• Title/Summary/Keyword: 기계적 잡음

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Non-Impulse Noise Reduction of Binary Image based on Morphological Arithmetic (형태학적 연산에 기반한 이진영상의 비임펄스 잡음제거)

  • 김재석;정성옥
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.6 no.6
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    • pp.909-914
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    • 2002
  • In this thesis, noise reduction of image with impulse noise in circle image removed noise to harness existing median filter for noise reduction from image data of damage by noise when impulse noise is high or noise reduction is low, but it is not made up of noise reduction to harness existing median filter in case of existence of non-impulse noise. Therefore noise reduction of image with non-impulse noise had to remove noise by morphological arithmetic in this thesis's proposition. In contrast to median filtering, result of edge detection is more efficient after remove non-impulse noise by method of thesis's proposition and it compare and demonstrate through this experimentation.

The Use of Unsupervised Machine Learning for the Attenuation of Seismic Noise (탄성파 자료 잡음 제거를 위한 비지도 학습 연구)

  • Kim, Sujeong;Jun, Hyunggu
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.25 no.2
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    • pp.71-84
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    • 2022
  • When acquiring seismic data, various types of simultaneously recorded seismic noise hinder accurate interpretation. Therefore, it is essential to attenuate this noise during the processing of seismic data and research on seismic noise attenuation. For this purpose, machine learning is extensively used. This study attempts to attenuate noise in prestack seismic data using unsupervised machine learning. Three unsupervised machine learning models, N2NUNET, PATCHUNET, and DDUL, are trained and applied to synthetic and field prestack seismic data to attenuate the noise and leave clean seismic data. The results are qualitatively and quantitatively analyzed and demonstrated that all three unsupervised learning models succeeded in removing seismic noise from both synthetic and field data. Of the three, the N2NUNET model performed the worst, and the PATCHUNET and DDUL models produced almost identical results, although the DDUL model performed slightly better.

An Experimental Study on the Material Characteristics of Mechanical Filters for Eliminating High-Frequency Noise in Accelerometer Measurements (가속도 측정에 있어 고주파 잡음 제거를 위한 기계적 필터의 재료 특성에 관한 실험적 연구)

  • Choi, Won-Yeong;Yoo, Seong-Yeol;Cha, Ki-Up;Kim, Sung-Soo;Noh, Myoung-Gyu
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.35 no.7
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    • pp.773-778
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    • 2011
  • Accelerometers are widely used to measure the lateral vibrations of pipe-like structures such as a gun tube under impulse loads. Stress waves that precede the lateral vibrations due to the explosion within a gun contribute little to the vibrations, but saturate the accelerometer input. A mechanical filter eliminates this high-frequency stress wave and only transmits the signal corresponding to the lateral vibrations. The mechanical filter consists of a mechanical structure for mounting the accelerometers and a damping material. The low-pass filter characteristics are determined from the equivalent damping and stiffness property of this damping material. In this paper, we tested nine commercially available damping materials for their vibration characteristics by using a test rig. We also observed the change in the vibration characteristics while compressing the material. We designed and manufactured a mechanical filter and verified its filtering performance.

Wavelet based Image Reconstruction specific to Noisy X-ray Projections (잡음이 있는 X선 프로젝션에 적합한 웨이블렛 기반 영상재구성)

  • Lee, Nam-Yong;Moon, Jong-Ik
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.7 no.4
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    • pp.169-177
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    • 2006
  • In this paper, we present an efficient image reconstruction method which is suited to remove various noise generated from measurement using X-ray attenuation. To be specific, we present a wavelet method to efficiently remove ring artifacts, which are caused by inevitable mechanical error in X-ray emitters and detectors. and streak artifacts, which are caused by general observation errors and Fourier transform-based reconstruction process. To remove ring artifacts related noise from projections, we suggest to estimate the noise intensity by using the fact that the noise related to ring artifacts has a strong correlation in the angle direction, and remove them by using wavelet shrinkage. We also suggest to use wavelet-vaguelette decomposition for general-purpose noise removal and image reconstruction. Through simulation studies. we show that the proposed method provides a better result in ring artifact removal and image reconstruction over the traditional Fourier transform-based methods.

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A Study on Leak Detection Technique of a Pipe In a Noisy Environment (기계잡음 환경에서의 배관 누설탐지기법에 관한 연구)

  • Yoon, Doo-Byung;Park, Jin-Ho;Shin, Sung-Hwan
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.31 no.7
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    • pp.449-460
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    • 2012
  • The importance of the leak detection of a buried pipe in a power plant of Korea is being emphasized as the buried pipes of a power plant are more than 20 years old. The objective of this work is to enhance the capability of the leak detection technique in a noisy environment. For this purpose, a modified cross-correlation method that can effectively remove the rotating machinery noise component is suggested. In addition, a method for leak point detection using phase information of cross-spectrum is suggested. The validity of the proposed method is verified by performing an experiment. The experimental result demonstrates that the performance of the cross-correlation method can be enhanced by reducing the periodic noise components due to mechanical equipment.

