• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2787-2800
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• 2022

The aging society increases emergency situations of the elderly living alone and a variety of social crimes. In order to prevent them, techniques to detect emergency situations through voice are actively researched. This study proposes CutPaste-based anomaly detection model using multi-scale feature extraction in time series streaming data. In the proposed method, an audio file is converted into a spectrogram. In this way, it is possible to use an algorithm for image data, such as CNN. After that, mutli-scale feature extraction is applied. Three images drawn from Adaptive Pooling layer that has different-sized kernels are merged. In consideration of various types of anomaly, including point anomaly, contextual anomaly, and collective anomaly, the limitations of a conventional anomaly model are improved. Finally, CutPaste-based anomaly detection is conducted. Since the model is trained through self-supervised learning, it is possible to detect a diversity of emergency situations as anomaly without labeling. Therefore, the proposed model overcomes the limitations of a conventional model that classifies only labelled emergency situations. Also, the proposed model is evaluated to have better performance than a conventional anomaly detection model.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제2권1호
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• pp.7-9
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• 2015

Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.121-126
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• 2005

건축구조물이나 합 등의 구조물이 부등침하의 영향으로 기울어지게 되는 것은 그리 드문 현상이 아니다. 그동안 구조물의 기울기를 감소시키기 위한 다양한 공학적인 해결방안이 시도되어 왔는데, 그 가운데는 soil extraction 공법도 포함되어 없다. 본 논문에서는 최신의 로보트 굴착장비를 이용한 2개의 원심모형실험을 실시하여 soil extraction공법을 이용하여 기울어진 건물의 경사를 감소시키는 데 있어서의 주된 요소에 대한 연구를 실시하였다. 원심모형실험에서는 모형토조가 고속으로 회전하는 가운데 로보트를 이용하여 기울어진 건물의 주변에 구명을 천공하였다. 지반에 구멍을 천공함으로 지중응력의 감소를 유도하여 건물의 기울기를 성공적으로 감소시킬 수 있었다. 원심모형실험을 통해서 분석된 천공의 순서, 지반의 밀도 및 배열 등이 건물의 기울기를 감소시키는 정도에 대하여 심도 있는 연구를 실시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.547-550
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• 2009

The object recognition mechanism of human being is not well understood yet. On research of animal experiment using an ape, however, neurons that respond to simple shape (e.g. circle, triangle, square and so on) were found. And Hypothesis has been set up as human being may recognize object as combination of such simple shapes. That mechanism is called Figure Alphabet Hypothesis, and those simple shapes are called Figure Alphabet. As one way to research object recognition algorithm, we focused attention to this Figure Alphabet Hypothesis. Getting idea from it, we proposed the feature extraction algorithm for object recognition. In this paper, we described recognition of binarized images of multifont alphabet characters by the recognition model which combined three-layered neural network in the feature extraction algorithm. First of all, we calculated the difference between the learning image data set and the template by the feature extraction algorithm. The computed finite difference is a feature quantity of the feature extraction algorithm. We had it input the feature quantity to the neural network model and learn by backpropagation (BP method). We had the recognition model recognize the unknown image data set and found the correct answer rate. To estimate the performance of the contriving recognition model, we had the unknown image data set recognized by a conventional neural network. As a result, the contriving recognition model showed a higher correct answer rate than a conventional neural network model. Therefore the validity of the contriving recognition model could be proved. We'll plan the research a recognition of natural image by the contriving recognition model in the future.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2824-2838
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• 2013

There has been a lot of attention paid recently to analyze dynamic human gestures that vary over time. Most attention to dynamic gestures concerns with spatio-temporal features, as compared to analyzing each frame of gestures separately. For accurate dynamic gesture recognition, motion feature extraction algorithms need to find representative features that uniquely identify time-varying gestures. This paper proposes a new feature-extraction algorithm using temporal self-similarity based on a hierarchical human model. Because a conventional temporal self-similarity method computes a whole movement among the continuous frames, the conventional temporal self-similarity method cannot recognize different gestures with the same amount of movement. The proposed model-based temporal self-similarity method groups body parts of a hierarchical model into several sets and calculates movements for each set. While recognition results can depend on how the sets are made, the best way to find optimal sets is to separate frequently used body parts from less-used body parts. Then, we apply a multiclass support vector machine whose optimization algorithm is based on structural support vector machines. In this paper, the effectiveness of the proposed feature extraction algorithm is demonstrated in an application for taebo gesture recognition. We show that the model-based temporal self-similarity method can overcome the shortcomings of the conventional temporal self-similarity method and the recognition results of the model-based method are superior to that of the conventional method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1201-1206
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• 2013

