• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.868-877
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• 2015

The barcode area extraction from images has been extensively studied, and existing methods exploit frequency characteristics or depend on the Hough transform (HT). However, the slantedness of the images and noise affects the performance of these approaches. Moreover, it is difficult to deal with the case where an image contains multiple barcodes. We therefore propose a barcode detection algorithm that is robust under such unfavorable conditions. The pre-processing step implements a probabilistic Hough transform to determine the areas that contain barcodes with a high probability, regardless of the slantedness, noise, and the number of instances. Then, a frequency component analysis extracts the barcodes. We successfully implemented the proposed system and performed a series of barcode extraction tests.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.2
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• pp.161-165
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• 2024

Recently, speech recognition models have been advancing, accompanied by the development of various speech processing technologies to obtain high-quality data. In the defense sector, efforts are being made to integrate technologies that effectively remove noise from speech data in noisy battlefield situations and enable efficient speech recognition. This paper proposes a method for effective speech recognition in the midst of diverse noise in a battlefield scenario, allowing commanders to convey orders. The proposed method involves noise removal from noisy speech followed by text conversion using OpenAI's Whisper model. Experimental results show that the proposed method reduces the Character Error Rate (CER) by 6.17% compared to the existing method that does not remove noise. Additionally, potential applications of the proposed method in the defense are discussed.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.2
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• pp.33-37
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• 2017

This paper suggests a new reliable push pull converter. The proposed push-pull converter have additional two diodes comparing with conventional push-pull converter. When one of two MOSFETs of the push-pull converter is on state, the other MOSFET is automatically off state due to adding additional diodes. Therefore, the converter is under electric noise environments, the converter avoids short circuit due to turning on of two MOSFETs. In this paper, the suggested converter has been simulated by PLECS software for 100 kHz switching frequency. In simulation, the current of the converter switches increases about 10 % for $20{\mu}sec$ electric noise environments. However, the converter operates very reliably without any short circuit conditions.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.37-45
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• 2020

The development process of deep learning is an iterative task that requires a lot of manual work. Among the steps in the development process, pre-processing of learning data is a very costly task, and is a step that significantly affects the learning results. In the early days of AI's algorithm research, learning data in the form of public DB provided mainly by data scientists were used. The learning data collected in the real environment is mostly the operational data of the sensors and inevitably contains various noises. Accordingly, various data cleaning frameworks and methods for removing noises have been studied. In this paper, we proposed a method for detecting and removing noises from time-series data, such as sensor data, that can occur in the IoT environment. In this method, the linear regression method is used so that the system repeatedly finds noises and provides data that can replace them to clean the learning data. In order to verify the effectiveness of the proposed method, a simulation method was proposed, and a method of determining factors for obtaining optimal cleaning results was proposed.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.27 no.7
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• pp.1088-1097
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• 2021

Vibration data of mechanical equipment inevitably have noise. This noise adversely af ects the maintenance of mechanical equipment. Accordingly, the performance of a learning model depends on how effectively the noise of the data is removed. In this study, the noise of the data was removed using the Denoising Auto Encoder (DAE) technique which does not include the characteristic extraction process in preprocessing time series data. In addition, the performance was compared with that of the Wavelet Transform, which is widely used for machine signal processing. The performance comparison was conducted by calculating the failure detection rate. For a more accurate comparison, a classification performance evaluation criterion, the F-1 Score, was calculated. Failure data were detected using the One-Class SVM technique. The performance comparison, revealed that the DAE technique performed better than the Wavelet Transform technique in terms of failure diagnosis and error rate.

