소형 로봇을 활용한 프로그래밍 교육 환경에서의 음성 연계 코드모델

이종욱(Jonguk Lee),최병기(Byunggi Choi),이재호(Jaeho Lee) 한국정보과학회 2020 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2020 No.7

소리정보를 이용한 계사의 비정상 상황 탐지

이종욱(Jonguk Lee),장수인(O Suin Jang),노병준(Byeongjoon Noh),XU ZHENSHUN,장홍희(Hong-Hee Chang),정용화(Yongwha Chung),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.6

한우 발정기 발성음의 특징 벡터 생성

이종욱 ( Jonguk Lee ),정용화 ( Yongwha Chung ),김석 ( Suk Kim ),장홍희 ( Hong-hee Chang ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2

축산농가의 경제성과 직결되는 암소 발정기의 조기 탐지는 IT 농·축산 학계에서도 매우 중요한 문제 중 하나이며 반듯이 해결해야만 하는 문제로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구 방법들 중, 본 논문에서는 소리 센서 환경에서의 암소의 발정기 탐지 시스템에 관한 연구를 대상으로 한다. 특히, 발정기 발성음의 특징 벡터 생성에 초점을 맞춘다. 특징은 크게 분별력과 차원이라는 두 가지 기준에 대해 우수해야 한다. 즉, 좋은 특징이란 서로 다른 부류를 잘 분별해 주어야 할 뿐만 아니라, 특징 벡터의 차원이 낮을수록 계산 효율이 좋고 차원의 저주에서 멀어 진다. 본 논문에서는 통계학에 기초한 체계적인 특징 벡터 생성에 관한 알고리즘을 제안하고, 실제 축사에서 녹취한 한우 발정기 발성음을 대상으로 낮은 차원의 특징 벡터 생성 과정을 보인다. 또한 이상상황 탐지기로 잘 알려진 단일 클래스 SVM의 대표 모델인 SVDD를 탐지기로 설정하여 생성된 특징 벡터의 분별력을 실험적으로 검증한다.

감시 시스템에서 SVDD와 SRC를 이용한 범죄 용의자 얼굴 식별

이종욱(Jonguk Lee),강봉수(Bongsu Kang),이한성(Hansung Lee),정용화(Yongwha Chung),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.2

본 논문에서는 비디오 서베일런스 시스템에서 탐지된 얼굴 이미지를 이용하여 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 제안된 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 시스템은 다음과 같은 시스템 설계 요구사항들을 모두 만족하는 차원에서 설계 및 구현되었다: 1) SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 식별 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 성능을 보장한다; 3) 동일 생체 특징의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 범죄 용의자 얼굴 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 프로토타입 시스템의 성능을 검증한다. In this paper, we propose a suspected criminal face identification on the watch list for video surveillance system via SVDD and SRC. Especially, the proposed criminal identification module is designed in a hierarchical manner via a mixture of support vector data description (SVDD) and sparse representation classifier (SRC). It has the following characteristics (system design requirements): 1) Since SVDD quickly recognizes only criminal suspects, it does not perform the unnecessary operation for the ordinary person; 2) Even in an inhibitory environment against face identification, it ensures a reliable and accurate identification performance via SRC that has been already proven as an excellent robust methodology for a face recognition; 3) Taking majority voting strategy with the repeated use of the same biological characteristics ensures the reliability of the system performance; 4) With the intrinsic incremental learning capability of SRC, this system can actively adapts itself according to the change of a watch list database. We carried out a feasibility experiment on the proposed prototype system with our KUFD (Korea University Face Database) collected from real experiments on Campus.

