• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.51-56
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• 2007

음악을 분류하기 위해 특성함수를 사용하여 추출한 특성값 벡터를 사용한다. 본 실험에서는 특성값 벡터를 추출하기 위해 스펙트랄 롤오프, 분산, 평균 피크레벨을 사용하였다. 이중에서 스펙트랄 롤오프는 저음프레임과 고음프레임의 상대적인 비를 나타낸다. 최적의 롤오프 포인트를 찾기 위하여 롤오프 포인트를 0.05에서 0.9까지 0.05간격으로 증가시키며 반복실험 하였다. 롤오프 포인트를 증가시키며 분류성공률을 관찰하였다. 그리고 실험에 사용된 음원데이터는 바로크바이올린과 현대바이올린 연주이다. 두 종류의 악기는 모양과 주파수대역에 있어서 유사하지만 약간의 대역차와 질감의 차이를 가지고 있다. 이러한 특성이 최적의 롤오프 포인트를 찾는데 유용할 것으로 판단하였다. 실험결과 롤오프 포인트 0.85에서 가장 높은 분류성공률 85%를 나타냈다.

• 한국정밀공학회지
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• 제28권3호
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• pp.330-338
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• 2011

Odometry is the critical factor to estimate the location of the robot. In the mobile robot with wheels, odometry can be performed using the information from the encoder. However, the information of location in the encoder is inaccurate because of the errors caused by the wheel's alignment or slip. In general, visual odometer has been used to compensate for the kinetic errors of robot. In case of using the visual odometry under some robot system, the kinetic analysis is required for compensation of errors, which means that the conventional visual odometry cannot be easily applied to the implementation of the other type of the robot system. In this paper, the novel visual odometry, which employs only the single camera toward the ground, is proposed. The camera is mounted at the center of the bottom of the mobile robot. Feature points of the ground image are extracted by using median filter and color contrast filter. In addition, the linear and angular vectors of the mobile robot are calculated with feature points matching, and the visual odometry is performed by using these linear and angular vectors. The proposed odometry is verified through the experimental results of driving tests using the encoder and the new visual odometry.

• 스마트미디어저널
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• 제6권2호
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• pp.33-41
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• 2017

철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 노후화로 인한 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 적절한 교체시기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 철도 현장에서 획득한 선로전환기의 전류신호로부터 다차원 데이터 큐브를 구성하고 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석을 통하여 체계적으로 "교체가 필요한 데이터"와 "교체 시점이 아닌 데이터" 집합을 정제하여 분류하였다. 또한 선로전환기의 교체시기 탐지 문제를 이진 분류 문제로 해석하여 이진 분류기의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 탐지기로 설계함으로써 선로전환기의 노후화에 따른 적절한 교체시기를 탐지하는 시스템을 제안한다. 이때, 입력되는 전류 신호를 DWT(Discrete Wavelet Transform)와 PCA(Principal Components Analysis) 기법으로 고차원의 특징벡터 신호를 정보의 손실을 최소화하면서 저차원의 특징벡터로 변환한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 이상상황 정보가 포함된 대규모의 전류 신호를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 탐지 정확도를 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.49-55
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• 2019

본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.101-108
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• 2010

본 논문에서는 퍼지 k-NN과 reconstruction error에 기반을 둔 feature selection을 이용한 lazy 분류기 설계를 제안하였다. Reconstruction error는 locally linear reconstruction의 평가 지수이다. 새로운 입력이 주어지면, 퍼지 k-NN은 local 분류기가 유효한 로컬 영역을 정의하고, 로컬 영역 안에 포함된 데이터 패턴에 하중 값을 할당한다. 로컬 영역과 하중 값을 정의한 우에, feature space의 차원을 감소시키기 위하여 feature selection이 수행된다. Reconstruction error 관점에서 우수한 성능을 가진 여러 개의 feature들이 선택 되어 지면, 다항식의 일종인 분류기가 하중 최소자승법에 의해 결정된다. 실험 결과는 기존의 분류기인 standard neural networks, support vector machine, linear discriminant analysis, and C4.5 trees와 비교 결과를 보인다.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권4호
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• pp.79-90
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• 2014

