• 문화기술의 융합
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• 제4권1호
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• pp.291-297
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• 2018

본 논문에서는 무대에서의 방송용 카메라를 위한 자동 객체추적 시스템을 구현한다. 객체추적을 위해서 Open-CV 기반의 파이썬 프로그램을 탑재한 PC, 라즈베리파이 3, 모바일 장치를 사용한다. 영상 객체추적 방법으로는 mean-shift, CAMshift, GMM을 이용한 백그라운드 모델링, SURF를 이용한 템플레이트 기반 추적, CMT, TLD 등의 방법들이 있다. CAMshift 알고리즘은 고속 및 성능의 강인함으로 실시간 추적에 효율적이지만, 본 논문에서는 CMT 알고리즘을 이용한 방송용 카메라의 영상 객체추적 시스템을 구현한다. 이것은 정적 및 적응형 일치성 때문에 최적의 영상 추적 방법이다. 제안된 시스템은 무대에서의 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상 추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제35권2호
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• pp.134-142
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• 2016

본 논문에서는 40 kHz 초음파 신호를 입 주변에 쏘고, 되돌아오는 초음파 신호를 이용해 음성신호를 합성하는 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 발성하고 있는 입주변에 초음파를 방사하게 되면, 입술, 턱, 뺨 등의 움직임으로 인한 변위로 도플러 현상이 발생하고, 이에 따라 반사 신호에는 본래의 주파수 성분과는 다른 도플러 주파수가 관찰되는데, 본 논문에서는 이러한 도플러 주파수를 이용하여 음성 파라메터를 추정하도록 하였다. 음성합성에 앞서서 초음파 도플러 신호와 음성 신호 간의 상관관계를 각 주파수 별로 분석하였으며, 이로부터 초음파 도플러 신호를 이용한 음성 신호의 합성 가능성을 살펴보았다. 변환에는 초음파 도플러의 정적, 동적 특성을 함께 반영한 특징 변수를 사용하였으며 결합-혼합 가우시안 기법을 이용하여 음성 파라메터로 변환하였다. 5명의 피 실험자를 이용한 음성 합성 실험에서 필터뱅크 에너지 값을 초음파신호의 특징변수로, LPC(Linear Predictive Coefficient) 켑스트럼 계수를 음성 변수로 사용하는 경우 가장 우수한 변환 성능을 나타내었다. 음성신호에서 추출한 여기신호를 이용하여 합성음을 생성하고, 이를 청취하였을 때 72.2 %의 평균 인식율이 얻어짐을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.69-73
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• 2004

화자인식 시스템에서 화자 모델은 여러 세션동안 수집된 많은 양의 데이터 집합으로 등록한다. 많은 양의 데이터 집합은 많은 양의 메모리와 계산을 필요로 할 뿐 아니라, 게다가 사용자가 음성 등록을 위하여 여러 번에 걸쳐서 발성해야 하는 문제점이 있다. 최근, 이러한 문제를 보완하기 위해서 많은 적응 방법들이 제안되었다. 그러나, 여러 세션동안 모아진 데이터 집합은 불규칙한 발성 변화와 잡음 같은 이상치에 취약하고, 그것은 부정확한 화자 모델을 만든다. 본 논문에서는, GMM에 기초를 둔 화자 모델에 이상치들의 영향을 최소화하기 위한 적응 방법을 제안하였다. 강인한 적응은 M-추정의 점진적인 방법으로부터 얻어진다. 화자 모델은 초기에 적은 양의 데이터로 등록되어지고, 각각의 세션에서 얻어진 데이터로 반복적으로 적응시킨다. 실험 결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터 집합으로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하다는 것을 보여준다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.252-258
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• 2022

본 연구에서는 실제 대학의 소규모 강좌에서 확률과 통계에 대한 수강생들의 이해도를 쉽고 빠르게 분석하기 위한 방법을 제안한다. 95명의 이공계 대학생을 대상으로 확률과 통계에 대한 컴퓨터 기반 검사를 시행하였다. 학생들의 응답을 Robust PCA와 가우시안 혼합 모델을 사용하여 7개의 군집으로 나눈 뒤, 각 군집 별로 주제별 성취도를 분석하였다. 상위권 군집은 통계적 추정을 제외한 다른 주제들에 대해서 대체로 높은 성취도를 보였으며, 저성취 군집들은 서로 다른 주제에 대해서 강약점을 보였다. 제안하는 기법은 기존에 널리 쓰이는 PCA를 사용하여 차원 축소 후 군집 분석을 수행한 것 보다 각 군집들의 특성이 더 분명하게 나타냈다. 이는 각 군집 별 특징에 따른 개별화된 학습 전략을 개발하는 데 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권6호
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• pp.531-548
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• 2015

