• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.1064-1066
• /
• 2003

In this paper, ground penetrating radar (GPR), which has the capability to detect non metal and plastic mines, is proposed to detect and discriminate antipersonnel (AP) landmines. The time domain GPR - Impulse radar and frequency domain GPR - SFCW (Stepped Frequency Continuous Wave) radar is utilized for metal and non-metal landmine detection and its performance is investigated. Since signal processing is vital for target reorganization and clutter rejection, we implemented the MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithm for the signal processing of SFCW radar data and SAR (Synthetic Aperture Radar) processing method for the signal processing of Impulse radar data.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
• /
• 2001.11b
• /
• pp.1323-1328
• /
• 2001

The theory of NAH is based on the assumption of reflection free. However, it is not always possible to meet this condition in many practical cases. Thus, a decomposition of direct and reflected fields is needed to apply NAH to reflective condition for noise problems. In addition, the decomposition of direct and reflected field can give acoustic characteristics of reflecting surfaces. This paper presents that in this condition the decomposition can also be successfully done by MUSIC(Multiple Signal Classification) power method and beamforming method, and that numerical simulation and real experiments verify its performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.941-944
• /
• 2015

저장 장치의 급속한 발전으로 인해 기존에 서비스할 수 없었던 개인 사용자를 위한 클라우드 서비스가 활성화되고 있다. 이 중 음악을 대상으로 하는 스트리밍 및 공유 서비스는 다양한 음악의 종류를 수용하기 위해 체계적인 분류를 필요로 한다. 기존의 분류체계는 단순히 작곡가나 업로더의 의견에 의해서 일방적으로 정해지기 때문에 사용자가 중심이 되는 클라우드 서비스에는 어울리지 않는다. 따라서 본 논문은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 사랑의 감정을 기준으로 새로운 분류체계를 제안한다. 자동적인 분류를 위해 데이터마이닝 기법을 접목시켰으며, 원활한 마이닝을 위해 오디오 음악 파일(raw data)을 정해진 크기로 자르고 feature extraction을 통해 오디오 음악 파일에 대한 전처리를 수행하였다. 이후 feature selection을 수행하기 위해 clustering을 이용해 유효한 중요도를 지나는 feature를 선별하였으며 선별된 feature를 토대로 SVN(Support Vector Machine)을 이용해 feature의 중요도에 대한 유효성을 검증함과 동시에 분류를 수행하여 감정을 기반으로 분류한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.1033-1034
• /
• 2012

본 논문은 제한된 대역폭의 효율적인 활용을 위한 가변 전송률 코덱을 목표로 제안된 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기의 실용도를 높이기 위한 기법을 제안한다. 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기는 높은 분류능력을 가지고 있지만 많은 계산량을 요구하기 때문에 실시간으로 사용하기에는 부적합한 면이 있다. 따라서 계층적 분류를 통해 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기의 실용성을 향상시키는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.06a
• /
• pp.49-50
• /
• 2018

본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 시간 및 주파수 기반 스파이크그램 특성 추출 기술을 제안한다. 기존의 음악 장르 분류 시스템에서는 푸리에 변환 기반의 입력 특성을 주로 사용해 왔다. 푸리에 변환은 시간 축에서 프레임 단위로 평균적인 주파수 정보를 취하므로 낮은 시간 해상도를 갖지만, 스파이크그램은 샘플 단위의 주파수 정보를 갖고 있어 고해상도의 특성을 추출할 수 있다. 제안하는 기술은 이러한 시간 기반 특성을 추출하여 주파수 기반 특성 및 SNR 특성과 함께 심층 신경망의 입력으로 사용한다. 제안하는 특성을 사용하여 시간 기반 특성을 사용하지 않은 기존 스파이크그램 특성 기반 분류기의 성능을 개선하였으며, 다른 특성 및 분류기에 비해 적은 수의 특성 입력으로도 우수한 성능을 얻는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.365-368
• /
• 2011

