• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권6호
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• pp.633-645
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• 2018

Gaussian error distributions are a common choice in traditional regression models for the maximum likelihood (ML) method. However, this distributional assumption is often suspicious especially when the error distribution is skewed or has heavy tails. In both cases, the ML method under normality could break down or lose efficiency. In this paper, we consider the log-concave and Gaussian scale mixture distributions for error distributions. For the log-concave errors, we propose to use a smoothed maximum likelihood estimator for stable and faster computation. Based on this, we perform comparative simulation studies to see the performance of coefficient estimates under normal, Gaussian scale mixture, and log-concave errors. In addition, we also consider real data analysis using Stack loss plant data and Korean labor and income panel data.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.67-72
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• 2010

본 논문에서는 음성과 얼굴 정보를 분석하여 자동차환경에서 운전자를 검증하는 기술을 소개한다. 음성정보를 이용한 화자검증을 위해서는 잘 알려진 Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients(MFCCs)를 음성 특징으로 사용하였으며, 동영상을 이용한 얼굴검증에 대해서는 AdaBoost를 이용하여 검출된 얼굴 영역에 대해 주성분 분석을 수행하여 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징벡터를 추출하였다. 기존의 화자검증 방식에 비해 본 논문에서는 추출된 음성 및 얼굴 특징들을 Gaussian Mixture Models(GMM)-Supervector기반의 Support Vector Machine(SVM)커넬 방식에 적용하여 운전자의 음성과 얼굴을 효과적으로 검증하는 방식을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법은 단순한 GMM 방식이나 SVM 방식보다 운전자 검증성능을 향상시킴을 알 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.252-259
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• 2022

Artificial intelligence is used in fusion with image processing techniques using cameras. Image processing technology is a technology that processes objects in an image received from a camera in real time, and is used in various fields such as security monitoring and medical image analysis. If such image processing reduces the accuracy of recognition, providing incorrect information to medical image analysis, security monitoring, etc. may cause serious problems. Therefore, this paper uses a mixture of YOLOv4-tiny model and image processing algorithm and uses the COCO dataset for learning. The image processing algorithm performs five image processing methods such as normalization, Gaussian distribution, Otsu algorithm, equalization, and gradient operation. For RGB images, three image processing methods are performed: equalization, Gaussian blur, and gamma correction proceed. Among the nine algorithms applied in this paper, the Equalization and Gaussian Blur model showed the highest object detection accuracy of 96%, and the gamma correction (RGB environment) model showed the highest object detection rate of 89% outdoors (daytime). The image binarization model showed the highest object detection rate at 89% outdoors (night).

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.61-63
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• 2005

Retreiving indoor scene reference image from database using visual information is important issue in Robot Navigation. Scene matching problem in navigation robot is not easy because input image that is taken in navigation process is affinly distorted. We represent probabilistic framework for the feature matching between features in input image and features in database reference images to guarantee robust scene matching efficiency. By reconstructing probabilistic scene matching framework we get a higher precision than the existing feaure-feature matching scheme. To construct probabilistic framework we represent each image as Gaussian Mixture Model using Expectation Maximization algorithm using SIFT(Scale Invariant Feature Transform).

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.53-62
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• 2017

본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽 오른쪽 발목, 왼쪽 오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽 오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.385-394
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• 2009

사람의 얼굴은 강체(Rigid object)가 아니기 때문에 얼굴을 추적하거나 인식하는 일은 쉽지 않다. 특히 얼굴의 포즈나 주변 조명의 변화에 따른 입력 영상의 차이는 얼굴 인식을 어렵게 하는 주된 원인이다. 본 논문에서는 비디오 영상으로부터 얼굴을 추적하고 인식할 때 발생하는 이 두 가지의 문제를 해결하기 위한 프레임웍과 전처리 방법을 제안한다. 얼굴 포즈의 변화에도 효과적으로 얼굴을 추적 및 인식하기 위해 먼저 학습 영상으로부터 주성분 분석법(Principal Component Analysis)을 이용하여 각 얼굴 포즈마다 하나의 독립된 가우시안 분포를 추정하고 이를 이용하여 각 사람마다 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 구성한다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 상태를 가진 얼굴 영상을 처리하기 위해 먼저 입력된 얼굴 영상을 SSR(Single Scale Retinex) 모델을 이용하여 반사율(Reflectance)과 조도(Illuminance)로 분해한다. 반사율은 사전 정의된 범위 안에서 히스토그램 평활화를 수행함으로써 재조정되고 조도는 조명의 변화를 포함하고 있지 않은 영상들으로부터 학습된 매니폴드 모델로 다시 근사된다. 이 두 특징을 결합함으로써 실내 환경이나 실외 환경에서 촬영된 영상에서 효율적으로 얼굴을 추적 및 인식한다. 비디오 기반의 영상으로부터 보다 효율적으로 얼굴을 추적하기 위해 본 논문에서는 구성된 모델의 가중치를 각 프레임마다 이전 프레임의 추적 결과에 의해 EM 알고리즘을 이용하여 갱신함으로써 비디오 영상내의 연속적으로 변화하는 얼굴 포즈를 추정하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 실내에서의 다양한 조명환경과 실외의 여러 장소에서 획득한 실험 영상을 이용하여 기존에 연구되어 온 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.375-378
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• 2000

