• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.647-650
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• 2002

The human faces do not have distinct features unlike other general objects. In general the features of eyes, nose and mouth which are first recognized when human being see the face are defined. These features have different characteristics depending on different human face. In this paper, We propose a face recognition algorithm using the hidden Markov model(HMM). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability values calculated by the HMM to input data. Then the input face is recognized by the euclidean distance of face feature vector and the cross-correlation between the input image and the database image. Computer simulation shows that the proposed HMM algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.267-272
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• 2013

데이터 정제나 복사 탐지와 같은 많은 응용들을 가진 중요한 연산인 유사도 조인은 도전적인 주제로 데이터집합에서 주어진 한계치 이상의 유사도를 가지는 모든 쌍의 레코드들을 찾는 것이다. 우리는 빠른 유사도 조인을 위해 후보 쌍들의 생성 시에 접두 필터링 원리를 강한 제약 조건으로 사용하는 새 알고리즘을 제안한다. 그 원리에 의해 한정된 접두 토큰들내에서 탐색 레코드의 현재 접두 토큰이 인덱싱 레코드의 접두 토큰을 공유할 때에만 후보 쌍이 생성된다. 이 생성 방법은 두 레코드들 사이에 공통부분의 상한 값을 계산할 필요가 없어서 실행시간을 감소시킨다. 실제 데이터 집합에 적용된 실험 결과는 제안된 알고리즘이 이전의 접두 필터링 방법의 알고리즘들에 비해 상당히 우수함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-7
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• 2017

In this paper, we propose an efficient method that is tracking an object in real time using particle filter and adaptive observation model. When tracking object, it happens object shape variation by camera or object movement in variety environments. The traditional method has an error of tracking from these variation, because it has fixed observation model about the selected object by the user in the initial frame. In order to overcome these problems, we propose a method that updates the observation model by calculating the similarity between the used observation model and the eight-way of edge model from the current position. If the similarity is higher than the threshold value, tracking the object using updated observation model to reset observation model. On the contrary to this, the algorithm which consists of a process is to maintain the used observation model. Finally, this paper demonstrates the performance of the stable tracking through comparison with the traditional method by using a number of experimental data.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.21-24
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• 2001

무선 네트워크 환경에서 대규모 멀티미디어 트래픽을 성공적으로 지원하기 위해서는 핸드오프시 발생하는 연결 중단 확률을 최소화함으로써 이동 호스트(클라이언트)에게 QoS(Quality of Service)를 지속적으로 보장해야 한다. 그러나, 핸드오프를 필요로 하는 클라이언트의 이동성으로 인해 이동 호스트와 네트워크 간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 이는 각 셀에서 발생하는 트래픽에 할당되는 가용 채널의 제약에 기인한다. 본 논문에서는, 가용채널의 확보를 위해 대역폭 예약 기법을 기반으로 한 부하 균형 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPT(mobility profile table)을 사용해서 각 클라이언트의 이동성을 예측한 다음 해당 셀의 가용 채널의 일부분을 핸드오프 서비스를 위한 채널로 예약을 한다. 핸드오프 채널로 예약된 대역폭은 우선적으로 핸드오프를 위해서 사용이 되어지며, 목적지 셀의 가용 채널이 주어진 임계치 이하일 경우, 해당 셀의 가용 채널을 확보하기 위해서 적응적 대역폭 예약을 이용한 부하균형 알고리즘을 설계함으로써 채널의 이용 효율을 최대화하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 탈락률, 핸드오프 호의 강제종료율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 성능이 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.258-266
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• 2013

본 논문에서는 진동센서를 기반으로 하는 탐지 시스템에서 불규칙적으로 변화는 잡음의 특성을 고려하여 허위경보(false alarm)를 감소하기 위한 적응형 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 커널 함수(Kerenl function)을 이용한 1차 검출과 탐지 확정 단계를 적용한 2차 검출로 구성된다. 1차 검출기의 커널 함수는 측정된 신호로부터 잡음의 확률적 모수를 이용하여 잡음 변화에 따라 Neyman-Pearson 결정법으로 문턱 값을 찾아 구한다. 그리고 2차 탐지기는 1차 탐지된 표본수를 이용하여 발걸음 신호의 점유시간을 계산한 후 4단계의 탐지 확정 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 측정된 걷기와 뛰기 진동 신호를 이용하여 발걸음 신호에 대한 탐지 실험을 수행 하였으며 고정 문턱 값을 이용한 탐지 결과와 비교 하였다. 제안된 1차 검출기의 목표물 탐지 결과 사람의 걷기와 뛰기에 대하여 10m 구간까지 95%의 높은 탐지 성능을 획득하였다. 또한, 허위경보 확률은 고정 문턱 값과 비교할 때 40%에서 20%로 감소하였으며 탐지 확정 단계를 적용한 결과 4%미만으로 크게 감소한 결과를 얻었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.77-82
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• 2018

