전동기 위치 또는 속도를 측정하기 위하여 많이 사용되고 있는 증분형 엔코더의 출력신호는 고주파 디지털 신호로 PWM 인버터 등 전력용반도체 회로의 스위칭에 의하여 발생되는 전자파에 많은 영향을 받으며, 이 엔코더 출력신호에 포함한 노이즈는 일반적인 저역필터로 제거하기 힘들다. 본 논문에서는 엔코더 신호에 포함된 노이즈 성분을 완전히 제거할 수 있는 엔코더 출력신호 노이즈 제거용 디지털 필터회로를 개발하였다. 노이즈의 특성 즉 노이즈 주파수에 따라 필터내의 카운터 값 및 입력 클럭의 주파수를 쉽게 변경시킬 수 있으므로 어떤 노이즈 성분도 거의 완벽하게 노이즈를 제거할 수 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 이 디지털 필터의 성능을 확인하였다.
본 논문의 주요 목적은 컬러 이미지에서의 노이즈 제거를 위한 다양한 필터들의 성능 분석 비교이다. 기존의 노이즈 제거 필터들에 대한 분석에서 한 발 더 나아가 RGB에서 HSV나 $YC_BC_R$로 컬러 모델변환을 하여 노이즈를 제거하는 방법을 제안하였다. 논문에서 사용된 예인 Median, Wiener, Mean 등의 노이즈 제거필터들의 성능 개선에 도움을 주기위해 고안했으며 현재까지는 컬러 이미지를 위한 필터들의 성능분석이나 컬러모델 변환을 이용한 개선 방법들이 제안된 바가 없다. 이에 영감을 받아서, 고안된 새로운 방법을 테스트 하였다. 실행해 본 결과, 현재 사용되고 있는 필터들 중에서 몇몇 필터들의 성능을 향상시켜서 컬러 이미지에서의 노이즈 제거에 큰 도움을 주는 것으로 나타났다.
현재까지 운전중인 변압기에 전기적인 부분방전 측정기법을 적용하기 위한 가장 큰 문제점은 외부 코로나 노이즈를 제거하는 것이다. 본 논문에서는 외부 코로나 노이즈를 제거하고 변압기 내부의 결함에 의한 부분방전 신호만을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 현장에서 운전중인 변압기에서의 부분방전과 코로나 노이즈의 발생 형태를 모의하기 위하여 모의 변압기 내에 침-평판 전극을 이용하여 변압기 내부 부분방전을 발생시켰으며, 동시에 변압기 외부의 공기 중에 봉-구 전극을 이용하여 외부 코로나 노이즈를 발생시켰다. 변압기 접지선에 설치한 로고우스키 코일에는 변압기의 내부 결함에 의해 발생되는 부분방전 신호와 외부 코로나 노이즈가 동시에 측정되었다. 변압기 외부에 안테나 센서를 이용하여 외부 코로나 노이즈를 별도로 측정하여, 코로우스키 코일에서 측정된 신호에서 코로나 노이즈를 제거한 결과, 변압기 내부의 부분방전에 의한 신호만을 효과적으로 검출할 수 있었다.
지표 변수는 지면 근처의 기후변화 및 상태를 파악하는데 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다. 하지만 이러한 지표 변수는 구름과 눈, 그리고 강수등에 의해서 그 값이 변화하게 된다. 이러한 오차 값을 줄이기 위해 구름제거, 지리보정, 대기보정 등의 위성 전처리 과정이 수행되었다. 하지만 위성 전처리 과정을 수행한 이후에도 정규식생지수 시계열 자료에는 여전히 노이즈가 남아 있기 때문에 이전에 연구에서는 이동 평균등과 같은 다양한 방법으로 노이즈를 제거하고자 하였다. 하지만 이동평균 방법은 참값에 가까운 최고값도 제거하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 다중 다항회귀식을 이용하여 정규식생지수 시계열 자료 산출시 발생하는 노이즈를 제거 하였다.
본 논문에서는 혼합 norm을 이용한 가중치 함수 기반의 비국부 평균 노이즈 제거 방식을 제안한다. 비국부 평균 노이즈 제거 방식에서 중심 패치와 참조 패치의 오차에 대한 신뢰도는 노이즈 양 및 국부 활동성에 의존적인 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 혼합 norm 기반의 새로운 가중치 함수를 제안하고, 혼합 norm의 차수를 노이즈 정도 및 중심 패치의 국부 활동성에 의해 적응적으로 결정하여 비국부 평균 노이즈 제거 방식의 성능을 개선하고자 하였다. 실험 결과를 통해 기존의 비국부 평균 노이즈 제거 방식과 비교하여 제안 방식의 정량적 및 정성적 성능의 우수성을 확인할 수 있었다. 더불어, 제안 방식은 표준 유클리드 norm 기반의 다른 형태의 비국부 평균 노이즈 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.
ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)는 유수의 흐름을 방해하지 않으면서 수중에 발사된 음파의 도플러 효과를 이용하여 3차원 유속 측정이 가능한 초음파 유량측정장비이다. 2009년부터 다양한 하천에서 ADCP 사용량이 증가하면서 ADCP를 이용한 유량측정 기법과 현장 적용상의 문제, 자료처리 과정에서의 문제점들이 발생하고 있다. 이런 문제점들을 분석한 결과 다음과 같은 사례들이 나타났다. 첫 번째 하상이 매우 불규칙한 단면의 부적절한 측정 사례, 두 번째 하안 수직벽 존재에 따른 단면의 부적절한 측정 사례, 세 번째 수심 오측이 다수 발생한 측정 사례, 네 번째 유속 프로파일 결측이 다수 발생한 측정 사례, 다섯 번째 통신문제로 인한 주기적인 결측이 발생한 측정 사례, 여섯 번째 홍수기 고농도 유사로 인해 결측이 발생한 사례, 일곱 번째 수중식생의 영향으로 수심 및 유속 프로파일 오측이 발생한 측정 사례, 여덟 번째 이동상 조건이 발생한 측정 사례 등 많은 문제들이 발생하였다. 본 연구에서는 수중식생의 영향으로 수심 및 유속 프로파일 오측이 발생하는 사례에 대해 개선할 수 있는 방안을 연구하였다. ADCP에서 수중에 발사한 음파 중 식생에 부딪친 강한 반사파의 노이즈로 side-lobe현상에 의한 오측 및 결측이 발생한다. 현재 오측 및 결측 자료는 ADCP 제조사별 자료 취득 소프트웨어의 기능에 의존 하거나, USGS의 OSW(Office of Surface Water) Hydroacoustics의 QRev를 이용하여 후처리 과정을 거쳐 측정 자료로 정리하고 있다. 이에 본 연구에서는 노이즈로 인한 side-lobe 현상을 물리적인 방법으로 제거하기 위해 음향 녹음 과정에서 노이즈를 물리적인 방법으로 제거하는 윈드실드와 팝 필터를 고려한 ADCP필터를 개발하여 적용하였다. 이번 연구의 대상지점은 원주시(지정대교)수위관측소로 5월 이후 수중에 식생이 성장하는 지점이다. 먼저 ADCP필터를 제거한 상태에서 측정을 실시하고, 이후 ADCP필터를 장착하여 측정을 실시하였다. ADCP필터 적용의 측정성과에서는 노이즈에 의한 오측 및 결측이 다수 발생하는 것을 볼 수 있고, ADCP필터를 적용한 측정성과에서는 노이즈가 제거되어 오측 및 결측이 개선되는 결과를 볼 수 있었다. 본 연구에서는 수중식생 영향으로 강한 반사파에 의한 노이즈로 side-lobe현상에 의한 ADCP측 정성과의 오측 및 결측을 ADCP필터를 적용하여 물리적인 방법으로 노이즈를 제거 할 수 있다는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 생체자기신호의 잡음제거 기법 중 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 사용하여 효과적으로 노이즈를 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 61 채널 SQUID 시스템을 이용하여 심자도 신호를 측정하였고, 40 채널 SQUID 시스템을 이용하여 뇌자도 신호를 측정하였다. 그리고, 측정한 신호 성분들을 제안한 방법을 이용하여 주성분들을 분리하였고, 이들 중에서 노이즈 성분을 추정하여 측정한 신호에서 제거하였다. 이러한 방법을 이용한 결과, 심자도 신호에 존재하는 펄스 노이즈로 인하여 왜곡된 생체 자기 신호의 노이즈를 감소 시킬 수 있었으며, 뇌자도 신호에 존재하는 외부 노이즈 성분을 제거하여 임상 진단에 유용한 데이터를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 영상 인식을 위해 그레이 레벨로 획득된 영상을 이진화할 때 발생되어 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 체인 코드 트리밍(chain code trimming) 을 제안한다. 제안된 방법은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 랜텀 노이즈의 체인 코드를 제거, 교정함으로서 이루어진다. 실험에서는 트리밍을 사용하기전과, 단순 트리밍을 한 경우, 체인 코드 트리밍을 한 경우를 서로 바로, 분석한다. 실험 결과는 패턴에 첨부되었던 랜덤 노이즈가 모두 성공리에 제거된 것을 보인다.
뇌자도 신호의 측정은 뇌에서 발생하는 자장 성분을 정밀하게 측정할 수 있으나, 신호의 크기가 매우 작기 때문에 노이즈에 매우 민감하게 동작하며 이러한 노이즈 성분의 발생원인은 외부 환경에 의하여 발생하거나 시스템 내부에서 발생하는 두가지로 나눌 수 있다. 따라서 뇌자도 신호를 측정하는데 있어서 가장 중요한 작업은 신호에 존재하는 노이즈 성분을 제거하는 것이다. 특히 뇌자도 측정 시스템에서는 외부 노이즈 성분을 제거하기 위하여 레퍼런스 채널이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 청각 자극 신호에 의한 뇌자도 신호를 측정하고 측정한 데이터를 사용하여 레퍼런스 채널과 입력신호에 대하여 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터를 모델링 하였다. 그리고, 구현한 적응 필터를 이용하여 뇌자도 신호의 평균값, 표준편차의 통계적 결과를 비교하여 모델링한 적응 필터 방법의 유용성을 확인하였다.
본 논문은 그레이 이미지 모핑에서 미디언필터를 적용하여 노이즈를 제기한 연구이다. 모핑 할 그레이영상을 B-스플라인기법으로 보간하여 특징점을 지정한 후, 노이즈 제거에 미디언필터를 적용하여 도핑을 실행하였다. 그 결과 블로킹영화가 20% 제거되었고, 정확한 특징점 지정과 노이즈를 제거함으로써 보다 정밀하고 자연스러운 모핑영상을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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