콘크리트 슬래브 표면의 영상처리 목적은 구조물의 균열발생을 최소화하고 발생한 균열에 대해서 지속적인 기록 관리로 균열의 진행 상태를 분석하여 보수시기 및 보수공법 적용의 합리적 운영체계를 수립하고자 하는 것이다. 일반적으로 콘크리트에서의 균열은 육안으로 분간할 수 있을 정도로 큰 반면 프리스트레스트 콘크리트의 균열은 기기를 사용하여야 측정, 분별할 수 있다. 본 논문에서는 균열의 명함도와 인접한 표면의 명함도 차이를 이용하여 균열과 잡음을 분리한다. 그리고 균열과 잡음 영역에서 형태학적인 정보를 이용하여 잡음 영역만을 제거한다. 잡음 영역이 제거된 균열 영역에서도 미세한 잡음이 존재하므로 균열 영역을 평활화를 한 후, 미세 잡음을 하나의 객체로 인식하여 제거하고 끊어진 영역의 균열을 미디언 필터를 이용하여 균열을 연결한다. 그리고 제안된 방법으로 추출된 균열을 원본 영상에 적용하여 최종적으로 균열만을 검출한다. 검출된 균열에서 균열의 특정부분을 선택하고 선택되어진 균열 영상을 대상으로 균열의 길이, 방향, 폭을 순차적으로 분석한다. 실제 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열이 비교적 정확히 검출되었고 균열 검사기가 한번에 측정할 때에 비해 비교적 빠르고 적은 노력으로 측정할 수 있는 것을 확인하였다.
영상을 획득, 전송, 저장하는 과정에서 여러 가지 원인에 의하여 열화가 발생하고 있으며 열화의 주요한 원인은 잡음에 의한 것이라 알려져있다. salt & pepper 잡음에 의해 훼손된 영상을 회복시키는 기본적인 방법에는 MF, AF, CWMF 등이 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하기 위해 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 검출과 잡음의 제거로 나눈다. 비 잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호는 제안된 알고리즘 필터로 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 성능을 비교하고 PSNR을 판단기준으로 사용하였다.
코골이 및 수면 무호흡증 등의 수면 질환은 정신적, 육체적 피로감을 유발하고 정상적인 활동에 심각한 영향을 미치고 있다. 코골이는 공기가 좁아진 기도를 통과할 때 진동에 의해서 일어나는 호흡잡음이고, 수면 무호흡은 기도 주변의 조직이 이완됨에 따라 기도가 일시적으로 막히게 될 때 일어나는 현상이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 수면 중 코골이를 검출하고 이를 경감하려는 많은 시도가 이루어져왔다. 본 연구에서는 수면 중 코골이 신호의 검출에 있어서 오류가 발생되는 원인인 주변 잡음이나 기타 영향을 제거하기 위한 새로운 센싱 시스템과 분석 알고리즘의 개발을 수행하였다. 센싱 시스템은 베개 내부에 내장되는 두 개의 polyvinylidene fluoride (PVDF) 진동 센서를 포함하고 있으며 검출되는 신호를 수집, 저장하는 하드웨어부와 코골이 신호를 판단하는 신호처리부로 이루어졌다. 베개에 내장되는 PVDF 센서 중 제 1센서는 코골이 신호를 검출하고 제 2센서는 코골이 신호 및 주변의 잡음을 검출한다. 본 실험에는 10명의 피험자가 참여하였으며 수면 중 잡음이 발생할 수 있는 다양한 환경 조건 하에서 신호를 검출하여 분석하였다. 그 결과 다양한 잡음환경 하에서 코골이 신호가 코골이가 아닌 잡음에 비해 약 70% 이상의 에너지 값을 가지는 것을 확인하였고 이를 통해 잡음으로부터 코골이 신호를 정확하게 검출하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 수면 중 발생하는 코골이의 경감을 위한 베개의 개발과 정량적인 수면상태 평가를 통해 건강한 수면 환경을 제시할 수 있는 숙면 유도 시스템의 개발에도 활용될 것이다.
본 논문에서는 확장 스펙트럼 차감 알고리즘으로 처리된 신호의 추정 신호 대 잡음비를 이용한 새로운 음성 활동 검출법을 제안한다. 확장 스펙트럼 차감 알고리즘의 Wiener필터 출력 신호에서 신호 대 잡음비를 추정하기 위한 Wiener 필터를 하나 더 둠으로써 음성 활동을 검출한다. 제안하는 음성 활동 검출기는 계산량이 많지 않으며 낮은 신호 대 잡음비에서도 잘 동작했다. 제안하는 음성 활동 검출기의 응용으로 Boll의 스펙트럼 차감 알고리즘에 제안하는 음성 활동 검출기를 적용한 다음 확장 스펙트럼 차감 알고리즘과 비교하였다. 제안하는 음성 활동 검출법에 의한 Boll의 스펙트럼 타감 알고리즘은 음성/비음성 구간 모두에서 확장스펙트럼 차감 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 현재 운영 중인 DGPS 기준국 환경에서 위성시계 이상 발생시 실시간으로 이상현상을 검출하고 식별하기 위하여, 기준국 수신기의 측정잡음을 최소화하는 기법에 대해 다룬다. 기준국 수신기의 측정잡음을 최소화하기 위하여, 의사거리 측정치에 포함된 오차항목을 제거하여 순수 측정잡음 만을 추정한다. 먼저 두 대의 기준국 수신기의 출력을 이용하여 비공통 성분 오차를 제거한 다음, 해당 보정치를 적용하여 측정잡음을 최소화시킨다. 측정잡음 최소화를 기반으로 위성시계 이상발생시 이상신호를 검출하고 이상위성을 식별하여 DGPS 기준국 시스템의 가용성을 증대시키고자 한다.
