• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.221-228
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• 2021

Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.416-422
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• 2021

Due to the large differences in human activity within classes, the large similarity between classes, and the problems of visual angle and occlusion, it is difficult to extract features manually, and the detection rate of human behavior is low. In order to better solve these problems, an improved Faster R-CNN-based detection algorithm is proposed in this paper. It achieves multi-object recognition and localization through a second-order detection network, and replaces the original feature extraction module with Dense-Net, which can fuse multi-level feature information, increase network depth and avoid disappearance of network gradients. Meanwhile, the proposal merging strategy is improved with Soft-NMS, where an attenuation function is designed to replace the conventional NMS algorithm, thereby avoiding missed detection of adjacent or overlapping objects, and enhancing the network detection accuracy under multiple objects. During the experiment, the improved Faster R-CNN method in this article has 84.7% target detection result, which is improved compared to other methods, which proves that the target recognition method has significant advantages and potential.

• 재활복지공학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.145-150
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• 2014

본 논문에서는 입력된 신호에 의해 결정되는 각 주파수 밴드별 우도비(likelihood ratio, LR)를 deep belief networks(DBN)의 입력층으로 이용하는 새로운 음성 검출기(voice activity detection, VAD) 알고리즘을 제안한다. 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기는 음성 구간을 판단하기 위해 우도비를 기하 평균을 이용한 결정식을 사용한다. 제안된 음성 검출기는 이 결정식을 대신해 DBN을 이용하여, 오검출 확률을 최소화 하도록 학습을 한다. 제안된 DBN 기반의 음성 검출 알고리즘은 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능을 개선한 support vector machine(SVM) 기반의 음성 검출기와 정상 및 비정상 잡음 환경에서 다양한 조건을 부과하여 비교하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 SVM 기반의 알고리즘보다 전체 오분류 확률 [0.7, 2.7]의 향상 폭을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.310-315
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• 2015

본 논문에서는 비정체성(nonstationary) 잡음 환경을 위한 단일 채널 VAD(Voice Activity Detection) 알고리듬 제안하였다. VAD 판별을 위한 특징계수의 임계값은 과거 비음성 프레임들의 평균과 표준편차를 추산하여 적응적으로 갱신하였다. 특징계수로는 SPD-TE(Spectral Power Difference-Teager Energy)를 사용했는데, 이것은 WPD(Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 것으로서 잡음에 강인한 것으로 보고된 바 있다. TIMIT 음성과 NOISEX-92 잡음을 사용하여 10 dB부터 -10 dB까지의 SNR에 대한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 표준을 포함한 기존의 알고리듬과 비슷한 정확도를 보였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제26권5호
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• pp.481-486
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• 2001

To increase the production efficiency in dairy industry, proper artificial insemination is the most important operation. For the successful artificial insemination, accurate estrus detection is required. The Korean dairy farmers usually depended on visual observation for estrus detection of cows. Mounting behaviour is one of major inidications observed when cows are at an estrus. A mounting activity detection system for cows using radiotelemetry was developed. This system included a transmitter with a pressure switch, a receiver, a serial communication interface, a personal computer and a computer software. All components and a whole system were tested both in a laboratory and in a farm. The results of this study are as follows: 1. All components including transmitter, receiver and serial interface were operated according to the design specification. 2. A whole system tested with simulated mounting activity of 400 times showed 100% of success rate. 3. In the farm test for 4 days with three cows expecting estrus, one cows experiencing mounting activities showed correct response with this system. However two cows did not show mounting activities because of weak estrus and cold weather during the testing period.

• 한국음향학회지
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• 제30권6호
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• pp.324-329
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• 2011

본 논문에서는 조건 사후 최대 확률 (conditional maximum a posteriori, CMAP)과 음성 스펙트럼 변이 조건을 기반으로 한 새로운 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)를 제안한다. 제안된 음성 검출기는 통계적 모델을 기반으로 한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)의 문턱값을 결정하는데 조건 사후 최대 확률과 스펙트럼 변이의 상태 값을 조건부 확률로 부과한다. 제안된 알고리즘을 다양한 잡음 환경에서 기존의 CMAP 기반의 음성 검출기와 비교한 결과 전체적으로 향상된 성능을 보였으며 특히 SNR이 낮은 조건에서 향상 폭이 컸다.

• 음성과학
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• 제10권1호
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• pp.95-105
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• 2003

This paper describes a new parameter for voice activity detection which serves as a front-end part for automatic speech recognition systems. The new parameter called run-ratio is derived from the runs test statistic which is used in the statistical test for randomness of a given sequence. The run-ratio parameter has the property that the values of the parameter for the random sequence are about 1. To apply the run-ratio parameter into the voice activity detection method, it is assumed that the samples of an inputted audio signal should be converted to binary sequences of positive and negative values. Then, the silence region in the audio signal can be regarded as random sequences so that their values of the run-ratio would be about 1. The run-ratio for the voiced region has far lower values than 1 and for fricative sounds higher values than 1. Therefore, the parameter can discriminate speech signals from the background sounds by using the newly derived run-ratio parameter. The proposed voice activity detector outperformed the conventional energy-based detector in the sense of error mean and variance, small deviation from true speech boundaries, and low chance of missing real utterances

• 한국음향학회지
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• 제29권1호
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• pp.76-81
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• 2010

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.

• 동의생리병리학회지
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• 제17권4호
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• pp.1054-1058
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• 2003

In order to evaluate the direct effect of estrogenic compounds in oriental herbal medicines, the estrogenic activity was measured using an in vitro detection system. For this system, human breast cancer cell line MCF7 was transfected using an estrogen responsive CAT reporter plasmid. Estrogenic activities of Platycodi radix, Astragali radix and Glycyrrhizae radix were evaluated using this system. Estrogenic activity of a 500 ㎍/ml ethanol extract of Platycodi radix was as same as that of a 10/sup -8/ M standard solution (17β-estradiol) and activity of a 50 ㎍/ml ethanol extract was between those of a 10/sup -8/ M and a 10/sup -9/ M standard solutions. In addition, estrogenic activity of a 50 ㎍/ml ethanol extract of Platycodi radix was as same as that of a 10/sup -10/ M standard solution. The same activity patterns were observed in the system which was treated by Astragali radix or Glycyrrhizae radix extracts. The most effective activity was observed in a system which was treated by Platycodi radix extract, but the least activity was observed by Glycyrrhizae radix extract. In this result, it was confirmed that Platycodi radix, Astragali radix and Glycyrrhizae radix extracts possess estrogenic compounds.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.253-260
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• 2008

최근 핸드폰, PDA 등에서 가속도센서를 이용한 연구가 많이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도센서를 이용해 사람이 보행 시 발생하는 데이터를 취득하여 사람의 걸음 수를 계산해 내는 알고리즘과 활동량을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 시스템을 개발하였다. 걷기, 제자리 걷기, 뛰기, 천천히 걷기 등의 각 상황별 걸음 수를 정밀하게 측정하기 위해 적응적인 임계값을 사용하는 보행 횟수 검출 알고리즘을 제안하였다. 또 이러한 알고리즘에 의해 얻은 보행 횟수를 이용해서 활동량으로 환산하고 UI화면에 실시간으로 보임으로써 정량화된 활동량으로 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 실험결과 제안한 보행 횟수 검출 알고리즘이 에너지 기반의 기존의 고정 임계값을 이용하는 알고리즘 보다 $5{\sim}10%$ 정확도가 높은 결과 값을 얻을 수 있었으며 특히, 천천히 걷기에서 정확도가 높아진 것을 확인하였다.