• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권2호
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• pp.57-64
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• 2015

피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 $I^2C$나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는 아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에 측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에 샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한 임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제67권7호
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• pp.898-902
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• 2018

A novel heart beat interval estimation algorithm is presented based on parabola approximation method. This paper presented a two-step processing scheme; a first stage is finding R-peak in the Electrocardiogram (ECG) by Shannon energy envelope estimator and a secondary stage is computing the interpolated peak location by parabola approximation. Experimental results show that the proposed algorithm performs better than with the previous method using low sampled ECG signals.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.415-425
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• 2000

붓스트랩 표본추출과 pairwise coupling의 알고리즘을 결합한 새로운 분류 알고리즘을 제안하고, 이를 선형판별분석과 2차 판별분석에 적용하였다. 그리고 새로운 분류 알고리즘의 정확도를 비교하기위해 널리 사용되는 waveform 자료 등을 분석한 후, 그 결과를 기존 분류 방법과 비교하였다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권2호
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• pp.165-171
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• 2006

This paper proposes a data fusion algorithm of nonlinear multi sensor dynamic systems of synchronous sampling based on filtering step by step. Firstly, the object state variable at the next time index can be predicted by the previous global information with the systems, then the predicted estimation can be updated in turn by use of the extended Kalman filter when all of the observations aiming at the target state variable arrive. Finally a fusion estimation of the object state variable is obtained based on the system global information. Synchronously, we formulate the new algorithm and compare its performances with those of the traditional nonlinear centralized and distributed data fusion algorithms by the indexes that include the computational complexity, data communicational burden, time delay and estimation accuracy, etc.. These compared results indicate that the performance from the new algorithm is superior to the performances from the two traditional nonlinear data fusion algorithms.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권1호
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• pp.67-78
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• 2010

In this study, a clustering algorithm that uses DCT transformed data is presented. The algorithm is a grid density-based clustering algorithm that can identify clusters of arbitrary shape. Streaming data are transformed and reconstructed as needed for clustering. Experimental results show that DCT is able to approximate a data distribution efficiently using only a small number of coefficients and preserve the clusters well. The grid based clustering algorithm works well with DCT transformed data, demonstrating the viability of DCT for data stream clustering applications.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권1호
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• pp.5-10
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• 2010

This paper introduces a new fast motion estimation based on estimating a block matching error (i.e., sum of absolute difference (SAD)) between blocks which can eliminate an impossible candidate block much earlier than a conventional partial distortion elimination (PDE) scheme. The basic idea of the proposed scheme is based on predicting the total SAD of a candidate block using its partial SAD. In particular, in order to improve prediction accuracy and computational efficiency, a sub-sample based block matching and a selective pixel-based approaches are employed. In order to evaluate the proposed scheme, several baseline approaches are described and compared. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computations by about 44% for motion estimation at the cost of 0.0005 dB quality degradation versus the general PDE algorithm.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.68-74
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• 2017

본 논문은 컬러 필터 어레이 (CFA) 영상에 대한 공동의 컬러보간(Demosaicking)과 임의 배율의 다운샘플링(arbitrary-ratio down sampling)알고리즘을 제시한다. 컬러보간은 단일 센서를 사용하는 다양한 영상 저장 시스템에서 영상 신호 처리 파이프 라인의 필수적인 부분이다. 또한, 스마트폰과 같은 소구경 카메라 시스템에서는 영상 센서에서 획득되는 고해상도 영상이 보다 작은 해상도의 영상으로 스크린에 다운샘플링되어 디스플레이 된다. 기존 방법에서는 이러한 과정들을 거치기 위해 "컬러보간 후 다운샘플링" 모듈의 순서대로 영상을 처리하게 된다. 하지만 이러한 독립적이고 순차적인 방법은 많은 메모리 소모와 계산량을 필요로 하게 되고, 또한 영상 처리 과정에서 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상 디테일의 손상을 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 컬러보간과 다운샘플링을 동시에 동작하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 입력되는 컬러 필터 영상으로부터 고주파 및 저주파 성분으로 신호를 분해하는 방법에 기초하여 임의의 배율에서 컬러 필터 영상으로 역 사상(inverse mapping)을 하고 컬러보간 및 다운샘플링을 동시에 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 종래의 기술보다 더 나은 영상 품질 성능을 나타내면서 동시에 보다 적은 계산량이 필요로 하는 것을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2614-2632
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• 2015

A multiple symbol detection (MSD) algorithm is proposed relying on soft information for ultra-wideband systems, where differential space-time block code is employed. The proposed algorithm aims to calculate a posteriori probabilities (APP) of information symbols, where a forward and backward message passing mechanism is implemented based on the BCJR algorithm. Specifically, an MSD metric is analyzed and performed for serving the APP model. Furthermore, an autocorrelation sampling is employed to exploit signals dependencies among different symbols, where the observation window slides one symbol each time. With the aid of the bidirectional message passing mechanism and the proposed sampling approach, the proposed MSD algorithm achieves a better detection performance as compared with the existing MSD. In addition, when the proposed MSD is exploited in conjunction with channel decoding, an iterative soft-input soft-output MSD approach is obtained. Finally, simulations demonstrate that the proposed approaches improve detection performance significantly.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권4호
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• pp.344-365
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• 2009

The performance of a tracking system is greatly increased if multiple types of sensors are combined to achieve the objective of the tracking instead of relying on single type of sensor. To conduct the multi-modal tracking, we have previously developed a multi-modal sensor-based tracking model where acoustic sensors mainly track the objects and visual sensors compensate the tracking errors [1]. In this paper, we find a network synchronization problem appearing in the developed tracking system. The problem is caused by the different location and traffic characteristics of multi-modal sensors and non-synchronized arrival of the captured sensor data at a processing server. To effectively deliver the sensor data, we propose a time-based packet aggregation algorithm where the acoustic sensor data are aggregated based on the sampling time and sent to the server. The delivered acoustic sensor data is then compensated by visual images to correct the tracking errors and such a compensation process improves the tracking accuracy in ideal case. However, in real situations, the tracking improvement from visual compensation can be severely degraded due to the aforementioned network synchronization problem, the impact of which is analyzed by simulations in this paper. To resolve the network synchronization problem, we differentiate the service level of sensor traffic based on Weight Round Robin (WRR) scheduling at the routers. The weighting factor allocated to each queue is calculated by a proposed Delay-based Weight Allocation (DWA) algorithm. From the simulations, we show the traffic differentiation model can mitigate the non-synchronization of sensor data. Finally, we analyze expected traffic behaviors of the tracking system in terms of acoustic sampling interval and visual image size.