• 자원환경지질
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• 제14권3호
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• pp.193-201
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• 1981

수평다층(水平多層) 지질구조(地質構造)모델에 있어서 외견전기비저항곡선(外見電氣比抵抗曲線)의 자동해석(自動解析)에 최소자승법(最小自乘法)을 적용(適用)하여 보았다. 이 방법(方法)은 digital filtering 법(法)과 종합(綜合)된 damped least-squares algorithm으로 구성된 것으로서, 일반적(一般的)으로 사용(使用)되고 있는 curve-matching 법(法)보다 시간(時間)이 빠르고 정도(精度)도 높다는 것을 알게되었다. 이 반전법(反轉法)을 시험(試驗)하기 위해서 한개의 이론(理論)데이터와 3개의 현장탐사(現場探査) 결과(結果)를 선택(選擇)하여 해석(解析)하였다. 3층(層) 지질구조(地質構造)모델로부터 나오는 이론(理論)데이터의 해석(解析)을 통(通)하여 이 방법(方法)의 특징(特徵)을 파악(把握)할 수 있고, 또 종래(從來)의 Curve-matching법(法)에는 없는 명확(明確)한 특징(特徵)이 나타났다. 더우기 반전법(反轉法)의 유효성(有效性)은 현장탐사(現場探査) 결과(結果)의 해석(解析)에 의해서도 알 수 있었다. 그 때의 최적(最適) 지질구조(地質構造)모델은 시굴(試掘)로 확인(確認)된 지하구조(地下構造)와 일치(一致)함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.743-749
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• 2007

오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.403-409
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• 2016

최근 들어, 나체 사진이나 그림과 같은 유해한 영상 콘텐츠가 쉽게 유통 및 보급되고 있는 실정이어서 이런 유해 영상 콘텐츠를 효과적으로 검출하고 필터링하기 위한 연구 방법들이 지속적으로 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 입력되는 칼라 영상으로부터 영상의 유해성을 나타내는 요소인 사람의 배꼽 영역을 하르-라이크(Haar-like) 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 강인하게 검출하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 색상 정보를 이용하여 사람의 유두 영역을 검출하고, 검출된 유두 영역과의 위치 정보를 사용하여 배꼽의 후보 영역을 검출한다. 그런 다음, 하르-라이크 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용한 필터링을 통해 실제 배꼽 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 칼라 영상으로부터 배꼽 영역을 기존의 방법보다 1.6% 더 정확하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 배꼽 영역 검출 알고리즘은 2 차원이나 3 차원의 유해 콘텐츠 검출 및 필터링과 관련된 여러 가지 응용 분야에서 매우 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.175-182
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• 2017

영상데이터를 획득하거나 저장하는 과정에서는 주변 환경이나 장치의 특성에 따라 잡음이 발생한다. 또한 영상의 전송과정에서도 채널 간섭에 의한 잡음이 발생할 수 있다. 이러한 잡음은 정보의 손실을 가져옴으로써 이어지는 영상처리 단계에서 화질의 저하가 나타나게 된다. 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 들 수 있는데, 영상처리는 일반적으로 이들이 혼재하는 복합 잡음 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 복합 잡음을 저감할 수 있는 반복 가중 평균 필터를 제안한다. 먼저 입력 영상으로부터 임펄스 잡음 화소를 제거한 다음, $3{\times}3$ 슬라이딩 윈도우 영역에 대해 가중 평균 마스크 연산을 수행하여 중앙 화소값을 구하는 간단한 방법이다. 제거된 임펄스 잡음 화소가 가중 평균값으로 모두 채워질 때까지 필터링을 반복한다. 제안한 필터를 ${\sigma}=10$인 가우시안 잡음과 다양한 밀도의 임펖스 잡음이 포함된 영상에 적용하여 처리한 결과, 잡음 밀도 60% 이하에서 기존의 SAWF, AWMF, MMF 등에 비해 PSNR이 각각 최대 12.98 dB, 1.97 dB, 1.97 dB 개선되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.97-105
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• 2016

