최근 디지털카메라의 기술 개발은 빛이 부족한 상황에서도 사진용 플래시와 같은 장비를 사용하지 않고서 사진을 촬영할 수 있는 다양한 고감도 기능을 탑재하는 경향이다. 또한 다양한 고감도에 적용시킬 수 있는 디지털카메라의 노이즈감소기능도 동시에 개발되고 있다. 그러나 노이즈가 발생하기 쉬운 고감도 상황에서 디지털카메라의 노이즈감소기능은 노이즈를 감소시키는 동시에 이미지의 해상도도 감소시키는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 디지털카메라의 노이즈감소기능이 이미지 해상도에 미치는 영향을 실험을 통해 양적으로 수치화 하고자 한다. 실험은 해상도와 노이즈 타깃을 디지털카메라의 감도별로 촬영하고, 측정값을 분석한 결과 노이즈감소기능이 적용될 때 최대 15%까지 해상도가 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구는 디지털카메라의 사용자에게는 노이즈감소기능의 정확한 활용을 가능하게 하며 제조사에게는 노이즈감소기능을 검증해 볼 수 있게 할 것이다.
최대전력점 추적기는 태양광 발전시스템의 대표적인 기능이다. 최대 전력점을 추종하기 위해서는 태양전지의 전압과 전류의 측정을 필요로 한다. 만약 측정 신호에 노이즈가 포함되어 있으면 발생되는 전력이 감소되어 태양광 발전의 효율이 감소하게 된다. 노이즈가 포함된 신호에 확장 칼만 필터 이론을 적용하여 최적의 추정된 신호를 얻어 낼 수 있다. 칼만 필터는 랜덤 노이즈가 포함된 신호에서 최적의 신호를 얻어내는데 사용된다. 또한 칼만 필터의 적용결과로 인덕터 전류와 같은 측정하지 않는 신호도 센서리스 추정이 가능하다. 본 논문에서는 시스템 모델링 방법과 확장 칼만 필터 설계 방법이 소개된다. 실험 결과로서 제안된 제어기의 성능을 확인하였다.
본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.
영상 획득과 재구성 방법에 따라 CT 감약계수는 다양성을 보이고 관심 영역의 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 인체에서 간 실질조직과 위장의 물의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 다중채널 CT 스캐너를 이용하여 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10 (very smooth), B20 (smooth), B30 (medium smooth), B40 (medium), B50 (medium sharp), B60 (sharp), B70 (very sharp), B80 (ultra sharp)으로 재구성하여 간의 실질 조직과 물이 들어 있는 위장 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 측정하여 영상을 비교하였다. 간의 실질 조직에서 CT감약계수는 커널에 따라 60.4에서 69.2 HU사이에서 분포하여 차이가 없었으나, 노이즈는 커널(7.6$\sim$63.8 HU)이 높아질수록 증가하였다. 물의 CT감약계수는 -2.2 HU에서 0.8 HU사이에서 측정되었고, 노이즈는 커널(10.1$\sim$82.4 HU)이 높아질수록 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사 부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.
사물인터넷 시대에는 사물들이 유무선 네트워크로 서로 연결되어 필요할 때마다 정보를 주고 받는다. 채널과 네트워크 환경은 시간에 따라 변하고 잡음과 간섭 신호가 채널에 혼재하므로 자신이 수신해야 하는 신호가 언제 채널에 존재하는지 판단하는 케리어 센싱 기능이 매우 중요하다. 무선 통신 시스템의 케리어 센싱 회로는 수신기의 수신감도를 결정짓고, 수신감도는 시스템의 서비스 커버리지와 서비스 품질과 밀접한 연관이 있다. 수신감도가 낮을수록 서비스 커버리지가 증가하지만 노이즈에 민감해지고, 수신감도가 높을수록 서비스 커버리지는 감소하는 반면에 노이즈에 둔감해 진다. 그러므로 수신감도와 노이즈 민감도 관점에서 최적의 케리어 센싱 설계와 최적화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 장거리 사물인터넷을 위해 수신감도의 최적화 관점에서 효과적인 케리어 센싱 기법을 제안한다.
