• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.909-914
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• 2002

영상을 처리할 때 영상 위에 원하지 않는 방해물이 존재하는 것을 잡음이라 하며 사람의 눈이 아닌 기계에 의해서 영상을 취득하기 때문에 기계의 성능에 따라 영상의 질이 좌우된다. 원 영상에 임펄스 잡음이 존재하는 영상의 잡음 제거는 기존의 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거하였지만 비임펄스 잡음이 존재하는 경우에는 미디언 필터만을 이용해서 잡음의 제거가 이루어지지 않는다. 따라서 비임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거는 본 논문에서 제안한 형태학적 연산을 이용하여 잡음을 제거 한 후 미디언 필터링에 의한 잡음제거 방범보다 더 효율적인 것을 본 실험을 통해 비교 증명하였다

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권2호
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• pp.71-84
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• 2022

탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권7호
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• pp.773-778
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• 2011

포신과 같은 충격하중을 받는 파이프 형태의 구조물 진동을 측정하기 위해 가속계가 널리 사용된다. 포약의 폭발로 인해 발생하는 응력파는 포신의 횡진동에 미미한 영향을 미치지만 매우 큰 가속도 성분을 가지고 있어 미세 진동의 계측을 어렵게 한다. 기계적 필터는 가속도계를 부착하는 기계적 구조물과 진동감쇠재료로 구성되어, 고주파의 응력파를 제거하고 횡진동에 관련된 가속도 성분만을 가속도계로 전달하는 역할을 한다. 진동감쇠재료는 비선형성이 강하여 수학적 모델링이나 수치적 해석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 9 가지의 진동감쇠재료의 진동특성을 실험적으로 확인하여, 기계적 필터에 가장 적합한 재료를 선택하였다. 또한, 압착에 따른 진동특성의 변화를 통해, 기계적 필터의 설계 데이터를 얻을 수 있었다. 기계적 필터를 설계 제작하여, 필터의 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.169-177
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• 2006

이 논문의 목적은 X선의 감쇠를 이용한 측정에서 발생하는 여러 종류의 잡음을 효과적으로 제거하는데 적합한 영상재구성 방법을 제안하는 것이다. 구체적으로, X선의 방출기와 검출기의 필연적인 기계적 오류에 의해 발생하는 원형모양 오류와 전반적인 관측오차와 푸리에 변환기반 재구성 과정에서 나타나는 줄무늬 모양 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 웨이블렛 방법을 제안한다. 원형모양 오류를 프로젝션에서 제거하기 위해 해당 잡음이 각도방향으로 강한 상관관계를 가지고 있음을 이용하여, 평균화된 정보에서 해당 잡음의 강도를 추정하고 이를 웨이블렛 축소법을 통해 제거하는 방법을 제안한다. 또한, 전반적인 잡음 제거와 영상재구성을 위해 웨이블렛-배규렛 분해법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 푸리에 변환을 기반으로 하는 방법에 비해 원형모양 오류와 영상재구성에 있어서 우수한 영상을 제공함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제31권7호
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• pp.449-460
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• 2012

발전소 건설 시에 설치된 지하매설 배관이 대부분 20년 이상 경과됨에 따라서 지하매설 배관의 누설탐지의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문의 목적은 발전소와 같이 매설배관 주변에 회전체 기계잡음이 존재하는 경우에 배관의 누설위치 추정성능을 개선하기 위한 방법을 연구하는 것이며, 이러한 목적을 달성하기 위하여 주파수영역에서 배관 주변의 회전체 기계잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 상호스펙트럼의 위상정보를 이용하여 배관의 누설위치를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위하여 실험을 수행하였으며, 실험결과 회전체에서 발생하는 주기적인 잡음성분을 제거함으로써, 배관 누설을 탐지하는 상호상관함수기법의 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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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

• 유변학
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• 제10권2호
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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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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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.

• 한국음향학회지
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• 제19권7호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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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.