• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.899-902
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• 1998

임상진단에 있어서 종종 문제가 되고 있는 호흡에 따른 두뇌부분의 가상적인 상하이동을 고려해서 위상 엔코드 축인 Y 방향만의 강체의 평행이동을 취급한다. 종래의 발견적인 축차 근사 반복처리에 의한 제거방법과는 달리, 본 연구에서는 MRI 촬상과정과 화상특성의 해석에 근거한 MRI 신호중의 체동성분과 화상성분을 단순한 대수연산에 의해 분리할 수 있는 새로운 구속조건을 도출한다. MRI 신호에 대해서 X 방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. 한편, 두뇌부위 등의 단층상에 있어서 주위의 피하지방 부분의 밀도는 거의 균일한 것 알려져 있어 이 부분위의 Y 방향의 1 라인 밀도분포를 대칭이라고 간주할 수 있다. 밀도함수가 대칭인 경우 스펙트럼의 위상은 그 위치에 대하여 선형적으로 변화한다. 따라서 이 선형함수로부터 벗어난 성분을 체동성분으로 분리할 수 있다. 이러한 구속조건에 기초를 둔 근거가 명확한 아티팩트의 제거방법을 제안한다. 아울러 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 호흡에 의한 주기성의 체동을 가진 MRI 화상에 대해서 시뮬레이션을 행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1905-1906
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내.외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1981-1982
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• 2008

뇌파신호 측정 시에는 환자의 움직임 등으로 artifact가 발생하게 된다. 따라서 정확한 진단에는 이와 같은 artifact를 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 뇌파신호에서 발생할 수 있는 artifact 중 EOG(Electrooculogram: 안전위도)를 검출하고 제거하기 위한 방법으로 EOG 필터링(EOG filtering)을 제안하며, 나머지 근전도를 제거하기 위해 신경망(neural network)를 사용한다. 이때 입력신호의 특징이 신경망에 보다 잘 적용될 수 있도록 비선형 양자화기를 적응적으로 동작시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 뇌파신호의 artifact를 효과적으로 제거할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.43-46
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• 2009

이 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing : OFDM) 시스템의 수신기에서 발생하는 다중 주파수 옵셋의 영향을 제거하는 방법을 제안한다. 다중 주파수 옵셋은 서로 다른 송신기로부터 동일한 신호를 수신할 때, 두 송신기의 발진 주파수가 서로 다르기 때문에 발생한다. 광대역 전송 시스템의 변복조 방식으로 널리 사용하고 있는 OFDM 방식은 대역효율이 높고 채널 추정이 간단하다는 장점이 있다. 그러나 OFDM 방식은 주파수 옵셋에 매우 민감 하다는 단점이 있다. 이 논문에서는 시간 영역에서의 1차적인 주파수 보정과 주파수 영역에서의 2차적인 채널간 간섭 제거방법을 적용하여 다중주파수 옵셋에 의한 영향을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.4-7
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• 2022

기존 합성곱 신경망 기반의 잡음 제거 네트워크들은 학습을 위한 noisy-clean 데이터 쌍을 필요로 한다. 하지만 실제 카메라 잡음의 경우, 잡음에 대한 깨끗한 원본 영상을 얻는 것은 불가능하거나 많은 비용이 소모된다. 따라서 이러한 방법을 해결하기 위하여 원본 영상 없이 잡음 영상만으로만 잡음 제거 네트워크를 학습하는 방법들이 제안되어왔다. 그 중 카메라 잡음 영상을 처리하기 위한 대표적인 방법으로 학습과 추론에서 비대칭적인 downsampling을 사용하는 AP-BSN이 제안되었다. 본 논문에서는 Functional neural network를 AP-BSN 알고리즘에 적용하여 다양한 downsampling ratio에 대응되는 하나의 네트워크를 학습하였다. 이를 통해 기존 hyperparameter로 사용되던 downsampling ratio에 대한 결과를 하나의 네트워크에서 분석 및 확인하였다. 또한 해당 파라미터를 조절함으로써 다양한 잡음 제거 후보들을 추출하고 사용자가 원하는 잡음 제거 정도를 조정할 수 있도록 하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.169-172
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• 2000

본 논문에서는 차량 환경에서 핸즈프리 단말기를 위한 잔향반향제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 음향반향제거와 잡음제거의 결합구조에 근거하며, 음성신호의 스펙트럼 특성을 배경잡음화함으로써 잔여 반향제거 성능을 향상시킨다. 일반적으로 음향반향제거에서 실제 충격응답보다 적은 차수의 적응필터를 이용할 경우 잔여반향의 전력이 증가하며, 잡음제거기법을 적용하여 잔여반향성분을 줄일 수 있다. 음성신호가 입력되는 음향반향제거기의 잔여반향을 효과적으로 제거하기 위해 음성신호의 AR 스펙트럼에 따른 역필터링을 수행함으로써 잡음제거기에 의한 잔여반향제거 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기법은 현재 상용화되고 있는 이동통신용 음성부호화기에 포함된 잡음제거기법과 결합하여 사용할 경우 매우 적은 부가 계산량만으로 구현할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.786-791
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• 2005