위성영상을 이용하여 산출된 대기운동벡터(AMV)와 라디오존데 바람 관측 자료를 이용한 검증결과는 산출된 AMV가 지속적으로 관측 자료에 비해서 풍속이 약하게 나타나는 Slow Speed Bias(SSB)를 보여 주었다. 이러한 SSB는 표적추적, 표적선정, 그리고 고도할당 단계의 오차에 의해 야기될 수 있으며, 이 중 고도할당 단계의 오차는 SSB를 발생시키는 주된 요인으로 여겨진다. 그러나 최근 연구에서는 고도할당 단계의 개선만으로는 SSB 문제를 해결하는데 한계가 있음을 밝혔다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 표적추적 알고리듬을 개발하여 SSB를 감소시킴으로서 기상청 현업 AMV 알고리듬의 성능을 개선하고자 하였다. 표적추적 단계의 오차는 표적 내에 다양한 시 공간 규모의 바람이 포함되어 벡터가 과도하게 평균된 움직임으로 계산되거나, 구름이 추적 시간동안 형태를 유지하지 못하고 변형되는 경우에 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 표적추적 알고리듬에서는 가우시안 군집분석(GMM)을 이용하여 변형이 적고 추적에 용이한 저온 군집을 표적으로 재선정하고, 이미지를 변형시켜 군집의 움직임을 보다 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 또한 표적을 추적하기 위한 방법으로 거리제곱합 방법을 사용하였다. 개발된 알고리듬과 기존 COMS 알고리듬을 천리안 위성의 적외채널 영상에 적용하여 AMV를 산출하였으며, 이를 라디오존데 관측 자료와 비교 검증해 보았다. 제안된 알고리듬으로 산출된 AMV는 기존 알고리듬으로 산출된 AMV보다 평균 풍속이 $2.7ms^{-1}$증가함에 따라 SSB가 평균 29%까지 감소하는 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 개발된 알고리듬으로 산출된 AMV는 중 하층의 정확도가 감소하였고, 기존 알고리듬에 비해 산출되는 AMV 벡터수가 약 40%까지 감소함을 보였다. 이에 따라 중 하층의 정확도 개선과 기존의 알고리듬과 비교하여 산출되는 벡터 개수가 감소하는 문제를 보완하기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.379-386
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• 2004

비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.537-542
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• 2017

공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.101-107
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• 2009

본 논문은 감시카메라 영상으로부터 응급상황을 탐지하는 방법과 응급상황의 정밀 탐색 및 서비스를 위한 이동로봇 추적 시스템 개발에 대하여 기술한다. 건물 곳곳에 설치된 카메라로부터 얻어지는 일련의 영상들을 분석하여 처리함으로써 사람의 행동을 인식할 수 있으며, 이 중 응급상황이 탐지된 경우 준비된 이동로봇을 이용해 응급상황 발생지점의 정밀 탐색이 가능하다. 감시 카메라 영상을 통하여 사람의 행동들을 인식하기 위해서는 인간의 모습이라고 가정되는 영역들을 추적하고 관리해야 한다. 한 영상에서 가우시안 혼합 모델(MOG)을 이용하여 배경과 분리된 관심 영역들을 추출하고, 각 영역들을 외관 모델을 이용하여 지속적으로 추적한다. 그리고 각 영역의 실루엣 정보를 이용한 움직임 누적 영상(MHI)을 생성하여 행동을 모델링하고 신경망을 이용하여 응급 상황을 최종 인식한다. 또한 응급상황에 처한 사람과 이동로봇의 위치정보를 계산해 이동로봇이 사람에게 접근하는 기술을 구현한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.211-217
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• 2012

기존의 GrabCut 알고리즘은 자동 객체 추출이 아닌 사용자가 객체 영역에 사각형 윈도우를 설정해야하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 자동 시스템으로 변환하기 위해 인간의 시각 시스템을 기반으로 영상에서 가장 눈에 띄는 영역을 탐지하는 방법을 연구하였다. 주의 시각 영역인 Saliency Map을 생성하기 위해서 인간이 색채를 감지하는 '적/녹' '황/청'의 대립색설을 기반으로 하는 Lab 색공간을 이용하여 생성한다. 생성된 Saliency Map을 주파수 공간으로 변환하여 저주파 영역에 국부적인 경계를 나타내고 경계를 탐지해내어 Saliency Point를 생성한다. 이렇게 생성된 Saliency Point의 좌표 값을 이용하여 윈도우를 자동으로 생성한 후 GrabCut 알고리즘을 기반으로 객체를 추출하였다. 다양한 영상에 제안한 알고리즘을 적용한 결과 객체 영역에 자동으로 윈도우가 생성되었고 객체가 추출되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2396-2402
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• 2015

공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로써 미국 산업용 전기의 약 30%를 소비하고 있으며, 소비전력 절감을 위해 고급화된 기술 방안들이 제시되고 있다. 압축공기 변화량의 진폭변동이 작을 경우 시스템 안정성이 증가하며, 소비전력을 절감시켜 효율적인 에너지 시스템 설계를 가능하게 한다. 일반적으로 통계적 분석에서는 데이터의 분포를 정규분포, 로그정규분포, 감마분포 등을 이용하여 나타내지만, 압축공기 변화량을 나타내는 데이터처럼 긴 꼬리를 가지는 경우, 한 가지의 분포를 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 압축공기의 변화량과 관련된 데이터를 두 개의 영역으로 나눈 혼합분포함수를 적용하여 평균전력 절감 가능성을 제시하였다. 이는 압축공기 변화량이 충분히 큰 수를 초과하는 영역에서는 가우시안 분포보다는 일반 파레토 분포가 더 정확한 퀀타일 값을 추정하는 데에 적합하기 때문이다.