• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.326-328
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• 2000

인공신경회로망 기술은 선형 또는 비선형성 계산 문제를 복잡도에 무관하게 학습에 의해 자동으로 근사한다. 또한 알고리즘이 단순하며 잡음에 강하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 반면 대상시스템의 특성이나 조건이 변경되면 계산성능을 보장할 수 없고, 계산의 신뢰성 보장 한계가 모호하기 때문에 제어문제에는 실용화가 어려운 것으로 알려져 있다. 제안 모델은 인공신경회로망의 장점을 유지하면서, 위와 같은 문제점을 해결한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 모델은 기존 제어기에 비해 우수한 추종제어성능을 보이는 것으로 밝혀졌다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.307-314
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• 2015

유방 자기공명영상검사 시 확산강조영상에서 발생하는 심장과 폐에 의한 불수의적 움직임 인공물과 감소된 영상영역 에코평면영상기법으로 발생하는 둘러겹침 인공물을 추가적인 사전포화기법을 사용하여 이를 저감화시키고자 하였다. 2014년 08월 1일부터 11월 30일까지 여성 환자 38명을 대상으로 하였으며 사용 장비로는 유방 검사에 최적화된 3.0T와 유방 전용 코일을 사용하였다. 영상의 평가와 분석은 정량적, 정성적 분석을 하였으며 통계적 유의성은 Paired T-test와 Wilcoxon rank test를 하였다. 결과적으로 추가적인 사전포화펄스의 사용으로 정량적인 평가에서는 병변에서 15.69%, 병변 근접 부위에서 13.72%, 지방에서 20.63%의 증가를 보였으며, 대조도 대 잡음비의 경우는 병변과 병변 근접 부위에서 10.58%, 병변과 지방 부위에서 12.03%의 증가로 나타났다. 정성적인 평가에서는 확산경사계수 0에서 22.05%, 1000에서 21.42%, 현성확산계수에서 16.10%의 증가로 나타났으며, 통계적 평가에서는 신호 대 잡음비와 대조도 잡음비, 확산경사계수와 현성확산계수에서 모두 유의한 결과로 나타났다(p<0.05). 따라서 사전포화펄스의 추가적인 사용으로 유방 자기공명영상 검사에서 확산강조영상 획득 시 위상 부호화 방향으로 발생하는 불수의적 움직임 인공물과 둘러겹침 인공물이 감소가 되어 최적의 영상을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.117-130
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• 2020

지구물리탐사 자료의 잡음은 물리탐사 자료를 왜곡시켜 잘못된 결과 해석을 유도한다. 잡음을 만들어내는 원인으로는 인간의 활동으로 인하며 만들어지는 잡음과 자연 현상 및 기기 소음 등이 있으며 이러한 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 전통적인 잡음제거 방법들은 요소파 변환이나 필터링 과정에서 개인의 주관과 높은 계산 비용 그리고 많은 시간이 소모된다는 단점이 있으며 이런 문제를 해결하기 위해 영상 전처리 및 잡음제거를 위한 개선된 신경망을 구현하고자 하였다. 이 연구는 인공신경망, 합성곱 신경망, 오토인코더, 잔차 및 파형신경망의 다양한 유형의 신경망과 탄성파, 시간영역 전자탐사, 지표투과레이더 및 자기지전류의 잡음을 분석하고, 훈련 과정에 실제로 이용한 인공 신경망과 제시된 핵심 해결책을 분석 정리하였다. 이러한 분석을 통해 개선된 신경망이 지구물리탐사 자료의 잡음제거에 유용한 기법임을 알 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제24권2호
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• pp.31-40
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• 2023

