• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.258-261
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• 2007

본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 Backpropagation Network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 이미지에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 Backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.779-782
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• 2000

능동 소오나 시스템에서는 잔향음 제한 환경에서 표적 검출을 하기가 용이하지 못하다. 본 논문에서는 고정된 노치 필터로 제거할 수 없는 시 불변성의 잔향음을 효과적으로 제거할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 적응형 잡음 제거기가 갖고 있는 단점을 보완하기 위하여, Gram-Schmidt 직교화과정을 전처리 기법으로 사용하였다. 아울러, 제안된 잔향음 기법을 동해에서 실측한 자료에 적용함으로써 그 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.275-278
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• 2003

자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판추출, 전처리(이진화), 문자영역 분할, 문자인식 등의 5가지 핵심 부분으로 구성된다. 따라서 자동차 번호판 인식 시스템의 최종 인식율은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 영상처리 기법을 이용하여 영상에서 번호판 영역을 추출을 위한 연구로 문자인식 단계에서 높은 인식율을 확보할 수 있도록 빠른 연산속도와 추출 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.225-228
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• 2004

본 논문은 이동통신을 위한 입력영상을 취득할 때 사용되는 웨이블릿, 소벨 필터 기반의 화질평가 방식을 다양한 실험을 통해 검증하고 영상과 전처리 기법에 따라 주관적 평가에 근접한 화질평가방식을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.505-507
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• 2001

본 논문에서는 그람-슈미트 방법 및 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA)기법을 이용한 영상분리방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 전처리 없이 ICA나 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 개선된 영상을 보여준다. 이는 원래의 ICA 모델에 대하여 동일한 조건으로 일반화하여 그람-슈미트의 독립된 성분들이 ICA 모델에 충분히 동일하다는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.935-944
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• 2013

본 논문에서는 영상 분할을 이용한 다시점 영상의 조명보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 깊이 정보를 이용하여 일정 거리에 따라 참조 영상의 깊이 영상을 레이어로 분리한다. 분리된 레이어에서 서로 다른 객체를 분리하기 위하여 각 레이어에 레이블링 과정을 수행한다. 레이블링 된 참조 영상의 깊이 영상은 3D 워핑 기법을 통하여 왜곡 영상의 시점으로 변환되고 레이블링 된 영역을 찾아 히스토그램을 이용한 조명 보상을 각 영역에서 독립적으로 수행한다. 3D 워핑으로 발생하는 가려짐 영역은 전역적인 방법을 이용하여 보상하게 된다. 다양한 실험을 통해 제안하는 기법으로 조명보상 전처리를 수행한 다시점 영상의 부호화 효율이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1155-1163
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• 2011

본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.163-174
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• 2006

분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1088-1097
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• 2021

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제26권1호
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• pp.53-62
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• 2006

본 연구는 시료 및 스펙트럼의 전처리 방법이 근적외선 분광법을 이용한 옥수수 사일리지의 화학적 조성분의 예측능력에 미치는 영향을 평가하기 위해 수행되었다. 시료의 전처리 방법은 건조하여 분쇄하는 방법(Oven Dried Grinding), 액화 질소처리 후 분쇄하는 방법(Liquid Nitrogen Grinding) 그리고 생사일리지(Intact Fresh)처리로 하였으며 4개의 스펙트럼의 수처리(1,4,4, 2,6,4, 2,10,5) 방법을 이용하여 다변량회귀분석법인 변형부분최소자승회귀법(MPLS)을 통해 검량식을 작성하였다. 시료의 전처리 방법에 의해서 유도된 검량식의 예측 능력은 섬유소 성분(NDF, ADF)과 일반 조성분(CP, Ash) 모두에서 Oven dried grinding (ODG) > Liquid nitrogen grinding (LNG)>Intact fresh (IF) 처리 순으로 우수하였다. 또한 스펙트럼의 수처리 방법에 의한 결과는 시료의 전처리 방법에 따라 그 예측 능력이 다르게 나타났다. 옥수수 사일리지의 섬유소 함량을 예측하기 위한 최적의 시료 전처리 및 스펙트럼 수처리 방법은 NDF는 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법 $(R^2=0.86)$, ADF는 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법 $(R^2v=0.93)$이 가장 우수한 전처리 방법으로 나타났다. 조단백질 함량과 조회분 함량을 측정하기 위한 최적의 시료 전처리 및 스펙트럼 수처리 방법은 조단백질은 ODG 처리에 1,4,4 수처리 방법$(R^2v,=0.91)$, 조회분은 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법$(R^2v=0.89)$이 가장 우수한 전처리 방법으로 판단된다. 이상의 연구 결과를 종합해보면 근적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.