• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.13 no.7
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• pp.1025-1033
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• 2019

Although magnetic resonance imaging without linear hardening of CT is recognized as a method of obtaining high contrast of tissue and excellent resolution image in brain disease and head and neck examination, magnetic susceptibility artifact is generated in case of metal implants in the oral cavity, which is an obstacle to image diagnosis. Therefore, an effort was made in this thesis to find a method to reduce artifacts caused by dental implants and prosthesis in MRI. Implant-induced artifacts in magnetic resonance imaging showed that the signal size increased with shorter TE in GE technique and was inconsistent with water temperature change. In SE technique as well, the signal size of water was generally higher than that of air, but the signal to noise ratio (SNR) was not different by air and temperature. In EPI technique, images with fewer artifacts were obtained quantitatively and qualitatively when there was more water than air, and the signal to noise ratio was measured the highest, especially at water temperatures of 20° and 30°. In conclusion, when examining using the EPI technique rather than the SE or the GE technique, obtaining brain diffusion using a 20° and 30° water bag reduces the magnetic susceptibility artifacts caused by implants and prosthesis, suggesting that it may provide images with high diagnostic value.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.116-116
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• 2012

하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.207-209
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• 2021

In recent years, with the development of artificial intelligence and IoT technology, automation and unmanned technology are in progress in various fields, and the importance of image processing such as object tracking, medical images and object recognition, which are the basis of this, is increasing. In particular, in systems requiring detailed data processing, noise reduction is used as a pre-processing step, but the existing algorithm has a disadvantage that blurring occurs in the filtering process. Therefore, in this paper, we propose a filter algorithm using modified spatial weights to minimize information loss in the filtering process. The proposed algorithm uses mask matching to remove AWGN, and obtains the output of the filter by adding or subtracting the output of the modified spatial weight. The proposed algorithm has superior noise reduction characteristics compared to the existing method and reconstructs the image while minimizing the blurring phenomenon.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.4 no.1
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• pp.51-58
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• 1993

일반적으로 EMI 측정시험장으로 활용되고 있는 시설로서는 야외 시험장(open site)과 전자파 무반사실 (anechoic chamber)이 있다. 전자의 경우는 전자파 간섭 영향이 없어야 하고 반사 또는 커플링의 영향을 줄 수 있 는 장애물이 없어야 하는 시험환경 조건이 요구되지만, 근래의 전자기기 사용증가, 방송, 무선 통신시스템의 다양화 및 산업의 복잡화에 따른 인공잡음의 증대로 그 선정이 극히 어려워 도시에서 멀리 떨어진 곳, 즉 연구 개발 및 제품 생산 소재지로 부터 멀리 떨어진 곳에서나 가능하게 되었으며, 그외에도 기상조건에 의한 영향 및 주변 개발에 의한 잡음 환경의 변화로 성능 보존이 어렵다. 후자의 경우는 야외 시험장의 전자파 환경 문제점을 피할 수 있어, 도시나 혹은 제품 생산지 가까이에 설치 운용이 가능하나 이들 모두 수억에서 십수억원에 이르는 설치 비용이 들어 중소 업체에서 보유하기가 어렵다. 또한 안테나 를 송수신원으로 사용하므로서 저주파수대 측정이 어려울 뿐만 아니라 피시험체주변 공간(반경 3, 10M)에서의 1점 측정 방식으로 인해 측정시간이 많이 소요되는 기술적인 문제점을 지니고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07e
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• pp.2041-2043
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• 1999

In order to investigate the radiation characteristics of unmixed line noise from overhead high voltage AC transmission lines, a gap noise generator was manufactured. Disk size which decides capacitance between the noise generator and earth was selected through preliminary indoor experiments and analysis by charge simulation method. The capacitance is one of principal parameters related to inject a proper noise current into lines. The field experiments were performed with the noise generator installed in Kochang 765 kV full scale test line. As the results, the useful data which can be used to analysis the radiation characteristics of noise from transmission lines was obtained. Those are lateral profiles the directivity of antenna toward lines, frequency spectra and so on.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.203-209
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• 2002

