가중치 산정방안이 적용된 확률·통계적 가뭄 위험도를 평가방법을 제시하였다. 먼저, 용수공급 실패 사상의 발생 확률이 적용된 결합가뭄관리지수(Joint Drought Management Index, JDMI)를 통해 가뭄노출성지수(Drought Hazard Index, DHI)를 산정하고, 각 인자에 대한 영향정도를 객관적으로 판단할 수 있는 가우스 혼합 모델을 활용하여 가뭄취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였다. 이 두 지수를 결합하여 가뭄위험도지수(Drought Risk Index, DRI)를 계산하고 위험도 평가를 수행하였다. 충청지역에 적용한 결과, DHI는 용수공급 실패 사상의 발생확률이 큰 보령시가 가장 높게 나타났으며, DVI는 농업적 요소의 가중치가 크게 산정됨에 따라 청주시가 가장 높게 산정되었다. DHI와 DVI가 결합된 DRI의 경우는 청주시가 가장 위험한 것으로 나타났다. 따라서, DRI가 가장 높은 청주시는 충정 지역의 가뭄 위험 경감을 위한 대응 수립시 우선적으로 고려되어야 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.34-42
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• 2006

일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.977-982
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• 2014

본 논문에서는 고화질 IP 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 실시간으로 화염을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 FFmpeg 라이브러리를 이용하여 비디오 파일을 오픈하는 것처럼 IP 카메라로부터 전송되는 RTSP 스트림을 직접 오픈한다. 두 번째는 입력영상으로부터 혼합 가우시안 모델을 이용하여 배경영상을 추출한다. 그 다음에는 입력 영상과 배경영상간의 차신호로부터 전경영상을 구한다. 분리된 전경영상은 수학적 모폴로지 연산을 거쳐 후보영역으로 간주한다. 후보영역의 색정보와 화염의 동적 특성을 분석하여 최종적으로 화염을 검출한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 화염을 검출하는 데 효과적인 것을 보인다.