음성인식처리 분야에서 배경잡음으로 인하여 음성입력이 배경잡음으로 잘못 판단되는 원인이 되어 음성인식율의 저하를 초래한다. 이러한 종류의 잡음대책은 단순하지 않으므로 보다 고도한 잡음처리기술이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경 중에서 정상적인 배경잡음 혹은 비정상적인 배경잡음과 지속 시간이 짧은 음성을 구별하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 다른 종류의 잡음과 음성을 구별하는 중요한 수단으로서 개량된 음성의 특징파리미터를 사용한다. 다음으로 다층퍼셉트론 네트워크에 의하여 잡음의 종류를 추정하는 알고리즘에 대해서 기술한다. 본 실험에서는 잡음과 음성이 구별이 가능하도록 실험적으로 확인하였다.
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
The influence of the atmospheric radon background on the airborne gamma spectrum can seriously affect researchers' judgement of ground radiation information. However, due to load and endurance, unmanned aerial vehicle (UAV)-borne gamma-ray spectrometry is difficulty installing upward-looking detectors to monitor atmospheric radon background. In this paper, an advanced spectral-ratio method was used to correct the atmospheric radon background for a UAV-borne gamma-ray spectrometry in Inner Mongolia, China. By correcting atmospheric radon background, the ratio of the average count rate of U window in the anomalous radon zone (S5) to that in other survey zone decreased from 1.91 to 1.03, and the average uranium content in S5 decreased from 4.65 mg/kg to 3.37 mg/kg. The results show that the advanced spectral-ratio method efficiently eliminated the influence of the atmospheric radon background on the UAV-borne gamma-ray spectrometry to accurately obtain ground radiation information in uranium exploration. It can also be used for uranium tailings monitoring, and environmental radiation background surveys.
본 논문에서는 모델 히스토그램 개수를 적응적으로 조절하는 블록기반의 배경 모델링 방법을 제안한다. 기존의 블록 기반의 배경 모델링 방법은 각 블록에 대한 모델 히스토그램의 개수를 고정한다. 따라서 조명변화와 움직이는 객체에 대해 오검출이 발생하는 문제가 있고 움직임이 없는 객체에 대해서는 검출이 되지 않는 문제가 있다. 또한 입력영상의 종류마다 달라질 수 있는 최적의 모델 히스토그램의 개수를 수동적으로 찾아야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 엘리베이터 내에서 조명변화가 있고 객체가 움직이는 상황과 조명변화가 없고 객체가 정지해 있는 상황에 대해 기존의 방법과 성능을 비교하여 제안한 알고리즘의 효용성을 입증한다.
기업들은 정보보안 위험을 관리하기 위해 보안대책을 수립하고 있지만 직원들은 이를 잘 지키려하지 않고, 그들의 정보보안 행동의도는 명확하게 규명되지 않았다. 본 연구는 금융기관 구성원들의 정보보안 위험관리 의도를 이해하기 위해 보호동기이론과 감독 당국의 압력 그리고 보호동기의 근원이 되는 배경요인(근원정보)을 사용해서 연구모형을 개발했다. 금융기관 구성원 201명의 설문조사 자료를 분석해 실증적인 연구결과를 제시했다. 인지된 심각성, 자기 효능감 그리고 감독 당국의 압력은 정보보안 위험관리 의도에 정(+)의 영향을 주었고, 인지된 취약성과 반응 효능감은 의도에 영향을 주지 못했다. 배경요인으로 고려한 보안회피습관은 모든 매개변수에 부(-)의 영향을 주었지만 의도와의 직접적인 영향관계를 확인하지는 못했다. 보안인식교육은 정보보안 위험관리 의도와 인지된 취약성, 자기 효능감, 반응 효능감 그리고 감독 당국의 압력에 정(+)의 영향을 주었고 인지된 심각성에 영향을 주지 못했다. 본 연구의 시사점은 연구자들이 향후 감독 당국의 압력을 조직과 조직 구성원의 행동 관련 정보보안 분야의 연구에서 사용할 수 있는 기반을 마련했고, 배경요인 사용은 보호동기이론의 확장을 위한 근거를 제공했다. 또 보안 실무자와 감독 당국의 정보보안 활동을 위한 기반자료를 제공했다. 그리고 본 연구는 한계점과 향후 연구방향을 제시하고 있다.
Current touch pen requires the special equipments to detect a touch and its price increases in proportion to the screen size. In this paper, we propose a method for detecting a touch and implementing a pen using the depth information. The proposed method obtains a background depth image using a depth camera and extracts an object by comparing a captured depth image with the background depth image. Also, we determine a touch if the depth value of the object is the same as the background and then provide the pen event. Using this method, we can implement a cheaper and more convenient touch pen.
In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제27권2호
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pp.109-122
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2023
In this study, we consider the application of the bifocusing method (BFM) for identifying the locations and shapes of small anomalies from scattering parameter data when the exact values of background permittivity and conductivity are unknown. To this end, an imaging function using numerical focusing operator is introduced and its mathematical structure is revealed by establishing a relationship with an infinite series of Bessel functions, antenna arrangements, and anomaly properties. On the basis of the revealed structure, we demonstrate why inaccurate location and size of anomalies were retrieved via the BFM. Some simulation results are illustrated using synthetic data polluted by random noise to support the theoretical result.
본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 새로운 배경생성 방법을 제안한다. 입력되는 영상열의 화소위치별 모든 밝기값을 평균 또는 빈도 계산과정에 참여시키는 기존의 배경생성방법은 차량의 정체가 잦은 경우에 좋지 않은 결과를 보인다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 차량의 탑지결과를 반영하였다. 차량으로 탐지되지 않은 영상부분만을 배경생성 과정에 참여시켰으며 실험을 통해서 새로 제안한 배경생성 방법이 종전 방법에 비해 차량의 정체가 잦은 경우에도 더 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경을 생성할 수 있었다.
사이드 스캔 소나 이미지로부터 물체를 인식 및 식별하기 위해서 다양한 세그먼테이션에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 성능은 거의 물체의 그림자 윤곽을 따라가고 노이즈도 특정방법에서는 많이 줄어들지만, 수행시간이 오래결려 실용화하기에는 문제가 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 그림자와 배경을 분리해 내는 세그먼테이션을 시도하는데, 배경의 노이즈의 분포에 대한 특성과 물체의 그림자의 특성을 모폴로지 기법을 이용하여 분석하여 분리해내어 세그먼테이션을 얻어 내었다. 이 방법은 배경만의 특성을 이용하여 적용하였기 때문에 배경의 평균이 그림자보다 낮아도 유용하며, 여러 가지 물체가 존재해도 가능한 방법이다. 또한 수행시간을 1초내로 현격이 줄이는 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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