본 연구에서 관심을 갖는 수중환경에서의 천이소음도 가청주파수 대역임에 착안하여 이동통신 시스템의 표준 음성부호화기인 EVRC의 전처리단을 이용하여 배경잡음 구간을 판별하고 이를 바탕으로 수중 천이신호를 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. EVRC 전처리 모듈에 프레임 단위의 입력신호가 들어가면 모듈로부터 잡음 구간을 결정하는 플래그, 각 채널의 에너지, 잡음이 제거된 신호, 입력신호의 에너지, 배경잡음의 에너지, 잡음이 제거된 신호의 에너지에 해당하는 파라미터 값을 얻게 된다. 잡음이 제거된 신호의 에너지를 배경잡음의 에너지로 정규화하고 이를 문턱값과 비교함으로써 천이신호를 검출할 수 있다. 또한 문턱 값은 잡음 구간에서 구한 이전 값을 이용해서 갱신된다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 백색 또는 유색잡음 하에서도 4% 미만의 오차를 보여주는 것을 검증한다.
잡음이 존재하는 환경에서 이미지의 경계와 디테일을 살리는 것은 잡음을 제거하는 것에 있어서 가장 중요한 요소중의 하나이다. 이를 위한 방법 중 한가지는 Bilateral 필터를 이용하여 영상 잡음 제거를 하면서 영상의 경계와 디테일을 보존하는 방법이다. Bilateral 필터의 이러한 특성 때문에 최근 Bilateral 필터를 통한 영상 잡음 제거에 대한 연구가 한창 진행되고 있다. 이에 본 논문은 Bilateral 필터의 장점인 경계와 디테일을 부각시키는 능력을 개선하기 위해 가장 간단하다고 많이 알려진 영상의 경계 검출 알고리듬을 이용하여 더욱 효과적인 Bilateral 필터를 통한 영상 잡음 제거를 연구 개발하였다.
0.10Pb(Sb$_{1}$2/Sn$_{1}$2/)O$_{3}$-0.25PbTiO$_{3}$-0.65PbZrO$_{3}$ 세라믹을 소결온도 및 시간을 각각 1200-1250[.deg.C]에서 2, 4, 6시간으로 변화시켜 제작하였으며 시편의 소결조건 및 MnO$_{2}$(0~0.30mol%)첨가량에 따른 잡음특성을 관찰하였다. 초전계수 및 전압감도는 1250[.deg.C]에서 2시간 소결시킨 시편에서 각각 3.49x$10^{-8}$[C/$cm^{2}$K], 147[V/W]의 최대값을 나타내었다. 초전형 적외선 검출기의 잡음특성에 있어 증폭기의 전류잡음 .DELTA.V$_{i}$가 총 잡음전압에 대해 지배적인 경향을 나타내었으며 MnO$_{2}$가 0.24[mol%] 첨가된 1250[.deg.C]에서 2시간 소결시킨 시편에서 가장 양호한 pop-corn잡음특성을 나타내었다.다.
matched filter는 신호와 잡음의 통계적 값을 알고 있을 때 신호대 잡음비를 최대로 하는 filter이다. 그런데, matched filter가 최적화 되려면 잡음이 white noise이어야한다. 그러나 ECG신호에 존재하는 잡음은 여러가지 성분이 공존하는 서로 연관되어있는 잡음이다. 따라서 whitening filter를 사용하여 잡음을 whitening시킨후에 matched filter를 통과 시켜야한다. 본 논문에서는 QRS complex를 검출하기 위한 matched filter에 있어서 LMS방법을 이용한 linear whitening filter와 neural network을 이용한 non-linear whitening filter의 특성을 비교하였다.
본 논문에서는 영상신호의 전송과정에서 임펄스 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원을 위한 알파-트림 필터를 제안 하였다. 제안된 필터는 먼저 형태학상의 잡음 검출기를 이용하여 잡음화소를 확인하고 알파-트림 평균 필터를 이용하여 임펄스 노이즈를 제거 한다. 이 제안된 필터는 정확하게 잡음 검출을 할 수 있으며, 에지 영역의 보존 및 효과적으로 임펄스 잡음을 제거 할 수 있다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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