• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.369-374
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• 2016

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1343-1350
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• 2019

윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 작업은 빠르고 상호작용 방식이 매우 중요한 대용량 이미지 데이터베이스에서도 윤곽선 매칭 수행을 가능 할 수 있게 만든다. 최근 연구에서는 윤곽선 이미지를 시계열 데이터로 변환하여 부분 노이즈제거를 고려하면서 빠르게 매칭을 수행하려는 시도가 있었다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 임의의 노이즈제거를 위해 임의의 모든 노이즈제거 매개 변수를 고려한 색인 구축 방법을 제안한다. 이는 가능한 모든 노이즈제거 매개 변수에 따른 부분 노이즈제거를 고려해야하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문에서는 다차원 색인인 R*-tree를 사용하여 모든 가능한 노이즈제거 매개 변수에 의한 최소 경계 영역(MBR)을 구성하여 효율적인 단일 생성 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 최대 46.6 ~ 4023.6 배나 향상시킨다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.123-127
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• 2017

본 논문에서는 FET의 채널저항을 이용한 이미지 제거 혼합기를 제작하여 그 특성을 분석하였다. 이 혼합기는 IF 50MHz~90MHz, LO 8.17GHz 및 RF 8.08GHz~8.12GHz로써 8GHz대역의 64QAM에 적용할 수 있도록 하였다. 측정 결과 -20dBm의 IF 신호와 10dBm의 LO 신호를 인가하였을 때 -33.2dBm의 RF 출력을 얻었으며, 약 12.9dB의 변환손실을 보였으며, 8.1GHz RF 신호에 대하여 LO 신호는 14.3dB, 이미지 신호는 10.4dB의 억압특성을 얻을 수 있었다. 또한 2-tone실험 결과 51.7dBc의 IMD 특성을 얻을 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.17-26
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• 2019

본 연구는 환자의 알레르기 예방시스템을 구축하기 위해 스마트폰을 이용하여 저장된 처방전의 이미지잡음제거를 위한 ROI 추출 방법에 중점을 두었다. 현재 ROI 추출은 제한된 실험 환경에서 좋은 성능을 보여 주었지만 실제 환경에서의 성능은 잡음으로 인해 좋지 않았다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 ROI 추출을 위해 스마트폰 영상에서 발생하는 잡음제거 방법을 제안한다. SMF, DIN, DAE, DAECNN(Denoising Autoencoder with Convolution Neural Network) and median filter with DAECNN(MF+DAECNN) 방법을 실험하였고 그 결과 DAECNN 및 MF + DAECNN 방법이 스마트폰에서 이미지의 잡음제거가 효과적임을 보여주었다. 성능 향상을 검증하기 위해 SSIM, PSNR 및 MSE 방법을 사용하였고 이 시스템은 OpenCV, C ++ 및 Python로 구현 및 실험되었고 실제 이미지에서 성능 테스트를 거쳐 자연잡음(natural noise)을 제거하는데 본 논문에서 제안한 DAECNN과 MF+DAECNN이 각 69%로 기존의 DAE 방법 55% 보다 상대적으로 높은 결과를 도출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.529-531
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• 2000

웨이블릿 디노이징 기법은 웨이블릿 계수들의 thresholding 에 의해 부가적인 가우시안 노이즈들을 제가하는데 사용된다. 필터에 기반한 다른 많은 변환들처럼, 웨이블릿 scaling 방법들은 이미지의 경계선들의 근처에 블러링 현상이나 인공적인 잡음들이 나타나게 된다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웨이블릿 변환 필터의 구현 배경은 경계선 부분의 손실없이 이미지의 노이즈 제거를 위한 것이다. 많은 이미지 향상과 회복기법들은 이러한 붕괴처리의 효과들을 위한 보상으로 개발되었다. 또한 뉴럴 필터, 퍼지 필터, LMS L-filter, quadratic filter, sigma filter 등은 이러한 이미지의 질을 개선하기 위한 수학적인 도구들이라고 할 수 있다. [1]

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1987-1989
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• 2003

3차원 형상을 측정하는 측정법으로는 접촉식과 비접촉식이 있는데 최근에는 물체의 표면을 손상 시키지 않으면서 물체의 변형 상태 등을 정밀하게 측정할 수 있는 비접촉식 측정법이 주로 사용되어 지면서 변형, 진동, 결함 등의 다양한 측정 분야에 찰용되고 있다. 이는 광학 간섭의 하나인 Twyman-Green 간섭계를 이용하여 간섭 무의 패턴을 PZT Controller로 위상 이동하여 CCD 카메라로 물체의 영상을 얻어 위상 지도를 추출, 이미지를 분석하여 3차원 물체를 해석하고자 한다. 하지만 이미지 측정시 미세 진동 및 조명 등에 의한 노이즈가 발생하게 되어 물체의 정확한 정보를 얻기가 어려워 노이즈 제거를 위한 이미지 처리 알고리즘 개발과 Unwrapping 처리, 위상이동 알고리즘 개발 등을 통하여 좀더 정확한 정보를 얻고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.680-683
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• 2020

오래 전부터 모델 기반 최적화 방법이 이미지 디블러링을 위해 널리 사용되어 왔고, 최근에는 학습 기반 기술이 영상 디블러링에서 좋은 성과를 보이고 있다. 본 논문은 ADMM과 깊은 합성곱 신경망 잡음 제거기 이미지 prior를 이용하여 모델 기반 최적화 방법의 장점과 학습 기반 방법의 장점을 모두 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하여 기존 방법보다 더 좋은 디블러링 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.9-14
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• 2001

본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴로지의 유용성 평가를 위해 이미지에서 중요한 에지를 검출하고자 한다. 여기서 이미지 피라미드 구조는 최초 컬러 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링의 순차적인 실험 과정의 단계를 본 논문에서 제안한 CMP를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하여. 효율적인 특징 추출의 유효성을 검증하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.301-304
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• 2007

자동으로 이미지 안에 존재하는 객체들을 인식하는 문제는 내용 기반 이미지 검색이나 로봇 비전과 같은 다양한 분야들에서 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체의 주요 색상 정보들을 이용하여 실시간으로 이미지 안의 객체들을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 전체적인 구조는 다음과 같다. 처음에 MPEG-7 색상 정보 기술자들 중 하나인 주요 색상 정보 기술자를 이용하여 객체의 주요 색상 정보들을 추출한다. 이 때 이 정보는 가우시안 색상 모델링을 통하여 빛이나 그림자와 같은 외부 환경 조건에 좀 더 강인한 색상 정보로 변환된다. 다음으로 변환된 색상 정보들을 기반으로 주요 객체와 입력 이미지와의 픽셀 값차이를 계산하고, 임계값 이상의 값을 가지는 픽셀들을 제거한다. 마지막으로 입력 이미지에서 제거되지 않은 픽셀들을 기반으로 하나의 영역을 생성한다. 결론으로서, 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 실험 평가들을 수행 및 분석하고 몇몇 한계점들에 대해서 알아본다. 또한 이 문제들을 해결하기 위한 앞으로의 연구 계획에 대해서 기술한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.327-340
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• 2009

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.