1200V SiC MOSFET 기반 3상 모터 구동을 위한 지능형 전력 모듈

이종욱(JongUk Lee),이민섭(Minsub Lee),한수혁(Soohyuk Han),이준배(Junbae Lee),정대웅(Daewoong Chung) 전력전자학회 2022 전력전자학술대회 논문집 Vol.2013 No.11

소리 정보 기반의 선로전환기 이상상황 탐지

이종욱(Jonguk Lee),최장민(Jangmin Cho),박대희(Daihee Park),이종현(Jong-Hyun Lee),정용화(Yongwha Chung),김희영(Hee-Young Kim),윤석한(Sukhan Yoon) 한국철도학회 2016 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2016 No.5

열차의 진로를 변경시키는 선로전환기는 열차운행 안전 측면에서 열차 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 시설이다. 따라서, 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 소리정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 정보로부터 MFCC 특징들을 추출한다. 둘째, 추출된 MFCC 특징들을 CFS에 적용하여 특징을 선택한다. 마지막으로, 선로 전환기의 비정상 상황을 정상과 비정상 상황을 분류하는 이진 클래스 문제로 판단하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 이용하여 비정상 상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의 실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다. Failure of point machine is one of the major problem which causes a serious railway accident. Therefore, early detection of failures is important for the management of railway condition monitoring systems. In this paper, we propose an anomaly detection method in railway condition monitoring systems using sound data. First, we extract mel-frequency cepstrum coefficients (MFCCs) from sound data, and use support vector machines (SVMs) as an early anomaly detector. As a result of the experiment, this method can be used to detect fault effectively.

CNN을 이용한 선로전환기의 이상상황 탐지

이종욱 ( Jonguk Lee ),노병준 ( Byeongjoon Noh ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ),윤석한 ( Sukhan Yoon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2

열차의 진로를 변경시키는 선로전환기의 고장은 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 중요한 시설이다. 따라서 열차운행 안전 측면에서 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 선로전환기의 구동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호를 Power Spectral Density(PSD) 특징으로 변환한다. 추출된 PSD 특징은 이미 성능이 입증된 딥러닝의 대표적인 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 적용하여 이상상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.

