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Implementation of Fall Direction Detector using a Single Gyroscope
Byung-Hyun Moon(문병현),Jeong Tak Ryu(류정탁) 한국산업정보학회 2016 한국산업정보학회논문지 Vol.21 No.2
낙상은 응급상황이 발생한 노인에게는 적절한 시간이 응급처치가 요구되는 주요한 상태이다. 응급상황의 경우, 낙상의 발생과 낙상 방향은 초기 상태의 응급처치를 위한 중요한 정보로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 낙상의 발생과 방향을 정확히 판단하는 시스템을 구현하였다. 낙상과 방향을 감지하기 위하여 하나의 3축 자이로도센서(MPU-6050)를 사용하였다. 제안된 낙상 방향 알고리듬은 X와 Y축 가속도값을 사용하여 낙상여부와 앞, 뒤 좌 ,우 및 중간방향을 포함한 8개 낙상방향을 감지하였다. 제안된 시스템은 선택적인 가속도 임계값을 사용하여 97% 이상의 낙상과 낙상방향을 성공적으로 감지함을 보였다. Falling situations are extremely critical events for the elderly person who requires timely and adequate emergency service. For the case of emergency, the information of falling and its direction can be used as an important information for the first aid treatment of the injured person. In this paper, a falling detection system which can pinpoint the falling event with the falling direction is implemented. In order to detect the fall situation, a single gyroscope (MPU-6050) is used in the developed system. The fall detection algorithm that can classify 8 different fall directions such as front, back, left, right and in between falls is proposed. The direction of the fall is decided by examining the acceleration values of X and Y directions of the sensor. It is shown that the proposed algorithm successfully detects the falling event and the falling direction with probability of 97% for a selected value of acceleration threshold.
Research on Image Compression Quality and Limited Inclusion of DCT Coefficient
Byung-Hyun Moon(문병현) 한국산업정보학회 2015 한국산업정보학회논문지 Vol.20 No.5
본 논문에서는 DCT 상수를 선택적으로 사용하는 무손실 이미지 압축시스템을 Lenna, Cameraman 및 제안하였다. 복원된 영상의 적정한 화질에 필요한 DCT 상수를 구하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 실험에 사용된 영상의 크기는 256x256 이다. 제한적으로 선택된 DCT 상수를 사용하여 복원된 영상의 PSNR값을 도출하였다. 복원된 Lenna, Cameraman 및 Baboon 영상의 PSNR값이 최소 30이 되기 위한 상수의 개수는 각 각 N= 16, 32,,37, 55로 주어졌다. 본 논문에서 구해진 결과는 Lenna, Cameraman, Baboon 영상 복원영상과 선택적 DCT 상수의 중요도를 결정하는 기준을 제공한다. In this paper, the DCT based lossless image compression system which selects a limited number of DCT coefficients is proposed for the Lenna, Camerman, and Baboon image. The number of DCT coefficients to obtain a suitable image quality for the reconstructed image is computed by simulation. The image size of 256X256 are used in the experiment. The PSNR values for the reconstructed image by selecting limited number of DCT coefficients are found. It is shown that the minimun number of the coefficients for Lenna, Cameramen Baby and Babbo image to obtain PSNR=30 are N=16, 32, 37, 55, respectively. The result can provide the guideline of the importance of the DCT coefficient toward the compression for the tested image of the Lena, Cameraman, and Baboon.
문병현(Byung-Hyun Moon),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2
본 논문에서는 음성 인식 시스템을 이용한 감정 표현 시스템을 실제 엔터테인먼트 로봇의 안면에 부착하여 엔터테인먼트 로봇에서 발생하는 실제 음성에 따라 기쁨, 배고픔, 배부름, 슬픔, 졸림 화남 등의 감정을 Avatar 형식으로 표현하는 시스템을 제안 한다. 본 시스템은 마이크를 통하여 입력받은 엔터테인먼트 로봇의 음성 신호를 저장하게 되고 음성 부분만을 검출한 다음 선형 예측 기법으로 LPC(Linear Predict Coefficient) Cepstrum을 구하고 적절한 Weight를 부여하여 이를 특징벡터로 사용하여 음성 특징을 구한다. Euclidean distance를 이용하여 특징벡터 사이의 거리를 측정할 수 있다. 음성 인식 시스템은 DTW(Dynamic Time Warping)알고리즘을 활용하고, 이를 통하여 특징벡터들의 길이를 비교하게 된다.
문병현(Byung-Hyun Moon),장인훈(Jang In-Hoon),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1
본 논문에서는 음성으로부터 감정을 인식하고 감성적인 운율로 음성 출력을 산출해 내는 시스템을 제안 한다. 음성적인 운율로부터 감정을 인식하기 위해서 퍼지룰(rule)을 이용한다. 본 논문에서 감정 인식 시스템은 음성 샘플들로 학습 데이터를 구축하고 이를 기반으로 하여 추출된 20 개의 특징 집합으로부터 가장 중요한 특징들을 자동적으로 선택한다. 화남, 놀람, 행복, 슬픔, 보통의 5가지 감정 상태를 구분하기 위하여 접근법에 기반한 퍼지를 이용하였다.