영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 사용되는 영상처리의 세부 기술범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상정보의 개선에 있다. 영상정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상처리 기술이 영상정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 Fuzzy Mask Filter 알고리즘을 제안한다. Fuzzy Mask Filter 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 Fuzzy Logic에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력영상의 화소값을 결정하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.
함정에 탑재되는 주요장비는 내충격성능을 확인하기 위해 충격시험을 실시하고 계측된 신호는 최대충격가속도, 지속시간, 응답스펙트럼 등 충격응답신호의 신간이력을 분석한다. 그러나 계측된 신호는 배경잡음, 계측기오차, 케이블의 과도운동 등으로 충격성잡음과 백색잡음으로 인한 신호왜곡이 발생할 수 있으므로 충격시험으로부터 정확한 시간이력을 추출하기 위해서는 이러한 잡음을 제거해야 한다. 충격성잡음은 중간값필터를 이용하여 제거하고 백색잡음은 웨이블렛의 계수값을 축소함으로써 잡음이 제거된 충격응답신호의 시간이력으로부터 정도높은 최대충격, 지속시간 및 충격응답스펙트럼이 획득가능하다. 제안된 기법의 타당성을 판단하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한 결과 신호대잡음비가 30dB 이상 향상되었음을 확인하였고, 실제계측된 수중폭발충격신호에 적용시켜 향상된 충격응답스펙트럼을 추출하였다.
본 논문에서는 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
고온초전도 CC를 다른 산소 분압에서 Ag과 YBCO의 녹는점 보다 낮은 온도에서 열처리시 CC의 특성에 미치는 영향을 실험하였다. 전류의 수송능력과 미세구조는 보호층인 Ag의 존재여부에 다양하게 영향을 미친다. Ag를 제거한 CC를 $850^{\circ}C$의 산소 분위기에서 2시간 동안 열처리 한 시편의 경우 CC의 임계전류의 특성에 영향을 미치지 않았다. 그러나 Ag를 제거하지 않은 CC를 $800^{\circ}C$의 산소 분위기에서 2시간 동안 열처리한 시편의 경우 임계전류가 140 A에서 8 A로 떨어지는 결과를 보였다. 또한, Ag을 제거하지 않은 CC를 1000 ppm 산소 분위기의 $800^{\circ}C$에서 2시간 동안 열처리한 시편의 경우 임계전류 값이 원래 $I_c$ 값의 $70{\sim}80%$의 임계전류 값이 나타났다. SEM 이미지와 XRD 회절 분석 결과 Ni과 Cr 원자들이 표면으로 확산되어 CC의 전류수송 특성에 영향을 미친다.
적응형 자원 할당에 대해 낮은 복잡도를 요구하는 이동 채널에서의 다중 사용자 OFDM 시스템을 위해 다중 임계치를 사용하는 자원 할당 알고리듬을 제안한다. 임계치의 내림차순으로 할당을 수행하며, 각 임계치를 넘어서는 채널값을 갖는 부반송파에 대해서만 할당을 고려한다. 또한, 낮은 채널값을 갖는 부반송파들을 제거하여도 요구 데이터율을 여전히 만족시킬 수 있다면, 현재의 임계치를 이용한 할당 과정에서 해당 부반송파를 제거하여 다음 임계치에 대한 할당 과정에서 다른 사용자들을 위해 재할당되도록 한다. 제안된 대역폭 및 부반송파 할당알고리듬은 필요 전력과 할당에 소요되는 시간에 대해서 기존의 알고리듬들에 비해 매우 우수한 성능을 가지기 때문에 이동 환경에서 OFDM 시스템의 스펙트럼 효율을 높일 수 있는 기술로 예상된다.
