• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2259-2264
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• 2014

에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 방법들은 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법의 단점들을 개선하고 임펄스 잡음 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위하여, $3{\times}3$ 마스크를 사용하여 중심 화소를 기준으로 한 $5{\times}5$ 마스크 내의 요소들에 대해 잡음을 판단하며, 그 여부에 따라 비잡음일 경우 그대로 처리하고 잡음일 경우 각 요소들의 인접 화소를 이용하여 추정 마스크를 구하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.506-512
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• 2003

영상 인식에 있어 에지는 중요한 부분을 차지하고 있으며, 에지 검출 방법에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 에지는 응용분야에 따라 검출 범위가 달라 정확한 에지 검출은 여전히 어려운 문제로 남아 있다. 이러한 해결해야할 문제 중 하나가 잡음이 존재하는 영상에서의 에지 검출이다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 기반으로 같은 구조 안에서 잡음을 제거하고 에지를 검출하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 두 단계로 이루어졌으며 첫 번째는 필터링 작업으로 3${\times}$3 마스크를 수직, 수평, 대각의 3방향으로 단순화하고 퍼지의 MIN-MAX 연산자를 이용하여 평균을 구한 뒤, 평균값을 적용하여 잡음이 존재하는 원 영상으로부터 잡음제거를 실행하고, 두 번째로 확장된 퍼지의 샤논 함수를 이용하여 에지 검출을 실행하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.228-233
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• 2000

본 논문에서는 무선광연결에서 끈사적 평균잡음검출을 이용한 차동검출방식에 대하여 소개한다 이 방식은 기존의 잠음광의 영향을 소거하는 차동검출기의 기능을 보완한다. 근사적 평균잡음전압을 이용하여 차동검출하면. 물체나 사람의 이동에 의하여 나타날 수 있는 잡음광 결합비의 순간적 변화에 의한 출력전압의 변동을 줄일 수 있다 이 것은 장음광의 공간적 분포가 수시로 변동하는 환경에서 무선광연결을 구성하는 경우 잡음광을 소거하는 데에 매우 효과적이다

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.813-821
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• 2020

최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.336-342
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• 2003

본 논문에서는 잡음광의 영향이 심한 환경에서 솔라 셀을 이용하여 잡음광에 의한 저주파 간섭을 소거하는 동시에 강한 잡음광을 수신부의 전원으로 활용할 수 있는 차동검출기를 새로이 소개한다. 솔라 셀에서 검출되는 DC전압을 수신부의 전원으로 사용하고, AC전압을 이용하여 차동검출방식으로 포토다이오드의 잡음전압을 소거함으로써 신호대잡음비가 약 20 dB 개선되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.281-286
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• 2013

본 논문에서는 에지 검출을 이용한 잡음 예측 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터 기반으로 한 잡음 예측 방법이다. 에지 검출은 잡음 예측에 영향을 미치는 구조나 세밀한 정보들을 제거하기 위함이다. 에지 검출을 하기 위하여, 영상의 세밀함에 안정적인 수정한 래셔널 필터를 사용하였다. 제안한 잡음 예측 방법은 다양한 형태의 영상들의 잡음 예측에 더욱 효율적으로 적용되며 기존의 필터 기반으로 한 잡음 예측 방법들보다 좋은 결과를 얻는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.95-101
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• 2007

영상의 임펄스 잡음을 제거하기 위해 최근 2단 구조의 알고리즘이 제안되었다. 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 잡음후보(noise candidate) 화소들을 찾은 뒤 이들 화소에 대해서만 최적화 알고리즘을 반복 수행하여 화소 복원을 시도한다. 그러므로 잡음후보를 정확히 가려내는 전처리 알고리즘이 필수적이며 복원시 계산시 간을 줄일 수 있는 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 잡음검출의 정확도를 높인 검출기를 제안하고 이를 사용하여 검출된 잡음 후보를 복원하여 영상에서의 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 잡음후보의 복원에 사용되는 경계 보존 정규화 방법을 분석하여 최적해를 찾는 방법과 수렴성을 살펴보고 연산시간을 줄일 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1005-1017
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• 2013

음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간과 비음성구간을 구분하는 과정으로 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경이나 자동차 잡음과 같은 시간에 따른 변화가 심한 잡음환경에서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 웨이브렛 밴드 엔트로피 기반의 앙상블 분산과 소프트 문턱치 기법을 이용한 새로운 음성구간 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬의 성능을 비교 평가하기 위하여 자동차 잡음이 있는 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1330-1340
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• 2012

본 논문에서는 심음신호를 이용해 강한 심 잡음이 나타나는 심장판막협착 영역을 검출하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 심음의 주성분을 찾거나 심 잡음을 제거하기 위한 지금까지의 많은 연구들은 대동맥판막협착증이나 승모판막협착증과 같이 강한 심 잡음이 나타나는 비정상 심음의 경우, 강한 심 잡음으로 인해 좋은 결과를 보이지 못하였다. 본 논문에서는 구간 잡음강도함수를 이용한 잡음 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 구간 잡음 강도 함수는 심음 신호에서 제 1심음과 제 2심음을 검출하여, 이를 이용한 심음 구간을 설정한 후 구간 자기상관변화량을 이용하여 도출할 수 있다. 제안한 구간 잡음강도함수를 이용하여 심 잡음의 강도를 판단하고 심 잡음 유무를 검출하였다. 제안한 알고리듬으로 실험한 결과, 심장판막협착 영역 검출에서 기존의 연구보다 뛰어난 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.101-107
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• 2011

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.