본 논문에서 구조 분석 기법을 이용하여 음악을 구간들로 나누고, 그 구간 중 대표 구간들을 자동으로 설정 후 다수의 사용자에게 그 구간들에 대한 분위기 값을 입력받은 후 이 값들을 바탕으로 구간의 대표 분위기를 결정하는 방법을 제안하였다. 또한, 이렇게 결정된 대표 분위기와 그 구간의 음악적 특징들을 이용하여 음악 분위기 판별 실험을 하였다. 이를 위해 음원의 분위기를 211명에게 수집하였고, 음원에서 특징들을 결정계수를 이용하여 특징의 수를 줄인 후 신경망을 이용하여 학습 및 판별을 하였다. 그리고 Leave-one-out 교차 검증을 통하여 성능 분석을 하였다. 실험결과, 3,000번 학습 시 은닉층 17개를 이용하였을 때 66%의 판별율을 보였다.

• Journal of Advanced Information Technology and Convergence
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.41-54
• /
• 2019

The cinema circuit is facing a digital, network, and mobile age, which expands non-theater accessibility to movies. Application platforms are situated as the most competitive business model that provide digital content such as games, music, books, and movies. Consumers can acquire content-related information not just offline, but online as well. Therefore, item information provided by application platforms is required. The information provided by application platforms consists of richly descriptive information such as storyline summary, consumer reviews, and related articles, while non-descriptive normative information covers data such as sales ranking, release date, genre, rental or purchase cost, domestic/foreign classification, consumer rating, number of consumer ratings, film rating, and so on. In this study, we surveyed and analyzed statistically the correlation between real-time sales ranking and other comparable non-descriptive information.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.61-74
• /
• 2020

Voice user interface has become a commercially viable and extensive interaction mechanism with the development of voice assistants. Despite the popularity of voice assistants, the academic community does not utterly understand about what, when, and how users chat with them. Chatting with a voice assistant is crucial as it defines how a user will seek the help of the assistant in the future. This study aims to cover the essence and construct of conversational AI, to develop a classification method to deal with user utterances, and, most importantly, to understand about what, when, and how Chinese users chat with voice assistants. We collected user utterances from the real conventional database of a commercial voice assistant, NetEase Sing in China. We also identified different utterance categories on the basis of previous studies and real usage conditions and annotated the utterances with 17 labels. Furthermore, we found that the three top reasons for the usage of voice assistants in China are the following: (1) greeting, (2) function, and (3) music. Chinese users like to interact with voice assistants at night from 7 PM to 10 PM, and they are polite toward the assistants. The whole percentage of negative feedback utterances is less than 6%, which is considerably low. These findings appear to be useful in voice interaction designs for intelligent hardware.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
• /
• v.26 no.9
• /
• pp.806-813
• /
• 2015

In order to satisfy several conditions with respect to size, weight, and costs, automotive radars use an antenna consisting of a small number of receiving channels. If RELAX technique is applied to the automotive radars, angles of targets located in antenna beam can be estimated as well as the number of the targets. However, a small number of receiving channels in the antenna leads to inaccurate spectral estimation in angle domain, which in turn degrades performance of RELAX technique. Therefore, in this study, root-MUSIC technique coupled with MDL criterion is introduced to decide accurate angles of targets in antenna beam. In simulations, we show superior performance of proposed scheme using simulation results when three point targets are located in antenna beam.

• Journal of Internet of Things and Convergence
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.1-6
• /
• 2016

Recently, various types of wearable computers have been studied. In this paper, we analyze the characteristics of head motion information for the operation of the motion classifier produced motion headset that the user can use while listening to music. The prototype receives music from smart phone over bluetooth communications, and transmits the motion information measured by the acceleration sensor to the smart phone. And the smartphone classifies the motion of the head through a motion classifier. we implemented a prototype for our experiment. The user's head motion "up", "down", "left" and "right" were classified using a Bayesian classifier. As a result, in case of the movement of the head "up" and "down", there are a large changes in the x, z-axis values. In future we have a plan to perform a user study to find suitable variables for creating motion classifier.