• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1673-1678
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• 2016

음성인식처리 분야에서 배경잡음으로 인하여 음성입력이 배경잡음으로 잘못 판단되는 원인이 되어 음성인식율의 저하를 초래한다. 이러한 종류의 잡음대책은 단순하지 않으므로 보다 고도한 잡음처리기술이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 잡음환경 중에서 정상적인 배경잡음 혹은 비정상적인 배경잡음과 지속 시간이 짧은 음성을 구별하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 다른 종류의 잡음과 음성을 구별하는 중요한 수단으로서 개량된 음성의 특징파리미터를 사용한다. 다음으로 다층퍼셉트론 네트워크에 의하여 잡음의 종류를 추정하는 알고리즘에 대해서 기술한다. 본 실험에서는 잡음과 음성이 구별이 가능하도록 실험적으로 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.295-302
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• 2004

음성 신호처리의 분야에서 잡음처리의 문제는 지금도 중요한 연구 과제이다. 특히 배경잡음이 음성의 인식율을 현저히 저하시키는 것은 오래 전부터 주목 받고 있다. 배경잡음으로는 실제 환경에 존재하는 비정상적인 다양한 잡음, 예를 들면 도로에서의 자동차의 주행잡음, 프린터의 구동잡음 등이 있다. 이런 종류에 대한 잡음 대책은 단순하지 않고, 종래의 위너 필터(Wiener filter) 등에 의한 선형적인 잡음제거 법보다도, 보다 고도한 잡음억제 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 이러한 방법의 한 가지 시도로써 백색잡음 및 위에 기술한 비정상적인 배경잡음에 의해 열화된 음성을 상호억제로 불리는 인간의 청각기관에서의 잡음억제 기능 모델을 사용하여 음성강화 법의 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘은 스펙트럴 왜곡(SD)의 평가방법을 통하여 백색잡음 및 유색잡음에 대해서 효과적인 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.41-45
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• 2010

영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상 정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 적용되는 영상 처리의 세부 기술 범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상 처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상 정보의 개선에 있다. 영상 정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상 처리 기술이 영상 정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상 정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음 제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상 처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리 시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 퍼지 마스크 필터 알고리즘을 제안한다. 퍼지 마스크 필터 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 퍼지 논리에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력 영상의 화소 값을 결정한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 필터 방법과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제8권4호
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• pp.31-43
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• 2001

19명의 건강한 성인 남자의 우세팔쪽 위팔두갈래근에서 피로가 생길 때까지 2.4초를 하나의 주기로 팔꿉을 반복적 등장성으로 굽히고 펴서 표면근전도 신호를 얻었다. 처리과정 A 중앙주파수(MDF )는 이 신호의 0.5초 구간을 power spectrum analy sis (PSA)로 계산하였는데 상당량의 잡음이 있었다. 중앙주파수의 잡음 양을 비교하기 위해, 동일한 표면근전도에서 3번까지 신호를 받았다 (2.4초 구간을 PSA로 계산한 처리과정 B, 13 point 로 moving averages한 처리과정 C, digital low pass filter한 처리과정 D). 그리고 나서 그 신호의 주요 주파수 성분을 뽑아내었다. 위의 중앙주파수 자료와 시간간의 회귀직선을 분석하면 초기 중앙주파수, 회귀기울기, 그리고 피로지수와 같은 모수를 얻을 수 있다. 비모수 검정의 하나인 Kendall 기법으로 네 개의 처리과정간의 모수를 비교하였다. 통계결과 잡음이 처리과정 A보다 B, C, D에서 적었고, D에서 가장 적게 나타났다. 중앙주파수를 digital low pass로 여과(filtering)함으로써 앞으로 있게 될 동적 운동 시 근피로 모니터기의 신뢰도를 높일 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1820-1822
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• 2001

