본 연구에서는 피부전기활동을 이용한 졸음 검출시 발생되는 동잡음 제거법을 제안하였다. 운전 조작시 발생하는 동잡음을 제거할 수 없는 기존의 핸들형 전극의 문제점을 해결하기 위하여 두 종류의 손목형 전극을 개발하였으며, 세 종류의 전극을 비교 실험한 결과, type I 전극을 개선한 손목형 전극 II가 동잡음 제거에 가장 효과적이었다. 가상 운전 실험을 통하여 동잡음 판별기준(IRI$\leq$10과 1.1$\leq$dNz)을 설정하고 이 기준을 동시에 만족하는 경우의 Nz값을 동잡음 발생이전의 Nz값으로서 치환하는 동잡음 제거 알고리즘을 개발하였다. 가상 및 도로 주행 실험결과 제안된 알고리즘은 동잡을 성공적으로 제거할 수 있었으며, 본 연구에서 제안된 알고리즘의 개선된 전극을 이용하여 구현된 시스템은 동일한 영향을 받지 않고 각성상태를 정확히 측정할 수 있음을 확인하였다.
모바일 헬스케어와 원격진료에서 사용되는 광용적 맥파(PPG) 신호는 환자로부터 발생되는 여러 가지의 동잡음을 포함하고 있다. 이러한 동잡음을 제거하기위해 이동평균필터, 적응필터, 가속도 센서 등을 이용한 기법이 제시되었으나, 아직까지도 그 성능이 만족 스럽지 못하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 동잡음 문제를 해결하기 위해 칼만필터와 적응필터를 이용한 새로운 동잡음 제거 기법을 제안하고 그 성능을 평가하기위해 다양한 동잡음을 사용하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 방법의 신호대 잡음비는 이동 평균 필터 보다 4.8배인 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 H.264 동영상 부호기를 위한 효율적인 주파수 영역 잡음 제거 기법을 제안한다. 각 변환 블록과 잡음 제거를 위해 변형된 곱셈 팩터 행렬를 내적하는 방식으로 Wiener filtering이 이루어진다. 구현 시 look-up table을 이용하면 제안한 방법에서의 곱셈 연산을 간단히 대신할 수 있기 때문에 필터링에 의한 연산량은 무시할 만하다. 또한, 실험 결과를 통해 제안한 방법이 H.264 부호기에서 두드러진 잡음 제거 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.
유비쿼터스 헬스케어 환경을 위해서는 생체 정보를 실시간으로 정확하게 측정하는 것이 중요할 뿐만 아니라, 이러한 생체 정보 측정 장치는 저전력으로 설계되어져야 한다. 본 논문에서는 지금까지 사용되어 오던 손가락 프로브의 불편함을 없애기 위해 피에죠 필름 센서를 이용하여 손목의 요골 동맥으로부터 심장의 동기 신호인 맥파를 측정하였다. 본 논문에서는 두장의 피에죠 필름 센서를 이용하여 맥파신호와 동잡음 참조 신호를 추출하여 적응 잡음 제거기에 적용함으로써, 동잡음 제거된 맥파 신호를 얻을 수 있었다. 동잡음 제거된 맥파 신호를 이용하여 생체 정보를 얻을 수 있었다.
엑스선 투시촬영장치와 같은 의료용 동영상의 잡음 제거에 있어서 시공간 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 얄고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 지역적 평균 필터 기반 공간 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐 열화 현상을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다.
일반적인 동영상 처리에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해서는, 입력 동영상의 잡음 세기나 잡음 분산을 정확하게 찾아낼 필요가 있다. 그러나, 일반적으로 잡음 정보를 정확히 파악하기는 힘들다. 본 논문은 인접 잡음 영상간 움직일 보상에 기반한 정확한 잡음 분산 예측기법을 제안한다. 먼저, 입력 잡음 영상 내 각 블록에 대해 움직임 추정을 수행하고 최적의 움직임 보상 블록의 잔여 분산을 계산한다. 그리고, 구해진 최적 분산값과 근사한 분산값들을 적응적으로 평균화하고 적당히 스케일링함으로써, 그 영상에 대한 잡음 분산 예측치가 얻어진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 매우 정확하게 잡음 세기를 예측하고 안정적임을 보인다.
영상에 포함된 잡음은 시각적인 문제를 일으킬 뿐만 아니라, MPEG이나 H.263과 같은 영상 압축 시스템의 부호화 효율을 떨어뜨린다. 따라서 영상 압축 시스템의 입력으로 이러한 잡음이 포함된 신호가 들어갈 때, 잡음 제거 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후 영상 압축을 하는 것이 시각적인 면에서나 압축 효율적인 면에서 매우 효과적이다. 본 논문에서는 이웃한 4개의 화소값을 참조하여 잡음의 존재 여부를 판단하고, 판단 결과를 이용하여 선택적으로 잡음을 제거하는 적응형 십자형 중간값(median) 필터를 제안한다. 제안된 방법을 이용하면 전체 영상에 걸쳐 필터를 이용하는 방법에 비해 계산량이 크게 줄고, 영상의 필터 처리후에 나타나는 뭉개짐(blurring) 현상을 줄일 수 있다. 또한 잡음이 처리된 영상을 시간방향으로 Look-up Table에 따른 IIR필터를 통과시킴으로써 시간상으로 존재하는 잡음을 제거하여 동영상의 주관적 화질을 향상시킬 수 있다.
심전도는 측정 기기에서 발생하는 전기적 잡음이나 근육에서 발생하는 근전도에 의한 잡음, 전극을 부착한 사람의 움직임에 의한 동잡음 등에 민감한 특성을 보인다. 또한 심장의 이상으로 인하여 왜곡이 심하게 발생하므로 심전도에서 의미 있는 구간을 검출하기 위해서는 이들을 보완하는 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 논문에서는 심전도 분석의 보조를 위하여 입력된 심전도가 가지는 잡음과 왜곡을 제거하고 구간의 위치를 출력하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 관련 알고리즘 중, 가장 널리 알려진 'Pan & tompkins algorithm'을 시스템에 이식하였고 알고리즘의 각 단계를 알아보기 쉽게 출력하는 인터페이스를 구성하였다. 시스템의 기능을 확인하기 위해 MIT/BIH 데이터베이스를 이용하였으며, 잡음과 왜곡이 심하여 육안으로 구간을 확인하기 힘든 심전도에서도 높은 구간검출 정확도를 확인할 수 있었다.
동맥혈액의 총 혈색소 농도와 산화 혈색소 농도의 비율로 정의되는 산소포화도를 비관혈적으로 측정하는 펄스 옥시메터는 주위환경 요인과 피측정자의 호흡 및 움직임에 의한 영향을 받는다. 특히 환자가 움직였을 때 동잡음 신호는 주파수영역에서 정상적인 수신광 신호와 중첩 또는 인접하게 나타나 잡음제거가 어렵다 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 필터뱅크와 정합필터를 이용하여 동잡음을 제거하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법으로 실험한 결과. ratio의 평균 변화율이 이동평균필터(11.2%)와 적응필터(39.7%)를 이용하였을 때 보다 변화 폭이 4.1%로 나타나 환자의 움직임에서도 보다 안정적인 산소포화도를 측정이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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