• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1270-1277
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• 2008

A Haar wavelet based numerical method for solving singularly perturbed linear time invariant system is presented in this paper. The reduced pure slow and pure fast subsystems are obtained by decoupling the singularly perturbed system and differential matrix equations are converted into algebraic Sylvester matrix equations via Haar wavelet technique. The operational matrix of integration and its inverse matrix are utilized to reduce the computational time to the solution of algebraic matrix equations. Finally a numerical example is given to demonstrate the validity and applicability of the proposed method.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권1호
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• pp.51-57
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• 2017

Digital signage is becoming part of daily life across a wide range of visual advertisements segments market used in stations, hotels, retail stores, hotels, etc. The current digital signage system used in market is generally works on limited user interactivity with static contents. In this paper, a new approach is proposed using computer vision based dynamic audience adaptive cost-effective digital signage system. The proposed design uses the Camera attached Raspberry Pi Open source platform to employ the real-time audience interaction using computer vision algorithms to extract facial features of the audience. The real-time facial features are extracted using Haar Cascade algorithm which are used for audience gender specific rendering of dynamic digital signage content. The audience facial characterization using Haar Cascade is evaluated on the FERET database with 95% accuracy for gender classification. The proposed system, developed and evaluated with male and female audiences in real-life environments camera embedded raspberry pi with good level of accuracy.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.129-136
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• 2020

본 논문에서는 저조도 야간 감시 시스템을 위한 열영상 기반의 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 Adaboost를 이용한 Haar 특징점 선택 알고리즘은 학습 샘플에 대한 유사하거나 중복되는 특징점의 선택 문제와 잡음에 취약한 경우가 많았다. 또한 저조도 야간 환경의 감시 영상에서 얻어지는 잡음을 특징점 세트에서 제거하고 빠르고 효율적인 실시간 특징점 선택이 이루어질 수 있게 가벼운 확장형 Haar 특징점과 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하여 구현하였다. 야간 저조도 환경에서 움직임이 있는 비예측 객체를 인식하기 위하여 열영상으로 촬영된 이미지에 확장 Haar 특징점을 사용하여 객체를 인식한다. 비디오 프레임 800*600 크기의 열영상 이미지를 입력으로 하는 Adaboost 학습 알고리즘을 CUDA 9.0 플랫폼으로 구현하여 시뮬레이션을 시행한다. 그 결과 객체 검출 결과는 성공률이 약 90% 이상임을 확인하였고, 이는 일반영상에 히스토그램 이퀄라이징 연산을 거쳐 얻어진 연산 결과보다 약 30% 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8C호
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• pp.505-515
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• 2011

본 논문에서는 객체 검출에 사용되는 Haar-like feature의 정규화 방법에 대해 다룬다. 기존의 Haar-like feature의 분산 정규화는 후보 윈도우 픽셀들에 대한 표준편차 계산에 사용되는 별도의 적분 영상 생성을 위해 많은 연산을 필요로 했으며 밝기 변화가 작은 영역에서 오검출이 증가하는 문제를 가지고 있으나, 제안하는 정규화 방법은 별도의 적분 영상을 사용하지 않아 처리 속도가 빠르며 제안하는 방법을 사용하여 학습시킨 분류기는 밝기 변화에 대해 강건한 성능을 보인다. 실험 결과 제안한 방법을 사용했을 때 객체 검출기의 처리 속도는 26% 향상 되었으며, 제안한 방법을 사용하여 학습시킨 분류기들은 5% 이상 향상된 검출률을 보였으며, 밝기 변화가 심한 경우는 45% 향상된 검출률을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.539-543
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• 2016

본 논문은 Daubechies 정상 웨이블릿 변환을 이용하여 무인항공기 항공촬영 영상의 성능을 향상하기 위한 기법에 대해 연구하였다. 무인항공기에서 획득된 영상이 가장 일반적이고 보편적으로 적용되는 가우시안 잡음에 의하여 손상되었을 경우, 영상의 성능을 개선하기 위한 실험을 수행하였다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavlet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 또한 Haar 웨이블릿은 불연속 함수인 이유로 매끄러운 신호나 영상처리에 효과적이지 못하다. 이에 본 연구에서는 daubechies 정상 웨이블릿을 이용하여 잡음을 제거하였으며 기존 haar 정상 웨이블릿을 적용하였을 때 보다 더 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2731-2736
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• 2009

