Facial expressions provide significant clues about one's emotional state; however, it always has been a great challenge for machine to recognize facial expressions effectively and reliably. In this paper, we report a method of feature-based adaptive motion energy analysis for recognizing facial expression. Our method optimizes the information gain heuristics of ID3 tree and introduces new approaches on (1) facial feature representation, (2) facial feature extraction, and (3) facial feature classification. We use minimal reasonable facial features, suggested by the information gain heuristics of ID3 tree, to represent the geometric face model. For the feature extraction, our method proceeds as follows. Features are first detected and then carefully "selected." Feature "selection" is finding the features with high variability for differentiating features with high variability from the ones with low variability, to effectively estimate the feature's motion pattern. For each facial feature, motion analysis is performed adaptively. That is, each facial feature's motion pattern (from the neutral face to the expressed face) is estimated based on its variability. After the feature extraction is done, the facial expression is classified using the ID3 tree (which is built from the 1728 possible facial expressions) and the test images from the JAFFE database. The proposed method excels and overcomes the problems aroused by previous methods. First of all, it is simple but effective. Our method effectively and reliably estimates the expressive facial features by differentiating features with high variability from the ones with low variability. Second, it is fast by avoiding complicated or time-consuming computations. Rather, it exploits few selected expressive features' motion energy values (acquired from intensity-based threshold). Lastly, our method gives reliable recognition rates with overall recognition rate of 77%. The effectiveness of the proposed method will be demonstrated from the experimental results.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제15권3호
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pp.79-90
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2008
With the corporate environment nowadays being surrounded by plenty of information, the sharing of information among businesses through mutual cooperation tops the list of hot issues. Predictions of demands from the customer, business, or consumer by sharing information can affect the inventory and order production system. However, notwithstanding the importance of sharing information, empirical studies on quantitative use of information still remain insufficient in spite of many a discussion now being made on the sharing of information. This paper proposes to examine the ways meteorological information may affect the rises in the achievements of supply chains in distributive businesses, the kind of information that noticeably affects the consumer behavioral patterns in the distributive businesses but rarely perceived as a form of information shared by businesses. This study is based on a model in which meteorological information has been added as the one used to predict demands, after the beer distribution game has been modified to fit the current status, and simulations under an assumptive situation, where decisions are made on a daily basis, were conducted 50 times for a period of 1000 days for the generalization of the results, while at the same time a Duncan Test was conducted to determine the threshold to use the meteorological information that will be most profitable to the retailer, wholesaler, supplier and the supply chain as a whole. Our findings indicate that corporations have thresholds that vary from business to business depending upon the ratio of backlog costs to inventory costs. At the same time, our findings also show that there existed effective thresholds depending upon the ratio of backlog costs to inventory costs for the performance of the overall supply chain.
본 논문은 그레이 명암도 변화와 HSl 컬러 모형의 Hue 정보를 함께 이용한 번호판 영역 추출 방법을 제안한다. 차량 이미지에서 차량 번호판 추출은 명암도 변화를 이용하여 번호판 후보 영역을 추출하고 후보 영역에 대해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 실제 번호판 영역을 결정한다. 추출된 번호판 영역으로부터 문자를 포함하는 특징 영역 추출은 각 문자들에 대한 히스토그램을 이용하여 추출한다. 그리고 Yager의 합접속 연산자를 이용하여 경계 변수 값을 동적으로 변화시키는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하고 번호판의 개별 문자 인식에 적용한다. 또한 개선된 ART2와 지도 학습 방법을 통합한 SOSL 알고리즘을 제안한다. 100개의 실제 차량 이미지를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 번호판 영역 추출 방법이 단일 컬러 모형을 적용한 기존 추출 방법보다 추출률이 향상되었고, 개선된 알고리즘들이 기존의 ART2 알고리즘과 오류 역전파 알고리즘 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다.
음성 인식에서 기존의 음성 특징 추출 방법은 명확하지 않은 스레숄드 값으로 인해 부정확한 음성 인식률을 가진다. 본 연구에서는 음성과 비음성에 대한 특징 추출을 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상을 위한 방법을 모델링 한다. 제안한 방법에서는 잡음의 영향을 최소화하여 모델을 구성하였고, 각 음성 프레임에 대해 음성 신호 특징을 추출하여 음성 인식 모델을 구성하였고, 이를 묵음 특징 정규화를 융합하여 에너지 스펙트럼을 엔트로피와 유사하게 표현하여 원래의 음성 신호를 생성하고 음성의 특징이 잡음을 적게 받도록 하였다. 셉스트럼에서 음성과 비음성 분류의 기준 값을 정하여 신호 대 잡음 비율이 낮은 신호에서 묵음 특징 정규화로 성능을 향상하였다. 논문에서 제시하는 방법의 성능 분석은 HMM과 CHMM을 비교하여 결과를 보였으며, 기존의 HMM과 CHMM을 비교한 결과 음성 종속 단계에서는 2.1%p의 인식률 향상이 있었으며, 음성 독립 단계에서는 0.7%p 만큼의 인식률 향상이 있었다.
