• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.167-170
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• 2006

본 논문은 선형분류기인 LDA 융합모델과 최소거리패턴분류법을 이용한 얼굴표정인식 알고리즘 연구에 관한 것이다. 제안된 알고리즘은 얼굴 표정을 인식하기 위해 두 단계의 특징 추출과정과 인식단계를 거치게 된다. 먼저 특징추출 단계에서는 얼굴 표정이 담긴 영상을 PCA를 이용해 고차원에서 저차원의 공간으로 변환한 후, LDA 이용해 특징벡터를 클래스 별로 나누어 분류한다. 다음 단계로 LDA융합모델을 통해 계산된 특징벡터에 최소거리패턴분류법을 적용함으로서 얼굴 표정을 인식한다. 제안된 알고리즘은 6가지 기본 감정(기쁨, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 혐오)으로 구성된 데이터베이스를 이용해 실험한 결과, 기존알고리즘에 비해 향상된 인식률과 특정 표정에 관계없이 고른 인식률을 보임을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.511-518
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• 2018

본 논문에서는 잡음 환경의 음성 신호를 시간-주파수 영역으로 분해한 후 0 또는 1로 표현되는 이진 마스크를 적용하여 음성의 명료도를 높이는 방법에 대해 다룬다. 시간-주파수 영역으로 분해된 신호에 대해 상대적으로 잡음이 많이 섞인 경우는 마스크 "0"을 할당하여 제거하고, 그렇지 않은 경우는 마스크 "1"을 할당하여 보존하는 방식을 채택한다. 이러한 이진 마스크의 추정은 가우시안 혼합 모델로 학습된 베이지안 분류기를 사용한다. 가우시안 혼합 모델 학습에 포함된 잡음 환경에 대해서는 학습된 모델을 이용하여 추정된 이진 마스크의 적용을 통해 잡음 환경에서 음성 명료도를 높일 수 있으나 학습에 포함되지 않은 잡음 환경에 대해서는 음성 명료도를 향상시키지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학습 모델을 잡음 환경에 적응시키고자 한다. 새로운 잡음 환경에 대처하고자 음성 인식에서 사용되는 대표적인 화자 적응 방법을 적용하였으며 실험을 통해 새로운 잡음 환경에 적응함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.366-369
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• 2005

연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명의 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 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 ${\alpha}$(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값을 분산을 이용하여 학습률 ${\alpha}$값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.147-155
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• 2010

재활용된 암버력-토사의 회복탄성계수 예측모델이 개발되었다. 반복삼축시험을 통한 회복탄성계수의 전통적 평가방법은 큰 입경을 가진 자갈에는 실현 불가능하다. 미세한 차이가 있는 비선형 전단탄성계수를 이용하여 회복탄성계수를 산출하는 대체기법을 제안하였다. 현장에서 측정한 최대전단탄성계수와 대형공진주 시험으로 구한 감소곡선을 이용하여 회복탄성계수 예측모델을 개발하였다. 이 예측모델을 김천의 고속도로공사현장에서 재활용한 암버력-토사에 적용하여 모델인자 $A_E,\;n_E,\;{\varepsilon}_r,\;{\alpha}$를 각각 9618, 0.47, 0.0135, 0.8로 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권3호
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• pp.119-128
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• 2008

본 논문에서는 대역폭 확장 (Bandwidth Extension, BWE)을 위한 대표적인 통계적 방법인 가우스 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 방법과 은닉마코프 모델 (Hidden Markov Model, HMM) 방법의 관계를 분석하고 성능을 비교한다. HMM 방법은 GMM 방법과 달리 기억능력을 가진 시스템으로서 인접한 음성 프레임간의 상관성을 모델링하고 이를 BWE 시스템에 활용한다는 장점을 가진다. 따라서 원래 신호의 프레임간 스펙트럼 변화특성을 보다 잘 추정할 수 있으리라 예상할 수 있다. 이 점을 확인하기 위해 정적 측도 외에 음성 스펙트럼의 일차 도 함수와 관련된 동적 측도를 적용하였다. 성능평가 결과, 정적 측도 관점에서는 두 방법은 대등한 성능을 보였지만 동적 측도 관점에서는 HMM 방법이 우수한 성능을 보였다. 또한 이러한 차이는 HMM 모델의 상태 수에 비례하여 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 실험결과는 HMM 방법이 적어도 'blind BWE' 문제에 있어서 적절한 해법임을 시사한다. 한편, 동적 측도의 관점에서는 비록 열세로 나타났지만 GMM 방법은 상대적으로 단순하다는 장점을 가지고 있으며 특히, 정적 측도에 있어서 HMM 방법과 대등하다는 사실은 응용분야에 따라서는 HMM 방법의 효과적인 대안이 될 수 있음을 시사한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.7-15
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• 2018

