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- 저자 : 정의필(Uipil Chong) (검색결과 8 건)
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주파수 위상 응답과 크기 응답에 QIM을 이용한 다중 오디오 워터마킹
서예진,조상진,정의필,Seo, Yejin,Cho, Sangjin,Chong, Uipil 한국음향학회 2013 韓國音響學會誌 Vol.32 No.1
본 논문에서는 주파수 위상 응답과 크기 응답에 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하는 다중 오디오 워터마킹을 제안한다. 워터마크 삽입은 두 단계로 나뉘며 주파수 영역에서 수행된다. 1단계에서는 주파수 위상 응답의 전체 샘플을 대상으로 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입하고 2단계에서는 먼저 무음 구간 여부에 따라 워터마크를 삽입할 프레임을 정하고 해당 프레임에서 주파수 크기 응답의 최대값을 기준으로 정규화한 후 고정된 스텝사이즈를 적용하는 방법으로 적응적인 QIM을 구현하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입 단계를 거친 주파수 위상 응답과 크기 응답을 역푸리에 변환을 통해 시간 영역의 신호로 복원한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 이용하여 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였으며 특히 푸리에 공격에서 복원율은 95% 이상으로 매우 강인한 결과를 보였다. This paper describes a multiple audio watermarking using Quantization Index Modulation (QIM) on frequency phase and magnitude response. Proposed embedding procedure is composed of two stage. At the first stage, the watermark is embedded on the frequency phase response using QIM. In the second stage, the watermark is embedded using adaptive QIM with the step-size that is adaptively determined using the maximum value of the frequency magnitude response of every frame. The watermark is extracted by calculating the Euclidean distance as the blind detection. The proposed method is robust against most of attacks of audio watermark benchmarking. For the Fourier attacks, the proposed method shows over 95% recovery rate.
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한형섭,류장협,정의필,Han, Hyungseob,Ryu, Janghyub,Chong, Uipil 한국융합신호처리학회 2016 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.17 No.2
운전자에게 각성뇌파를 생성할 수 있는 SSVEP기반의 졸음퇴치 도로시설물 시제품 개발을 위하여 실험을 통한 표준 인터페이스 모델의 개발 및 실험 검증 자료를 구축하는데 있다. 먼저 프로그램 시뮬레이션으로 SSVEP 자극 프로그램을 만들어서 체커 보드의 자극패턴을 만들었고 SSVEP의 주파수를 베타파 영역(13~30Hz) 내에 설정하였다. 고속도로 졸음취약지점에서 설치하여 운전중에 SSVEP 광자극에 대한 효과검증에 관한 실험 결과 주간과 야간 모두 고속도로 운전 중 SSVEP 광자극을 받으면 순간 베타파가 증가하는 것을 확인하였고, 5분 유지기 동안 보다 높은 각성상태를 유지하는 것으로 확인되었다. The purpose of this paper is to develop the algorithm of human arousal inducing interface using steady-state visual evoked potential(SSVEP) and its verification through experiments. In order to develop the model, computer-based SSVEP program simulation is preliminary performed. From the results of the simulation, stimulus pattern is decided to checkerboard and SSVEP frequency range is set into beta wave (13~30Hz). After the experiment on proving the effect of SSVEP flashing stimulation while driving by installing it at the location of people mostly falling asleep in the highway, the result confirms that both during the night and the day, after SSVEP flashing stimulation, a wave Beta immediately increases and the subjects keep high stimulation for the 5 minute maintaining stage.
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AR계수와 SVM을 이용한 뇌파 기반 운전자의 졸음 감지 시스템
한형섭(Hyungseob Han),정의필(Uipil Chong) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.6
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다. One of the main reasons for serious road accidents is driving while drowsy. For this reason, drowsiness detection and warning system for drivers has recently become a very important issue. Monitoring physiological signals provides the possibility of detecting features of drowsiness and fatigue of drivers. One of the effective signals is to measure electroencephalogram (EEG) signals and electrooculogram (EOG) signals. The aim of this study is to extract drowsiness-related features from a set of EEG signals and to classify the features into three states: alertness, drowsiness, sleepiness. This paper proposes a drowsiness detection system using Linear Predictive Coding (LPC) coefficients and Support Vector Machine (SVM). Samples of EEG data from each predefined state were used to train the SVM program by using the proposed feature extraction algorithms. The trained SVM program was tested on unclassified EEG data and subsequently reviewed according to manual classification. The classification rate of the proposed system is over 96.5% for only very small number of samples (250ms, 64 samples). Therefore, it can be applied to real driving incident situation that can occur for a split second.
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정의필 울산대학교 2001 공학연구논문집 Vol.32 No.1
본 논문은 소음과 음성이 섞인 신호에서 소음을 효과적으로 제거하여 음질개선을 도모하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실제 산업현장에서의 음성과 소음이 섞인 신호를 LMS 알고리듬을 이용한 적응필터와 음성신호에 적합한 저주파 대역필터를 통과시킨다. 이 신호를 음성구간과 비 음성구간을 검출하는 알고리듬에 적용하여 비 음성구간의 소음을 제거함으로서 음질을 개선하였다. We propose the new system which consists of adaptive filter using least mean square algorithm, lowpass filter(LPF) and part of voice interval detection in order to improve voice quality by reducing the noise components in the industry fields. The mixed signal with voice and noise is passed through the adaptive filter to remove the background noise of the original input signal. We removed the high frequency noise components by passing through LPF. Finally, we could obtain the good quality of voice from the proposed system close to original voice by removing the noise between the voice intervals.
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Effects of Coefficient Quantization in Block Filters
Chong, Uipil 울산대학교 1998 공학연구논문집 Vol.29 No.2
VLSI의 설계 기술이 발전함에 따라 블록 필터의 설계는 FFT를 이용한 계산의 수를 줄이는 것으로부터 병렬 계산쪽으로 관심을 가지게 되었다. 왜냐하면 적합한 블록 필터의 설계는 계산 속도면에서나 수치 정확도면에서 바람직한 결과를 얻을 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 스칼라 필터를 블록 필터로 변환하는 과정을 설명하고, 특히 정밀도가 높은 블록 상태공간 필터와 블록 래티스 필터에 대하여 블록 필터 계수의 양자화 효과를 비교하였다. As VLSI design technology advances, the potential advantages of block filters are shifted from the savings of the number of computations(using FFT) to computational parallelism. Since fixed point finite precision arithmetic is preferred in high throughput digital signal processing systems, the use of proper block filter structures with good numerical properties is desirable. In this paper, we extend scalar filter structures to block filter structures and investigate their coefficient quantization effects. Since block filters with quantized coefficients are usually periodically time-varying, the errors are described using bi-frequency representations. Under coefficient quantization, however, deviations from the desired filter functions are larger for block filters than scalar counter parts since poles and zeros are clustered more closely. Therefore, in general, the filter coefficients need higher precision in the block filter implementations. Through computer simulations of the various block filter structures, finite coefficient quantization properties are investigated.
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