• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.407-409
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• 2015

가우시안 혼합 모델(GMM)과 배경 차분 기법을 이용한 이동 객체 검출(MOD) 알고리듬을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 MOD 프로세서는 EGML(Effective Gaussian Mixture Learning)을 기반으로 배경을 생성하고 업데이트하며, EGML 계산 일부의 근사화를 통해 하드웨어 복잡도를 줄였고, 파이프라이닝 기법을 통해 동작속도를 개선하였다. 또한 가우시안 파라미터들을 가변시킬 수 있도록 함으로써 다양한 조건에서 이동 객체 검출 성능이 향상되도록 구현하였다. 설계된 회로는 FPGA-in-the-loop방식으로 하드웨어 동작을 검증하였으며, XC5VSX95T FPGA 디바이스에서 최대 109 MHz의 클록 주파수로 동작 가능한 것으로 평가되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.130-135
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• 2012

본 논문에서는 영상에서 반복적인 가우시안 커널을 사용하여 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법은 우선 페이싯 모델을 원 영상에 적용하여 국부 극대 값을 검출하고 $3{\times}3$ 가우시안 커널을 반복적으로 사용한다. 이때 반복횟수에 따른 국부 극대값 $D_2$를 비교하여 이에 따른 소형 표적의 크기를 결정한다. 또한 계산의 복잡성을 줄이기 위하여 커널을 반복적으로 사용할 때 가우시안 피라미드를 사용하였다. 실험에서는 소형 표적의 크기와 위치가 반복 횟수에 따라 정확히 검출되는 것을 확인하였고 기존의 방법에 비하여 처리속도가 개선된 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제26권6호
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• pp.635-640
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• 2004

A new low-complexity differential detection technique, fractional multi-bit differential detection (FMDD), is proposed in order to improve the performance of continuous phase modulation (CPM) signals such as Gaussian minimum shift keying (GMSK) and Gaussian frequency shift keying (GFSK). In comparison to conventional one-bit differential detected (1DD) GFSK, the FMDD-employed GFSK provides a signal-to-noise ratio advantage of up to 1.8 dB in an AWGN channel. Thus, the bit-error rate performance of the proposed FMDD is brought close to that of an ideal coherent detection while avoiding the implementation complexity associated with the carrier recovery. In the adjacent channel interference environment, FMDD achieves an even larger SNR advantage compared to 1DD.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.138-142
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• 2009

본 논문에서는 보이스 피싱 (Voice Pishing) 예방을 위한 알고리즘을 최소 분류 오차 기법 (Minimum Classification Error)을 기반으로 제한하다. 휴대폰으로 전송되어진 신호를 기반으로 3GPP2 Selectable Mode Vocoder (SMV)의 복호화 과정에서 자동적으로 추출되는 중요 특징벡터를 사용하여 Gaussian Mixture Model (GMM)을 구성하고 이를 기반으로 구해지는 로그(Log) 기반의 우도 (Likelihood)를 사용한 변별적 가중치 학습을 사용하여 보이스 피싱 예방을 위한 검출 알고리즘을 제안하다. 실험 결과 제안된 보이스 피싱 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.371-373
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• 2015

본 논문에서는 EGML (Effective Gaussian Mixture Learning) 기반 이동 객체 검출 알고리듬의 하드웨어 구현을 위한 설계조건을 분석하였다. EGML 알고리듬을 OpenCV 소프트웨어로 구현하였으며, 다양한 영상들에 대한 시뮬레이션을 통해 배경학습 시간과 이동 객체 검출에 영향을 미치는 파라미터 조건을 분석하였다. 또한, 고정소수점 시뮬레이션을 통해 파라미터들의 비트 폭이 이동 객체검출 성능에 미치는 영향을 평가하고, 최적 하드웨어 설계 조건을 도출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.387-391
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• 2008

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.17-23
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• 2010

본 논문에서는 국부 통계 및 일반화된 Gaussian 필터를 이용한 적응 노이즈 제거 방식으로, 인간 시각 시스템 기반의 국부 통계 특성을 이용하여 적응적으로 노이즈 검출하는 기법과 검출된 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 일반화된 Gaussian 필터 기법에 대해 제안한다. 제안방식의 성능을 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.435-438
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• 2007

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모텔은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.49.1-49
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• 2001

The skin color model is a very important concept in face detection, face recognition and face tracking. Usually, this model is obtained by estimating a probability density function of skin color distribution. In many cases, it is assumed that the underlying density function follows a Gaussian distribution. In this paper, a new method for non-parametric estimation of the probability density function, by using feed-forward neural network, is used to estimate the underlying skin color model. By using this method, the resulting skin color model is better than the Gaussian estimation and substantially approaches the real distribution. Applications to face detection and face ...

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.61-70
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• 2012

본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.