• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.415-420
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• 2009

일반적으로 어떤 순간에 발생할지 모르는 응급 상황을 CCTV의 영상 정보만으로 상황을 항상 모니터링하기에는 인력과 비용의문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 응급상황을 동적으로 보여주는 CCTV환경에서 감지하기 위해 음성인식 기술을 도입하여 문제점을 해결하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model) 기반 음성인식을 이용하여, 상황판단의 선택 여부로 고려하였으며, CCTV 환경의 기본적인 잡음 환경은 Wiener 필터를 이용하여 효과적으로 제거하고자 하며, 향후 응급 상황만을 효과적으로 CCTV 관리자에게 제공을 하여 상황인지 하고자 한다.

• ETRI Journal
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• 제36권4호
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• pp.662-672
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• 2014

Human action recognition is used in areas such as surveillance, entertainment, and healthcare. This paper proposes a system to recognize both single and continuous human actions from monocular video sequences, based on 3D human modeling and cyclic hidden Markov models (CHMMs). First, for each frame in a monocular video sequence, the 3D coordinates of joints belonging to a human object, through actions of multiple cycles, are extracted using 3D human modeling techniques. The 3D coordinates are then converted into a set of geometrical relational features (GRFs) for dimensionality reduction and discrimination increase. For further dimensionality reduction, k-means clustering is applied to the GRFs to generate clustered feature vectors. These vectors are used to train CHMMs separately for different types of actions, based on the Baum-Welch re-estimation algorithm. For recognition of continuous actions that are concatenated from several distinct types of actions, a designed graphical model is used to systematically concatenate different separately trained CHMMs. The experimental results show the effective performance of our proposed system in both single and continuous action recognition problems.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.587-593
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• 2006

영상을 통한 감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 움직임을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 영상을 통해 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 영상에서의 움직임 추출, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에는 이전에 연구된 움직임 추출 방법들을 바탕으로 한 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 은닉 마르코프 모델을 통해 동정된 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 감정 인식 시스템의 성능을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1171-1179
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• 2021

본 논문에서는 저품질 이미지에 적용된 미디언 필터링를 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 이러한 미디언 필터링검출은 이미지 포렌식 기법에 사용되고 있는 것으로 제안된 방법에서는 원본 이미지와 미디언 필터링된 이미지를 구분하기 위하여 공간 영역에서 통계적 특징 정보를 추출하고 확장시킨다. 확장된 특징 정보는 마르코프 모델을 사용하고 강인한 특징 집합을 생성하기 위하여 다중 방향 배열을 사용한다. 제안된 방법에서는 검출 정확도를 높이기 위하여 텍스처 연산자를 사용하고 SVM 분류기를 통하여 분류 모델을 훈련시킨다. 실험 결과에서는 JPEG 압축을 사용한 저품질 이미지에서 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권2호
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• pp.23-38
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• 2005

무선 네트워크에서는 여러 가지의 환경적 요인으로 인해 발생하는 페이딩 현상 및 노이즈로 인하여 무선 단말기 간의 채널의 상태가 자주 변화한다. 따라서 시변 채널 특성을 지니는 무선 네트워크에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 시변 채널 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 무선 네트워크 시변(Time-varying) 채널 상에서 패킷 전송 시간 및 대기큐에 대해 분석한다. 무선 네트워크 시변 채널 상태를 반영하기 위해 채널의 상태를 2-상태, 3-상태 각각의 경우로 구분하고 SFG(Signal Flow Graph) 모델을 이용하여 채널 상태를 해석한다. 각각의 상태에 대한 SFG 모델로부터 하나의 패킷에 대해 평균 전송시간과 분산을 구하고 이에 대한 확률 분포를 가우시안(Gaussian) 분포로 생각한다. 패킷의 도착분포가 프아송(Poisson) 프로세스를 따르는 전송 시스템을 M/G/1으로 모델링하고 에러 정정 기법으로 SW ARQ 기법을 적용하여 패킷의 PER의 변화 및 패킷 도착 비율의 변화에 따른 평균 패킷 전송시간과 평균 대기큐의 길이에 대해 해석하고 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.97-105
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• 2015