일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는, 문자와 그림을 포함한 컬러 영상에서 낮은 명도의 색상으로 인쇄된 문자를 효율적으로 추출하기 위하여, 컬러 영상에 대한 2치화와 잡음을 제거하는 새로운 방법을 제안하였다. 컬러 영상에 포함된 문자를 추출하기 위한 컬러 영상의 2치화는, 입력영상의 배경후보영역과 문자후보영역의 화소수 비에 따라 이 두 영역간의 컬러 관계성을 구하고, 이 관계성과 예비임계값에 의해 계산된 임계값에 의하여 이루어진다. 예비임계값은 입력 영상에 대한 RGB 히스토그램의 분석에 의하여 구하며, 입력영상의 배경후보영역과 문자후보영역의 기준이 된다. 제안한 임계값은 잡음의 양에 따라 동적으로 계산되므로, 문자정보는 최대한 유지하고, 잡음은 효과적으로 제거할 수 있다. 또, 본 연구에서는 2치화 영상에 포함된 잡음의 효과적 제거를 위하여, 다양한 컬러 영상의 2치화 영상에 포함된 잡음패턴을 분석하여 잡음패턴 테이블을 만들었다. 2치화 영상에 포함된 잡음은 잡음패턴 테이블과 템플릿 매칭을 하여 잡음의 분포도가 계산되고, 이 분포도에 의하여 잡음의 난이도를 3단계로 분류하였다. 잡음의 제거는 분류된 난이도에 따라 별개의 처리 과정을 두어 수행하므로, 잡음제거의 효율을 높였고, 처리시간을 줄였다.
웨이브렛 변환(Wavelet Transform)은 시간영역과 주파수영역에서 동시에 분석이 가능하고 불연속적인 자료를 분석하는데 유리하기 때문에 그동안 영상을 처리하고 분석하는데 널리 이용되어 왔다. Discrete Wavelet Transform(DWT)는 주어진 영상에서 특성 정보는 유지하면서 다른 여러 종류의 계수로 분해 할 수 있게 해주기 때문에, 계수에 임계치를 적용해 고주파 성분을 제거하면 잡음을 줄일 수 있다. Stationary Wavelet Transform(SWT)는 DWT에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 이 연구에서는 DWT와 SWT에 의한 필터링을 광학영상과 레이더 영상에 적용하여 보고, 기존의 필터링 기법과 그 결과를 비교하였다. 그 결과 SWT에 의한 방법이 경계성분은 보존하면서 잡음을 가장 효과적으로 줄일 수 있었다.
동기화는 병렬 프로그램의 수행이 정확하게 이루어지도록 하기 위해 공유 데이타나 프로그램상의 임계구간(critical section)에 대해 배타적인 수행을 보장하는 것을 목적으로 한다. 배타적인 프로그램의 수행은 병렬 프로그램의 병렬성을 제한하므로 효율적인 동기화는 높은 성능의 병렬 프로그램 수행을 위해 반드시 필요하다. 이런 필요에 의해 응용 프로그램이나 시스템의 특성을 이용하여 동기화의 성능을 높이는 기법들이 고안되었다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 캐시에 기반을 둔 NUMA(Non-Uniform Memory Access) 시스템에서 나타나는 기존 동기화의 비효율성을 분석하여 제시하고, 이 비효율성을 제거할 수 있는 Freeze&Melt 동기화 기법과의 성능을 비교한다. 제시된 결과를 통해 Test-and-Test&Set 동기화는 동기화 과정에서 발생하는 방송(broadcast) 작업에 의해 비효율이 발생하고, QOLB(Queue-On-Lock-Bit) 동기화는 공유 데이타나 임계구간을 수행할 프로세서의 순서가 미리 정해져 있다는 점에 의해 비효율이 발생함을 확인할 수 있다. 이와 같은 단점들을 극복하고자 제안된 Freeze&Melt 동기화를 이용하여 임계구간을 수행하기까지 대기하는 시간과 임계구간을 수행하는 시간을 줄이고, 클러스터간의 통신량(traffic)을 감소시킴으로써 성능의 향상을 이룰 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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