In this paper, we propose a novo] content-based image retrieval system using both Hidden Markov Model(HMM) and an improved chain code. The Gaussian Mixture Model(GMM) is applied to statistically model a color information of the image, and Deterministic Annealing EM(DAEM) algorithm is employed to estimate the parameters of GMM. This result is used to segment the given image. We use an improved chain code, which is invariant to rotation, translation and scale, to extract the feature vectors of the shape for each image in the database. These are stored together in the database with each HMM whose parameters (A, B, $\pi$) are estimated by Baum-Welch algorithm. With respect to feature vector obtained in the same way from the query image, a occurring probability of each image is computed by using the forward algorithm of HMM. We use these probabilities for the image retrieval and present the highest similarity images based on these probabilities.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2291-2297
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• 2015

본 연구에서는 레이더 검지 시스템과 통합하여 적용하기 위해 도로 위를 이동하는 자동차의 영상을 입력 받아 자동차를 검출하는 방법을 제안한다. 입력 영상의 제약조건이 있다. 도로 위에서 아래 방향을 비스듬히 내려 보는 고정된 시야를 가져야한다는 점이다. 주어진 영상 중 도로 영역만을 이용하기 위해 도로 영역을 관심영역으로 검출해 적용한다. 서론에서는 도로 영역 내에서 차량 검출을 위해 사용한 모션 히스토리 이미지 추출 방법, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘, 히스토그램 분석 등을 적용한 실험결과와 이에 대한 한계점을 제시했다. 이를 해결하기 위해서 가우시안 혼합 모델(GMM, Gaussian Mixture Model)의 응용을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 알고리즘을 응용한 차량 검출 GMM(VDGMM, Vehicle Detection GMM)과 이를 차량 검출에 더 최적화한 차량 검출 GMM 2.0을 설명하고, 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 실험결과 및 결론을 제시한다. 도로 영역 검출 없이 GMM을 적용한 결과는 정확율, 재현율, F1이 각각 9%, 53%, 15%이었고, 도로 영역 검출 후 차량 검출 GMM 2.0을 적용한 결과는 각각 85%, 77%, 80%로 많은 차이를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.36-42
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• 2006

본 논문에서는 화자검증 시스템의 성능향상을 위해서 주성분 분석 (PCA) 기반 Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients (MFDWC) 추출방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 멜척도 (Mel-scale)를 근사화한 각 레벨 (level)의 각 노드 (node) 에너지를 계산하기 위해 기존의 평균치 대신 주성분 분석을 이용한 첫 번째 eigenvector를 이용한다. 이 eigenvecto.의 제곱의 합은 1로서 일반적인 가중 함수 (weighting function)의 조건을 만족하고, 또한 각 화자마다 서로 다른 값을 갖게 되므로, 화자의 특징을 더 잘 나타내는 MFDWC를 추출할 수 있다. 화자검증은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 백그라운드 모델과 화자 모델과의 점수를 비교하는 이진 결정 (binary decision) 방법을 이용하여 Universal 백그라운드 모델 (UBM)과 각 화자 모델의 값을 프레임단위로 비교하여 대상 화자의 수락/거부 여부를 결정하는 방법을 채택하였다. 특징 파라미터에 따른 화자 검증 성능변화를 확인하기 위하여 제안된 화자종속 가중함수를 이용한 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우와 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC), 기존의 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우에 대하여 성능비교실험을 수행한 결과 각각 $0.80\%,\;5.14\%,\; 6.69\%$의 향상된 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.51-60
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• 2014

본 연구는 광주 전남지역 ICT 의료시설 기반에서 종사자를 대상으로 소방안전 지식과 대처방법 인식수준의 정도를 파악하고 차이를 조사하여 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처방법 교육 매뉴얼의 기초자료를 제공하기 위하여 수행 되었다. 자료는 SPSS Win 14.0을 사용하여 분석하였다. 연구결과 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식은 10점 만점에 7.06점, 소방 대처방법 인식수준은 11점 만점에 6.61점이었다. ICT 의료시설 기반에서 종사자의 일반적 특성과 소방안전 대처방법 인식수준을 분석한 결과 성별(t=4.12, p<.001, 연령(${\chi}^2$=17.24, p<.001), 근무경력(${\chi}^2$=22.76, p<.001), 소방안전교육 경험 유무(t=6.10, p<.001), 소방안전에 대한 본인의 주관적 지식정도(${\chi}^2$=53.83, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 대처를 증진하기 위해서는 강의 중심의 지식 전달 교육을 지양하고, 자기 주도적 학습, 개인별 맞춤학습, 협동 학습을 강조하는 다양한 콘텐츠 개발을 통한 실무 체험 중심의 소방안전 교육, 시뮬레이션을 이용한 환자분류체계별 배치와 광역 화재감지를 위한 적외선 레이저 연기검출, 다중포인트 통신 프로토콜에 의한 디지털 화재 방지 모니터링 시스템, 영상기반 화재검출, 화재감지를 위한 로봇 설계 및 테이터 처리등의 다학문적인 접근을 통한 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처에 관한 교육 매뉴얼의 개발이 필요하다고 사료된다.