경향성을 분석하기 위한 여러 기법 가운데 비모수적 방법인 Mann-Kendall 검정(MK 검정)은 수문시계열의 분석에서 널리 사용되어지고 있다. 이 검정 방법은 분석 대상 자료가 독립이라는 가정 하에 수행되며, 자료가 계열상관되어 있는 경우에는 그 상관성의 영향으로 경향성 존재의 유무를 정확하게 판단할 수 없게 된다. 따라서 MK 검정을 이용할 때 자료의 상관성으로 인해 받게되는 영향을 소거시키기 위해 효과적인 자료의 크기(Effective Sample Size, ESS)를 이용하는 수정된 MK 검정 방법을 이용하고자 한다. 본 연구에서는 ESS가 얼마만큼 계열상관성을 제거할 수 있는지 Monte Carlo모의를 통해 검토하였다. MK 검정 결과 계열상관계수의 증가에 따라 자료가 경향성을 나타내는 비율이 높아 겼으나, ESS에 의해 수정된 MK 검정을 수행한 결과 계열상관계수의 영향이 제거되었음을 알 수 있었다. 그러나 ESS에 치한 방법은 상관성의 영향을 과대하게 제거하게 되고, 이에 의해 실제 경향성이 존재하는 자료마저도 비 경향성이라고 판단하게 되는 오류를 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 MK 검정에서 경향성으로 판단된 자료에 대해 경향정도를 분석하여 제거한 후 다시 ESS에 의해 수정된 MK 검정을 실시하였다. 본 연구를 통하여 상관성이 존재하는 자료에 대한 MK 검정 방법의 오류를 제거 할 수 있었으며, 또한 실측 자료의 적용을 통해 수정 MK 검정이 경향성 분석에 매우 유용함을 확인 하였다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.32.2-32.2
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• 2009

높은 효율성을 가지는 전계방출 디스플레이(field emission displays)를 개발하기 위해 탄소나노튜브 음극소자 (CNT cathodes)의 표면처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 열처리가 끝난 탄소나노튜브 음극소자(CNT cathodes)의 표면에는 유기성 바인더들이 타면서 잔여물들이 생성되게 되는데 이러한 잔여물들은 전계방출을 하는데 있어서 방해요소가 된다. 전계방출이 용이하게 하기 위해서는 이러한 잔여물들을 효과적으로 제거해 주어야한다. 표면처리의 방법으로는 여러 가지가 존재하는데 그중에서 테이핑 방법을 이용한 표면처리는 열처리 후에 남은 잔여물들을 제거하면서 CNTs를 돌출시키는 효율적인 방법이다. 하지만 이러한 테이핑 방법으로도 완벽하게 잔여물을 제거하기란 쉽지 않다. 본 연구는 첫 번째 열처리가 끝난 시편을 테이핑 방법을 이용하여 표면 처리를 실시하고 그것으로 끝나는 것이 아니라 표면처리가 끝난 시편에 두 번째 열처리를 실시하여 탄소나노튜브 음극소자(CNT cathodes)에 남아있는 잔여물들을 좀 더 효과적으로 제거해 주는데 그 목적이 있다. 재열처리시 온도는 $330^{\circ}C$ ~ $420^{\circ}C$까지 $30^{\circ}C$의 차이를 주어 4단계에 걸쳐 실험을 실시하였고 재열저리를 하기전과 재열처리를 실행한 후의 전류밀도의 차이를 관찰하여 효과적으로 잔여물들이 제거되었는지에 대해서 알아보았다. 재열처리를 실행하였을 때 재열처리를 하기 전에 비하여 전류밀도에서 우월하였으며 $360^{\circ}C$ 부근에서 가장 많은 차이를 보였다.

• 전기의세계
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• 제33권7호
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• pp.412-418
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• 1984

의용생체공학의 한분야인 재활공학의 많은 발전으로 상실된 인간의 사지기관의 일부는 거의 자연스런 기능을 갖는 장치로 대치할 수 있는 가능성이 높아지고 있으며, 일한 연구의 결과는 산업용 로보트의 개발에도 기여를 하고 있다. 그중에서도 핵심이 되고 있는 것이 근전도신호를 이용한 보철제어(Prosthesis Control)에 관한 연구이다. 근전도신호가 인공팔제어에 이용된 것은 1950년대 초 소련에서 처음 시도되었고 그후 유럽, 카나다 미국등에서 계속 이에 관한 연구가 성과를 나타내고 있다. 근전도 신호를 제어신호로 사용할 경우 가장 큰 문제점은 근전도신호의 저주파 잡음인데, 실제로 비례제어신호를 얻기위하여는 이 잡음이 제거되어야 한다. 그러므로 여기에서는 근전도신호 처리방법에 대한 개략적인 것을 소개하고, 잡음의 제거방법등을 검토해 보고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.87-89
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• 2019

본 논문에서는 직렬 연결된 스위칭 소자에서 발생할 수 있는 전압 불평형의 원인을 분석하고 이를 제거할 수 있는 능동 게이트 구동 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 스위치의 턴오프 경로에 트랜지스터를 추가하여 전압 불평형 정도에 따라 각 소자의 스위칭 속도를 조절함으로써 전압 불평형을 제거한다. 제안하는 방법의 확인을 위하여 SiC MOSFET을 이용한 전력변환회로를 대상으로 모의실험을 실시하였고, 제안하는 방법이 전압 불평형의 제거에 효과적임을 검증하였다.