• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.11-18
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• 2006

본 논문에서는 두 가지 새로운 임펄스 잡음 검출기를 설계하고 총변량(total variation) 최적화를 통하여 영상에 존재하는 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 설계된 임펄스 잡음 검출기는 적응 미디언 필터(AMF:Adaptive Median Filter)를 기반으로 하고 있으며 기존의 검출기에 비해 잡음검출의 정확도가 높고 영상의 디테일 정보를 잡음으로 오인하는 확률을 줄였다. 또한 제안하는 검출기는 잡음발생 확률에 무관하게 우수한 성능을 유지한다. 영상에서의 잡음제거는 제안된 검출기에 의해 얻어진 잡음후보 화소에 대해서만 총변량 최적화를 적용하므로 불필요한 계산을 줄이고 영상의 경계선을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있다. 실험결과 제안하는 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 다양한 형태의 잡음 밀도에 대해서 기존의 알고리즘에 비해 약 2dB 정도의 화질개선 효과를 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.249-252
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• 2004

본 논문에서는 TeakLite DSP 프로세서를 이용하여 캠코더에서 레코딩을 할 때 모터 소음과 주변 잡음이 입력되어 오디오 신호의 명료도가 떨어지는 문제점을 해결하기 위한 잡음 제거 기법의 실시간 구현에 대해서 기술하고자 한다. 잡음 제거를 위해서는 일반적으로 많이 사용되고 있는 Spectral Subtraction 기법을 사용하였다. 알고리즘 구현시 MIPS 감소에 효과적이었던 최적화 기법들을 적용하여 TeakLite DSP 프로세서에서 최적화되어 동작하도록 하였다. 최적화된 Spectral Subtraction 어셈블리 코드는 TeakLite DSP 프로세서에서 32 kHz, 16 bit 입력에 대해 40 MIPS에서 동작하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-9
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• 2007

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 비 가우시안 채널 환경에서, 결정 융합 검출 규칙에 관한 연구를 수행하였다. 결정 융합에 대한 잡음 분포의 테일 특성이 갖는 영향을 고려하기 위하여 exponentially-tailed 분포를 사용하였다. 페이딩과 잡음 채널로 구성된 병렬 결정 융합 모델로부터 우도비율 기반 융합 규칙을 Neyman-Pearson 평가 하에서 최적화 규칙으로 고려하였으며, 이 최적화 규칙으로부터 높은 신호대 잡음비와 낮은 신호대 잡음비 근사를 통하여 몇 가지 준 최적화 규칙들을 구하였다. 또한 최소한의 사전 정보를 가지고 강인한 검파 성능을 제공하기 위하여 리미터 형태의 간략화 된 준 최적화 검출 규칙을 제안하였다. 모의실험을 통하여 결정 융합 규칙들의 성능을 비교 분석 하였으며 실험 결과들로부터 제안된 리미터 형태의 결정 융합 규칙의 강인성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1980-1987
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• 1999

복원 영상은 원 영상에 비해 항상 왜곡 및 잡음 요소가 첨가되는 경향이 있다. 영상 복원에서는, 변형 요소를 포함한 영상의 잡음, 또는 왜곡 정보를 교정하여 복원 영상의 품질을 향상시키고, 원 영상에 가장 근접한 값으로 표현하여야 한다. 영상 복원을 위한 공간 필터 중에서 선형 필터는 쉽게 구현될 수 있고, 가우시안 잡음 제거율이 높다는 장점이 있지만, 얼룩이나 임펄스 잡음 제거에 대해서는 좋지 않은 성능을 보이기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 비선형 필터 알고리즘으로 본 논문에서는 적응성 다단계 최적화 필터(OAMF : optimal adaptive multistage filter)라는 영상 복원 공간 필터를 제안하였다. 적응성 다단계 최적화 필터는 영상 복원에서 필터링 시간 감소, 잡음 제거율 증가 그리고 외곽선 정보의 보존률 증가 등을 목적으로 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습법을 기반으로 적응성 다단계 필터(AMF)를 최적화 한 것이다. 본 논문에서 제시한 영상 복원 공간필터가 기존의 다른 필터들에 비해 임펄스 잡음 제거와 외곽선 정보 보존 기능, 가우시안 잡음 제거 능력 등이 향상됨을 시뮬레이션 결과로 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.265-272
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• 2003

집적회로 시스템이 고집적화 됨에 따라 interconnection에서 인접한 두 신호선 에서 발생하는 cross-coupling capacitance에 의한 혼선잡음 때문에 logic fault나 delay fault가 일어날 수 있다. 현재 산업체에서 혼선잡음문제를 미리 발견하고 예방하는 방법이 없어서 모든 설계가 끝난 후 일일이 손으로 확인을 하고 사양을 만족하지 못하는 경우에는 설계수정을 하는 경우가 많았다 본 논문에서는 두 신호선간의 거리, 입력신호의 slew rate, 신호선의 두께, 신호선의 길이가 혼선잡음에 미치는 영향을 분석하고, 혼선잡음을 발생시키는 여러 요소에 대한 해결방안을 정리하여 제시하였고, noise에 대한 값을 table로 정형화하여 설계 최적화를 쉽게 수행할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.431-434
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• 2007

