한정된 네트워크 대역폭을 가진 현재의 인터넷에서 영상의 품질을 향상시키기 위해 영상의 비트율을 높이는 것은 비용 등 여러 가지 문제로 인해 현실적으로 많은 어려움이 있다. 따라서 비록 충분하지 못한 비트율의 영상을 전송받더라도 전송받은 영상의 화질을 높이는 연구가 다양한 방법으로 진행되고 있다. 영상의 화질을 향상시키는 많은 방법 중 후처리 기법은 이러한 잡음을 효과적으로 제거 할 수 있으면서 동영상 압축 표준 복호기를 수정할 필요가 없기 때문에 좋은 해결책이 된다. 동영상의 압축 과정에서 낮은 비트율로 인해 발생하는 화질 열화 현상 중에 쉽게 완화 할 수 있고, 영상의 질이 비용 대비 높은 효율로 좋아지는 대표적인 현상이 블록화 현상이다. 일반적으로 블록화 현상은 영상의 고주파대역에서 나타나므로 본 논문에서 영상의 고주파 성분과 블록화 현상을 구분하기 위해 Sobel 마스크를 사용한다. 구분된 블록화 현상이 발생한 매크로블록의 양쪽 경계면에 4-tap 저주파 통과 필터를 사용하여 블록화 현상을 효과적으로 완화할 수 있다. 개선된 영상의 화질 평가 기법으로 신호처리 분야에서 많이 사용되는 객관적인 지표인 PSNR에 의한 평가와 함께 실제 인간의 시각을 기준으로 주관적이고 감성적인 관찰에 의한 평가를 함께 수행한다.
본 논문은 지지벡터기계를 이용하여 스팸메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한 후 각각의 자질을 TF, TF-IDF, 이진 가중치 등으로 표현하여 실험하였다. 카이제곱 통계량을 이용하여 선택된 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM분류기는 각각의 이메일의 스팸 여부를 결정한다. 실험 결과, 선택되어진 자질들이 성능향상을 가져왔으며, TREC05-p1 스팸 말뭉치에 대해 약 98.9%의 정확도를 얻었다.
곰소만의 기반암과 상부 층서들을 규명하기 위해 짧은 측선의 탄성파 반사법탐사가 수행되었다. 이 연구는 주로 자료 처리에서 신호대잡음을 높임으로써 기반암을 규명하는데 초점을 두었다. 자료처리의 주요과정은 종합 전후과정에서 모두 큰 진폭의 잡음에 가려진 신호성분을 향상시키는데 중점을 두었으며 시변필터, 불량 트레이스 제거, f-k 필터와 NMO 보정 후의 뮤팅 등이 이에 포함된다. 이 연구에서 규명된 기반암과 상부 층서들은 이전에 수행된 MT자료의 결과와 대체로 일치하며 당시에 자료질의 한계로 규명되지 못한 측선 중앙부근에서 기반암 표면이 약 30m 깊이의 수평층으로 나타났다.
최근, 영상처리는 디지털 시대의 급속 발전과 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 공간 가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 토널 마스커 특성을 이용한 오디오 워터마킹 기법을 제안한다. 먼저 오디오 워터마킹 특성으로서의 토널 마스커 특성을 분석한다. 기존의 심리음향 연구들에 의하여 토널 마스커를 구성하는 주파수 신호들에 대해 비지각적인 변조가 가능하다. 그리고 여러 신호처리에 대해 처리 전, 후의 톤과 좌, 우 주파수 신호의 에너지 관계를 비교하면 매우 적은 변화를 보인다. 이러한 토널 마스커 특성을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 톤의 좌, 우 주파수의 에너지 차이를 변조하여 하나의 워터마크 비트를 내장하고, 원음 없이 내장시의 비밀키를 이용하여 변조된 토널 마스커를 찾은 후 내장된 워터마크 비트를 판단하는 기법이다. 제안한 기법은 잡음 삽입과 압축, 대역 통과 필터링, 샘플링 변환, 반향처리, 주파수 등화의 공격 후, 클래식과 팝에 대해 각각 평균 오류율 0.11%, 1.26%를 보였다. 그리고 주관적인 음질 평가를 통하여 평균 SDG (Subjective Diff-Grades) -0.31의 결과를 얻었다.
