• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.59-64
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• 2009

경계선 검출은 항상 원 이미지의 노이즈에 의해 영향을 받으므로 사전에 노이즈들을 제거하는 방법들이 필요하다. 그리고 Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 알맞은 smooth 함수를 가지고 있고, 그래서 중요하지 않은 정보와 노이즈에 민감한 부분들을 점차 제거하는 방법들을 택하고 있다. 우선 Canny 알고리즘을 사용하여 객체의 윤곽선을 추출하는데 초점을 맞추었다. 그리고 알고리즘을 테스트 하고 이전의 단독 Canny 알고리즘보다 우수한 결과를 얻었다. 따라서 Mean Shift 알고리즘과 Canny 알고리즘이 조합된 방법은 경계선 검출 처리에 적당함을 말한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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• pp.500-501
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• 2011

신재생 에너지를 계통과 효율적으로 연계하기 위해서는 일정한 DQ파형이 필요하다. 하지만 부하의 변동으로 전류가 작을 경우 노이즈의 영향으로 제어에 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 전류 제어를 하기 위해 DFT 기법을 사용하여 노이즈를 제거하고 기본파 전류 파형을 추출하여DQ 변환을 수행한다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2000년도 학술대회논문집
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• pp.231-234
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• 2000

The corona in oil, the surface discharge in oil, the void discharge which could be in a transformer were imitated by using three electrodes with different shapes and the frequency bands of each ultrasonic signal were measured. After emitting artificial noises toward the transformer, only ultrasonic signals were extracted by frequency filtering, from the ultrasonic signals with noises at partial discharge. As a result, it was confirmed that the ultrasonic signals due to the corona in oil, the surface discharge in oil, the void discharge could be distinguished from the noises.

• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.27-35
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• 2020

최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.121-125
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• 2008

멀티미디어와 관련한 소프트웨어 및 하드웨어의 기술적 발달로 인해 자료로부터 추출된 정보를 저장하거나 표현하는 수단으로써 영상이 사용되어지고 있다. 특히 유비쿼터스 환경에서는 이들 영상을 형성하고, 감지하며, 기록 및 전송하는 처리과정에서 다양한 원인으로 인해 노이즈(noise)가 부가된다. 이들 노이즈를 제거하기 위해 영상 복원에서는 각 노이즈 특성에 맞도록 적합한 필터링을 활용하게 된다. 뿐만 아니라 저해상도의 여러 영상들을 고해상도 영상으로 복원할 수 있는 방법 및 노이즈 혹은 훼손된 영상을 복원하는 다양한 방법과 기법들이 연구되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 및 의료 분야에 빈번히 발생될 수 있는 훼손된 영상으로부터 최적의 영상복원 매개변수를 적용하여 영상을 개선시키기 위한 방법으로, 사용자가 정의한 평균 필터와 위너 필터를 이용한 영상 개선 프로토타입 시스템을 구축하며, 구축된 시스템으로부터 훼손된 영상을 개선된 영상과 비교하여 노이즈의 특성과 개선된 결과를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 피부색 정보와 눈, 입의 위치를 찾아 실시간으로 얼굴을 인식하는 랩을 제안한다. 먼저 노이즈를 제거하여 얼굴 후보 영역을 지정한다. 지정된 얼굴 후보 영역에서 눈과 입을 찾고, 찾은 눈과 입 사이의 영역에서 에지를 탐색하여 코의 존재 유무를 검증하고 이를 바탕으로 얼굴인지 판단하는 절차를 따른다. 제안한 기법은 피부색 검출을 위해 YCbCr 을 이용하여 피부 영역을 찾고 지정한 피부 영역에서 노이즈를 제거한 후, Eye Map의 EyeMapC 연산을 통해 눈을 Lip Map을 통해 입을 찾는다. 찾아낸 눈과 입의 사이의 영역에서 Canny Edge 연산을 수행하여 코의 존재 유무를 판단하여 최종적인 얼굴 영역을 판별하는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.189-192
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• 2001

뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(Artifacts)가 섞여서 측정되기 쉽다. 이러한 노이즈나 잡파들을 제거하기 위하여 미지의 혼합된 신호들을 분리하는데 적용되고 있는 통계적인 처리 방식인 독립성분분석(ICA) 알고리즘을 뇌파에 적용하여 그 결과를 알아보았다. 본 연구에서는 정상인의 안구운동(Eye Movement)상태의 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 안구운동과 관련된 잡파가 포함된 원래의 뇌파신호(Original EEG Signal)와 제거한 다음의 뇌파신호(Corrected EEG Signal)에 대하여 비선형 분석법을 사용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.100-105
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• 1998

지문 검증은 생체 측정학의 다양한 인증 시스템 중에서 기술의 적용 범위 및 사용의 편의성 등에서 가장 우수한 개인 인증 방법이다. 이러한 지문 인식 과정 중에서 Segmentation은 가장 기초적이지만 이후의 처리과정에 지대한 영향을 미칠 수 있는 과정이다. 특히 잡음이 많은 영상, 회전된 영상, 깨끗하지 못한 영상 등은 Segmentation 방법에 따라 원래의 영상이 훼손될 소지가 많다. 그래서 전자와 같은 지문의 경우, 한계 영역을 가변적으로 설정하여 전경 영상을 선택하는 것이 좋은 방법이다. 이 방법의 특징은 블록의 크기를 잘게 나누어 전경 후보자 영상 여러 개를 만들어서, 그 중에서 전경 영상 하나를 선택할 때, 가변적인 한계 영역을 설정하여, 가장 양호한 전경 영상을 선택할 수 있게 하는 것과, 필터링 적용을 통한 노이즈 제거 방법을 적용하는 것이다. 이 방법을 적용함으로써, 양호한 전경 영상을 선택할 수 있었고, 노이즈까지도 깨끗이 제거하여, 정확히 지문 부분만을 분할(Segmentation) 할 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.29-35
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• 2016

본 논문에서는 장애인보조기구에 적용하기 위한 근거리 레이더의 반사판의 각도에 따른 데이터의 노이즈에 대한 분석과 이를 제거하기 위한 휴리스틱 알고리즘과 이동평균필터를 융합한 상보필터를 제시하고 이를 적용하여 노이즈를 제거한 실험에 대한 내용을 담고 있다. 또한 칼만 필터와의 비교와 두 개를 같이 사용했을 경우 등의 실험 결과 값 비교를 통해 제안한 필터의 효용성에 대해서 증명하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.247-250
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• 2005

많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.