본 연구는 고밀도 지진 관측망 구축 시 지표 가속도 측정 및 조기경보 활용을 위한 효율적 관측소 설치 방법을 수립하기 위하여 테스트베드에 지표, 1m, 2m, 9m 깊이의 임시관측소를 설치하여 상시 잡음, 인공 가진 신호 및 지진 계측 자료의 깊이별 변화를 분석하였다. 연구대상지의 상시 잡음 분석 결과 1s 이하의 단주기 영역은 주변의 인위적 잡음이 우세하였으며, 1s 이상 장주기 영역은 풍속의 변동과 큰 상관성을 보였다. 2차원 지진계 배열을 통한 상시 잡음 진동수-파수(FK) 분석 결과 단주기 상시 잡음은 표면파 보다는 주로 체적파의 형태로 유입되는 것으로 추정된다. 잡음 수준 분석 결과 9m 이하에서는 낮은 수준의 상시 잡음이 관측되었으나, 지표, 1m, 2m 지진계에서는 토사층의 동적 거동에 의해 T < 0.1s에서 잡음의 증폭이 발생하는 것을 확인하였다. 인공 가진실험 및 괴산지진 계측 자료 분석 결과 전반적으로 깊이가 깊어질수록 신호의 크기가 감소함을 확인하였으며, 스펙트럼비 및 응답스펙트럼 분석 결과 지표와 1m에서 3m 깊이 토사층의 고유진동수에 해당하는 20Hz(T=0.05s) 대역의 지반운동이 크게 증폭되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과 상시미동과 가진실험을 통해 대상구간의 관측환경을 조사하여 지진계 설치 방법 및 깊이 선정시 활용할 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 다수의 지역에서 다양한 환경을 고려한 연구가 진행된다면 관측소 설치 깊이, 설치방법, 환경 조사방법에 대한 가이드라인을 제시하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.342-344
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• 1999

신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.687-696
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• 2019

기존의 지진파 분류 특징은 강진에 초점이 맞추어져 있어서 미소지진과 같은 지진파는 다소 적합하지 않다. 본 연구에서는 강진과 더불어 미소지진, 인공지진, 잡음 분류에 적합한 특징 추출을 위해 주파수-시간 공간 내에서 히스토그램과 주성분 기반 특징 추출방법을 제안한다. 제안된 방법은 지진파의 주파수 관련 정보와 시간 관련 정보를 결합하는 방법을 적용한 히스토그램 기반 특징 추출방법과 주성분 기반 특징 추출방법을 이용하여 지진(강진, 미소지진, 인공지진)과 잡음, 미소지진과 잡음, 미소지진과 인공지진을 이진 분류한다. 2017년~2018년 최근 국내지진 자료와 분류 성능을 토대로 제안한 특징 추출방식의 효용성을 비교 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.54-61
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• 2023

IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.253-255
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• 2022

4차 산업혁명과 각종 통신매체의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 인공지능과 자동화와 같은 기술이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상의 잡음제거는 영상처리의 전처리 과정으로서, 주로 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되는 분야에서 사용된다. 잡음제거를 위해 다양한 연구가 진행되었지만, 잡음제거 과정에서 영상의 디테일 보존, 질감 복원과 특수한 영역의 잡음 제거와 같이 다양한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 영상의 세부적인 정보를 보존하기 위해 잡음의 세기에 기반한 스위칭 마스크 필터를 제안한다. 제안한 필터 알고리즘은 필터링 마스크로 지정된 영역의 잡음판단을 실시하였을 때, 기준치보다 높은 밀도로 판단된 경우 확장된 마스크로 스위칭을 하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법과 비교하여 성능을 분석하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권1호
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• pp.118-124
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• 2024

신경망은 심전도 신호, 망막 영상, 지진파 등 잡음이 포함된 자료의 전처리 작업에 활용되고 있다. 그러나, 잡음의 전처리는 전산시간 증가, 원본 신호의 왜곡등의 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 잡음의 전처리 없이 측정 자료를 분석할 수 있는 신경망 구조를 연구하였다. 신경망의 학습 자료로써 잡음이 포함된 DNA 용액의 동역학적 거동을 선정하여, 해당 자료로부터 DNA 용액의 조성비를 예측하고자 하였다. DNA의 동역학 자료에 인위적으로 백색 잡음을 추가하여, 신경망의 예측에 대한 잡음의 영향을 알아보았다. 결과적으로, 잡음의 전처리 없이 O(1)의 신호 대 잡음비 자료로부터 O(0.01)의 오차로 용액의 조성비를 예측할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 측정 잡음에 민감하게 영향 받을 수 있는 극미량의 유전병 또는 암세포와 관련된 DNA를 분석을 위한 핵심 인공지능 기술로 활용할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제17권3호
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• pp.72-77
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• 1998

이동통신에서는 송수신이 이루어지는 전파환경에 따라 직접파와 다중경로에 기인한 간접파에 의한 페이딩, 잡음, 간섭 등의 영향을 받게 된다. 이 논문에서는 복잡하고 다양한 유형의 수신신호 중 원하는 신호정보를 정확히 추출하기 위해 인공신경회로망 (ANN:Artivicial Neural Network)을 이용한다. 인공 신경회로망의 하나인 단층 퍼셉트론을 이용한 검파기를 제안하고, QPSK 변조방식을 이용하여 시뮬레이션을 행하고, 결과 분석을 통해 제안 시스템의 활용 가능성을 확인하다.