An intonation curve stylization was used for an acoustical analysis of English speech. For the analysis, acoustical feature values were extracted from 1,848 utterances produced with normal and fast speech rate by 28 (12 women and 16 men) native speakers of English. Men are found to speak faster than women at normal speech rate but no difference is found between genders at fast speech rate. Analysis of pitch point features has it that fast speech has greater Pt (pitch point movement time), Pr (pitch point pitch range), and Pd (pitch point distance) but smaller Ps (pitch point slope) than normal speech. Men show greater Pt, Pr, and Pd than women. Analysis of sentence level features reveals that fast speech has smaller Sr (sentence level pitch range), Sd (sentence duration), and Max (maximum pitch) but greater Ss (sentence slope) than normal speech. Women show greater Sr, Ss, Sp (pitch difference between the first pitch point and the last), Sd, MaxNr (normalized Max), and MinNr (normalized Min) than men. As speech rate increases, women speak with greater Ss and Sr than men.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.143-148
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• 2005

This paper presents a hybrid method for recognizing the faces by using principal component analysis(PCA) and fixed-point independent component analysis(FP-ICA). PCA is used to whiten the data, which reduces the effects of second-order statistics to the nonlinearities. FP-ICA is applied to extract the statistically independent features of face image. The proposed method has been applied to the problems for recognizing the 20 face images(10 persons * 2 scenes) of 324*243 pixels from Yale face database. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate). The negative angle has been relatively achieved more an accurate similarity than city-block or Euclidean.

• 한국CDE학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.222-228
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• 2001

In the milling operation, the burr can be generated on the intersection of cutting tool and workpiece. Due to burr formation, we expect lower efficiency in the operation and the cost increase. In order to understand the burr formation mechanism in the milling operation on the arbitrary feature, we developed an algorithm to analyse and predict the exit burr formation mechanism. Firstly, the recognition of arbitrary shaped workpiece was done through the CAD data. This data includes point information on the vertices of the workpiece. Secondly, tile CAM data regarding tool geometry, tool path, cutting speed, and material data are retrieved to simulate the actual cutting process. Thirdly, we predict the exit burr formation on the edge of workpiece based on the geometric analysis. Lastly, an algorithm implemented in the Windows environment to visualize the burr formation simulation. With this information, we can predict which portion of workpiece would have the exit burr in advance so that we call manage to find a way to minimize the edit burr formation in the actual cutting.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권3호
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• pp.97-104
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• 2019

To examine different types of influenza diagnostic test kits automatically, automated rapid influenza diagnostic test method based on image recognition is proposed in this paper. First, the proposed methods classify a variety of the rapid influenza diagnostic test kit based on support vector machine that analyzes the kits' feature point. Then, to improve the accuracy of test, the proposed methods match the histogram of both the target image of influenza kit and the input image of influenza kit for minimizing the effect of environment factors, such as lighting and exposure variations. And, to minimize the effect from composition of the hand-helds devices, the proposed methods extract the feature point and match point-by-point between target image of influenza kit and input image of influenza kit. Experimental results of 124 experimental group show that the proposed methods significantly have effectiveness, which shows 90% accuracy in moderate antigen, for the preliminary examination of influenza, and provides the opportunity for taking action against influenza.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.182-188
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• 2019

Autonomous mobile robots need SLAM (simultaneous localization and mapping) to look for the location and simultaneously to make the map around the location. In order to achieve visual SLAM, it is necessary to form an algorithm that detects and extracts feature points from camera images, and gets the camera pose and 3D points of the features. In this paper, we propose MPROSAC algorithm which combines MSAC and PROSAC, and compare the performance of optimization method and the filtering method for feature-based monocular visual SLAM. Sparse Bundle Adjustment (SBA) is used for the optimization method and the extended Kalman filter is used for the filtering method.