• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.65-71
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• 2017

디지털 이미지나 비디오는 저장, 전송을 하는 과정에서 여러 가지 종류의 잡음이 발생하게 된다. 이러한 잡음 중 Salt & Pepper 잡음은 원본 데이터를 훼손하여 압축 효율을 저하시키고 영상 처리 방법으로 이용하는 Edge Detection이나 Segmentation에서의 성능저하를 일으키는 요인이 된다. 이 잡음을 완화하기 위한 방법으로 Median Filter, Weighted Median Filter, Center Weighted Median Filter, Switching Weighted Median Filter, Adaptive Median Filter 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 높은 잡음의 밀도에서 성능이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 Salt & Pepper 잡음이 발생하는 무선 통신 환경에서 잡음 완화를 위한 새로운 형태의 필터를 제안한다. 제안한 필터는 Salt & Pepper 잡음 감지를 통해 훼손된 픽셀의 위치를 확인하고 일정 영역의 훼손되지 않은 인접 픽셀 값들을 이용하여 잡음을 완화한다. 제안하는 필터 중 $3{\times}3$ 크기의 에러 마스크를 이용하는 필터의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 PSNR을 통해 평가하였을 때, 이미지에서 잡음의 밀도가 95%일 때, MF와 비교하여 13.24 dB, AMF와 비교하여 13.09 dB의 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.

• 과학교육연구지
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• 제33권2호
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• pp.336-345
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• 2009

이 연구의 목적은 생명현상 관찰에서 나타나는 인과적 의문 생성 ERF components를 개발하는 것이다. 이를 위해 우선 인지심리적 방법으로 생명현상 기반의 인과적 의문생성 유발 사진 과제를 개발하였다. 이를 활용해 전기생리적 방법인 MEG(Magnetoencephalography) 두뇌 영상 기기를 이용하여 시계열적 두뇌 처리과정에 기초한 인과적 의문의 ERF(Event Related Fields) 패턴을 확인할 수 있었다. 생명현상 기반의 인과적 의문생성 유발 사진은 과학교육 전문가와 과학교육연구진으로 구성된 인원의 R&D 방식으로 개발되었다. 과제는 생물군 유형에 따라 동물(A, animal), 미생물(M, microbe), 식물(P, plant)과제로 분류 형태를 나누고, 생물 개체 수준의 유형에 따라 개체간 상호작용(i, interaction), 단일 개체(a, all), 개체 일부(p, part)로 구분하여 총 100장에 대한 인과적 의문 유발 사진을 완성하였다. 이후 서울대학병원 MEG 센터팀과의 세미나 과정을 통해 MEG 과제용 패러다임을 개발하고, 과학교육 전공 여자 대학원생 5명(M=26.4, SD=2.30)을 대상으로 인과적 의문생성간 MEG data를 수집하였다. 이를 통해 인과적 의문 유형별 고유 특성을 확인하기 위해 MEG ERF components 분석을 실시하였다. 인과적 의문 생성시 나타나는 ERF components 분석 결과 M1(100~130ms), M2(220~280ms), M3(320~390ms), M4(460~520ms) 총 4개 components 패턴이 발견되었다. M1과 M2의 경우 인과적 의문 사진 과제 제시에 따라 피험자가 관찰하는 동안 보고 되는 것으로 dipole fitting 과정을 통해 두뇌 활성 영역을 확인해 본 것처럼 시각령이 위치하는 후두엽에 걸쳐 확인되었다. M3 components의 경우 인과적 의문에 대한 불확실감을 해소하기 위해 장기기억 저장소로부터 경험 상황을 가지고 오는 귀추의 과정을 반영한다고 볼 수 있다. 이는 이전 경험상황을 분석하는 단계에 해당하며 학생들이 가설을 생성할 때 가장 큰 어려움을 경험하여 교사의 적절한 도움이 요구되는 부분이다. M4 components는 장기 기억 속의 경험 상황에서 인과적 의문에 대한 설명자를 표상하는 단계에 해당하는 것으로 인과적 의문 생성 후 가설을 만드는 전 단계에 해당 한다고 할 수 있다. 본 연구는 확인된 인과적 의문 생성시 나타나는 MEG ERF components와 latency 시간을 통해 인과적 의문 생성에 어려움을 호소하는 학생들에 대한 개별적 교수 처치와 더불어 고등인지 영역의 ERF 연구의 기초를 마련하였다는데 의의가 있다고 하겠다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.