본 논문은 가변 스텝 크기를 가지는 MSAG-GMMA(modified Stop-and-Go generalized multi modulus algorithm) 적응 블라인드 등화 알고리즘의 성능 분석에 관한 것이다. 제안한 알고리즘은 등화 계수 갱신 식에서 고정 스텝 크기에 결정지향 알고리즘의 오차신호의 크기를 곱하여 오차크기에 따라서 스텝 크기가 변하도록 하였다. 또한 결정지향 알고리즘의 오차신호의 크기를 판단하여 어느 임계값 이상에서는 정상상태로의 빠른 수렴 속도를 유지하도록 스텝 크기가 고정인 값을 가지는 MSAG-GMMA가 동작하고, 미만일 때는 스텝 크기가 가변되는 MSAG-GMMA가 동작하도록 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 성능 지수로 앙상블 ISI, 앙상블-평균 MSE, 그리고 등화기의 출력으로 얻어지는 등화 후 신호점도를 사용하였다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 MMA, GMMA, 그리고 MSAG-GMMA보다 빠른 수렴 속도와 정상상태에서 작은 잔류 오차를 가짐을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4292-4307
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• 2021

For the research field of night infrared surveillance video, the target imaging in the video is easily affected by the light due to the characteristics of the active infrared camera and the classical ViBe algorithm has some problems for moving target extraction because of background misjudgment, noise interference, ghost shadow and so on. Therefore, an improved ViBe algorithm (I-ViBe) for moving target extraction in night infrared surveillance video is proposed in this paper. Firstly, the video frames are sampled and judged by the degree of light influence, and the video frame is divided into three situations: no light change, small light change, and severe light change. Secondly, the ViBe algorithm is extracted the moving target when there is no light change. The segmentation factor of the ViBe algorithm is adaptively changed to reduce the impact of the light on the ViBe algorithm when the light change is small. The moving target is extracted using the region growing algorithm improved by the image entropy in the differential image of the current frame and the background model when the illumination changes drastically. Based on the results of the simulation, the I-ViBe algorithm proposed has better robustness to the influence of illumination. When extracting moving targets at night the I-ViBe algorithm can make target extraction more accurate and provide more effective data for further night behavior recognition and target tracking.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1916-1932
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• 1997

절대 클럭 동기를 요구하는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 사이클 슬립 현상이 발생하면 암, 복호기간에 난수 동기가 이탈된다. 난수 동기 이탈 현상이 발생하면 통신을 할 수 없을 뿐 아니라 수신 시스템을 오작동 시킬 수 있다. 이러한 위험성을 줄이기 위하여 암호문에 동기 패턴과 세션 키를 주기적으로 삽입하여 재동기를 이루는 연속 재동기 방법을 흔히 사용한다. 연속 재동기 방식을 사용하면 비교적 안정된 암호 통신을 할 수 있으나 몇가지 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 OSI 7계층중 링크 계층의 프로토콜로 HDLC 방식을 사용하는 통신 체계에서 운용되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적합하고 연속 재동기 방식의 문제점들을 해결할 수 있는 적응 재동기 방식을 제안하였다. 제안된 적응 재동기 방식에서는 HDMC 프레임의 주소 체계 특성을 이용하여 난수 동기 이탈이 발생한 경우에만 재동기를 이루는 방법을 사용하였다. 즉, 각 단위 측정 시간 동안의 HDLC 프레임의 주소 영역 수신률을 측정하여 이것이 역치보다 적은 경우에만 난수 동기 이탈이 발생한 것으로 판단하여 재동기를 이루는 방법을 사용하였다. 적응 재동기 방식은 연속 재동기 방식보다 효율적이며 주기적으로 동기 패턴과 세션 키를 전송하는 것에 따른 문제점을 해결하였다. 제안된 알고리즘을 HDLC 프로토콜을 사용하는 패킷 암호 통신에서 운용되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적용하여 시험한 결과, 연속 재동기에 비해 오 복호율 R_e 오 복호된 데이터 비트수 D_e에서 훨씬 향상된 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2775-2778
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• 2003

Neural network-based fault diagnosis algorithm to detect and isolate faults in the nonlinear systems is proposed. In the proposed method, the fault is detected when the errors between the system output and the neural network nominal system output cross a predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the system outputs are transferred to the fault classifier by ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.866-871
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• 2011

In this paper, an improved method of hand detecting and hand gesture recognition is proposed, it can be applied in different illumination condition and complex background. We use Adaptive Skin Threshold (AST) to detect the areas of hand. Then the result of hand detection is used to hand recognition through the improved HMM algorithm. At last, we design a simple program using the result of hand recognition for recognizing "stone, scissors, cloth" these three kinds of hand gesture. Experimental results had proved that the hand and gesture can be detected and recognized with high average recognition rate (92.41%) and better than some other methods such as syntactical analysis, neural based approach by using our approach.