공분산 행렬과 리만 측도를 이용한 이동물체 추적 방법

이금분,조범준,Lee, Geum-Boon,Cho, Beom-Joon 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.2

This paper propose a novel method for tracking moving object based on covariance matrix and Riemannian Manifolds. With image backgrounds continuously changed, we use the covariance matrices to extract features for tracking nonrigid object undergoing transformation and deformation. The covariance matrix can make fusion of different types of features and has its small dimension, therefore we enable to handle the spatial and statistical properties as well as the component correlation. The proposed method can estimate the position of the moving object by employing the covariance matrix of object region as a feature vector and comparing the candidate regions. Rimannian Geometry is efficiently adapted to object deformation and change of shape and improve the accuracy by using geodesic distance to predict the estimated position with the minimum distance. The experimental results have shown that the proposed method correctly tracked the moving object. 본 논문은 공분산 행렬과 리만 다양체 이론에 근거를 둔 이동물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 동영상 배경에서 다양한 변형을 겪는 비정형 물체를 추적하기 위해 공분산 행렬을 사용하여 특징 추출을 한다. 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계학적인 속성을 다룰 수 있으므로 서로 다른 유형의 특징들의 융합이 가능하며 행렬의 차원이 작다. 그러므로 이동물체 영역의 공분산 행렬을 특징벡터로 구성하고 후보 영역의 공분산 행렬과 비교 연산함으로써 각 프레임마다 이동물체의 위치를 추정할 수 있다. 여기서 리만 기하학은 이동물체의 변형과 모양 변화에 효과적으로 적용될 수 있으며 최소 거리를 갖는 추정 영역을 계산하기 위해 측지선 거리를 사용하므로 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.

가상 광학에 기반한 강인한 디지털 워터마킹

이금분,조범준,Lee, Geum-Boon,Cho, Beom-Joon 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.5

In this paper, we propose a novel digital watermarking method by virtual optics which secures multimedia information such as images, videos and sounds. To secure the multimedia data, we use Fresnel transform which describes the diffraction phenomena of the waves. Also, this method attaches the random phase function to Fresnel transform so that original image and watermark image would be gaussian random vectors. The complex numbers of watermark by Fresnel transform are separated the real part and the imaginary part. The former is embedded in original image as a encoding key imperceptibly and the latter is used for detecting the watermark as a decoding key. This method for digital watermarking ensures that watermark can be successfully registered and extracted from the watermarked image. Further, it provides the robustness to signal processing operation and geometric distortion and proves the strong resilience against cropping attack. The performance evaluation of the experiment is carried out with PSNR, and the numerical simulation results show the efficiency of the proposed method. 본 논문은 가상 광학 이론에 기반한 멀티미디어 정보를 보호하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 멀티미디어 데이터 보안을 위해 파동의 회절 현상을 설명하는 프레넬 변환을 이용하며, 원 영상과 삽입될 워터마크 영상을 가우시안 랜덤 벡터로 구성하기 위해 랜덤 위상 함수를 적용한다. 워터마크 영상의 프레넬 변환으로 얻은 허수부와 실수부를 분리하여 허수부는 원 영상에 인코딩 키로 삽입하여 워터마크를 감지할 수 없도록 하며, 실수부는 디코딩 키로 워터마킹된 영상으로부터 워터마크를 검출하기 위해 사용한다. 제안하는 디지털 워터마킹 방법은 워터마크가 성공적으로 삽입되고 복원될 수 있으며, 신호처리 연산 및 기학학적 변환에 강인하고, 절단 공격에도 강한 복원력을 증명한다. 실험의 성능 평가를 위해 PSNR을 사용하였으며, 실험 결과는 제안하는 방법의 유효성을 보여준다.

스파크 점화기관의 점화코일 전류제어장치 설계 및 구현

이금분,최석원,김두현,조범준,Lee, Geum-Boon,Choi, Seok-Won,Kim, Doo-Hyun,Cho, Beom-Oon 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.12