본 연구의 목적은 쌀 저장창고에서 추출기를 이용하여 해충의 밀도를 추정하기 위한 축차추출법을 개발하는데 있다. 쌀 저장창고에서는 쌀을 주로 1톤의 톤백에 저장하는데, 현미로 저장되는 경우 어리쌀바구미 성충과 화랑곡나방 유충은 모두 부의 이항분포를 보였다. 축차추출법은 표본 추출 단위당 방제 시작 밀도를 0.1(현미 1 kg당 5마리), 비처리 밀도를 0.05(현미 1 kg당 2.5마리) 그리고 I($\alpha$), II형($\beta$) 오류를 0.3으로 설정하여 순차적 확률비 검정(sequential probability ratio test (SPRT))을 통해 개발하였다. 이러한 결과들은, SPRT법을 사용함으로써, 관리자들이 단지 20회의 표본 추출로도 잘못된 판단의 위험을 최소화하면서 의사결정을 할 수 있다는 것을 보여준다.
자율신경계 및 중추신경계 반응 신호는 취득 시 피험자의 움직임이 있는 경우 노이즈가 첨가되어 의도한 분석이 불가능하게 될 수 있다. 본 논문에서는 생리신호 취득시 피험자의 영상을 동시에 촬영 및 분석하고 움직임을 감지하여, 생리신호의 노이즈 구간을 정의하는 방법을 제안한다. 움직임 감지를 위해 시계열에서 영상 프레임간 1차 미분하고 임계치 이상 움직임이 발생했을 때를 해당 신호의 노이즈 발생 구간으로 정의하였다. 또한, 영상을 사용하지 않는 방법으로써, 수집된 신호를 주기 단위로 분석하여 길이와 높이를 특징으로 한 정상 신호를 2차원 가우시안 확률밀도함수로 모델화하여, 신호의 훼손 구간을 정의하는 방법을 제안한다. 두 방법으로 정의된 훼손 구간은 가우시안 함수를 기반으로 보간하였다. 광혈류량 신호에 적용한 결과, 심전도 신호에서 추출된 평균 심박간격에 가까운 수치로 복원됨을 확인하였다. 또한, 영상기반 방법은 정상구간을 훼손구간으로, 신호기반 방법은 훼손구간을 정상구간으로 잘못 인식하는 경우가 나타남을 확인하였다.
본 연구에서는 나노 스케일 MuGFET(Mutiple-Gate FETs)의 단채널 효과와 corner effect를 3차원 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 문턱전압 모델을 이용하여 게이트 숫자(Double-gate=2, Tri-gate=3, Pi-gate=3.14, Omega-gate=3.4, GAA=4)를 구하였으며 추출된 게이트 숫자를 이용하여 각각의 소자 구조에 맞는 natural length($\lambda$)값을 얻을 수 있었다. Natural length를 통하여 MuGFET의 단채널 효과를 피할 수 있는 최적의 소자 구조(실리콘 두께, 게이트 산화막의 두께 등)를 제시 하였다. 이러한 corner effect를 억제하기 위해서는 채널 불순물의 농도를 낮게 하고, 게이트 산화막의 두께를 얇게 하며, 코너 부분을 약 17%이상 라운딩을 해야 한다는 것을 알 수 있었다.
In this paper, the laser cutting characteristics of the flexible PCB using high power Nd:YAG UV laser were investigated. A specific FPCB model was selected for the experiment. Test sheets were made, which had equal materials and layer structure to those of the outline (OL) region and the contact pad (CP) region in the FPCB. The experiment is made up of two stages. In the first stage of the experiment, the laser cutting fluence was found, which is the threshold fluence to cut the test sheets completely. The laser cutting fluence of the OL sheet is $1781.26{\sim}1970.16\;J/cm^2$ and that of the CP sheet is $2109.34{\sim}2134.34\;J/cm^2$. In the second stage, cutting performance and its qualities were analyzed by the experiment. The laser cutting performance remained almost unchanged for all laser and process parameter sets. The average cutting width (top side/bottom side) of the OL sheet was $40.45\;{\mu}m/11.52\;{\mu}m$ and that of the CP sheet was $22.14\;{\mu}m/10.93\;{\mu}m$. However, the laser cutting qualities were different according to the parameters. The adjacent region of the cutting line on the OL sheet was carbonized as the beam speed was low and the overlap coefficient was high. The surface quality around the cutting line of the CP sheet was about the same. Carbonization and debris occurred on the surface of the cutting line. As a result of the experiment, the cutting qualities were better as the overlap coefficient was made low and beam speed high. Therefore, the overlap coefficient 2 or 3 is proper for the FPCB laser cutting.
IEEE 802.15.4 네트워크와 WiFi 네트워크가 서로 중첩되게 설치되고 인접한 주파수 대역을 사용하도록 설정된 경우 IEEE 802.15.4 네트워크의 노드들에서 프레임전송지연이 불규칙하게 커지고 프레임 전송이 자주 실패하므로 응용에서 요구되는 전송서비스 품질을 보장할 수 없다. 이 논문에서는 WiFi 트래픽으로 인한 간섭현상을 평가하기 위해 IEEE 802.15.4 네트워크 노드의 전송지연모델과 실험시스템을 설명한 후 간섭평가요소들을 측정하고 그 특성에 대해서 분석하였다. WiFi 네트워크로부터의 간섭을 판정하기 위해 IEEE 802.15.4 매체접근제어계층과 물리계층 프로토콜 요소를 순차적으로 사용하는 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 송신기에서 프레임의 전송실패와 전송지연을 변수로 하는 평가함수가 기준치를 넘는 경우 무선채널의 전력을 집중적으로 측정하여 계산된 평균채널전력으로 간섭을 최종적으로 판정하는 방식이다. 이 방식에 대한 실험결과는 다른 유사한 방식에 비해 간섭에 대한 판정시간은 줄어들고, 판정빈도는 증가함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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