본 논문에서는 많은 잡음으로 인해 손상된 지문으로부터 향상된 특이점 추출에 관한 방법을 제안한다. 최근 들어 주민등록증 뒷면의 지문 이미지와 본인의 생체 지문을 비교하여 본인임을 판단하는 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되어지고 있다. 그런데 생체지문 인식 장치를 통해 입력받은 지문 이미지는 왜곡과 잡음이 없는데 반해 주민등륵증상의 지문이미지는 입력 당시 잉크를 통해 회전날인 방식으로 입력받아 잡음과 왜곡이 심하여 두 이미지간의 인증율이 좋지 않다. 이에 주민등록증의 지문 이미지에 대한 잡음과 왜곡보정 필터링과 오류 특이점 제거 등을 통하여 향상된 지문인식 시스템을 구성할 수 있는 방법을 제안한다.
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.
경계선 검출은 컴퓨터를 이용한 영상인식의 첫 단계로서, 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 기술이다. 여러 가지 경계선 검출 기술들이 존재하지만, 이들은 모두 주어진 영사에 잡음이 존재하지 않거나 존재의 정도가 미약한 경우를 가정하여 개발되었다. 한편, 잡음이 심하게 삽입된 경우에는 경계선 검출기 적용 이전에 잡음제거 필터를 사용할 수 있다. 그러나 주어진 영상에 잡음이 존재하는지를 어떻게 컴퓨터 스스로 판단할 것인가\ulcorner 본 연구에서는 주어진 영상에 대하여 잡음의 존재 여부와 잡음의 정도 여부에 상관없이, 굳건한 경계선 검출 능력을 보이는 경계선 검출기를 개발하였다. 이를 위하여 이중 필터를 사용하였는데, 그 중 하나는 일반적으로 많이 사용되는 가우시안 필터이고, 다른 하나는 본 연구진에 의하여 개발된 웨이블릿 기반 필터이다. 실험결과, 본 논문의 경계선 검출기는 잡음의 정도에 크게 구애받지 않는 일정한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 잡음광의 영향이 심한 환경에서 솔라 셀을 이용하여 잡음광에 의한 저주파 간섭을 소거하는 동시에 강한 잡음광을 수신부의 전원으로 활용할 수 있는 차동검출기를 새로이 소개한다. 솔라 셀에서 검출되는 DC전압을 수신부의 전원으로 사용하고, AC전압을 이용하여 차동검출방식으로 포토다이오드의 잡음전압을 소거함으로써 신호대잡음비가 약 20 dB 개선되었다.
최근 잡음이 심한 환경에서 음성인식을 신뢰성 있게 하기 위하여 입 모양의 움직임 (영상언어)과 음성을 같이 사용하는 방법이 활발히 연구되고 있다 본 논문에서는 영상언어 인식기의 결과와 음성인식기의 결과에 각각 가중치를 주어 결합하는 방법을 연구하였다. 각각의 인식 결과에 적절한 가중치를 결정하는 방법을 제안하였으며, 특히 음성정보에 들어있는 잡음의 정도와 영상정보의 화질에 따라 자동적으로 가중치를 결정하도록 하였다. 모의 실험 결과 제안된 방법에 의한 결합 인식률이 잡음이 심한 환경에서도 84% 이상의 인식률을 나타내었으며, 영상에 번짐효과가 있는 경우 영상의 번짐 정도를 고려한 결합 방법이 그렇지 않은 경우보다 우수한 인식 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 백색광 간섭계(White Light Interferometry, WLI)의 데이터 처리 과정에서 가간섭 영역 외의 배경 잡음성 신호 필터링을 통하여 백색광 주사 간섭계의 성능을 향상시켰다. 광학계의 개구수(Numerical Aperture, NA)가 유한한 백색광 간섭계의 경우, 단차가 크고 표면 굴곡이 심한 시료를 측정하게 되면 유한한 초점심도(Depth Of Focus, DOF)에 의하여 배경 잡음이 발생하며, 반사가 심한 경면의 경우에는 간섭무늬 신호보다 배경 잡음의 영향을 많이 받게 된다. 따라서 배경 잡음을 제거하기 위하여 간섭무늬 신호 자체 형상에 영향을 주지 않으면서 효율적으로 배경 잡음 필터링이 가능한 전후 구간 평균법을 제시하였다. 전후구간 평균법은 원 데이터와 그 이동평균과의 차이를 이용하는 방법으로, 고속으로 대략적인 정점의 위치를 파악한 후 정밀도가 높은 가시도 정점 검출 알고리즘으로 처리하여 측정 속도와 정밀도를 높였다. 전후구간 평균법을 이용하여 배경 잡음을 제거한 경우, 제거하지 않은 경우와 비교하여 잡음 화소가 약 1/4로 감소되었다.
연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.
디지털 카메라의 발전으로 인해 점차 영상을 사용한 철도의 안전관리기법이 그 사용범위를 넓히고 있다. 그러나 선로의 특성상 많은 저조도 환경에서의 영상 취득 과정에서는 심한 잡음이 영상의 화질을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 추가적인 영상처리의 오류를 발생시킨다. 최근의 3D 잡음제거 방식은 시간적으로 연속된 영상간의 픽셀을 참조함으로 2D 잡음제거보다 더 나은 잡음 제거 결과를 얻을 수 있으나 움직임 부분에서는 오히려 모션 블러와 같은 열화가 나타나게 된다. 본 논문에서는 저조도 영상에서 적응적 가중평균필터를 이용하여 보다 정확한 움직임 검출을 구현하며, 3D 잡음제거 방식에 2D잡음 제거 방식의 결과를 적응적으로 사용하여 객관적 화질과 주관적 화질을 개선하였다.
칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 여러 형태의 필터들이 개발되어 왔는데 혼합된 잡음에서 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 우수한 성능을 보였다. 그러나, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 균일하게 적용되어지기 때문에 윤곽선 이동이 일어나 blurring 현상이 심하게 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 smooth 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 기존의 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였다.
수면생리신호는 ${\mu}V ~ {\mu}V$ 급으로서 미소하므로 고이득 증폭기를 이용하여 기록하는데 이때 외부에서의 전기적 잡음이 혼입된 경우 그 잡음까지 기록되어 기록 파형으로 부터의 수면단계 해석에 오류를 초래한다. 일반적으로 수면기록장치에는 주관심 주파수대역이 낮으므로 하드웨어에서 기본적으로 저역필터링을 수행할뿐아니라 소프트웨어에서 전원잡음을 필터링하는 기능을 제공한다. 그렇지만 이러한 필터링에도 불구하고 실제에는 예기치 못하는 전기적 잡음이 혼입되어 있을 수 있으므로 본 연구에서는 Medilog SAC847(Sleeping Analysing Computer) 다원수면기록장치(Polysomnograph)를 이용하여 수면생리신호들을 측정한 뒤 SAC847 본체에 기록 저장된 raw signal을 자체 제작한 Data Acquisition System으로 읽어들여 Matlab 으로 FFT 시켜본 결과 여전히 전원잡음이 관측되어 60 Hz notch 필터를 설계하여 완전히 제거할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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