본 논문은 스파크 점화방식의 엔진에서 차량의 주행상태에 따른 점화코일의 전류량을 측정하여 추가적인 전류를 공급하는 충전 전류제어장치를 설계 및 구현하였다. 1차 점화코일의 전류를 실시간 측정하여 차량 상태에 따른 안정적 전원 공급 및 과전류를 방지함으로써 차량 엔진의 출력증대 및 효율적인 연소가 가능하도록 점화에너지를 증가시켜 엔진 성능을 향상코자 하였다. 제안하는 장치의 유효성 실험을 위해 정상적으로 운행되는 차량에 장착 후 출력과 토크에 대한 성능평가를 하였으며, 다이나모 장비를 이용한 장치 실험결과는 장착전 후 출력과 토크 성능 대비 평균 10% 이상 증가함을 보여주었다. In this paper, we design and implement a electric current controller for ignition coil to measure the amount of current and to supply the additional current under vehicle driving conditions in spark ignition engines. The proposed controller can provide the stable current and prevent the overcurrent by measuring the amperage of primary ignition in real time. Also it enhances the performance of vehicle engine by controling the amount of ignition energy that make power increase and fuel burn more completely. The power and torque of the normal vehicle is evaluated as performance index for the experimental validation of the control module. The experimental results using dynamometer equipment show that after control module-mounted elevates the average of 10% more in both power and torque compared with before module-mounted.

공분산 행렬과 칼만 필터를 결합한 고속 이동 물체 추적 방법

이금분,Lee, Geum-boon 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.6

본 논문에서는 칼만 필터 알고리즘과 공분산 행렬을 결합한 강인한 이동 물체 추적 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 영상 내에서 추적하고자 하는 물체의 특징으로서 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계적 속성을 다루므로 목표물의 형태와 모양의 변화에도 추적의 지속성을 보장한다. 그러나 이동 물체의 움직이는 속도가 연산 속도보다 고속의 경우 실시간 추적이 어려우며 탐색 윈도우가 목표물을 놓치므로 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 이동 물체의 영역을 추정하며, 칼만 탐색 윈도우 내 이동 물체 영역의 공분산 행렬을 특징 벡터로 구성하고, 후보 영역의 공분산 행렬과 비교하면서 추적하는 방법을 실험하여 96.3%의 추적률을 달성하였다. This paper proposes a robust method for object tracking based on Kalman filters algorithm and covariance matrix. As a feature of the object to be tracked, covariance matrix ensures the continuity of the moving target tracking in the image frames because the covariance is addressed spatial and statistical properties as well as the correlation properties of the features, despite the changes of the form and shape of the target. However, if object moves faster than operation time, real time tracking is difficult. In order to solve the problem, Kalman filters are used to estimate the area of the moving object and covariance matrices as a feature vector are compared with candidate regions within the estimated Kalman window. The results show that the tracking rate of 96.3% achieved using the proposed method.

개선된 앙상블 EMD 방법을 이용한 데이터 기반 신호 분해

이금분,Lee, Geum-Boon 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.2

EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다. EMD is a fully data-driven signal processing method without using any predetermined basis function and requiring any user parameters setting. However EMD experiences a problem of mode mixing which interferes with decomposing the signal into similar oscillations within a mode. To overcome the problem, EEMD method was introduced. The algorithm performs the EMD method over an ensemble of the signal added independent identically distributed white noise of the same standard deviation. Even so EEMD created problems when the decomposition is complete. The ensemble of different signal with added noise may produce different number of modes and the reconstructed signal includes residual noise. This paper propose an modified EEMD method to overcome mode mixing of EMD, to provide an exact reconstruction of the original signal, and to separate modes with lower cost than EEMD's. The experimental results show that the proposed method provides a better separation of the modes with less number of sifting iterations, costs 20.87% for a complete decomposition of the signal and demonstrates superior performance in the signal reconstruction, compared with EEMD.

다중 클래스 SVM을 이용한 EMD 기반의 부정맥 신호 분류

이금분,조범준,Lee, Geum-Boon,Cho, Beom-Joon 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.1