• Proceedings of the International Union of Geodesy And Geophysics Korea Journal of Geophysical Research Conference
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• 2003.05a
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• pp.17-17
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• 2003

한반도에 있어서의 지진의 영향을 분석하기 위해서는 강지진동 연구가 필수적이다. 강지진동 자료가 부족한 한반도의 특성상 모사를 통해 연구하고 있다. 강지진동 분석을 하기 위해서는 되도록 노이즈가 포함되어 있지 않은 지진파자료를 선택하여 그 지진자료의 스펙트럼 분석을 통해 감쇠상수 k, Q 등을 구한다. 이러한 감쇠상수 값을 통해 한반도의 진동 특성을 이해할 수 있다. 그러나 감쇠상수를 구하는 과정에서 감쇠상수 분석에 사용된 지진자료에 노이즈가 더해졌을 경우, 어떤 형태로 스펙트럼 영역에 영향을 미치고, 감쇠상수에는 어떤 영향을 미치는 지를 연구하여 노이즈효과를 제거할 수 있는 최적화된 분석에 관한 연구가 선행되어야 한다고 본다. 따라서 이번 연구에서는 강지진동 모사프로그램을 가지고 노이즈효과를 적용하면서 감쇠상수에 노이즈가 어떤 영향을 미치는 지에 대한 수치 해석적 연구를 실시하였다. 합성지진파에 이 합성지진파와 전혀 다른 주파수 형태를 보이는 노이즈를 강도를 달리하면서 합성해 본 결과, 노이즈효과를 고려할 수 있는 몇 가지 요소가 있음을 알 수 있었다. 감쇠상수 k값을 강지진동 모사프로그램으로부터 값을 달리하며 합성해 본 결과 노이즈효과를 보이는 것을 알 수 있었으며, 감쇠상수 k를 선형회귀를 통해 $k_{s}$ 와 $k_{q}$를 구할 때의 적용 주파수 범위를 변화시켰을 때도 일정한 양상의 노이즈 효과를 보였다. 또 지진자료와 노이즈를 중첩시킨 지진파 시계열 자료의 정부분만을 감쇠상수 k를 구하는 선형회귀에 이용했을 경우에도 노이즈 효과를 보였다. 또한 계산되어 나온 감쇠상수 값으로부터 특정지역의 지반운동의 특성을 이해할 수 있는 스펙트럼 가속도, 최대 가속도, 및 최대속도 값에 따른 감쇠식을 구하였다. 이것을 한반도와 같은 판 내부 환경인 ENA 값과 비교하였으며 기존의 연구와도 비교하였다.심으로부터 지오이드까지의 거리, 지오이드로부터 지표까지의 거리를 정의해주었으며, 각 격자점의 수직구조를 정의하기 위해 깊이에 따른 각 매질의 밀도, P파의 속도, S파의 속도, P파에 대한 Q값, S파에 대한 Q값을 정의 해주었다. S파의 속도를 구하기 위해서 지구 내부 물질을 포아송 매질이라는 가정 하에, 관계식을 $Vp{\;}={\;}SQRT(3){\;}{\times}{\;}Vs$ 이용하였다. 획득한 모델치들을 이용해 동해와 동해 인근 지역에 대한 초기모델을 구축하였다. 약 1 × 10/sup 6/ e/sup -//sec·n㎡ 의 전자선량에 해당되며 이를 기준으로 각각의 illumination angle에 대한 임계전자선량을 평가할 수 있었다. 실질적으로 Cibbsite와 같은 무기수화물의 직접가열실험 시 전자빔 조사에 의해 야기되는 상전이 영향을 배제하고 실험을 수행하려면 illumination angle 0.2mrad (Dose rate : 8000 e/sup -//sec·n㎡)이하로 관찰하고 기록되어야 함을 본 자료로부터 알 수 있었다.운동횟수에 의한 영향으로써 운동시간을 1일 6시간으로 설정하여, 운동횟수를 결정하기 위하여 오전, 오후에 각 3시간씩 운동시키는 방법과 오전부터 6시간동안 운동시키는 두 방법을 이용하여 품질을 비교하였다. 각 조건에 따라 운동시킨 참돔의 수분함량을 나타낸 것으로, 2회(오전 3시간, 오후 3시간)에 나누어서 운동시키기 위한 육의 수분함량은 73.37±2.02%를 나타냈으며, 1회(6시간 운동)운동시키기 위한 육은 71.74±1.66%을 나타내었다. 각각의 운동조건에서 양식된 참돔은 사육초기에는 큰 변화가 없었으나, 사육 5일 이후에는 수분함량이 증가하여 15일에는 76.40±0.14, 75.62±0.98%의 수분함량을 2회와 1회 운동시킨 참돔의 육에서 각각 나타났다. 운동횟수에 따른 지

