• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.137-143
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• 2017

x선 영상은 각종 의료 검진 분야와 보안검사에 널리 이용되고 있다. 하지만 대부분의 x선 영상은 잡음을 포함하고 있으며 이러한 잡음은 x선 영상분석에 방해가 되기 때문에 x선 영상의 잡음을 제거할 필요가 있다. 본 논문은 화소값 가중치와 화소 거리 가중치를 이용하여 x선 영상의 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양방향 필터를 이용하여 x선 영상의 노이즈를 1차적으로 제거하고 원본 x선 영상의 경계 영역을 추정한다. 그 후 현재 화소가 경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 원본화소와 노이즈제거 화소를 이용하여 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권2호
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• pp.44-50
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• 2002

ES(Exponentially weighted Stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향 반향 제거기는 동작 구조가 간단하고, NLMS 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 갖지만, 외부 잡음에 약하다. 그 이유는 ES 알고리즘은 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균 에너지 감쇄율을 이용해 필터의 탭을 업데이트하기 때문이다. 본 논문에서는 Stepsize 생성기와 선택기를 추가한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안하였다. 제안된 Stepsize 생성기와 선택기는 외부 노이즈에 대한 기존의 음향 반향 제거기의 단점을 개선하여, 음향 반향 제거 시스템의 강건함을 향상시켜준다. Stepsize 생성기는 이동 평균기를 이용하여 별도의 Stepsize 값을 생성한다. 이 때 생성된 Stepsize 값은 잔여 에러양의 에너지 값에 상수 ${\gamma}$를 곱해준 결과이다. Stepsize 선택기는 계수 선택 요소${\Delta}_{differ}$를 이용해 음향 반향 제거기가 좀 더 향상된 성능을 갖을 수 있는 Stepsize 값을 선택한다. 본 논문의 시뮬레이션 결과는 외부 노이즈의 SNR에 관계없이 제안된 알고리즘은 잔여 에러양을 5[dB]에서 10[dB]정도 저하시켰고, 조절 오차의 양도 크게 개선되었음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1073-1075
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• 2019

최근 VR/AR, 자율주행차 등 다양한 응용분야가 주목 받으며 Time of Flight (ToF) 카메라와 같은 사물과 카메라 간의 거리를 측정할 수 있는 3D 카메라를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정확한 영상 정보를 획득하기 위해, ToF 카메라 센서에 의해 발생할 수 있는 노이즈를 모델링하는 것은 필수적이다. 본 논문에서 우리는 ToF 카메라 센서에 의해 발생하는 노이즈를 모델링하기 위해 Skellam 분포를 도입한다. 연속하는 거리 영상의 픽셀 차에 대한 분포를 분석함으로써 Skellam 분포 적용의 타당성을 제시한다. ToF 카메라의 노이즈 모델링을 통해 ToF 카메라 센서에 발생하는 노이즈를 제거하고 출력 영상의 품질을 향상시킬 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.135-138
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• 2006

사용자 모델링을 위해서는 사용자의 성향 및 행위 등의 다양한 정보를 수집하여 분석에 이용한다. 하지만 사용자(인간)로 부터 얻은 데이터는 기계나 환경에서 수집된 데이터 보다 패턴을 찾기 힘들어 모델링하기 어렵다. 그 이유는 사용자는 사용자의 현재 상태와 상황에 따라 다양한 결과를 보이며, 일관성을 유지 하지 않는 경우가 있기 때문이다. 사용자 모델링을 위해서는 분산되어 있는 데이터에서 노이즈를 선별하고 연관성 있는 데이터를 분류할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 사용자로 부터 수집된 데이터를 k-NN(Nearest Neighbor) 기법을 이용하여 노이즈를 선별한다. 노이즈가 제거된 데이터는 의사결정나무(Decision Tree)방법을 이용하여 학습하였고, 노이즈가 분류되기 전과 비교 분석 하였다. 실험에서는 홈 인테리어 학습 컨텐츠인 DOLLS-HI를 이용하여 수집된 학습자의 데이터를 이용하였고, 생성된 학습자 모델링의 신뢰도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.272-273
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• 2019