본 논문에서는 직교 기저행렬을 이용한 직교 주파수분할다중화 시스템의 새로운 구현방안이 수학적으로 개발된다. 직교기저행렬은 Haar 기저행렬을 기본으로 하고 있으나 직교 주파수분할다중화의 다중 부채널 신호를 변조하기에 적당한 형태를 갖추고 있다. 여기서는 새로운 기저행렬이 간단한 재귀알고리즘에 의하여 확장될 수 있음이 증명된다.그리고 송신기 조합행렬의 차수는 확장에 의하여 두배로 증가된다. 수신기에서 복조는 직교 기저행렬의 재귀에 의하여 생성되는 조합행렬의 역행렬에 의하여 수행된다. 따라서 제안된 직교 주파수분할다중화 시스템에서는 원 신호의 완벽한 재생이 가능함을 알 수 있다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제2권3호
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• pp.169-174
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• 2000

In this paper, Haar wavelet-based neural network is described for the identification and control of discrete-time nonlinear dynamical systems. Wavelets are suited to depict functions with local nonlinearities and fast variations because of their intrinsic properties of finite support and self-similarity. Due to the orthonormal properties of Haar wavelet functions, wavelet neural networks result in a greatly simplified training problem. This wavelet-based scheme performs adaptively both the identification of nonlinear functions and the control of the overall system, while the multilayer neural network is applied to the control system just after its sufficient learning of the unknown functions. Simulation shows that the wavelet network can be a good alternative to a multilayer neural network with backpropagation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1240-1250
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• 2010

본 논문에서는 명암 가중치를 적용한 반복 공간 모멘트를 이용하여 복잡한 배경에서 사용자의 눈을 정확히 추출하고 추적할 수 있는 눈 추적 시스템을 제안한다. CCD 카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 눈 영역을 찾기 전에 관심영역을 최소화하기 위하여 Haar-like feature를 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 그리고 주성분 분석의 고유 얼굴 기반인 고유 눈을 이용하여 눈 영역을 검출 한다. 또한 눈 영역에서 가장 어두운 부분으로부터 눈의 좌 우 상 하 끝점인 특징 점을 찾고, 명암 가중치를 적용한 반복 수렴 공간 모멘트를 이용하여 정확한 눈동자의 시선추적을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.739-741
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• 2004

얼굴인식 기술 분야에 있어서 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘은 많은 관련 알고리즘 중에 매우 빠른 트레이닝 시간과 처리속도 향상의 장점을 가지고 있다 그러므로 특히 동영상에서의 얼굴 검출에서 유용하게 쓰일 수 있다. 이러한 방법으로 검출된 얼괄 데이터는 HMM(Hidden Markov Model)알고리즘을 이용하여 이미 트레이닝된 얼굴 데이터베이스와의 비교를 통해 얼굴인식에 있어서 가장 확률이 높은 사람을 본인의 얼굴로 인증하는 신원 확인 시스템을 구현할 수 있게 된다. 신원 확인 시스템에 있어서 얼굴 검출 율이나 신원 확인 성공률은 모두 학습 과정에 의해 결정되기 때문에 얼마나 많은 학습을 효율적으로 하느냐에 따라 성능이 좌우된다. 이러한 시스템은 카메라에 얼굴을 보여주는 것만으로 신원 확인이 가능하기 때문에 번거로운 신원 확인 과정을 거쳐야 하는 다른 시스템 구조에 비해 매우 편리한 기능을 제공할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.485-487
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• 1999

We propose the algorithm with which one can solve the problem of the two-level hierarchical optimal control of nonlinear systems by repeatedly updating the state vectors using the haar function and Picard's iteration methods. Using the simple operation of the coefficient vectors from the fast haar transformation in the upper level and applying that vectors to Picard iteration methods in the independently lower level allow us to obtain the another method except the inversion matrix operation of the high dimention and the kronecker product in the optimal control algorithm.