Low Noise Breaker (저소음 브레이커 개발)

  • 김정태;전오성;윤병옥;이영화
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1995.04a
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    • pp.213-216
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    • 1995
  • 공사장의 건설기계 소음은 저주파 에너지를 많이 가지고 있기 때문에, 일단 소음이 발생되면 그 전파가 멀리까지 감쇄없이 진행하는 물리적 특징을 가지고 있으며 현실적으로 흡음재처리를 통한 소음방지효과는 저조한 실정이다. 특히, 선진국에서는 건설기계 등의 엄격한 소음 인증제도 실시로 인해 국내 일부 건설장비 생산제품이 외국에서 요구하는 소음규제치를 초과하기 때문에 저소음, 저진동 건설기계 설계 기술의 발전이 없으면, 향후 수출여건이 점차 어려워지고 있다. 이와같은 주변여건의 변화로 인해 건설기계를 생산하는 입체에서는 공사장 소음과 같은 저주파 에너지에 의해 지배 받는 소음문제를 효과적으로 저감시키기 위한 건설기계의 저소음, 저진동 설계의 필요성을 심각하게 인식하고 있는 실정이다. 건설기계중, 소음이 문제시되는 기계로는 지반정지공사, 기초공사, 콘크리트공사, 포장공사, 파괴 및 해체공사와 기타등 6가지가 있다. 이중에서 환경연구원의 연구결과에 따르면, 항타기, 브레이커 및 착암기가 높은 소음도를 나타내고 있다. 가장 높은 소음을 배출하고 있는 항타기는 기초 공사에 쓰이는 것으로써 지반 천공후 H빔을 싣는 디젤 항타기의 경우, 소음도가 107dBA를 보여주고 있다. 이 값은 기계로부터 7m 떨어진 거리에서 측정된 값이다. 또, 파괴 및 해제공사에 쓰이는 브레이커는 98dBA의 소음도를 보여주고 있다. 착암기는 작용원리에 따라 91-96dBA의 소음을 배출하고 있다. 본 연구에서는 건설기계중 소음이 높아 문제시 되고 있는 유압 브레이커의 저소음 설계기술개발에 관한 내용이다. 저소음 브레이커의 개발을 위해 소음에너지의 전달경로를 검토하고, 현실성있는 소음방지 대책을 제시하였다. 연구결과, 브레이커의 설계개량을 통해, 10dB의 소음저감효과를 볼 수 있어 만족스러운 결과를 도출할 수 있었다.타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection

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Prdiction of Mechanical Properties in Injection Molded Polystyrene Parts using Artificial Neural Network (인공신경망을 이용한 폴리스타이렌 사출성형품의 기계적 물성 예측)

  • 박헌진
    • The Korean Journal of Rheology
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    • v.10 no.2
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    • pp.74-81
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    • 1998
  • 사출성형품의 설계는 그 내부의 기계적 물성 변화보다는 전통적으로 용도에 부합하 는 형상을 위주로 하여 이루어져 왔기 때문에 설계조건의 개선을 통하여 성능이 우수한 제 품을 얻기까지 많은 시행착오가 요구되고 있다. 그런데 사출성형 실험이나 물성평가 시험을 하기 전에 성형품의 부위별 기계적 물성을 알수있다면 제품의 설계나 금형 설계에 많은 도 움이 될 수 있으므로 최근에 물성 예측을 위한 방법론들의 개발이 다양하게 시도되고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습시스템, 사출성형 수치모사와 기계적 물성과의 상관관계를 밝히 는 방법을 만들어 사출물이 제작되기 전에 그들의 기계적 물성을 사출성형 수치모사에서 얻 어진 열적·기계적 이력으로부터 예측하고자 하였다. 이때 성형품의 기계적 물성과 열적· 기계적 이력 사이에는 매우 복잡하고 비선형적인 상관관계를 보이기 때문에 이들 사이를 비 매개변수적으로 연관짓기 위하여 역전파 인공신경망 알고리듬을 사용하였으며 열적·기계적 이력은 사출성형용 수치모사 소프트웨어를 이용하여 구하였다. 학습과정에서 전역최소값에 도달하지 못하는 인공신경망의 문제점을 해결하기 위하여 모멘텀변수와 잡음지수를 포함하 는 일련의 항을 첨가하여 연결가중치를 보정하였다. 그 결과 어떤 초기값에 의하여 학습이 되더라도 전역최소값에 도달하는 것을 확인하였으며 이를 이용하여 다른 사출조건에서 사출 물의 기계적 물성을 잘 예측할수 있었다.

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Enhanced 2.4kbps Harmonic Stochastic Excitation Coding (향상된 2.4kbps 하모닉 스토케스틱 여기 음성 부호화 방법)

  • 김종학;신경진;이인성
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.831-834
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    • 2000
  • 본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR(Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.

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Enhaced 2.4 kbps Harmonic Stochastic Excitation Coding for Time/Frequency Transitional Speech (시간/주파수 전이신호를 위한 향상된 2.4 kbps 하모닉 스토케스틱 여기 음성 부호화 방법)

  • 김종학;이인성
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.19 no.7
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    • pp.53-58
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    • 2000
  • 본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.

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The Edge Detector Using Wavelet Transform developed for Heavy Noised Images. (심한 잡음성 영상의 경계선 검출을 위한 웨이블릿 변환 이용 검출기 개발)

  • 이혜성;변혜란;유지상
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.464-466
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    • 1998
  • 경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.

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