구획실 내 프로판 가스화재에 대해 Fire Dynamics Simulator (FDS)를 이용한 수치계산을 수행하고 실험과의 비교를 통해 적용된 연소모델 예측성능을 평가하였다. 검토된 연소모델은 FDS v5.5.3의 혼합분율 연소모델과 FDS v6.6.3의 Eddy Dissipation Concept (EDC) 모델이며, EDC 모델에서 화학반응기구는 1-step Mixing Controlled, 2-step Mixing Controlled, 3-step Mixing Controlled 및 Mixing Controlled 반응과 유한화학반응이 혼합된 3-step Mixed 반응을 적용하였다. 구획실 내부의 온도에 대해서는 각 연소모델들 간의 예측성능 차이는 그다지 크지 않음을 확인하였다. 연소모델 차이에 의한 $O_2$와 $CO_2$ 농도에 대한 예측성능 차이보다는 CO에 대한 예측결과 차이가 크게 나타났다. CO 농도에 대해서는 EDC 3-step Mixing Controlled 모델이 가장 높게 예측하며 혼합분율 연소모델은 실험보다는 낮게 예측하였다. EDC 3-step Mixed 모델이 가장 예측성능이 좋았지만 EDC 2-step Mixing Controlled 모델도 충분히 합리적인 수준으로 예측하고 있음을 확인하였다. EDC 1-step Mixing Controlled 모델에 기존에 제안된 CO 수율을 적용할 경우 CO 농도에 대해서 너무 과소 예측하며 CO 예측 정확도를 높이기 위해 수율을 높이면 $CO_2$ 농도에 대한 합리적인 예측이 어려워지는 문제점이 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12C호
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• pp.1200-1208
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• 2003

비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.482-486
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• 2008

본 논문에서는 하드 디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 생산 공정 과정에서 발생할 수 있는 불량 HDD의 결함 분포에 대해서 패턴을 자동으로 분류해주는 기법을 제시한다. 이를 위해서 표준 패턴 클래스로 분류되어 있는 불량 HDD의 각 클래스의 확률 모델을 GMM(Gaussian Mixture Model)로 가정한다. 실험은 전문가에 의해 분류된 실제 HDD 결함 분포로부터 5가지의 특징 값들을 추출한 후, 결함 분포의 클래스를 표현할 수 있는 GMM의 파라미터(Parameter)를 학습한다. 각 모델의 파라미터를 추정하기 위해 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 사용한다. 학습된 GMM의 분류 테스트는 학습에 사용되지 않은 HDD 결함 분포에서 5가지의 특징 값을 입력 값으로 추정된 모델들의 파라미터 값에 의해 사후 확률을 구한다. 계산된 확률 값 중 가장 큰 값을 갖는 모델의 클래스를 표준 패턴 클래스로 분류한다. 그 결과 제시된 GMM을 이용한 HDD의 패턴 분류의 결과 96.1%의 정답률을 보여준다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2007년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.155-178
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• 2007

본 연구는 우리나라 유통산업환경의 경쟁이 날로 심화되고 있는 가운데 그간 대표적인 소매유통공간이면서도 1996년 유통시장개방 이후 급속하게 경쟁력이 약화되고 매출이 감소하고 있는 재래시장을 대상으로 재래시장의 활성화에 미치는 영향을 파악하여 차별화된 마케팅 전략을 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 재래시장의 유형별로 활성화 수준을 결정하는 요인들을 파악하기 위해 결합회귀모델(Mixture Regression Model) 방법을 이용 하였다. 이 분석 모델은 재래시장의 업종비율을 예측변수로, 종속변수는 재래시장 유동고객 수로 설정하였다. 연구결과, 활성화 근린시장의 경우 축산물과 가정용품의 비중이 유동고객 수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 중소시장의 경우는 축산물과 가공식품의 비중이 상대적으로 유동고객 수의 증가에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 학문적인 면에서 본 연구는 결합회귀모델 분석을 적용함으로써 기존의 방법론으로는 분석에 어려움이 있었던 세분 집단의 수의 결정, 모수 추정 등에 대해 보다 객관적인 자료를 제공함으로써 재래시장 활성화에 대한 보다 정확한 예측에 기여할 것으로 기대 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.22-29
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• 2010

비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.