VVC(Versatile Video Coding)는 YUV 입력 영상에 대하여 Luma 성분과 Chroma 성분에 대하여 각각 다른 최적의 방법으로 블록분할 후 해당 블록에 대해서 화면 내 예측 또는 화면 간 예측을 수행하고, 예측영상과 원본영상의 차이를 변환, 양자화하여 압축한다. 이 과정에서 복원영상에는 블록화 노이즈, 링잉 노이즈, 블러링 노이즈 발생한다. 본 논문에서는 인코더에서 원본영상과 복원영상의 잔차신호에 대한 MAE(Mean Absolute Error)를 추가정보로 전송하여 이 추가정보와 복원영상을 이용하여 Deep Learning 기반의 신경망 네트워크로 영상의 품질을 높이는 방법을 제안한다. 복원영상의 노이즈를 감소시키기 위하여 영상을 $32{\times}32$블록의 임의로 분할하고, DenseNet기반의 UNet 구조로 네트워크를 구성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.671-674
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• 2013

단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.1-2
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• 2023

본 연구는 환경 요인이 통제되어 있는 실험실 데이터에 산업 현장에서 발생하는 유사 잡음을 노이즈로 추가하였을 때, SNR비에 따른 노이즈별 STFT Log Spectrogram, Mel-Spectrogram, CWT Spectrogram 총 3가지의 이미지를 생성하고, 각 이미지를 입력으로 한 CNN 결함 분류 모델의 성능 결과를 확인하였다. 원본 데이터의 영향력이 큰 0db 이상의 SNR비로 합성할 경우 원본 데이터와 분류 결과상 큰 차이가 존재하지 않았으며, 노이즈 데이터의 영향이 큰 0db 이하의 SNR비로 합성할 경우, -20db의 STFT 이미지 기준 약 26%의 성능 저하가 발생하였다. 또한, Wiener Filtering을 통한 디노이징 처리 이후, 노이즈를 효과적으로 제거하여 분류 성능의 결과가 높아지는 점을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.663-670
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• 2023

본 연구에서는 기존의 노이즈 제거 알고리즘을 적용한 영역 확장 기반의 분할 방법과 U-Net을 이용한 분할 방법의 성능을 정량적 평가인자를 이용하여 비교평가 하고자 하였다. 먼저, 전산화단층검사 영상에 median filter, median modified Wiener filter, fast non-local means algorithm을 모델링하여 적용한 뒤 영역 확장 기반의 분할을 수행하였다. 그리고 U-Net 기반의 분할 모델로 훈련을 진행하여 분할을 수행하였다. 그 후, 노이즈 제거 알고리즘을 사용한 경우와 U-Net을 사용한 경우의 분할 성능을 비교 평가하기 위해 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE), 최대 신호 대 잡음비 (peak signal to noise ratio, PSNR), universal quality image index (UQI), 그리고 dice similarity coefficient (DSC)를 측정하였다. 실험 결과, U-Net을 이용하여 분할을 수행했을 때 분할 성능이 가장 향상되었다. RMSE, PSNR, UQI, 그리고 DSC 값은 각각 약 0.063, 72.11, 0.864, 그리고 0.982로 noisy한 영상에 비해 각각 1.97배, 1.09배, 5.30배, 그리고 1.99배 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 전산화단층검사영상에서 U-Net이 노이즈 제거 알고리즘에 비해 분할 성능 향상에 효과적임을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.149-153
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• 2004

본 논문은 처리속도와 호환성을 고려하여 DSP프로세서를 이용한 영상의 임펄스 노이즈 제거 필터 설계에 관한 연구이다. 시스템의 하드웨어 구현은 32비트 DSP 독립타겟보드 및 CCD 카메라에서 NTSC 영상의 입력을 획득하는 비전보드로 구성되며 시스템 제어를 위한 호스트 컴퓨터로 구성된다. 디노이징 기법은 적응 미디언 필터를 적용하였다. 실험결과 90%와 PSNR 22㏈정도의 제거 효과가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.732-735
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• 2012

본 논문은 지상에서 발생하는 전자파 잡음 신호의 유입에 의해 많은 영향을 받을 수 있는 헬기 등 항공기의 레이더경보수신기(Radar Warning Receiver)에서도 레이더 펄스 신호를 탐지할 수 있는 통신전자파잡음 동적제거 기법을 제안하였다. 본 논문은 지상의 노이즈 신호를 분류하는 방법을 제시하였고, 노이즈 신호 레벨을 판단하여 효과적으로 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다.