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.418-422
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• 2013

This paper has considered the location estimation problem in two dimension space by using a non-linear filter under non-Gaussian noise in underwater acoustic sensor networks(UASNs). Recently, the extended Kalman filter (EKF) is widely used in location estimation. However, the EKF has a lot of problems in the non-linear system under the non-gaussian noise environment like underwater environment. In this paper, we propose the improved Two-Dimension Particle Filter (TDPF) using the re-interpretation distribution techniques based on the maximum likelihood (ML). Through the simulation, we compared and analyzed the proposed TDPF with the EKF under the non-Gaussian underwater sensor networks. Finally, we determined that the TDPF's result shows more accurate localization than EKF's result.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.565-570
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• 2006

웨어러블 환경에서 가장 유용한 사용자 인터페이스는 음성이다. 그러나 현재 노이즈 제거 기술로는 웨어러블 환경과 같은 고소음 환경에서 음성 인식기의 실제적인 응용은 거의 불가능하다. 본 논문은 환경노이즈를 원천적으로 차단하는 성대 마이크를 이용한 명령어 인식기를 개발한다. 이를 위해 성대신호를 한국어 음운자질 이론을 기반으로 설명하고, 입력신호를 분석하여 이러한 접근방법의 타당성을 검증한다. 이러한 성대신호의 분석을 위해 스펙트럼과, FFT 결과를 사용하고, MFCC 알고리즘을 이용하여 주파수 영역내의 정보량이 인식에 미치는 영향을 분석한다. 그리고 분석결과를 바탕으로 성대신호 명령어 인식기를 위한 특징벡터로 유/무성음 분리에 사용되는 특징벡터가 유용함을 ZCPA 알고리즘을 이용한 성대신호 명령어 인식기를 개발하여 검증한다. 실험결과 ZCPA 를 사용한 것이 MFCC 에 비해 16%높은 인식률을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.3
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• pp.491-501
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• 2019

In side-channel analysis, which exploit physical leakage from a cryptographic device, deep learning based attack has been significantly interested in recent years. However, most of the state-of-the-art methods have been focused on classifying side-channel information in a profiled scenario where attackers can obtain label of training data. In this paper, we propose a new method based on deep learning to improve non-profiling side-channel attack such as Differential Power Analysis and Correlation Power Analysis. The proposed method is a signal preprocessing technique that reduces the noise in a trace by modifying Auto-Encoder framework to the context of side-channel analysis. Previous work on Denoising Auto-Encoder was trained through randomly added noise by an attacker. In this paper, the proposed model trains Auto-Encoder through the noise from real data using the noise-reduced-label. Also, the proposed method permits to perform non-profiled attack by training only a single neural network. We validate the performance of the noise reduction of the proposed method on real traces collected from ChipWhisperer board. We demonstrate that the proposed method outperforms classic preprocessing methods such as Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.288-289
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• 2011

압전 효과에 기초한 셀룰로오스 압전 종이의 진동센서 응용 가능성을 알아보았다. EAPap (Electroactive paper)은 재생과정과 테입 캐스팅을 이용해 만들었으며, 얇은 적층 필름을 이용해 코팅하였다. EAPap 샘플을 알루미늄 외팔보에 부착하여 진동 실험을 수행하였다. EAPap 센서의 출력을 비교하기 위해 가속도계를 이용하여 보의 응답 특성을 동시에 측정하였으며, 유한요소법을 이용해 보의 동특성을 구하여 비교하였다. EAPap 센서는 주위 환경 노이즈의 영향을 많이 받았는데, 접지와 절연을 통해 이러한 노이즈의 영향을 많이 감소시킬 수 있었으며, 실험결과로부터 EAPap의 진동센서 응용 가능성을 확인하였다.