• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5095-5111
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• 2016

The Probability Hypothesis Density (PHD) filter is a suboptimal approximation and tractable alternative to the multi-target Bayesian filter based on random finite sets. However, the PHD filter fails to track newborn targets when the target birth intensity is unknown prior to tracking. In this paper, a dual detection-guided newborn target intensity PHD algorithm is developed to solve the problem, where two schemes, namely, a newborn target intensity estimation scheme and improved measurement-driven scheme, are proposed. First, the newborn target intensity estimation scheme, consisting of the Dirichlet distribution with the negative exponent parameter and target velocity feature, is used to recursively estimate the target birth intensity. Then, an improved measurement-driven scheme is introduced to reduce the errors of the estimated number of targets and computational load. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can achieve good performance in terms of target states, target number and computational load when the newborn target intensity is not predefined in multi-target tracking systems.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.261-270
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• 2017

바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.18-21
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• 2003

In general it has been considered to be the difficult problem that we divide continuous speech into short interval with having identical phoneme quality. In this paper we used Gaussian Mixture Model (GMM) related to probability density to divide speech into phonemes, an initial, medial, and final sound. From them we peformed continuous speech recognition. Decision boundary of phonemes is determined by algorithm with maximum frequency in a short interval. Recognition process is performed by Continuous Hidden Markov Model(CHMM), and we compared it with another phoneme divided by eye-measurement. For the experiments result we confirmed that the method we presented is relatively superior in auto-segmentation in korean speech.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.29-40
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• 2012

A challenging research issue that has been one of growing importance to those working in human-computer interaction are to endow a machine with an emotional intelligence. Thus, emotion recognition technology plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between human and computer. In this paper, we propose the multimodal emotion recognition system using face and speech to improve recognition performance. The distance measurement of the face-based emotion recognition is calculated by 2D-PCA of MCS-LBP image and nearest neighbor classifier, and also the likelihood measurement is obtained by Gaussian mixture model algorithm based on pitch and mel-frequency cepstral coefficient features in speech-based emotion recognition. The individual matching scores obtained from face and speech are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. Through experimental results, the proposed method exhibits improved recognition accuracy of about 11.25% to 19.75% when compared to the most uni-modal approach. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.981-984
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• 2010

우리는 본 연구에서 학습방법으로서 연속음성을 초성, 중성, 종성의 음소단위로 분할하기 위하여 인공 신경회로망의 하나인 SVMs을 사용하였으며 분할한 음소단위의 음성으로 연속음성인식에 적용하여 그 성능을 살펴보았다. 음소경계는 단 구간에서의 최대 주파수를 가진 알고리듬에 의하여 결정되며 또한 음성인식처리는 CHMM에 의하여 이루어지며 목측에 의한 분할결과와도 비교하여 살펴보았다. 시뮬레이션 결과로부터 초성의 분할성능에서 제안한 SVMs를 적용한 결과가 GMMs보다 효율적인을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.171-181
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• 2011

본 논문에서는 감시영역을 벗어난 후 다시 돌아온 객체에 대한 배회행위를 효과적으로 인식 할 수 있는 지능형 배회행위 검출 시스템을 제안한다. 전경과 배경을 가우시안 혼합 모델을 이용하여 분리하고 그림자를 제거하여 객체를 인식한 후, 객체의 색도 히스토그램을 이용하여 감시영역을 벗어난 후 돌아온 객체들을 판단하고 감시영역에 존재하는 시간을 보전한다. 배회행위를 판단하기 위해 카메라 캘리브레이션을 통해 실세계 배회패턴과 같은 행태의 매크로 블록을 영상좌표에 도입한 후 배회궤적을 추출하고, 감시영역에 객체가 존재하는 시간을 함께 고려하여 배회행위를 판단한다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 모든 배회행위 프레임에서 정확하게 배회행위를 검출하여 그 효과를 입증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.43-57
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• 2022

유사량 계측 기술의 발달로 초음파 도플러 유속계(ADCP)의 산란도가 부유사 농도와 관계가 있다는 특성을 이용해 부유사의 농도를 짧은 시간 간격으로 계측하여 부유사 관측의 비용과 위험 문제를 극복하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 국내에는 자동 유량 관측소에 횡방향 ADCP (H-ADCP)가 설치되어 있어 실시간으로 부유사 농도를 계측하는 기술의 적용이 가능하지만 자동 유량 관측소와 부유사 관측소의 위치가 항상 일치하지는 않아 모든 관측소에서의 모형 개발은 불가한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소 9개소에 대해 부유사 농도를 계측하는 H-ADCP-SSC 관계식을 개발하고 그 결과의 적용성에 대해 고찰하였다. 그리고 부유사 관측소별로 나타나는 특징에 대해 알아보기 위해 한국 하천의 부유사 관측소 44개소의 유역면적, 부유사와 하상토의 입도분포, 유량-유사량 관계식 등의 유사특성 자료를 이용해 비지도 기계학습 기법인 가우시안 혼합 모형(GMM)으로 군집분석을 수행하였다. 군집화 결과, 유사량 관측소를 공간적으로 구분해낼 수 있었으며, 특히 하천의 본류와 지류의 유사 특징을 구분해낼 수 있었다. 결과적으로, H-ADCP-SSC 관계식과 부유사 관측소의 군집분석 결과를 종합해 H-ADCP-SSC 관계식이 개발되지 않은 자동 유량 관측소에서 관계식을 적용하는 부유사 농도를 실시간으로 계측할 수 있도록 하는 프로토콜을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.1-10
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• 2007

본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자인 Dominant Color와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비교 연산 식은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에 기술자의 각 속성들을 하나의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape 기술자는 두 단계 형태의 알고리즘을 사용하는데, 첫 번째 단계에서는 글로벌 변수인 Eccentricity와 Circularity를 사용한 대략적인 비교를 통해서 비슷하지 않은 이미지 오브젝트를 배제시키고 두 번째 단계에서 남겨진 오브젝트들과 질의 오브젝트들간의 Peak 변수를 사용한 비교 연산을 통해 인덱싱을 수행한다. 또한 본 논문은 효율적인 멀티미디어 데이타 검색을 위해서 두 가지의 MPEG-7 시각 정보 기술자 결합 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 결합 알고리즘은 가중치를 확률로 변환해서 반영하는 것이고 두 번째는 가중치를 각 비교 연산 결과값의 중요도로 간주하는 방법이다. 실험을 통해서 결과를 분석해 보면 근사화를 통한 인덱스 생성으로 100%의 정확도를 유지 할 수는 없지만 논문에서 제안된 각 기술자의 인덱싱 알고리즘과 기술자들의 결합 알고리즘은 기본 검색 알고리즘과 비교했을 때 매우 빠른 속도 향상을 보여주었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 MPEG-7을 사용하는 검색 시스템의 데이타베이스 구축에 효율적으로 사용될 수 있다.