내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.573-580
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• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 좀더 자연스럽고 쉬운 형태의 능동적인 휴먼 인터페이스로 구현하기 위해 정지영상 및 동영상에서의 감정인식기법을 제안하고자 한다. 제안된 얼굴의 감정인식 기법은 Hidden Markov Model(HMM), 주성분분석기법(PCA)와 웨이블렛 변환을 기반으로 구성하였다. 얼굴의 감정인식을 위하여 심리학자인 Ekman과 Friesen의 연구에 의해 문화에 영향을 받지 않고 공통으로 인식하는 6개의 기본 감정인 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오를 바탕으로 실험하였다. 감정인식에서 입력영상은 이산 웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 영상에서 PCA 특징벡터를 추출한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계에서는 정지영상에서의 인식값과 동영상에서의 인식값을 정규화 과정을 통하여 상호보완 함으로써 인식률을 높일 수 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.154-165
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• 1993

연속시간 마코프프로세스를 이용한 한 통계적 방법에 의한 일차원 지하 핵종이동 모델이 제시되었다. 지하매질은 보편적으로 지하수속도, 분산계수 또는 지연계수 등 물리화학적 변수 등의 비균질성을 보여 일반적인 결정론적 이류분산모델로는 잘 기술되지 않는다. 통계적 모델에서의 최종결과는 시간에 따른 함수로서의 기대값과 그 기대값의 분산도를 보여주는 분산치다. 매질이 균질하다고 생각될 정도로 나뉘어진 구획에 대한 핵종의 농도 분포를 구하여 결정론적인 해석해에 의한 농도분포와 비교하여 비균질 매질, 또는 현저하게 구분되는 다층매질의 경우에 대해서 유용 할 것이라는 결론을 얻었다. 매질을 나눈 구획수가 수치적 분산에 민감한 것으로 나타났지만 해석적 모델에 의해 분산계수가 보정될 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.32-43
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• 2009

본 논문은 자동 분할과 extreme learning machine (ELM)을 이용하여 연속 심음신호에 의한 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 자동 분할을 위한 전처리 단계에서 비정상적인 심음신호는 심잡음 (murmur)과 클릭음 (click)을 포함하고 있기 때문에 제1음 (S1)과 제2음 (S2) 시작점 검출 결과가 부정확하거나 누락되어 기존의 심장질환 분류 시스템의 정확도를 저하시키게된다. 이러한 분할 오류에 의한 성능 저하를 감소하기 위해 S1 및 S2의 위치를 찾고, S1 및 S2의 시간 차이를 이용하여 부정확한 시작점을 교정한 다음 한 주기 심음 신호를 추출한다. 특징벡터로는 단일 주기의 심음 신호로부터 추출된 멜척도 필터뱅크 로그 에너지 계수와 포락선을 사용한다. 심장질환을 분류하기 위하여 한 개의 은닉층을 가진 ELM 알고리듬을 사용한다. 9가지 심장질환 분류 실험을 수행한 결과, 제안 방법은 81.6%의 분류 정확도를 나타내며, multi-layer perceptron(MLP), support vector machine (SVM), hidden Markov model (HMM) 중에서 가장 높은 분류 정확도를 보여준다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.491-502
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• 2004

본 논문은 화자 독립의 단독어 인식에 관한 연구로써, FSVQ(first section vector quantization), 퍼지 이론 및 이중 스펙트럼 특징을 이용한 HMM(hidden Markov model) 모델을 제안한다. 제안된 연구 방법에서, 이중 특징 파라메타로써 LPC ？스트럼과 LPC 스트럼의 회귀 계수를 사용한다. 학습 데이터는 몇 개의 구간으로 나누어지며, 첫 번째 구간의 코드북(codebook)을 만든 후, 첫 번째 구간의 코드북으로 부터, 퍼지 개념을 도입하여 확률 값이 큰 순서에 의해 다중 관측열을 구한다. 그 다음, 첫 번째 구간의 관측열을 학습시키고, 같은 방법으로 확률 값을 얻은 단어가 인식되어 진다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위하여 다른 방법의 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 다른 방법들보다 인식률이 우수함을 입증하였다. 입증하였다.