• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
• /
• pp.153-156
• /
• 2005

Skin region detection in images is an important process in many computer vision applications targeting humans such as hand gesture recognition and face identification. It usually starts at a pixel-level, and involves a pre-process of color spae transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes and other classes, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying imaging conditions, without any complicated analysis. In this paper, we examine if the color space transformation actually brings those benefits to the problem of skin region detection on a set of human hand images with different postures, backgrounds, people, and illuminations. Our experimental results indicate that color space transfomation affects the skin detection performance. Although the performance depends on camera and surround conditions, normalized [R, G, B] color space may be a good choice in general.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.189-196
• /
• 2011

본 논문에서는 다중입출력 (MIMO : multiple-input multiple-output) 시스템에서 순차적 간섭 제거 기반 (SIC : successive interference cancellation) 신호 검출 기법의 성능을 분석한다. 고려되는 신호검출 기법들은 SIC 기법와 LR-SIC 기법이며, 이러한 신호 검출 기법들의 블록오류확률 (BLER; block error ratio) 성능을 나타내는 식을 유도 하고, 모의실험 결과를 통해 유도된 식과 성공적으로 일치함을 확인한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제10권4호
• /
• pp.50-64
• /
• 2018

This paper describes a visual object detection approach utilizing ensemble based machine learning. Object detection methods employing 1D features have the benefit of fast calculation speed. However, for real image with complex background, detection accuracy and performance are degraded. In this paper, we propose an ensemble learning algorithm that combines a 1D feature classifier and 2D DNF (Disjunctive Normal Form) classifier to improve the object detection performance in a single input image. Also, to improve the computing efficiency and accuracy, we propose a feature selecting method to reduce the computing time and ensemble algorithm by combining the 1D features and 2D DNF features. In the verification experiments, we selected the Haar-like feature as the 1D image descriptor, and demonstrated the performance of the algorithm on a few datasets such as face and vehicle.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제25권9A호
• /
• pp.1273-1281
• /
• 2000

In this paper we studied for multi-user detection system, which hold the merit of CDMA system and can enhance the system capacity. We designed actually realizable quasi-optimal multiuser detection system by use of linear equalizer on the concept that multiuser detection algorithm can be reduced by combining TDMA with CDMA. we call this the hybrid TDMA/CDMA system. And we proposed multiuser detection system, which can use PSAD and MSDD channel estimation method. As a result of performance analysis we acquired equal or much better performance by use of linear multichannel equalizer in the case of not so many user. And on the occasion of many user within cell we can also acquired much better performance in comparison with conventional single user detection system by use of hybrid TDMA/CDMA system.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권12호
• /
• pp.1-12
• /
• 2022

Besides unexpected growth perceived by IoT's, the variety and volume of threats have increased tremendously, making it a necessity to introduce intrusion detections systems for prevention and detection of such threats. But Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) inside the IoT network yet introduces some unique challenges due to their unique characteristics, such as privacy inference, performance, and detection rate and their frequency in the dynamic networks. Our research is focused on the privacy inferences of existing intrusion prevention and detection system approaches. We also tackle the problem of providing unified a solution to implement the open-source IDPS in the IoT architecture for assessing the performance of IDS by calculating; usage consumption and detection rate. The proposed scheme is considered to help implement the human health monitoring system in IoT networks

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.229-247
• /
• 2023

여러 분야에서 이상탐지의 중요성이 강조됨에 따라, 다양한 데이터 유형과 이상치 유형에 대한 이상탐지 알고리즘이 개발되고 있다. 하지만 이상탐지 알고리즘의 성능은 주로 공개 데이터 세트에 대해 측정될 뿐 특정 유형의 이상치에서 나타나는 각 알고리즘의 성능은 확인되지 않고 있으므로, 분석 상황에 맞는 적절한 이상탐지 알고리즘 선택에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 이상치의 유형과 다양한 데이터 속성을 먼저 파악하여, 이를 기반으로 적절한 이상탐지 알고리즘 선택에 도움을 줄 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 지역, 전역, 종속성, 그리고 군집화의 총 4가지 이상치 유형에 대해 이상탐지 알고리즘의 성능을 비교하고, 추가 분석을 통해 라벨 수준, 데이터 개수, 그리고 차원 수가 성능에 미치는 영향을 확인한다. 실험 결과 이상치 유형에 따라 가장 우수한 성능을 나타내는 알고리즘이 다르게 나타나며, 이상치 유형에 대한 정보가 없는 경우에도 안정적인 성능을 보여주는 알고리즘을 확인했다. 또한 비지도 학습 기반 이상탐지 알고리즘의 성능이 지도 학습 및 준지도 학습 알고리즘의 성능보다 낮게 나타나는 유형을 확인하였다. 마지막으로 데이터 개수가 상대적으로 적거나 많을 때 대부분 알고리즘들의 성능이 이상치 유형에 더 강하게 영향을 받으며, 상대적으로 고차원일 경우 지역, 전역 이상치에서는 우수한 성능을 보였지만 군집화 이상치 유형에서 낮은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
• /
• 한국전자파학회 2005년도 종합학술발표회 논문집 Vol.15 No.1
• /
• pp.33-38
• /
• 2005