CT 영상은 커널의 종류와 재구성 방법에 따라 다양하게 나타나며, 관심 영역의 CT감약계수 및 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 커널의 종류에 따른 노이즈, 공간분해능 및 MTF를 측정하여 영상을 평가하였다. 다중채널CT 스캐너를 이용하여 팬텀 및 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40(medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp), B80(ultra sharp)으로 재구성하여 물, 공기, 간의 실질 조직, 근육, 지방 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 정량적으로 측정하여 영상을 비교하였다. 그 결과CT 감약계수는 물($1.1{\sim}1.8\;HU$), 공기($-998{\sim}-1,000\;HU$)이고, 물에서의 노이즈($5.4{\sim}44.8\;HU$), 공기($3.6{\sim}31.4\;HU$)이다. 인체에서 간 실질 조직과 지방, 근육의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 지방의 CT 감약계수($-2.2{\sim}0.8\;HU$), 간의 실질 조직에서 CT감약계수($60.4{\sim}62.2\;HU$), 노이즈($7.6{\sim}63.8\;HU$), 근육의 CT감약계수($53.3{\sim}54.3\;HU$), 노이즈($10.4{\sim}70.7\;HU$) 사이에서 분포하였고, 커널이 높아질수록 노이즈도 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.
본 논문은 통신중 발생 할 수 있는 잡음(Noise)이 영상정보에 주는 영향을 확인하고 그것을 가능한 한 원본영상정보에 가깝게 잡음을 제거 할 수 있는 Nagao필터를 분석하고 기존의 Nagao필터보다 더 나은 성능을 위하여 다른 분할영역을 설정하여 MSE(Mean Square Error)를 줄일 수 있는 필터를 제안하고 모의실험과 그 결과를 통하여 이 방법의 우수성을 확인한다.
본 논문에서는 새로운 interpolation-2 방식의 비교기 구조를 제안하여 칩 면적과 전력 소모를 줄이며 오류정정 회로를 내장하는 6-비트 70㎒ ADC를 설계하였다. Interpolation 비교기를 적용하지 않은 flash ADC의 경우 2n개의 저항과 2n -1개의 비교기가 사용되며 이는 저항의 수와 비교기의 수에 비례하여 많은 전력과 큰 면적을 필요로 하고 있다. 또한, interpolation-4 비교기를 적용한 flash ADC는 면적은 작으나 단조도, SNR, INL, DNL 특성이 떨어진다는 단점이 있었다. 본 논문에서 설계한 interpolation-2 방식의 ADC는 저항, 비교기, 앰프, 래치, 오류정정 회로, 온도계코드 디텍터와 인코더로 구성되며, 32개의 저항과 31개의 비교기를 사용하였다. 제안된 회로는 0.18㎛ CMOS 공정으로 제작되어 3.3V에서 40mW의 전력소모로 interpolation 비교기를 적용하지 않은 flash ADC에 비해 50% 개선되었으며, 칩 면적도 20% 감소되었다. 또한 노이즈에 강한 오류정정 회로가 사용되어 interpolation-4 비교기를 적용한 flash ADC 에 비해 SNR이 75% 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 최근 빅데이터 활용 분야의 큰 이슈인 트위터 메시지의 효율적인 감정 분석을 위한 POS 기반의 단어 군집화 기법을 제안하였다. 기존에 군집화를 통한 다양한 텍스트 감정 분석 기법이 제시되어 왔으나, 군집화 된 기능과 분류 결과 간의 관련성에 대한 연구는 미흡하였다. 또한 모든 단어에 대한 감정 분석은 노이즈로 작용될 수 있는 단어로 인해 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Chi Square 기법을 통하여 분석 결과에 영향을 미치는 단어에 가중치를 부여함으로써 정확도를 향상시킨다.
본 논문에서는 Zynq SoC 플랫폼을 사용하여 노이즈 영상의 경계선 검출 및 노이즈 감소를 위한 부분 재구성 시스템을 설계한다. 실시간 1080p 영상 시퀀스의 처리를 위한 높은 연산량을 제공하기 위해 재구성이 가능한 Programmable Logic 영역을 사용하고 하드웨어 필터를 구현한다. 또한 하드웨어 필터들은 부분 재구성 가능한 영역을 활용한 자동 재구성 기능을 통해 제한된 환경의 임베디드 시스템에서 더욱 더 효과적으로 하드웨어 자원 활용을 가능하게 한다. 주어진 한계점을 넘는 잡음을 포함한 입력 영상의 경우 적응적 노이즈 제거를 위한 필터링 연산을 하드웨어에 자동 재구성하여 수행함으로써 제안된 시스템은 향상된 경계선 검출 결과를 보여 주고 있다. 제안 하는 시스템을 사용하여 영상 시퀀스의 잡음 밀도에 따라 영상 처리 필터의 bitstream이 스스로 재구성 되었을 때 경계선 검출의 정확도에 대한 결과가 향상된 것을 (14~20배 PFOM) 구현 결과에서 보여 준다. 또한, ZyCAP을 사용하여 구현 한 경우 2.1배 빠르게 부분 재구성함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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