• 한국음향학회지
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• 제30권3호
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• pp.123-128
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• 2011

본 논문에서는 다양한 잡음 환경에서 음성향상을 위한 Minimum Statistics (MS) 잡음전력 추정 기법을 제시한다. 기존의 방법에서는 최소값 추적을 위해서 유한한 서치 (search)윈도우를 사용하여 최적으로 신호의 파워 스펙트럼을 수무딩하고 최소 확률을 적용하는 것을 기본으로 한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존의 최소값 서치 윈도우가 다양한 잡음 환경에 상관없이 고정된 사이즈를 사용하는 것에 환경인식 정보를 적용하여 서치 윈도우 사이즈가 Gaussian mixture model(GMM)기반의 잡음 분류 알고리즘을 이용한 결과 값의 비교로 잡음 환경에 따라 변화 하도록 한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 MS방법보다 향상된 결과를 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.718-722
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• 2015

This paper proposes a fractional-order PID (Proportional-Integral-Derivative) control used electromagnetic strip stabilization controller in a continuous galvanizing line. Compared to a conventional PID controller, a fractional-order PID controller has integration-fractional-order and derivation-fractional-order as additional control parameters. Thanks to increased control parameters, more precise controller adjustment is available. In addition, accurate transfer function of a real system generally has a fractional-order form. Therefore, it is more adequate to use a fractional-order PID controller than a conventional PID controller for a real world system. Finite element models of a $1200{\times}2000{\times}0.8mm$ strip, which were extracted using a commercial software ANSYS were used as simulation plants, and Gaussian mixture models were used to find optimized control parameters that can reduce the strip vibrations to the lowest amplitude. Simulation results show that a fractional-order PID controller significantly reduces strip vibration and transient response time than a conventional PID controller.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제33권2호
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• pp.65-71
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• 2012

In this paper, the Gaussian Mixture Model(GMM) which is very robust modeling for pattern classification is proposed to classify wrist motions using surface electromyograms(EMG). EMG is widely used to recognize wrist motions such as up, down, left, right, rest, and is obtained from two electrodes placed on the flexor carpi ulnaris and extensor carpi ulnaris of 15 subjects under no strain condition during wrist motions. Also, EMG-based feature is derived from extracted EMG signals in time domain for fast processing. The estimated features based in difference absolute mean value(DAMV) are used for motion classification through GMM. The performance of our approach is evaluated by recognition rates and it is found that the proposed GMM-based method yields better results than conventional schemes including k-Nearest Neighbor(k-NN), Quadratic Discriminant Analysis(QDA) and Linear Discriminant Analysis(LDA).

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-111
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• 2002

본 논문에서는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용한 자동적인 퍼지 규칙생성과 적응 뉴로-퍼지 제어기(Adaptive Neuro-Fuzzy Controller)의 설계를 제안한다. EM 알고리즘은 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)의 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimate)을 위해 사용되어지며 본 논문에서는 규칙생성을 위해 클러스터 중심을 추정한다. 추정된 클러스터는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)의 퍼지 규칙과 소속함수를 구축하는데 사용되어진다. 시뮬레이션으로 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도 제어 시스템에 대해 다루고 기존 퍼지 제어기에 비해 적은 규칙의 수와 작은 값의 SAE(Sum of Absolute Error)으로 성능개선을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.138-142
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• 2009

본 논문에서는 보이스 피싱 (Voice Pishing) 예방을 위한 알고리즘을 최소 분류 오차 기법 (Minimum Classification Error)을 기반으로 제한하다. 휴대폰으로 전송되어진 신호를 기반으로 3GPP2 Selectable Mode Vocoder (SMV)의 복호화 과정에서 자동적으로 추출되는 중요 특징벡터를 사용하여 Gaussian Mixture Model (GMM)을 구성하고 이를 기반으로 구해지는 로그(Log) 기반의 우도 (Likelihood)를 사용한 변별적 가중치 학습을 사용하여 보이스 피싱 예방을 위한 검출 알고리즘을 제안하다. 실험 결과 제안된 보이스 피싱 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제34권2호
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• pp.195-206
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• 2016

The remote sensing technique using SAR data have many advantages when applied to the disaster site due to its wide coverage and all-weather acquisition availability. Although a single-pol (polarimetric) SAR image cannot represent the land surface better than a quad-pol SAR image can, single-pol SAR data are worth using for disaster-induced change detection. In this paper, an automatic change detection method based on a mixture of GGDs (generalized Gaussian distribution) is proposed, and usability of the textural features and intensity is evaluated by using the proposed method. Three ALOS/PALSAR images were used in the experiments, and the study site was Norita City, which was affected by the 2011 Tohoku earthquake. The experiment results showed that the proposed automatic change detection method is practical for disaster sites where the large areas change. The intensity information is useful for detecting disaster-induced changes with a 68.3% g-mean, but the texture information is not. The autocorrelation and correlation show the interesting implication that they tend not to extract agricultural areas in the change detection map. Therefore, the final tsunami-induced change map is produced by the combination of three maps: one is derived from the intensity information and used as an initial map, and the others are derived from the textural information and used as auxiliary data.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.76-81
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• 2009

본 논문에서는 최소 분류 오차 기법 (Minimum Classification Error, MCE)에 기반한 감정 인식을 위한 알고리즘 멀티 모달(Multi-modal) 시스템을 기반으로 제안한다. 사람의 음성 신호로부터 추출한 특징벡터와 장착한 바디센서로부터 구한 피부의 전기반응도 (Galvanic Skin Response, GSR)를 기반으로 특징벡터를 구성하여 이를 Gaussian Mixture Model (GMM)으로 구성하고 이를 기반으로 구해지는 로그 기반의 우도 (Likelihood)를 사용한다. 특히, 변별적 가중치 학습을 사용하여 최적화된 가중치를 특징벡터에 인가하여 주요 감정을 식별하는 데 이용하여 성능향상을 도모한다. 실험결과 제안된 감정 인식이 기존의 방법보다 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.387-391
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• 2008

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.216-221
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• 2010

본 논문에서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-supervector의 Mahalanobis 거리측정 방법 기반의 Support Vector Machine (SVM) 커널을 이용한 새로운 화자인증 방법을 제안한다. 제안된 GMM-supervector SVM 커널방식은 GMM 방식과 SVM 방식을 결합한 방식으로서, GMM 파라미터에 의해 형성된 화자 및 비 화자 GMM-supervectors의 화자인증 임계값을 Mahalanobis 거리측정 방법기반의 SVM 커널에 적용함으로써 화자인증 정확도를 높인다. 제안한 방식의 성능 측정을 위해 20명의 화자를 대상으로 문장독립형 화자인증 실험을 수행하여 기존에 사용되고 있는 GMM, SVM, Kullback-Leibler (KL) divergence 거리측정 방법 기반의 GMM-supervector SVM 커널, Bhattacharyya 거리측정 방법기반의 GMM-supervector SVM 커널 방식을 통한 화자인증 결과들과 비교하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.967-974
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• 2012

본 논문에서는 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 터널 내에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대한 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 그 다음 단계로 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 최종적으로는 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 차량을 검출한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 검출방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.