• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2903-2905
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• 2005

많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시카메라에 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 어려움을 극복하기 위해 새롭게 개발된 SVDD기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2786-2788
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• 2003

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1188-1193
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• 2006

본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.483-485
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• 2012

본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.2
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• pp.125-131
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• 2008

Hyperspectral imaging is used in a wide variety of research since the image is obtained with a wider wavelength range and more bands than multispectral imaging. However, there are limitations, namely that each band has a shorter wavelength range, the computation cost is increased in the case of numerous bands, and a high correlation between each band and noise bands exists. The previous analysis method does not produce ideal results due to these limitations. Therefore, in the case of using the hyperspectral image, image analysis after eliminating noise bands is more accurate and efficient. In this study, noise band elimination of the hyperspectral image preprocessing is highlighted, and we use fractal dimension for noise band elimination. The Triangular Prism Method is used, being the typical fractal dimension method of the curved surface. The fractal dimension of each band is calculated. We then apply the Continuum Removal method to normalize. A total of 35 bands are estimated by noise band with a threshold value that is obtained empirically. The hyperion hyperstpectral image collected on the EO-1 satellite is used in this study. The result delineates that noise bands of the hyperion image are able to be eliminated with the fractal dimension and Continuum Removal method.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.22 no.9
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• pp.17-24
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• 2008

Recently, the importance of supplying the reliable electric power is increasing. therefore, the importance of diagnosis of power equipments is increasing also. Breaking insulation of stator windings is major cause of faults in high voltage generators. On-line PD (Partial Discharge) detection using Capacitive Coupler at stator windings is used widely to diagnose high voltage generator. However, precise PD(Partial Discharge) detection is impossible if detected signals are mixed with PD and noise signal. In this paper, we analyze detected signals using Capacitive Coupler at 13[kV] hydroelectric generator stator winding and suggest not hardware method but noise elimination algorithm for detecting PD of generator stator winding considering relation of periphery signals.

• Journal of IKEEE
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• v.20 no.2
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• pp.136-142
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• 2016

This paper presents a non-local means (NLM) denoising algorithm based on a new weighting function using a mixed norm. The fidelity of the difference between an anchor patch and the reference patch in the NLM denoising depends on noise level and local activity. This paper introduces a new weighting function based on a mixed norm type of which the order is determined by noise level and local activity of an anchor patch, so that the performance of the NLM denoising can be enhanced. Experimental results demonstrate the objective and subjective capability of the proposed algorithm. In addition, it was verified that the proposed algorithm can be used to improve the performance of the other $l_2$ norm based non-local means denoising algorithms

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.233-233
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• 2021

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.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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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.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.205-208
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• 2009

POD(proper orthogonal decomposition)는 가해지는 하중(입력)의 계측없이 출력(응답)만으로 구조물의 동적특성을 파악할 수 있는 기법이다. 하지만 실제의 경우 측정데이터에 노이즈가 포함되어 있으면 분해가 완전하게 일어나지 않아 동적특성(특히 감쇠비)을 완벽히 파악하기 힘들다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 POD기법으로 추출된 각 모드의 자유진동파형에 RD(random decrement)법을 적용하여 노이즈에 의한 영향을 제거하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 먼저 수치모델을 사용하여 계측노이즈가 있을 경우 제안된 방법을 사용하면 노이즈의 영향을 감소시킬 수 있음을 검증한 후 실험실 규모의 구조물모형에서 얻은 자유진동계측치에 제안된 기법을 적용하여 시스템식별을 수행하여 동특성을 파악하였다.