In this paper, a simulator for radar performance evaluation in a far-field test range is proposed, which can forecast maximum detection range, minimum detection range, number of test trials, resolution (range, azimuth, elevation) with input parameters before radar performance test and process results after. The proposed simulator is designed by Microsoft Foundation Class (MFC) of VC++ 6.0.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제47권4호
• /
• pp.39-47
• /
• 2010

본 논문은 결정 궤환(Decision Feedback) 기반 차동 위상 검출 방식인 DF-DPD와 DPD-RGPR의 성능이 차동 복호(Differential Decoding)를 갖는 동기 검출 (Coherent Detection) 방식의 성능에 근접한다는 것을 수치적으로 증명한다. M-ary DPSK에 대한 기존 차장 위삼 검출 빙식은 수신기 구조를 간단하게 만들지만, 참조 위상으로 활용되는 이전 심볼에서의 잡음 성분으로 인해 열화된 수신 성능을 갖는다. 기존 차동 검출 방식의 수신 성능을 향상시키기 위해 DF-DPD, DPD-RGPR 등을 포함하는 다중 심볼 차동 검출 방식들이 제시되었다. 하지만, 이러한 방식들의 검출 성능에 대한 분석 및 비교에 대한 연구는 거의 진행되지 않았다. 그러므로, 본 논문에서는 DF-DPD와 DPD-RGPR 등의 결정 궤환 기반 차동 위상 검출 방식들의 성능을 수치적으로 분석한다. 수치적 분석 결파, 결정 궤환을 갖는 차동 위상 검출 방식들은 차동 복호를 갖는 동기 검출의 성능에 근접할 수 있으며 향상된 성능을 갖는 비동기 검출 (Noncoherent Detection)에 활용될 수 있음을 볼 수 있었다. 하드웨어 복잡도를 고려하면, 검출 길이가 증가함에 따라 복잡도가 증가하는 구조에 기반한 DF-DPD 방식보다 반복적으로 갱신되는 참조 위상을 사용하는 검출 방식에 기반한 DPD-RGPR 방식이 구현에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.19-21
• /
• 2022

자기 지도 학습을 이용한 이상 탐지는 일반적으로 합성 데이터를 생성해 정상과 이상을 학습하고, 실제 이상 데이터를 테스트 데이터로 사용하여 이상 탐지 성능을 측정한다. 정상 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성하기 위해 기존 연구에서는 원본 이미지에서 특정 패치를 자르고 붙이는 식으로 합성 데이터를 생성한다. 이런 방식에서 정상 데이터와 유사한 정도는 패치 개수와 크기에 따라 달라지므로 이상 탐지 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 패치 크기 및 개수를 다르게 하여 합성 데이터를 생성한 뒤 사전 학습된 모델을 사용하여 정상 데이터와의 유사성 측정 및 분석을 진행하였고 모델을 학습시켜 이상 탐지 성능을 측정하여 보았다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제27권4호
• /
• pp.311-323
• /
• 2023

This paper introduces the industrial problem, the solution, and the results of the research conducted with Define Inc. The client company wanted to improve the performance of an object detection model on the floor plan dataset. To solve the problem, we analyzed the operational principles, advantages, and disadvantages of the existing object detection model, identified the characteristics of the floor plan dataset, and proposed to use of YOLO v5 as an appropriate object detection model for training the dataset. We compared the performance of the existing model and the proposed model using mAP@60, and verified the object detection results with real test data, and found that the performance increase of mAP@60 was 0.08 higher with a 25% shorter inference time. We also found that the training time of the proposed YOLO v5 was 71% shorter than the existing model because it has a simpler structure. In this paper, we have shown that the object detection model for the floor plan dataset can achieve better performance while reducing the training time. We expect that it will be useful for solving other industrial problems related to object detection in the future. We also believe that this result can be extended to study object recognition in 3D floor plan dataset.