광파이버 패브리페로 간섭계에서 동작영역을 넓히기 위해 공진기의 길이를 1mm보다 짧은 초소형 간섭계를 구성하고자 하였을 경우, 광출력의 위상변화에 대한 감도가 낮아 전달함수로부터 변화된 위상을 복원하는 과정이 까다로워진다. 이러한 신호복원 과정에는 대부분 신호잡음비를 높여주는 신호처리 수단을 포함하게 되므로 간섭계가 겪은 위상변화를 보다 높은 신뢰성으로 검출하고자 할 때 어떠한 신호처리 방법이 적절한가하는 선택의 문제가 발생된다. 이는 각각의 신호처리방법이 장단점을 가지므로 응용목적에 따른 trade-off가 필요하기 때문이다. 본 연구에서는 참조 간섭계와 센서 간섭계 간의 correlation으로부터 위상을 검출하여 시스템의 잡음을 common mode 잡음으로 처리할 수 있었으며, 디지털 신호처리기법을 응용하여 짧은 공진기로 구성된 센서 간섭계의 위상변화분을 보다 안정적으로 검출하게 되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.1-8
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• 2005

지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음영상에 대해서는 주로 백색잡음과 같은 일반적인 환경에서 영상을 처리하였지만, 충격성 잡음 영상에 대해서는 영상과 잡음을 정확히 구별할 수 있는 파리미터를 추출하기가 어렵기 때문에 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 그래서 기존 방법을 이용한 모든 응용분야에는 충격성 잡음에 따른 성능 저하의 잠재성이 항상 내포되어 있다. 본 논문에서는 충격성 잡음 영상에 효과적으로 영상정보 파라미터를 추출할 수 있는 사분위편차(quartile deviation) 기반 쿼드트리 영역분할 방법을 제안한다. 본 방식은 영상데이터의 전송이나 처리과정에서 포함될 수 있는 충격성 잡음을 영상정보로부터 판별할 수 있는 장점을 가기지 때문에 다양한 영상처리 분야에 응용할 수 있다. 실험적인 비교를 통해서 제안한 쿼드트리 영역분할 방법이 충격성 잡음이 첨가된 환경에서 영상정보 파라미터를 정확히 추정할 수 있다는 것을 확인할 수 있음을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1689-1696
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• 2017

영상을 획득 또는 전송하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 이러한 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 공간 영역에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 제거하기 위해 잡음의 종류에 따라 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 AWGN에 훼손된 경우, 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 가중치 마스크의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 국부 마스크를 네 방향으로 세분하여 각 방향의 salt and pepper 잡음이 가장 적은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 각각 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.343-345
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• 2017

디지털 시대를 맞이하여 영상 처리는 TV, 카메라, 스마트폰 등과 같은 다양한 매체에서 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, Salt & Pepper 잡음이 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법들은 SMF, CWMF, SWMF 등이 있으며, 기존 방법들은 Salt & Pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 Salt & Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 이중선형 보간법 및 메디안 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 판단하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.237-243
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• 2015

최근, 영상처리는 디지털 시대의 급속 발전과 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 공간 가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.555-572
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• 2018

영상처리 분야의 중요한 주제인 영상의 잡음 제거 과정은 원래의 순수한 영상이 다양한 원인으로 발생한 잡음에 의해 오염되었을때 이 잡음을 제거하거나 줄이는 것을 의미한다. 잡음 제거 과정에서는 영상에 추가된 잡음과 원 영상이 가진 고유한 특징들을 구별해내는 것이 중요하며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 적응적 필터와 시그마 필터는 잡음 제거를 위하여 사용하는 대표적인 잡음 제거 필터이며 이 필터들의 효용성은 정확한 잡음 추정에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 디리클레 정규 혼합모형을 토대로 영상을 오염시키고 있는 잡음의 분포를 생성하고 이를 토대로 영상의 특징과 잡음을 구별하기 위한 베이지안 방법을 제시한다. 특히 잡음의 분포와 특징의 분포를 구별하기 위해 베이지안 추론을 전개하고 영상에 포함된 잡음을 제거하는 알고리즘을 제시하고자 한다.