• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.125-131
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• 2008

Hyperion, AVIRIS 등의 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 넓은 파장대의 영상을 좁은 폭의 많은 밴드로 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아 계산량이 증가하며, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 발생하는 한계가 존재한다. 이런 한계로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는 경우도 발생한다. 따라서 초분광 영상을 사용할 경우, 노이즈가 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 정확하고 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 대표적인 곡면차원 측정 방법인 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 각 밴드별 프랙탈 차원을 측정하고, 이를 정규화 하기 위해 Continuum Removal 기법을 적용한 뒤 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 35개 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.491-501
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• 2019

최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.50-54
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• 2018

관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.137-146
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• 2001

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1088-1097
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• 2021

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권2호
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• pp.175-181
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• 2011

최근 컴퓨터비전을 이용하여 부품의 치수를 정확하게 그리고 빠르게 측정하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 컴퓨터비전의 경우 조명이 완벽하지 않으면 노이즈가 많이 발생하는 경우가 있다. 실제 산업현장에서는 기계들 간의 간섭에 의해 완벽한 조명을 구현하기 어렵기 때문에 노이즈를 피하기 어렵다. 본 논문에서는 튜브의 내경 반지름 측정 시 문제가 되는 노이즈를 효과적으로 제거하고 반지름 측정의 정밀도를 향상시키기 위한 컴퓨터 비전 측정 알고리즘을 제안한다. 표준편차가 최소가 되는 중심점을 이용하여 노이즈를 제거하고 이 때 발생되는 원호상의 불연속 문제는 원호 연결 알고리즘으로 해결하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 노이즈가 추가된 원과 실제 튜브의 영상을 이용한 실험을 통해 증명하였다. 15%의 수준의 노이즈가 추가된 원의 반경을 구하는 실험에서도 1.4% 수준의 오차를 보여주어 본 알고리즘의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.61-67
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• 2017

방사선 노출의 위험을 줄이기 위한 저선량 X-ray 영상은 양자노이즈로 인해 화질열화가 발생한다. 본 논문은 저선량 X-ray 기기를 통해 입력받은 저화질의 동영상으로부터 포아송 확률 거리(Stochastic distance)에 기반하여 동영상 X-ray 데이터의 노이즈를 3차원 Non-local Means(3D NLM) 필터를 통해 제거한다. 포아송 확률 거리는 X-ray 영상에서 3D NLM 노이즈 제거 필터의 유사성을 판별하는 척도로써 사용되어 진다. 제안하는 방법은 움직임 정보가 포함된 프레임 유사도를 사용하여 움직임 아티팩트가 최소화된 X-ray 동영상 데이터를 출력하도록 한다. 수행한 결과로 노이즈가 제거된 X-ray 영상을 생성하도록 함으로써, 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 제안하는 방법은 객관적인 기준의 수치적인 관점에서 뿐만 아니라, 실제의 X 선 영상 시퀀스의 주관적인 시각적 인식에서도 뛰어남을 확인 할 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.145-154
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• 2009

작업환경 주변의 사물(target object)을 자동으로 인식하고 그 결과를 효과적으로 모델링하는 기술은 작업 품질, 생산성 등 개발 장비의 성능(performance)에도 지대한 영향을 미치게 되므로 이는 건설자동화 장비를 개발함에 있어 필수적으로 요구되는 핵심 요소기술이다. 현재 국내에서는 2006년부터 지능형 굴삭 로봇(intelligent robotic excavator)의 개발을 위하여 토공 작업환경을 대상으로 스테레오 비전을 활용하여 굴삭 로봇 주변 영역의 지반형상을 3차원으로 모델링하기 위한 기술을 개발하고 있다. 본 연구의 목적은 실제 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하는 과정에서 필연적으로 발생되는 스테레오 매칭 노이즈를 효과적으로 제거하기 위하여 다양한 토공작업 환경 요소가 포함된 스테레오 영상을 수집하고 토공 작업 환경의 3차원 모델링에 적합한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 디지털 영상처리 기술은 토공 작업환경을 대상으로 주변을 자동 인식하고 추출하고자 하는 관심의 대상을 3차원으로 모델링해야 하는 굴삭기 이외의 자동화 장비 개발에 있어서도 응용성이 매우 클 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.163-165
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• 2017

본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제14권1호
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• pp.111-118
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• 1996

본 연구는 수치지형모델로부터 지형을 대표할 수 있는 임계점을 추적하는데 목적을 두었다. 지형의 임계점은 주위 인접점으로부터 급격한 변화가 이루어지는 점으로 생각할 수 있다. 본 연구에서는 라플라스 연산자를 중심으로 이들의 최적 추적방법이 연구되어지며 조그만 리플을 제거하기 위한 노이즈 제거 시스템이 적용되어진다. 연구결과 라플라스 연산자는 지형의 임계점을 효과적으로 추출함을 알 수 있었으며 국소적인 분산간에 의한 노이즈 제거 시스템은 조그만 리플을 제거하는데는 효과적이었으나, 지형의 형상을 재현시키는데는 비효과적임을 알 수 있었다.