얼굴 인식은 생체인식 기술 중 비 강압식이라는 장점으로 인해 각광받고 있는 분야이다. 그러나 얼굴인식은 조명, 표정에 의해 인식 성능이 저하되는 단점이 있다. 그 중 얼굴표정에 많은 영향을 받으며, 잡음이 많은 부분이 입술부분이다. 입술모양의 변화에 따라 가보벡터 추출에 잡음이 포함되기 때문에, 얼굴 인식 성능이 저하되는 현상이 발생됨을 실험을 통해 알 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 입술모양의 변화에 따른 잡음을 줄이기 위해 입술영역에 최적화된 말스버그 가보 웨이브렛 커널(Malsburg Gabor Wavelet Kerne)을 제안한다. 각 입술 특징점에 말스 버그 가보 웨이브렛을 적용하여, 추출된 가보벡터를 통계적으로 분석함으로써 잡음을 확인 할 수 있었으며, 잡음을 최소화하기 위해 입술 영역에 적응적인 말스버그 가보 웨이브렛 커널 을 제안하였다. 실험에 사용한 이미지는 1196 FERET Gellery 이미지를 사용하였으며, 얼굴 인식 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.94-97
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• 2003

본 논문에서는, 웨이브렛 변환과 잡음 섞인 숫자 영상에 대한 최적화 인식 훈련기법을 사용한 다계층 신경망을 제안하고, 이 시스템을 아라비아숫자 인식에 적용한다. 웨이브렛 변환을 이용해 원 영상 정보의 중요한 부분은 최대한 보존하면서 입력벡터의 크기를 줄임으로써 신경망의 노드 수와 학습 수렴시간이 줄어들도록 하였고, 최적화 인식 훈련기법은 데이터의 잡음을 점차적으로 높여가면서 훈련벡터에 적용, 인식률의 변화에 대해 살펴보았다. 잡음이 섞인 숫자 영상의 인식율을 높이기 위해 원 영상에 0, 10, 20, 30, 40, 50㏈의 잡음을 섞은 영상을 훈련에 함께 사용하였다. 테스트 영상에 잡음이 30∼50㏈정도 섞였을 경우에는 원 영상만을 훈련에 이용했을 패와 잡음이 섞인 영상을 이용하여 훈련시켰을 경우에 인식율의 차이가 별로 없지만, 0∼20㏈정도 섞인 영상을 테스트에 사용할때에는 0, 10, 20, 30, 40 , 50㏈의 잡음이 있는 영상을 훈련에 사용했을 때가 원 영상만을 훈련에 이용했을 경우에 비해 인식율이 9% 향상된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.254-256
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• 2002

기존의 윤곽선 검출윤곽선 검출방법과는 다른 본 논문에서는 효율적인 방법론을 이용해서 윤곽추출 및 잡음제거 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 전처리과정을 거친후 본 방법론을 적용함으로써 영상 윤곽추출률을 높이고자한다. 특히, 기존의 윤곽선 추출방법인 로버트와 라플라 시안방법을 사용한 후에 미디안 필터를 사용했으며, 제안한 방법은 기존의 윤곽선 추출 필터를 거친 후에 사용하였다. 구체적으로 서술하면 일정한 임계치를 초과하면 흰색으로 대치하고, 그렇치 않으면 검정색으로 대치한다. 기존의 잡음제거과정은 윤곽선 손실은 없었으나 잡음제거가 소량 이루어졌으며, 제안한 방법은 약간의 윤곽선 손실을 보였으나 완전하게 잡음을 제거시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.21-22
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• 2016

우울증은 감정을 조절하는 뇌의 기능의 변화가 생겨 부정적인 감정이 나타나는 병이다. 불안장애와 우울증은일반인구중 15%가 평생 동안 한번 이상 앓는 질환이다. 우울증환자는 일반인보다 불안한감정의 원인인 델타파가 많거나 좌측 전두엽의 알파파가 증가하고, 우측 전두엽은 베타파가 증가하는 특징을 가지고 있다. 선행연구에서는 백색잡음을 우울증환자의 증상완화에 사용하였다. 우울증 환자에게는 백색잡음보다는 유색(갈색)잡음이 치료에 더 효과적인 연구를 기반으로 하여 무음 상태, 갈색잡음, 고주파 가중치를 적용한 갈색잡음, 청감특성을 고려한 가중치를 적용한 갈색잡음을 들었을 때 의 뇌파에 대하여 살펴보았다. 그 중 갈색잡음과 청감특성을 고려한 가중치를 적용한 갈색잡음의 경우가 가장효과가 좋았다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2019

영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.