• 감성과학
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• 제7권2호
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• pp.141-148
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• 2004

일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.104-113
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• 1997

본 논문에서는 최근 MPEG-4에서도 표준의 일부로 채택될 전망인 웨이브릿 기법의 정지영상 압축 기법에 대해서 살펴보고 MPEG-4에서의 정지영상 압축 기법보다도 간단하면서, 인간 시각 특성을 고려한 양자화기를 사용하여 시각 특성을 향상시킨 효율적인 압축 기법을 제안한다. MPEG-4에서 제시된 알고리즘과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 구현하여 성능 평가를 실시하였다. 평가 결과 제안한 방법이 MPEG-4에서의 정지 영상 압축 방법보다도 훨씬 좋은 성능을 나타내었다. 또한 압축률이 매우 높을 경우를 제외하고는 Shapiro의 EZW 보다도 복잡도가 낮으면서 대부분의 경우 주관적, 객관적 화질이 우수함을 알 수 있었다. 웨이브릿 변환은 인간의 시각 특성을 잘 반영하고 있으므로 압축된 영상은 JPEG으로 압축할 때와 같이 블록간 왜곡이 거의 발생하지 않으며 전체적으로 JPEG보다 훨씬 우수한 화질의 향상을 가져왔다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.319-327
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• 2016

본 논문에서는 나무나 염소 뿔처럼 대부분의 동식물이 대칭임을 살펴본다. 또한 DNA를 가지고 있는 인간의 신체 역시 대칭이다. 피보나치수열, 식물의 나선, 동물의 대수 나선에서 볼 수 있는 것은 대칭이다. 해바라기 꽃은 원형이다. 원(元)은 원점을 중심으로 회전을 해도 모양이 꼭 같으므로 회전대칭이다. 공간상의 회전변환을 넘어서, 시간 공간의 대칭적 변환으로 일반화하면 아인슈타인의 특수상대성 이론이 시공간 변환관계이다. 동식물의 나선은 좌우 나선들이 대칭을 이루며 그 속에는 element-wise inverse가 존재한다. Hadamard 행렬 중 가운데 하중 값을 2로 준 것은 자연대수의 밑 2와 같고, 나선 행렬은 Symmetric하며 역행렬은 element-wise inverse이다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.287-293
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• 2015

본 논문에서는 신호 처리 기술과 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용하여 간질을 검출하는 방안을 제안하였다. 신호 처리 기술로는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform), 점증적 증가 방법, 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction)을 이용하였다. 신호 처리 기술의 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 뇌파로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 두 번째 단계에서는 점증적 증가 방법을 이용하여 웨이블릿 계수로부터 첨점(Peak)을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 위상공간 재구성을 이용하여 추출된 첨점으로부터 3차원 다이어그램을 생성하였다. NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하기 위하여 유클리드 거리와 통계적 방법을 이용하였다. 이들 16개의 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.5%, 100%, 95%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.145-155
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• 2015

디지털 영상 처리 분야에서 잡음 제거는 활발히 연구되어오고 있으며, 최근에는 블록 기반의 잡음 제거 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 WNNM(Weighted Nuclear Norm Minimization)과 블록 기반의 잡음 제거 방법을 적용하여 잡음 제거 방법에 대한 잠재력을 입증했다. 그러나 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 영상복원 과정에서 의도치 않은 아티팩트를 발생시킨다. 본 논문에서는 STFT(Short Time Fourier Transform)을 이용해 영상을 분석하여 기존 알고리즘에서 발생하는 아티팩트를 적응적으로 최소화시키는 방법을 제안한다. 성능을 확인하기 위해 다양한 잡음정도를 포함하는 영상에서 실험하였으며, 비교를 통해 제안된 방법이 기존의 잡음 제거 알고리즘보다 효과적으로 잡음을 제거하는 것을 확인했다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.451-459
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• 2009

본 논문은 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(PVC)을 자동 탐지하는 방법으로 이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 심전도 신호를 이산 웨이블릿 변환(DWT)으로 특징을 추출한 후, 퍼지 신경망으로 학습하여 정상 비트와 PVC 비트를 분류한다. 윈도우 크기는 R파를 기준으로 $-31/360{\sim}+32/360$초를 사용하며, 웨이블릿 변환은 d3, d4, d5의 웨이블릿 계수 14개를 사용한다. 퍼지 신경망은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망을 사용한다. 본 논문은 벤치마킹 데이터로 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 Shyu 실험군(7개 레코드)에서는 전체 분류율에서 97.04% 보다 높은 99.91%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었고, Inan 실험군(40개 레코드)에서는 각각 SE는 82.57% 보다 높은 84.67%, SP는 98.33% 보다 높은 99.39%, 전체 분류율은 96.85% 보다 높은 98.01%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권12호
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• pp.583-595
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• 2002