본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.6
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• pp.809-818
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• 2019

Since January 1, 2020, the International Maritime Organization (IMO) has put in place strong regulations to reduce air pollution caused by ships by lowing the upper limit of ship fuel oil sulfur content from 3.5% to 0.5% for ships passing through all sea areas around the world. Although it is important to reduce air pollutants by using fuel oil with low sulfur content, reducing the amount of energy waste through the economic operation of a ship can also help reduce air pollutants. Ships can follow designated routes accurately even under the influence of noise using autopilot systems. However, regardless of their quality, the performance of these systems is af ected by noise; heading angles with added measurement noise from the gyroscope are input into the autopilot system and degrade its performance. A technique to solve these problems reduces noise effects through the application of a Kalman filter, which is widely used in condition estimation. This method, however, cannot completely eliminate the effects of noise. Therefore, to further improve noise removal performances, in this study we propose a better denoising method than the Kalman filter technique by applying a multi-layer perceptron (MLP) in forward direction motion and a Kalman Filter in rotation motion. Simulations show that the proposed method improves forward direction motion by preventing the malfunction of a rudder more so than merely using a Kalman Filter.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 1993.04a
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• pp.7.1-7
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• 1993

위성의 정밀 거리 결정을 위해 1993년 9월 5일부터 IS일간 중국의 상해 천문대 Sheshan관측소와 장춘 인공위성 관측소에서 LAGEOS 11 (Laser Geodynamics Satellite II)에 대한 SLR (Satellite Laser Ranging) 관측을 수행하였다. SLR 관측에서는 지상의 관측소에서 발사한 LASER 펄스 (pulse)가 반사경들(retroflectors)로 둘러싸인 인공위성에 반사되어 돌아오는 RTT (Round Trip Time)를 측정하여 위성까지의 거리를 결정하는데, 관측된 시간과 거리 자료는 많은 잡음(noise)를 포함하고 있기 때문에 정확한 자료를 얻기 위해서는 많은 보정이 필요하다. 관측된 시간, 거리 자료를 지상 목표물 조준(ground target ranging )에 의한 system보정, 원자시계와 GPS에서 수신된 시간과의 시간 비교, 측정된 온도, 기압, 상대 습도에 따른 대기 영향의 보정 등을 통해 오차를 줄이고 다시 LASERF beam의 대기 굴절에 따른 거리 변화 보정, 위성의 질량 중심 거리(offset) 보정, 조석력에 의한 변화값 보정, 전자기적 지연(electromagnetic delay)에 의한 상대론적 보정등을 통해서 정밀한 거리 자료를 얻었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.1
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• pp.23-30
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• 2021

This paper proposes a noise-tolerant image classification system using multiple autoencoders. The development of deep learning technology has dramatically improved the performance of image classifiers. However, if the images are contaminated by noise, the performance degrades rapidly. Noise added to the image is inevitably generated in the process of obtaining and transmitting the image. Therefore, in order to use the classifier in a real environment, we have to deal with the noise. On the other hand, the autoencoder is an artificial neural network model that is trained to have similar input and output values. If the input data is similar to the training data, the error between the input data and output data of the autoencoder will be small. However, if the input data is not similar to the training data, the error will be large. The proposed system uses the relationship between the input data and the output data of the autoencoder, and it has two phases to classify the images. In the first phase, the classes with the highest likelihood of classification are selected and subject to the procedure again in the second phase. For the performance analysis of the proposed system, classification accuracy was tested on a Gaussian noise-contaminated MNIST dataset. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed system in the noisy environment has higher accuracy than the CNN-based classification technique.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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• pp.65-68
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• 1999

In this paper the Wideband DS/CDMA system capacity variation is analyzed by the impact of imperfect sectorization and man-made noise, which is more predominant in urban area than thermal noise. In general man-made noise is increasing as the electronic machines are increasing nowadays. It shows that user capacity and cell radius variation are much sensitive by the man-made noise.