영상에서 얼굴 및 얼굴 특징을 추출하기 위한 기법으로 active appearance model(AAM)이 있다. 본 논문에서는 두 개의 AAM을 이용하여 얼굴 특징을 추출하는 multiple active appearance model(MAAM) 기법을 제안한다. 두 개의 AAM은 학습 데이터에 대한 파라미터를 조절하여 상반되는 장단점을 가지도록 생성하고, 서로의 단점을 보완할 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 영상에 대해서 얼굴 특징추출 실험을 하였다. 실험 결과 기존의 AAM 하나만을 사용하는 기법에 비해 적은 횟수의 피팅만으로도 정확도 높은 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권5호
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• pp.1-8
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• 2005

본 연구에서는 MOSFET의 RF 성능에 영향을 미치는 게이트 분포효과를 고려하여 RC 병렬 게이트 모델을 사용하였으며, 측정된 S-파라미터로부터 모델 파라미터들을 직접 추출하기 위해 $Y_{11}$-파라미터를 기초로 한 추출 방정식들이 사용되었다. 이와 같이 추출된 RC 병렬 게이트 모델은 10GHz 이상의 고주파 영역에서 기존 Rg 모델보다 측정된 S-파라미터와 더 잘 일치하는 것을 확인하였으며, 이는 게이트 모델 및 추출방법의 정확도를 증명한다. 이러한 방법을 사용하여 RC 병렬 게이트 모델 파라미터들의 게이트 전압 종속 곡선을 새롭게 추출하였으며, 이러한 추출 데이터는 RF 비선형 게이트 모델 개발에 유용하게 사용될 것이다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.58-64
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• 2006

부분배연설비를 가지고 있는 침매터널에서 화재시 배연효율을 분석하기위해 풀화재를 이용하여 축소모형실험을 수행하였다. 화재가 발생하였을 때 주위 유동이 없는 경우인 자연배연과 임계속도로 제트팬을 가동하는 강제배연의 경우에 터널내의 온도와 연소가스 농도를 측정하였다. 자연배연에 비해 강제배연은 화재발생 초기에 화원과 터널 내 기류와의 급격한 혼합에 의해 성층화 정도가 미미해지고 보다 낮은 온도를 화원주위에서 얻을 수 있었다. 이러한 급격한 혼합은 터널 상부에 위치한 부분제연 갤러리의 효율을 변화시키는데, 자연배연인 경우에 약 30%의 배연효율이 증가되었다. 일산화탄소 농도계측으로 얻어진 배연효율은 등온기체모델을 사용한 선행연구와 비교하여 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 침매터널 화재시 승객의 안전한 대피를 위한 부분배연설비의 최적 운전방안으로 제시된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권10호
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• pp.747-754
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• 2002

본 논문에서는 문서의 내용을 대표할 수 있는 주제어를 추출하는데 있어 다변량 통계 분석 기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 고유값과 고유벡터를 이용하여 문서 자체내의 단어의 흐름을 파악한 후 주제어를 추출하는 방법이다. 제안한 모델을 문서 요약에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 신문기사를 대상으로 실험한 결과 제안한 모델이 단어의 출현 빈도를 고려하는 방법, 시소러스를 이용하는 방법 모두에 비해 더 좋은 성능을 보였다. 제안한 모델은 정보검색, 정보추출, 문서요약 등에 이용될 수 있으리라 기대된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권1호
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• pp.205-215
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• 2015

Common mode (CM) conducted interference are predicted and compared with experiments in a motor drive system of Electric vehicles in this study. The prediction model considers each part as an equivalent circuit model which is represented by lumped parameters and proposes the parameter extraction method. For the modeling of the inverter, a concentrated and equivalent method is used to process synthetically the CM interference source and the stray capacitance. For the parameter extraction in the power line model, a computation method that combines analytical method and finite element method is used. The modeling of the motor is based on measured date of the impedance and vector fitting technique. It is shown that the parasitic currents and interference voltage in the system can be simulated in the different parts of the prediction model in the conducted frequency range (150 kHz-30 MHz). Experiments have successfully confirmed that the approach is effective.