• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.169-174
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• 2013

음성 인식 성능 저하의 문제는 모델 훈련 환경과 인식 환경의 차이이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음 특징 정규화 방법을 사용하고 있다. 기존의 묵음 특징 정규화 방법은 낮은 신호 대 잡음비에서 묵음 구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성과 비음성에 대한 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 신호 대 잡음비에서는 음성 에너지를 최대화시켜 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였고 낮은 신호 대 잡음비에서는 음성/비음성의 켑스트럼 특징 분포 특성을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.256-266
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• 2016

Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.336-342
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• 2015

넘어짐은 노인이나 산업현장에서 일하는 사람들에게 심각한 부상을 일으키는 원인이 되기 때문에 센서를 사용하여 넘어짐을 판단하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 들어 스마트폰의 보급이 일반화 되면서 스마트 폰에 내장된 센서를 사용하여 넘어짐을 판단하는 방법이 연구되고 있다. 가속도 센서에서 추출된 가속도벡터의 변화량을 분석하면 넘어짐은 어렵지 않게 판단할 수 있지만, 넘어지는 방향을 판단하기 위해서는 가속도벡터의 크기의 변화나 방향으로의 변화로 판단하기 어렵다. 일반적으로 가속도 벡터의 방향은 물체의 움직임의 방향을 의미하지 않기 때문이다. 한편, 속도 벡터는 물체가 움직이는 방향의 접선방향으로 나타나는 성질을 사용하여 넘어지는 방향을 판단하는 방법을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.211-218
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• 2021

최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.59-70
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• 2024

Background: The COVID-19 pandemic (the form of coronaviruses) developed at the end of 2019 and spread rapidly to almost every corner of the world. It has infected around 25,334,339 of the world population by the end of September 1, 2020 [1] . It has been spreading ever since, and the peak specific to every country has been rising and falling and does not seem to be over yet. Currently, the conventional RT-PCR testing is required to detect COVID-19, but the alternative method for data archiving purposes is certainly another choice for public departments to make. Researchers are trying to use medical images such as X-ray and Computed Tomography (CT) to easily diagnose the virus with the aid of Artificial Intelligence (AI)-based software. Method: This review paper provides an investigation of a newly emerging machine-learning method used to detect COVID-19 from X-ray images instead of using other methods of tests performed by medical experts. The facilities of computer vision enable us to develop an automated model that has clinical abilities of early detection of the disease. We have explored the researchers' focus on the modalities, images of datasets for use by the machine learning methods, and output metrics used to test the research in this field. Finally, the paper concludes by referring to the key problems posed by identifying COVID-19 using machine learning and future work studies. Result: This review's findings can be useful for public and private sectors to utilize the X-ray images and deployment of resources before the pandemic can reach its peaks, enabling the healthcare system with cushion time to bear the impact of the unfavorable circumstances of the pandemic is sure to cause

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권9호
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• pp.1153-1160
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• 2010

일반적으로 보상운동보다는 균형상실을 검출하는 방법이 낙상을 예측하는데 효과적이다. 균형상실을 검출하는 알고리즘은 크게 데이터 처리부, 내부 모델 구성부, 검출부로 구성된다. 이 알고리즘에서 가장 중요한 부분은 내부 모델 구성부이다. 본 연구의 목적은 이 알고리즘에서 사용되는 변수들 중 내부 모델과 관계된 변수들이 검출 성공률에 끼치는 영향을 규명하는 것이다. 내부 모델과 관계된 변수는 내부 모델의 선형화에 필요한 변수와 알고리즘의 실행 주기에 대한 변수이다. 각각의 변수들이 가지는 중요도 평가하기 위하여 검출 성공률에 대한 민감도를 분석하였다. 분석 결과 가장 민감한 변수는 알고리즘의 실행 주기이며, 주기가 0.3초일 때 검출 성공률이 97.1%로 가장 좋게 나왔다. 또한 주어진 변수들에 대하여 검출 성공률이 95% 이상이 되는 설계 변수의 범위를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.528-535
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• 2011

