• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제5권7호
• /
• pp.1226-1231
• /
• 2001

본 논문에서는 임펄스 잡음이 존재할 때 주파수 지연을 추정하기 위해서 칼만 필터 자동 주파수 제어에 관해서 나타내고, 몇 가지 잘 알려진 자동 주파수 제어와 비교하였다. 칼만 필터 자동 주파수 제어는 백색 가우스 잡음에 대하여 안정된 주파수 획득 성능을 유지하면서, 임펄스 잡음에 잠재적으로 강한 특성을 보인다. 또한 제안된 기법은 고려한 모든 자동 주파수 제어 중에서 가장 빠른 초기 주파수 획득 성능을 달성할 수 있다. 그 결과 자동 주파수 제어를 학습하기 위한 프리앰블 길이를 줄일 수 있으므로 높은 송신 전력효율을 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.313-316
• /
• 2011

본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 이동 로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해알기 위해 이동 로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값과 이동 동작의 불확실성을 고려하여, 위치 추정 오차를 줄이고자 가우스 확률분포와 파티클 필터 기법을 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 본 논문에서는 구현된 시스템과 실험 결과를 소개한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.64-68
• /
• 2020

가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.1185-1198
• /
• 1992

본 논문에서는 기존의 메디안필터와 메디안혼성필터의 잡음 제거 특성을 개선하기 위하여 차등가중치 알고리즘을 제안하였고, 이 알고리즘을 적용한 메디안혼성필터와 기존의 메디안필터 및 메디안혼성필터를 단순 영상과 실제 영상에 적용하여 영상의 잡음 제거 특성과 미세 부분 및 경계보존 특성을 비교, 검토하였다. 본 논문에 사용된 단순 영상은 임펄스, 가우스, 지수 및 라플라션 잡음이 첨가된 Lenna 영상이며, 실제 영상은 임펄스 잡음이 첨가된 Urological영상이다. 본 연구의 실험 결과 차등가중치 알고리즘이 적용된 메디안혼성필터가 기존의 메디안필터 및 메디안혼성필터보다 비교적 양질의 영상을 구현할 수 있었으나, 필터의 차수가 증가할수록 영상처리에 많은 시간이 소요되었다. 그러나 영상의 형태에 따라 적절한 필터링을 선택하여 적용하면 향후 컴퓨터를 이용한 여러 응용 분야 및 의학 영상 처리 분야등에 상당한 도움이 되리라고 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.139-140
• /
• 2015

본 논문에서는 교통 감시 시스템에서 차량추적방법을 제안한다. 교통 감시 카메라를 이용한 차량추적시스템은 차량 감시, 사고감지 및 교통정보를 확인할 수 있게 하는 시스템이다. 차량추적을 위하여 먼저 가우스 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 배경과 전경을 분리하고 형태학적 필터링을 이용하여 차량을 검출한다. 검출된 차량으로부터 SURF(Speed Up Robust Features) 매칭을 통하여 차량추적방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.973-975
• /
• 2016

본 논문에서는 센서 결합을 이용하여 강체 자세 추정을 정확히 할 수 있는 선택적 확장 칼만 필터 방법을 제안한다. 강체의 자세는 Gauss-Newton방법을 적용하여 가속도 데이터와 지자기 데이터로 부터 쿼터니언 상태 변수를 개략 추정하고 비전 정보와 자이로 센서 정보를 이용하여 정밀 추정을 하는데 외부 간섭 잡음이 강 할 경우 이 방식을 이용한 개략 추정이 어려워진다. 본 논문은 외부 간섭 잡음의 정도를 측정하고 잡음이 강할 때 비전 정보와 자이로 센서정보를 주로 이용하는 선택적 확장 칼만 필터 방법을 이용하여 추정 값에 대한 신뢰도를 높인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.597-606
• /
• 2010

본 논문에서는 증강현실 환경에서 보다 강건한 카메라 정보 추정을 위한 입자필터 기반의 카메라 추적 기법에 대해서 설명한다. 실시간 카메라 추적을 위해서는 일반적으로 칼만 필터, 또는 확장 칼만 필터 등이 많이 이용되지만, 카메라의 급격한 흔들림 및 장면의 가려짐 등과 같은 불안정한 조건에서는 정상적인 카메라 추적이 매우 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 입자필터링 기법은 시스템 상태에 대한 측정 표본입자의 가중치를 별도의 가중치 계산과정을 이용하지 않고 가우스 분포를 기반으로 계산하였으며, 카메라 입자를 수렴시키기 위한 별도의 처리과정을 거치지 않고 시스템의 실제 불확실도에 근사화되도록 재표본화된 표본입자 집합을 이용하여 카메라 상태의 추정을 수행하였다. 또한 제안된 방법은 보다 많은 수의 표본 입자를 이용하는 환경에서도 실시간 처리가 가능한 장점이 있다. 실험을 통하여 다양한 환경 하에서 제안된 방법의 효율성과 정확성을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제40권5호
• /
• pp.43-52
• /
• 2003

Two methods which estimate manoeuvring derivatives in the model of hydrodynamic force and moment acting on a manoeuvring ship using sea trial data were compared. One is the widely used parameter estimation method by using the Extended Kalman Filter (EKF), which estimates state variables of linearized state space model at every instant after dealing with the coefficients as the augmented state variables. The other one is the Estimation-Before-Modeling (EBM) technique, so called the two-step method. In the first step, hydrodynamic force of which dynamic model is assumed the third-order Gauss-Markov process is estimated along with motion variables by the EKF and the modified Bryson-Frazier smoother. Then, in the next step, manoeuvring derivatives are identified through the regression analysis. If the exact structure of hydrodynamic force could be known, which was an ideal case, the EKF method would be regarded as being more superior compared to the EBM technique. However the EBM technique was more robust than the EKF method from a realistic point of view where the assumed model structure was slightly different from the real one.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.321-324
• /
• 2011

본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.123-129
• /
• 2015

알고리즘의 유연성 및 효율성으로 인해 GPS 이동측위 시 칼만필터가 주로 사용되어 왔으며 동시에 다양한 계통오차의 제거가 가능한 상대측위 기법이 널리 사용되어 왔다. 하지만 기선의 길이가 길어지게 되면 상대측위 기법을 사용하더라도 대기효과를 충분히 제거하기 어렵기 때문에 이 경우 제거되지 않고 남아 있는 대기효과를 상태벡터에 추가하여 추정을 하기도 한다. 칼만필터를 이용하는 경우 일반적으로 대기효과는 랜덤워크 혹은 일차가우스-마르코프 프로세스로 모델링하게 되는데 이때 프로세스 잡음에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 대기효과에 해당되는 프로세스 잡음 모델링을 위해 필요한 매개변수를 결정하였다. 이를 위해 이중차분 전리층 지연값과 천정방향 습윤지연값을 이용하여 실험적 자기상관함수를 계산하였으며 이를 통해 프로세스 잡음 모델링에 필요한 매개변수를 계산하였다. 결정된 매개변수값들은 유사한 대기환경에서 취득된 데이터에 대한 프로세스 잡음 모델링 시 직접 사용될 수 있으며 유사한 대기환경이 아닌 경우일 지라도 초기 근사값으로 활용될 수 있을 것이다.