방사선 영상 디텍터는 x선 광자로부터 생성된 전하를 수집하여 다수의 전하증폭기 회로를 사용하여 전압 신호로 바꾼 뒤 이를 디지털 신호로 바꾸어 디지털 영상을 생성한다. 이때 다수로 사용한 회로의 불균일한 특성으로 인하여 이득의 불균일이라는 고정형태잡음이 발생한다. 이를 제거하기 위하여 이득지도를 사용하는 이득 보정 알고리듬이 일반적으로 사용되는데, 이득지도 설계 시에 광자 잡음이 이득지도에 남게 되고 이 잡음은 이득 보정된 영상을 오염시킨다. 본 논문에서는 이러한 남아있는 잡음을 필터를 사용하여 제거하는 실험을 하였으며, 효율적으로 잡음을 제거하기위한 필터를 최적화하는 알고리듬을 제안하였다. 실제 디텍터로 획득한 영상에 대하여 실험을 수행하여, 단순한 필터로 제거하기 힘든, 고정형태잡음의 크기가 상대적으로 큰 경우에도, 필터 최적화 알고리듬을 사용하여 효율적으로 잡음 제거에 대한 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6708-6714
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• 2015

언제 어디서나 사용하기 편리한 인터넷을 통해서 다양한 종류의 멀티미디어 콘텐츠가 자유롭게 유통되고 있는 반면, 어린이나 청소년에게 유해할 수 있는 영상 콘텐츠도 쉽게 얻을 수 있는 환경이 마련되어서 사회적으로 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 이용하여 입력 영상의 유해성 유무를 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 MCT 특징을 기반으로 사람의 얼굴 영역을 검출한다. 그런 다음, 색상 특징을 활용하여 피부 색상 영역을 찾고, 유두의 후보 영역들을 추출한다. 마지막으로 계층적인 인공 신경망을 활용하여 유두의 후보 영역들 중에서 실제적인 유두 영역만을 필터링함으로써 입력 영상의 유해성 유무를 확인한다. 본 논문의 실험결과에서는 인공 신경망을 이용한 제안된 방법이 입력되는 영상에서 유두 영역을 보다 강건하게 검출함으로써 영상의 유해 정도를 효과적으로 결정한다는 것을 보여준다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.81-104
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• 2005

가상공간 시현이나 GIS 및 이동통신과 같은 다양한 응용분야에 정확한 3차원 도시모델은 기본적인 자료가 되고 있다. LiDAR 시스템은 대상물의 3차원 정보를 직접적으로 획득할 수 있는 새로운 시스템이다. LiDAR 자료로부터 수동적으로 3차원 정보를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 자동화에 그 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 필터링기법을 이용해서 LiDAR 자료로부터 지면과 비지면을 분류하고, 지면점을 이용하여 DTM을 생성하고, 비지면점을 이용해서 건물을 구축하였다. 정확도의 평가결과 DTM은 고층아파트지역에서 약 0.16m, 저층주거지역에서 0.59m의 오류가 나타났으며, 건물의 경우 1/5,000 수치지형도의 정밀도와 부합하는 결과를 나타냈다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.203-208
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• 2010

본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.707-712
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• 2017

데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 추천 시스템(recommender system)은 영화, 도서, 음악 등 다양한 산업에서 관심을 받고 있고 연구 대상이 되고 있다. 추천시스템은 사용자들의 과거 선호도 및 클릭스트림(click stream)을 바탕으로 사용자에게 적절한 아이템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 대표적인 예로 넷플릭스의 영화 추천 시스템, 아마존의 도서 추천 시스템 등이 있다. 기존의 선행 연구는 협업적 여과, 내용 기반 추천, 혼합 방식의 3가지 방식으로 크게 분류할 수 있다. 하지만 기존의 추천 시스템은 희소성(sparsity), 콜드스타트(cold start), 확장성(scalability) 문제 등의 단점들이 있다. 이러한 단점들을 개선하고 보다 정확도가 높은 추천 시스템을 개발하기 위해 실제 온라인 기업의 상품구매 데이터를 이용해 factorization machine으로 추천시스템을 설계했다.

• 공학논문집
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• 제2권1호
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• pp.39-47
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• 1997

실시간 2차원 디지털 IIR 필터링 알고리즘의 구현을 가능하게 하는 디지털 신호처리시스템의 효율적인 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 시스템 레벨과 프로세서 레벨에서의 병렬처리를 통하여 높은 시스템 성능을 가능하게 하였다. 프로세서간의 데이터 통신의 양을 크게 줄였으며 시스템이 초기화된 이후에는 다른 오버헤드 없이 계산을 수행할 수 있도록 설계하여 전체 시스템의 효율을 극대화하였다. 기능 레벨의 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 1 사이클당 1개의 데이터를 처리할 수 있음을 확인하였다. 이는 단지 10MHz의 시스템 클럭을 사용하는 경우 2차원 4차 IIR필터를 실시간 비디오데이터에 적용할 수 있음을 의미하며, 시스템 클럭의 주파수를 올릴 경우 고선명 TV (HDTV) 등의 전후 처리 필터로 사용가능 할 것이다.