심전도 신호 분석 및 부정맥 분류는 환자를 진단하고 치료하는데 중요한 역할을 한다. 부정맥은 맥박이 불규칙한 상태로 심실빈맥(VT)이나 심실세동(VF) 환자에게 심각한 위협이 될 수 있다. 심방조기수축(APC)과 상심실성빈맥(SVT), 심실조기수축(PVC)은 심실빈맥(VT)만큼 치명적이지는 않지만 심장질환을 진단하는데 중요한 부정맥이다. 본 논문은 2~3개의 부정맥 분류만을 고려한 기존의 방법을 극복하고 다양한 부정맥을 분류하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징 추출을 위해서 EMD 방법으로 신호를 분해하여 IMFs를 얻는다. 입력 데이터의 양은 분류기 성능에 영향을 미치므로 신호 데이터의 차원을 감소시키기 위해 Burg 알고리즘을 IMFs에 적용하여 AR 계수를 구하고 여러 개의 이진 분류기를 결합한 다중 클래스 SVM의 입력으로 사용한다. 최적의 SVM 성능 파라미터를 선택하고 부정맥 분류에 적용한 결과 검출의 정확성은 96.8%~99.5%였다. 실험 결과는 제안한 EMD 방법에 의한 전처리 및 특징 추출과 다중 클래스 SVM에 의한 부정맥 분류의 유용성을 보여준다. Electrocardiogram(ECG) analysis and arrhythmia recognition are critical for diagnosis and treatment of ill patients. Cardiac arrhythmia is a condition in which heart beat may be irregular and presents a serious threat to the patient recovering from ventricular tachycardia (VT) and ventricular fibrillation (VF). Other arrhythmias like atrial premature contraction (APC), Premature ventricular contraction (PVC) and superventricular tachycardia (SVT) are important in diagnosing the heart diseases. This paper presented new method to classify various arrhythmias contrary to other techniques which are limited to only two or three arrhythmias. ECG is decomposed into Intrinsic Mode Functions (IMFs) by Empirical Mode Decomposition (EMD). Burg algorithm was performed on IMFs to obtain AR coefficients which can reduce the dimension of feature vector and utilized as Multi-class SVM inputs which is basically extended from binary SVM. We chose optimal parameters for SVM classifier, applied to arrhythmias classification and achieved the accuracies of detecting NSR, APC, PVC, SVT, VT and VP were 96.8% to 99.5%. The results showed that EMD was useful for the preprocessing and feature extraction and multi-class SVM for classification of cardiac arrhythmias, with high usefulness.

EMD 방법을 이용한 ECG 신호 필터링

이금분,조범준,Lee, Geum-Boon,Cho, Beom-Joon 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.12

EMD(Empirical mode decomposition) 방법은 시간-주파수 분석의 새로운 방법으로 적응적이며 효율적으로 신호를 분해한다. EMD는 신호 그 자체에 의해 정의된 IMFs(Intrinsic mode functions)로 명명되는 함수의 집합으로 분해되며, 분해된 IMFs는 원신호의 고유한 속성을 보존하므로 기저함수 및 필터로 사용될 수 있다. EMD 방법에 의한 분해는 신호의 지역적인 시간 스케일 특성에 기반을 두고 있으므로 비선형(non-linear) 비정상(non-stationary) 신호처리에 적합하며 ECG와 같은 생체 신호처리에 유용하다. 본 논문은 EMD 방법을 이용하여 ECG 신호를 분해하고 분해된 신호의 특성을 이용하여 잡음 제거 필터를 구현하였다. 전통적인 저주파 필터가 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 영역에서 신호를 해석하는 것과 달리 EMD 방법은 시간 영역에서 필터링하여 신호의 속성을 유지한다. 영상 향상의 정도를 측정하기 위한 PRMD와 SSR 평가지수를 사용하여 제안된 기법과 전통적인 저주파 필터의 결과를 비교 제시하였다. Empirical mode decomposition (EMD) is new time-frequency analysis method to decompose the signal adaptively and efficiently. The key idea of EMD is to decompose the signal into a set of functions defined by the signal itself, named Intrinsic Mode Functions (IMFs), which preserve the inherent properties of the original signal. Since the decomposition is based on the local time scale of the signal, it is not only applicable to nonlinear and non-stationary processes but also useful in biomedical signals like electrocardiogram (ECG). Traditional low-pass filter uses fourier transform to analysis signal in frequency domain, but EMD is filtered to maintain signal properties in time domain. This paper performed signal decomposition and filtering for noisy ECGs using EMD method. The proposed method is presented and compared with traditional low-pass filter by two performance indices. Our results show effectiveness for enhancement of the noisy ECG waveforms.

개선된 IAFC 모델을 이용한 영상 향상을 위한 자동 교차점 선택 기법

이금분(Geum-Boon Lee),김용수(Yong-Soo Kim) 한국멀티미디어학회 2004 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2004 No.2

스마트 조명을 위한 디밍 제어 시스템

이금분(Geum-Boon Lee),조태호(Tae-Ho Cho),송시형(Si-Hyeong Song),용선정(Sun-Jung Yong) 한국컴퓨터정보학회 2016 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1

영상 향상을 위한 자동 임계점 선택 및 대비 강화 기법

이금분(Geum-Boon Lee),조범준(Beom-Joon Cho) 한국멀티미디어학회 2008 멀티미디어학회논문지 Vol.11 No.4