브랜드 메이크업 아티스트의 역할이 메이크업 이미지와 브랜드에 미치는 효과에 관한 연구 - 잠실L백화점화장품 여성고객 중심으로 -

이종욱(Lee JongUk),최희자(Choi HeeJa) 한국뷰티산업학회 2007 뷰티산업연구 Vol.2 No.2

여성들의 직업이나 나이, 얼굴 이미지에 맞게 자신의 이미지를 향상 시키는 것이 중요 하게 인식되고 있기에 전문가의 도움을 받아 좀 더 쉽고 예쁘게 보여 지는 이미지 변화가 필요하다. 영상을 통한 연예인이나 모델의 메이크업 이미지가 멀리 있는 것이 아닌 실생활 가까이에 있음을 직시하고, 조금 더 고객과 브랜드 아티스트간의 편안한 교류가 필요 하다. 그래서 일상에서도 브랜드 아티스트를 통해 메이크업을 받을 수 있어 자신감뿐 아니라 연예인과 같은 대리만족을 느낄 수 가 있다. 화장품 브랜드는 영업 이익을 위해 여성의 마음을 움직일 수 있는 마케팅이 절실히 요구되고 있다. 따라서 브랜드와 소비자를 연결해 줄 수 있는 아티스트의 역할이 중요한 시 점이다. 아티스트가 여성들의 이미지와 브랜드에 미치는 영향에 어떤 효과가 있는지 조사 하여 메이크업 아티스트에 대한 관심과 동기를 부여하고자 하였다. 이에 본 연구는 아티스트에게 메이크업을 받아본 경험이 있는 잠실L백화점의 화장품 브랜드 여성 소비자를 대상으로 209부의 설문지를 고루 배포한 결과 201부를 연구의 최종 분석 자료로 사용하였다. Upgrading women s personal images to meet their career, age and facial image become more spotlighted than before. Now, our women need to change their images into more favorable and attractive ones with the help of professional makeup artists. In other words, our women need to know that makeup images of entertainers or models on air are not far away from but in vicinity of their daily life, and it is also necessary to facilitate comfortable interactions between customers and makeup artists. And brand makeup artists make makeup services available for women even in their daily life, so that they can recover a confidence and feel a vicarious satisfaction as if they were an entertainer. And each cosmetics brand strives to seek effective marketing to motivate women to choose it in favor of higher profitability. So now is the time to value possible roles of makeup artist in bridging brand with consumers. Thus, the purpose of this study was to examine possible effects of makeup artists on women s images and brands, so that it could give thought and motivation to makeup artists. To meet the goal, 209 sheets of questionnaire were distributed to female consumers who ever used makeup service from makeup artists at cosmetics brand shops at Jamsil L Department Store, Seoul. Then, total 201 sheets of questionnaire were used for final data analysis. Data were analyzed using SPSS(Statistical Package for the Social Science) 12.0. The results of this study can be outlined as follows: First, in terms of awareness and propensity about makeup, it was noted that most respondents spent ￦50,000 to ￦100,000 a month in buying cosmetics, and over half(54.7%) respondents put on makeup for the first time after entering college. In regard to satisfaction at makeup and non- makeup image, it was found that makeup group felt better satisfaction at their images. Over half(57.2%) respondents preferred whole makeup. And most respondents preferred natural images, but felt difficulty with makeup on their own face. Particularly, it was found that 42.3% respondents felt most challenging in eye shadow. Second, in regard to expectation for professional makeup services, it was found that relatively many respondents thought artists helpful to put on makeup and wanted to rely on artist s makeup services on a special day. Third, in regard to internal effects of artist s makeup services, it was found that relatively many respondents recovered certain confidence after using artist s makeup services and wanted to do something special for makeup. This tendency became higher in younger group. Also, many respondents gave positive answers to a question about the sense of facial defects covered up. Fourth, in regard to external effects of artist s makeup services, it was found that relatively many respondents came to know fashionable colors after using makeup services and gave positive answers to a question on whether makeup was a little easier. Indeed, many respondents found another images for them through such makeup services, and thought that they could change their usual images into favorite ones after makeup services. Finally, in regard to possible effects of artist s makeup services upon brand, it was found that many respondents revealed positive expectations that their images could be better with artist s makeup services and cosmetics recommended. And many respondents gave positive answers to a question about whether they ever bought unintended product. Also, many respondents thought that they got better awareness of brand images after artist s makeup services, and revealed positive responses to revisiting makeup studio for subsequent makeup services.

모듈레이션 기법을 이용한 잡음에 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지

이종욱(Jonguk Lee),김아용(A-Yong Kim),박대희(Daihee Park),정용화(Yongwha Chung) 한국스마트미디어학회 2017 스마트미디어저널 Vol.6 No.4

열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한 다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하 였다. The railway point machine is an especially important component that changes the traveling direction of a train. Failure of the point machine may cause a serious railway accident. Therefore, early detection of failures is important for the management of railway condition monitoring systems. In this paper, we propose a noise-robust anomaly detection method in railway condition monitoring systems using sound data. First, we extract feature vectors from the spectrogram image of sound signals and convert it into modulation feature to ensure robust performance, and lastly, use the support vector machine (SVM) as an early anomaly detector of railway point machines. By the experimental results, we confirmed that the proposed method could detect the anomaly conditions of railway point machines with acceptable accuracy even under noisy conditions.

잡음 환경에 강인한 돼지 호흡기 질병 탐지

이종욱 ( Jonguk Lee ),최용주 ( Yongju Choi ),이준희 ( Junhee Lee ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1

국내 축산 농가들은 대부분 돼지우리의 구역을 나눈 후 해당 구역별로 30여 마리의 돼지들을 합사하여 사육하고 있다. 따라서 전염성이 강한 호흡기 질병이 발병하게 되면 돼지우리 전체로 확산되어 심각한 피해가 발생하게 된다. 본 논문에서는 돼지우리에서 발생하는 다양한 소음에도 강인한 소리 기반의 호흡기 질병 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 소리 신호에서 스펙트로그램 정보를 추출하고, 이를 CNN을 기반으로 돼지 호흡기 질병에 효과적인 특징 벡터를 생성한다. 마지막으로, 추출된 특징 벡터를 MLP에 적용하여 해당 호흡기 질병을 탐지 및 식별과정을 수행한다. 본 연구의 실험 결과, 다양한 잡음 환경에서도 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별이 가능함을 확인하였다.