• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.216-219
• /
• 2007

본 논문에서는 영상 인식을 위해 그레이 레벨로 획득된 영상을 이진화할 때 발생되어 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 체인 코드 트리밍(chain code trimming) 을 제안한다. 제안된 방법은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 랜텀 노이즈의 체인 코드를 제거, 교정함으로서 이루어진다. 실험에서는 트리밍을 사용하기전과, 단순 트리밍을 한 경우, 체인 코드 트리밍을 한 경우를 서로 바로, 분석한다. 실험 결과는 패턴에 첨부되었던 랜덤 노이즈가 모두 성공리에 제거된 것을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제40권4호
• /
• pp.227-236
• /
• 2003

본 논문은 디지털 칼라 하프토닝 방법으로써 S-CIELAB 색차를 이용한 개선된 혼합 블루노이즈 마스크 방법을 제안한다. 블루 노이즈 패턴의 눈에 거슬리는 패턴과 색차와의 관계를 조사하여 제안한 하프토닝 방법은 고화질의 블루노이즈 패턴을 유지하면서 색차를 줄이는 방법이다. 따라서, 색차를 줄이기 위해서 마스크 생성 과정에서 저주파 오차와 S-CIELAB 색차 모두가 고려되고, 단일 패턴과 결합 패턴에 대해서 계산하였다. 계산된 저주파 필터 오차를 사용하여 다중 이진 패턴으로부터 도트들을 더하거나 빼줌으로써 생성되며, 최종적으로 작은S-CIELAB 색차를 나타내는 패턴을 선택한다. 실험에서는 제안한 방법이 기존의 JBNM 방법보다 작은 색차를 나타내면서 인간 시각에는 보기 좋은 하프토닝 영상을 생성한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제6권1호
• /
• pp.15-22
• /
• 2017

인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.918-920
• /
• 2011

본 논문에서는 이진화 결과 임펄스 노이즈 형태가 나타나는 영상에서 직선 성분을 검출할 때 사용되는 에지 패턴 분리 방법을 제안한다. 임펄스 노이즈가 발생하면 직선형태의 에지 패턴이 왜곡되어 복잡한 형태의 에지 형태가 된다. 왜곡된 상태에서 직선 검출 알고리즘을 적용하면 노이즈로 왜곡된 직선을 검출하지 못하기 때문에 전체 영상의 에지 성분을 방향성을 이용하여 분리하여야 한다. 본 논문에서는 4 방향에 대해서 에지 성분을 분리하였고, 분리한 각 영상에 대해서 겹쳐진 직선 패턴을 분리하여 직선을 검출하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 직선을 검출함을 보여준다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
• /
• 한국안전학회 2002년도 춘계 학술논문발표회 논문집
• /
• pp.413-418
• /
• 2002

베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2006년도 추계학술대회논문집
• /
• pp.690-693
• /
• 2006

As the silence of vehicle is more important, noise reduction of tire is more required. Noise of tire is divided into structure home noise and air borne noise. Tire tread has the property such as Hardness. Pattern Noise is caused by changing of tread hardness. This property has influence on the mechanisms which are Block Impact & Stick-slip sound. In the study, we found that the effect of Hardness is related to more Stick-Slip than Impact.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
• /
• pp.241-244
• /
• 2002

본 논문은 다치(MVL : Multiple Valued Logic) 신경망의 BP 알고리즘을 이용하여 패턴 인식에 응용하는 방법을 제안한다. 패턴처리에 필요한 원 패턴에 대한 물체 농도의 특징을 추출하고, 물체 농도의 특징을 다치로 사상시킨다. 또한 다치 신경망을 이용하여 원 패턴을 학습을 시킨 다음, 노이즈 패턴을 제거하여 원 패턴에 근접한 패턴을 인식하게 되므로, 패턴에 필요한 시간 및 기억 공간을 최소화할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.491-498
• /
• 2017

본 연구는 화이트 노이즈와 핑크노이즈가 뇌에 미치는 영향을 증명하기 위해 확률 공명(stochastic resonance, SR) 현상으로 확인하고자 한다. 피실험자 20명(여 10, 평균나이 $23.3{\pm}2.14$)을 대상으로 각각 노이즈 청각 자극을 제시하고 뇌파를 측정했으며, 주파수 분석을 통해 뇌 활성도를 확인했다. 분석결과, 레퍼런스, 화이트 노이즈 보다 핑크 노이즈 자극 시 alpha, low beta 대역이 증가하고, high beta 대역이 감소했다. 또한 전두엽과 측두엽 지점에서 유의하게 증가했으며, 뇌 활성도가 우반구에서 유의하게 우세한 패턴을 확인했다. 이 결과는 노이즈의 새로운 긍정적인 활용성 모색과 청각영역에 관한 뇌신경과학분야의 기초 연구로써 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.382-384
• /
• 2020

데이터 클러스터링은 데이터의 숨겨진 패턴을 찾아낸다. 시계열 데이터에서 시차가 존재하는 데이터를 클러스터링하는 것은 데이터의 미래 패턴을 찾아내기 위해서 사용한다. 데이터 클러스터링을 수행하기 위한 여러 가지 Metric이 존재하지만, 시계열 데이터의 노이즈로 인해서 클러스터링을 수행하는 Metric을 설정하는데 제약이 존재한다. 본 논문은 기존 시계열 데이터가 가지고 있는 노이즈를 PIP 기법을 사용하여 제거하고, 노이즈가 없는 시계열 데이터를 클러스터링하기 위한 효율적인 새로운 Metric을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
• /
• pp.418-421
• /
• 2007

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 판별하기 위한 전 단계로 추출되는 군집화된 세그먼트들 중에서, 곤충 발자국의 패턴을 분석하는 데에 부적합한 세그먼트들을 제거하기 위한 계층적 최근접 검색 기법을 제안한다. 발자국 형태와 거의 구별되지 않는 비정형적인 노이즈는 발자국과 서로 구별되는 특징을 규명하기 전까지는 영상처리 전 단계에서 완전히 제거될 수 없어 군집화 기법에 의해 추출된 세그먼트에도 이러한 노이즈를 내포하게 된다. 따라서 모든 세그먼트의 적합성을 평가하여, 노이즈 정보로 인해 타당성이 부족한 세그먼트를 제거함으로써 다음 단계에 수행되는 세그먼트들에 대한 곤충 발자국 패턴의 특징값 추출 성능이 향상될 수 있다.