Homing operation can be defined as a series of actions which are necessary for a mobile robot to move from the current position with any arbitrary orientation to a desired position with a specified orientation, while avoiding possible obstacles. In this paper, a homing and obstacle avoidance algorithm for nonholonomic mobile robots is proposed. The proposed algorithm consists of a local goal generator, a discrete state controller, and local path tracking controller based on Aicardi's path following algorithm. In the discrete state controller, 4 states are defined according to the environmental conditions and 4 desired high-level command for the states are given as follows: avoid, wander, home and homing zones. The proposed local goal generator is designed to generate the desired local path by using weighted distance transforms which are newly made to satisfy the nonholonomic constraints of mobile robots. Here, subgoals are also found as vertices of the desired local path. To demonstrate result effectiveness and applicability of the proposed algorithm, computer simulations are illustrated and experimental results for a real mobile robot system are also provided.

• 전기학회논문지
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• 제58권12호
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• pp.2520-2528
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• 2009

In this paper, we proposed tracking detection methodology using information granulation-based fuzzy radial basis function neural networks (IG-FRBFNN). According to IEC 60112, tracking device is manufactured and utilized for experiment. We consider 12 features that can be used to decide whether tracking phenomenon happened or not. These features are considered by signal processing methods such as filtering, Fast Fourier Transform(FFT) and Wavelet. Such some effective features are used as the inputs of the IG-FRBFNN, the tracking phenomenon is confirmed by using the IG-FRBFNN. The learning of the premise and the consequent part of rules in the IG-FRBFNN is carried out by Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm and weighted least squares method (WLSE), respectively. Also, Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithm (HFC-PGA) is exploited to optimize the IG-FRBFNN. Effective features to be selected and the number of fuzzy rules, the order of polynomial of fuzzy rules, the fuzzification coefficient used in FCM are optimized by the HFC-PGA. Tracking inference engine is implemented by using the LabVIEW and loaded into embedded system. We show the superb performance and feasibility of the tracking detection system through some experiments.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.39-49
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• 2002

본 논문에서는 움직임 색상(Moving Color) 개념을 바탕으로 물체의 색상 정보와 움직임 정보의 효율적인 결합을 통해서 추적을 수행하는 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Unmatched Pixel Count)알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 일반적인 배경을 가지는 영상시퀀스에서 얼굴과 손을 추적하는 방법을 제안한다. MAWUPC 알고리즘은 색상 정보와 움직임 정보의 효과적인 결합을 수행하는 움직임 색상 개념에 관한 기존 연구인 AWUPC 알고리즘을 개선한 것으로, 추적하고자 하는 물체의 색상 정보를 이용한 색상 변환(Color Transform)과 움직임 검출을 위한 UPC(Unmatched Pixel Count) 연산, 그리고 움직임 정보를 추출하는 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진다. 제안하는 알고리즘은 일반적으로 물체들의 추적 과정에서 발생되는 가장 큰 문제인 유사한 색상을 가진 추적하고자 하는 물체들간의 겹침 문제와 물체의 추적에서 방해가 되는 복잡한 배경 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다. 논문에서는 제안하는 알고리즘이 복잡한 배경 내에서 한 대의 카메라를 사용하여 획득된 컬러 영상을 대상으로 움직임이 있는 얼굴과 손의 추적에서 자주 발생되는 심각한 문제인 얼굴과 손, 손과 손의 겹침 문제를 잘 해결할 수 있다는 것을 실험을 통해 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2118-2125
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• 2014

Gait Recognition is a new technique to identify the people by the way they walk. Human gait is a spatio-temporal phenomenon that typifies the motion characteristics of an individual. The proposed method makes a simple but efficient attempt to gait recognition. For each video file, spatial silhouettes of a walker are extracted by an improved background subtraction procedure using Gaussian Mixture Model (GMM). Here GMM is used as a parametric probability density function represented as a weighted sum of Gaussian component densities. Then, the relevant features are extracted from the silhouette tracked from the given video file using the Principal Component Analysis (PCA) method. The Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA) classifier is used in the classification of dimensional reduced image derived by the PCA method for gait recognition. Although gait images can be easily acquired, the gait recognition is affected by clothes, shoes, carrying status and specific physical condition of an individual. To overcome this problem, it is combined with footprint as a multimodal biometric system. The minutiae is extracted from the footprint and then fused with silhouette image using the Discrete Stationary Wavelet Transform (DSWT). The experimental result shows that the efficiency of proposed fusion algorithm works well and attains better result while comparing with other fusion schemes.