• 로봇학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.131-136
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• 2008

This paper proposes a method to extract the personal information using a microphone array. Useful personal information, particularly customers, is age and gender. On the basis of this information, service applications for robots can satisfy users by offering services adaptive to the special needs of specific user groups that may include adults and children as well as females and males. We applied Gaussian Mixture Model (GMM) as a classifier and Mel Frequency Cepstral coefficients (MFCCs) as a voice feature. The major aim of this paper is to discover the voice source parameters of age and gender and to classify these two characteristics simultaneously. For the ubiquitous environment, voices obtained by the selected channels in a microphone array are useful to reduce background noise.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.401-406
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• 2017

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.70-77
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• 2017

최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1978-1984
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• 2016

본 논문에서는 영상의 대비효과를 부각시키는 CLAHE(Contrast-Limit Adaptive Histogram Equalization)를 적용한 Adaboost 기반 방법을 통해 우천 상황에서 강인한 차량 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차량 검출의 효과적인 실시간 동작을 위해 2가지를 제안하였다. 먼저 영상의 RGB값을 통해 우천 상황 여부를 판단하여 검출 방법을 선택할 수 있도록 하여 연산량을 줄이는 것과 CLAHE를 이용한 영상 처리를 통해 영상 내에 차량의 후미등을 검출하여 관심영역을 지정해주는 방법을 제안했다. 또한 본 논문에서는 기존에 차량 검출 방법으로 제시되었던 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model), 옵티컬 플로우(Optical Flow)와 Adaboost(Adaptive boosting)의 우천 상황에서의 차량 검출율을 비교하여 최종적으로 Adaboost를 선택한 이유를 설명했다. 본 논문 실험 결과는 CLAHE 미적용 시 정확율과 재현율은 각각 0.83, 0.77 이었고, CLAHE 적용 시 0.85, 0.87로 적용했을 때 정확율과 재현율에서 약 2%, 13% 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1155-1163
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• 2011

본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제30권7호
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• pp.383-389
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• 2011

본 논문에서는 음성향상을 위하여 환경잡음분류를 적용한 향상된 음성부재확률 추정방법을 제안한다. 기존의 음성부재확률 추정방법에서는 마이크로폰 입력신호와 추정된 잡음신호 기반의 a posteriori SNR값에 문턱값을 적용하여 음성부재확률을 구하는데 필요한 음성부재의 a priori 확률을 도출하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 보다 효과적인 음성부재확률 추정을 위하여 고정된 문턱값과 스무딩 (smoothing)파라미터를 사용하는 기존의 방법과는 달리 잡음분류 알고리즘인 가우시안 혼합 모델 (Gaussian mixture model)을 사용하여 잡음마다 최적화된 파라미터를 적용한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 composite measure를 이용하여 다양한 환경에서 평가하였으며, 제안된 알고리즘이 기존의 음성부재확률 추정방법보다 향상된 결과를 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-7
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• 2016

ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) requires not only real-time robust lane detection, both straight and curved, but also predicting upcoming steering direction by detecting the curvature of lanes. In this paper, a curvature lane detection algorithm is proposed to enhance the accuracy and detection rate based on using inverse perspective images and Gaussian Mixture Model (GMM) to segment the lanes from the background under various illumination condition. To increase the speed and accuracy of the lane detection, this paper used template matching, RANSAC and proposed post processing method. Through experiments, it is validated that the proposed algorithm can detect both straight and curved lanes as well as predicting the upcoming direction with 92.95% of detection accuracy and 50fps speed.

• 전기학회논문지
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• 제65권3호
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• pp.477-486
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• 2016

This paper presents the area classification, identification, and tracking for multiple moving objects with the similar colors. To do this, first, we use the GMM(Gaussian Mixture Model)-based background modeling method to detect the moving objects. Second, we propose the use of the binary and morphology of image in order to eliminate the shadow and noise in case of detection of the moving object. Third, we recognize ROI(region of interest) of the moving object through labeling method. And, we propose the area classification method to remove the background from the detected moving objects and the novel method for identifying the classified moving area. Also, we propose the method for tracking the identified moving object using Kalman filter. To the end, we propose the effective tracking method when detecting the multiple objects with the similar colors. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제12권2호
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• pp.67-72
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• 2013

Temperature is a critical parameter in yield improvement for wafer manufacturing. In chemical vapor deposition (CVD) equipment, crack defect in ceramic heater leads to yield reduction, however, there is no suitable ceramic heater fault detection system for conventional CVD equipment. This paper proposes a short-time zero-crossing rate based fault detection method for the ceramic heater in CVD equipment. The proposed method measures the output signal ($V_{pp}$) of RF filter and extracts the zero-crossing rate (ZCR) as feature vector. The extracted feature vectors have a discriminant power and Gaussian mixture model (GMM) based fault detection method can detect fault in ceramic heater. Experimental results, carried out by measured signals provided by a CVD equipment manufacturer, indicate that the proposed method detects effectively faults in various process conditions.

• 한국표면공학회지
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• 제54권5호
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• pp.278-284
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• 2021

Corrosion of steel plate is common phenomenon which results in the gradual destruction caused by a wide variety of environments. Corrosion monitoring is the tracking of the degradation progress for a long period of time. Corrosion on steel plate appears as a discoloration and any irregularities on the surface. In this study, we developed a quantitative evaluation method of the rust formed on steel plate by using k-means clustering from the corroded area in a given image. The k-means clustering for automated corrosion detection was based on the GrabCut segmentation and Gaussian mixture model(GMM). Image color of the corroded surface at cut-edge area was analyzed quantitatively based on HSV(Hue, Saturation, Value) color space.