본 논문에서는 고주파 발진회로의 공진기가 안테나로 동작하는 2.4GHz 대역의 능동 안테나를 이용하여 이동체의 거리를 측정할 수 있는 소형 도플러 센서를 제안하였다. 이동체의 움직임에 비례하여 고주파 발진주파수의 편이를 발생시키며 이를 검출하는 회로를 통해 제안된 구조의 동작을 확인하였다. 설계 제작된 거리 감지 센서는 직경이 30mm, 높이 4.2mm 정도로 매우 작은 원형디스크 형태를 갖으며, 안테나는 2.35GHz에서 약 120도의 빔폭과 전방향 방사특성을 나타내었다. 센서의 감도 측정결과, 1m 떨어져 움직이고 있는 도체판에 대해 약 240mV의 도플러 신호 전압을 얻었고, 자유낙하 실험으로부터 지표위의 5m 지점에서부터 지표면까지 선형적인 전압크기의 증가를 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.267-275
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• 2021

Smart application is developed in this paper by using an android-based platform to automatically determine the human emergency state (Lifesaver) by using different technology sensors of the mobile. In practice, this Lifesaver has many applications, and it can be easily combined with other applications as well to determine the emergency of humans. For example, if an old human falls due to some medical reasons, then this application is automatically determining the human state and then calls a person from this emergency contact list. Moreover, if the car accidentally crashes due to an accident, then the Lifesaver application is also helping to call a person who is on the emergency contact list to save human life. Therefore, the main objective of this project is to develop an application that can save human life. As a result, the proposed Lifesaver application is utilized to assist the person to get immediate attention in case of absence of help in four different situations. To develop the Lifesaver system, the GPS is also integrated to get the exact location of a human in case of emergency. Moreover, the emergency list of friends and authorities is also maintained to develop this application. To test and evaluate the Lifesaver system, the 50 different human data are collected with different age groups in the range of (40-70) and the performance of the Lifesaver application is also evaluated and compared with other state-of-the-art applications. On average, the Lifesaver system is achieved 95.5% detection accuracy and the value of 91.5 based on emergency index metric, which is outperformed compared to other applications in this domain.

• 센서학회지
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• 제26권2호
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• pp.101-106
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• 2017

A novel intravenous (IV) infusion monitoring sensor is presented to measure the drop rate in the drip chamber of an IV infusion set. It is based on a capacitive proximity sensor and detects the variation of the longitudinal electric field induced by the drop falling into the drip chamber. Unlike the conventional capacitor sensor with two semi-cylindrical conductor plates, the proximity sensor for IV monitoring is composed of a pair of conductor rings which are mounted on the outer surface of the drip chamber with a specific gap between them. The characteristics of the proximity sensor for IV monitoring were investigated through three dimensional electrostatic simulations. It showed quite superior performances in comparison with the conventional capacitor sensor. Especially, the proposed proximity sensor exhibits consistent sensitivity regardless of its mounting position on the drip chamber, operates normally though the drip chamber is tilted and shows robustness to the changes of the drop size and the drip factor of the IV infusion set. Thus, the proximity sensor for IV monitoring is more suitable for use in actual environment of IV therapy compared with the conventional capacitor sensor.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.382-390
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• 2018

A major accident occurring on the bed is falls that occur during at times when the care of nurses or protectors is inadequate, which is fatal to patients or the elderly. In particular, Enuresis or sleepiness caused by sleep apnea increases the risk of falls. Therefore, it is very important to detect falls and sleep apnea of patients without infringing privacy in the bed to patient's safety and accident prevention. In this paper, we reviewed the technologies developed for bed monitoring and implemented a non-intrusive monitoring system. The Occupancy Sensor allows the temperature of the bed and surrounding area to be extracted to enable track of the patient's motion. The Doppler Radar detects the patient's movements at normal times and the respiration state when patients have no movement during sleeping. It is specially designed for real-time monitoring of falling and respiration during sleeping through contactless multi-sensing while solving patient's privacy problems.