• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.4
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• pp.11-18
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• 2006

A new algorithm for removing salt and pepper impulse noise in image using impulse noise detector and total variation optimization is presented. The proposed two types of noise detectors which are based on the adaptive median filter, can detect impulse noise with high accuracy while reducing the probability of detecting image details as impulses. And the detectors maintain its performance independent of noise density. For removing impulses, total variation optimization is applied only to those detected noise candidate to reduces unnecessary computation. The proposed approach successfully remove impulse noise while preserving image details.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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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.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.4
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• pp.1-9
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• 2007

Decision fusion in wireless sensor networks under non-Gaussian noise channels is studied. To consider the tail behavior noise distributions, we use a exponentially-tailed distribution as a wide class of noise distributions. Based on a canonical parallel fusion model with fading and noise channels, the likelihood ratio(LR) based fusion rule is considered as an optimal fusion rule under Neyman-Pearson criterion. With both high and low signal-to-noise ratio (SNR) approximation to the optimal rule, we obtain several suboptimal fusion rules. and we propose a simple fusion rule that provides robust detection performance with a minimum prior information, Performance evaluation for several fusion rules is peformed through simulation. Simulation results show the robustness of the Proposed simple fusion rule.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.7
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• pp.1980-1987
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• 1999

Restored image is always lower quality than original one due to distortion and noise. The purpose of image restoration is to improve the image quality by fixing the noise or distortion information. One category of spatial filters for image restoration is linear filter. This filter algorithm is easily implemented and can be suppressed the Gaussian noise effectively, but not so good performance for spot or impulse noise. In this paper, we propose the nonlinear spatial filter algorithm for image restoration called the optimal adaptive multistage filter(OAMF). The OAMF is used to reduce the filtering time, increases the noise suppression ratio and preserves the edge information. The OAMF optimizes the adaptive multistage filter(AMF) by using weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm. Simulation results of this filter algorithm are presented and discussed.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.5_6
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• pp.265-272
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• 2003

As VLSI systems become integrated at large-scale, logic fault or delay fault may result from crosstalk noise originated from cross coupling capacitance which exists between two adjacent wires. Because designers in industry do not have means to prevent crosstalk problems, they should check and adjust unsatisfactory designs after all designs are completed, if necessary. In this paper, we analyze how spacing, slew rate, line width, and line length influence the crosstalk, and suggest some solutions for the various factors that nay cause crosstalk problems. we also propose how to optimize the designs by using standardization of noise tables.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.94-97
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• 2003

In this Paper, propose for MLP(multilayer perception) neural network that uses optimization recognition training scheme for the wavelet transform and the numeral image add to noise, and apply this system in Numeral Recognition. As important part of original image information preserves maximum using the wavelet transform, node number of neural network and the loaming convergence time did size of input vector so that decrease. Apply in training vector, examine about change of the recognition rate as optimization recognition training scheme raises noise of data gradually. We used original image and original image added 0, 10, 20, 30, 40, 50㏈ noise (or the increase of numeral recognition rate. In case of test image added 30∼50㏈, numeral recognition rate between the original image and image added noise for training Is a little But, in case of test image added 0∼20㏈ noise, the image added 0, 10, 20, 30, 40 , 50㏈ noise is used training. Then numeral recognition rate improved 9 percent.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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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.