방역 차량의 약액탱크, 차량의 연료, 워셔액 등의 탱크 내부에는 잔존량을 측정하기 위해 기둥과 floating box로 이루어진 부력식 수위레벨센서가 사용되고 있으나 액체레벨에 따라 float이 상하로 움직이는 측정원리상 차량 주행 중 정확성이 매우 떨어진다(Park et al. 2016). 방역차량이 주행 중 분사할 때, 슬로싱 현상과 방역소독기의 노즐과 펌프에서 발생하는 진동으로 인해 기존의 부력식 센서를 이용한 약제 살포량 측정방법은 정확성이 매우 떨어지는 경향이 있다. 본 연구의 목적은 방역차량이 주행하면서 분사할 때, 수위레벨 센서를 이용한 약제살포량 측정의 정확성을 개선하는 것으로 디지털 칼만필터, Low pass filter와 댐퍼를 제작하여 이용했다. 본 연구에서는 압력식 레벨센서를 이용해 약액탱크의 높이당 단면적과 수위를 측정하여 약제살포량을 계산했다. Python 2.7을 이용해 디지털 칼만필터와 Low pass filter(LPF)를 구현하였으며 3D프린터를 이용해 댐퍼를 제작했다. 실내에서 슬로싱 현상을 인공적으로 만들어 필터와 댐퍼의 수위 측정 정확성 개선효과를 확인 후 실제 방역차량에 부착하여 비포장도로에서 주행하면서 분사할 때 필터와 댐퍼의 효과를 확인하였다. 댐퍼의 공극률(p)을 바꿔가며 수위 측정 정확성 개선효과를 확인하였다. 실내, 현장 실험 결과, 칼만필터가 LPF보다 개선효과가 더 크지만 데이터 50개 처리에 1.71초의 시간지연이 발생했다. 댐퍼는 수위센서를 고정시키고 유체의 운동을 방해하여 이상치와 큰 오차제거에 효과적이었다. 칼만필터와 댐퍼를 동시에 이용할 경우, 수위 측정정확성 $R^2$는 0.9985, 0.9981로 ${\pm}4.3cm$의 범위내에서 수위를 측정할 수 있었다. 필터의 시간지연과 수위 측정정확성을 고려하여 데이터 기록간격을 3초로 설정하면 ${\pm}3cm$이내에서 약탱크 내 수위를 측정할 수 있었다. 공극률(p)가 0.294, 0.291, 0.17에서 측정정확성 $R^2$는 각각 0.9897, 0.9858, 0.9872 로 p가 0.294에서 개선효과가 가장 좋았으나 개선효과의 차이는 크지 않았다.
디지털 워터마킹(Digital Watermarking)은 디지털 미디어 창작물에 대해 불법적인 사용과 인위적인 조작으로부터 소유권과 저작권을 보호하기 위하여 입증 가능한 정보(워터마크)를 사람이 인지하지 못하도록 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 JPEG 2000에서 지원하는 Daubechies 9/7 필터를 이용한 lifting 기반의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 중간에 임의의 파라메터를 추가한 lifting 단계를 구성하여 이 부분에 워터마크를 삽입한 후, 다양한 신호처리 왜곡을 가하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다. 실험은 8-bit 512×512크기의 영상을 사용하였으며, 무작위로 발생시킨 1과-1을 워터마크 신호로 하여 DWT 시 추가한 lifting 단계에서의 임의의 파라메터 값과 워터마크를 삽입할 각 웨이블릿 변환의 해상도 레벨을 조절해 가면서 선택한 웨이블릿 계수값에 무작위로 발생시킨 워터마크 신호를 삽입하였다. 실험 결과 영상의 일반적인 변형(압축, 필터링 등)에 대해서 제안한 방법의 워터마킹 기법의 성능이 전반적으로 강인함을 확인하였다.
음식물쓰레기 퇴비화시설에서 발생하는 악취에 대해 90일 동안 입구농도를 측정한 결과 발효기 가동시간에는 $10{\sim}100ppm$, 비가동시간에는 $0{\sim}10ppm$의 농도를 나타냈다. 바이오필터의 제거효율은 초기에 80%정도를 보이다 20일 전후를 해서 90%이상을 나타냈다. 압력손실은 90일 경과 후에도 20 $mmH_2O$를 넘지 않아 바이오필터에 효율적인 악취처리가 이루어졌음을 알 수 있다.
콘크리트 슬래브 표면의 영상처리 목적은 구조물의 균열발생을 최소화하고 발생한 균열에 대해서 지속적인 기록 관리로 균열의 진행 상태를 분석하여 보수시기 및 보수공법 적용의 합리적 운영체계를 수립하고자 하는 것이다. 일반적으로 콘크리트에서의 균열은 육안으로 분간할 수 있을 정도로 큰 반면 프리스트레스트 콘크리트의 균열은 기기를 사용하여야 측정, 분별할 수 있다. 본 논문에서는 균열의 명함도와 인접한 표면의 명함도 차이를 이용하여 균열과 잡음을 분리한다. 그리고 균열과 잡음 영역에서 형태학적인 정보를 이용하여 잡음 영역만을 제거한다. 잡음 영역이 제거된 균열 영역에서도 미세한 잡음이 존재하므로 균열 영역을 평활화를 한 후, 미세 잡음을 하나의 객체로 인식하여 제거하고 끊어진 영역의 균열을 미디언 필터를 이용하여 균열을 연결한다. 그리고 제안된 방법으로 추출된 균열을 원본 영상에 적용하여 최종적으로 균열만을 검출한다. 검출된 균열에서 균열의 특정부분을 선택하고 선택되어진 균열 영상을 대상으로 균열의 길이, 방향, 폭을 순차적으로 분석한다. 실제 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열이 비교적 정확히 검출되었고 균열 검사기가 한번에 측정할 때에 비해 비교적 빠르고 적은 노력으로 측정할 수 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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