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- 저자 : 장성환(Sunghwan Jang) (검색결과 3 건)
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김민호(Minho Kim),김태욱(Taewook Kim),장성환(Sunghwan Jang),반다희(Dahee Ban),민병석(Byungseok Min),권성오(Sungoh Kwon) 한국통신학회 2013 韓國通信學會論文誌 Vol.38 No.12(융합기술)
본 연구에서는 PPG 신호 측정에서 포함되는 잡음들 중에서 동잡음을 제거하는 신호처리 방안을 제안한다. 측정되는 PPG 신호는 측정 환경 자체의 신호 잡음과 사용자의 동작변화로 발생하는 동잡음 등 여러 잡음이 같이 존재하므로 적절한 신호처리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 안정된 상태에서 실제 PPG 신호를 측정한 뒤, 이 기준 신호를 바탕으로 여러 채널에서 측정한 다중화된 PPG 신호를 이용하여 동잡음을 제거하는 신호 처리 방법을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 두 개의 채널을 이용하여 PPG 신호를 측정하며, 각각 20%의 오류율을 가지는 신호를 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 처리한 결과 9.56%로 오류율이 감소하였다. In this paper, we propose a methods to eliminate PPG sensor noise resulted from user motion during measurement. Measured PPG signals require approperiate signal processing methods since various types of noises such as a motion noise by user movement and signal noises occurred from the change of measuring environments. This paper suggests a signal processing method that eliminates motion noises by measuring several PPG channels that are based on the stable patterns of the practical users. The PPG signals are measured by the two channels in this experiment. When the individual error rates are 20%, the proposed algorithm reduces the errors to 9.56%.
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장성환,이자용,김도완,강훈 중앙대학교정보통신연구소 2001 정보통신연구소논문집 Vol.3 No.2
본 논문은 눈 위치를 빠르게 추출하는 방법을 구현한다. 눈의 위치는 아바타 구현에 사용되는 얼굴의 특징들 중 가장 중요한 요소이자 출발점이 될 수 있다. 모델적 접근을 통한 눈 위치 추출은 몇 가지 접근 방법이 같이 사용되며, 이미지에서 얼굴과 눈의 영역을 추출하기 위해 몇 단계로 나뉜다. 우선 테두리 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 다음 단계로 눈의 대략적인 위치를 추출하기 위해 밝기의 경계값을 궤환을 통해 결정한다. 마지막으로 눈의 정확한 위치를 추출하기 위해 얼굴의 구조적 특징을 사용한다. This paper presents a fast method for eyes detection. The eyes play the important role in the recognition. Most of all, the location of eyes is extracted for projecting the facial features on avatars. The model-based approach is used among the several approaches. The head-and-shoulders image is adopted. This method takes several steps in order to extract regions of the human face and the eyes in the image. In the first step, the face region is extracted by edge information. In the next step, the feedback intensity threshold method extracts the eyes candidates. In the final step, the facial structure is used for detecting the eyes location.
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