디지털 신호의 표본화 속도를 변환시키는 SRC(sample rate converter) 장치에는 필터가 필요하다. 속도 변환율이 높을수록 필터의 신호처리량이 증대되며, 필터의 구현이 복잡해진다. 그러므로 속도 변환율이 높은 경우에는 신호처리량이 적은 필터를 설계하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 다단 FIR(finite impulse response) 필터를 효과적으로 설계하는 방법을 제시하였다. 다단 필터는 표본화 속도를 한 번에 변환하는 것이 아니라 여러 단 나누어서 변환하는 방식이다. 제시된 설계방식은, 속도 변환율의 인수분해 조합 모두에 대하여 조사하며, 필터의 복잡도 측정을 필터 차수의 추정식에 의존하지 않고 필터의 구현 결과를 바탕으로 한 점이 특징이다. 필터 설계 결과, 종래의 방식으로 설계된 것보다 곱셈연산량이 적음을 보였다. 또한 halfband 필터나 다중 차단대역 필터 등의 특성을 활용하면 곱셈연산량이 더욱 감소된 필터를 구성할 수 있음을 확인하였다.
우리나라의 지상파 DTV 전송 방식인 8-VSB 변조 방식은 크기에 정보를 실어서 보내기 때문에 다중경로에 의한 심벌간 간섭에 다소 취약한 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 지상파 DTV 수신기에서는 판정 궤환 등화기를 사용하여 채널 등화를 수행해 왔다. 하지만 SFN(single frequency network) 환경과 같은 열악한 채널에서는 판정 오류로 인한 에러전파로 안정적인 등화를 수행하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 주파수 영역에서 직접 채널의 역을 곱해서 채널등화를 수행하는 zero forcing 등화 방법을 제안한다. 이를 위해서 채널 정합 필터와 비인과 필터를 사용하여 비최소 위상(nonminimum phase) 채널을 최소 위상(minimum phase) 채널로 근사화시킴으로써 채널의 역의 안정성을 보장할 수 있게 하였다. 시뮬레이션을 통하여 SFN 채널 환경에서 제안된 주파수 영역 등화기가 기존의 판정 궤환 등화기에 비하여 안정성과 SER(symbol error rate) 측면에서 모두 향상된 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
항공 Lidar 기술을 이용한 산림조사 기법은 현지조사 및 항공사진을 이용한 기존 조사방법의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 국내 산림지형의 특성을 고려하여 개체목 인식 및 수고(樹高)추출을 위한 항공 Lidar자료의 기본적인 처리기법을 제시하고자 한다. 경기도 유명산 조림지를 대상으로 촬영된 항공 Lidar 원시자료로부터 비지면점을 제거하는 기법을 적용하여 순수 지표면을 표현하는 수치표고모형자료(DEM)를 생성하였다. 이렇게 제작된 DEM자료를 기반으로 비지면점에 해당하는 신호값들을 추출한 후 수관고모형(CHM)자료를 생성하였다. CHM자료에 개체목의 수고를 추출하는 필터링 기법을 개발하였다. 연구 지역의 낙엽송 및 잣나무 표본임분을 대상으로 항공사진 및 현지 측정된 자료와 비교한 결과, 개체목의 본수는 90% 이상의 정확도로 추출되었으며, 수고는 평균 1.1m 낮게 추정되었다.
본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.
삼치 시퀀스(ternary sequence)는 -1, 0, 1의 3가지 값으로만 구성되어 있는 디지털 코드이다. 따라서 디지털 하드웨어로 구현이 편리하다는 장점이 있다 본 시퀀스는 환형 자기상관함수(circular/periodic autocorrelation function)가 이상적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 하지만 본 시퀀스를 이용해 송신기와 수신기사이의 통신 채널 특성을 긴 시간 구간에 걸쳐서 파악하고자 상호상관 법을 사용하기 위해서는 환형이 아니라 선형적인 자기상관함수(linear/aperiodic autocorrelation function) 특성이 요구된다 따라서 본 고에서는 삼치 시퀀스의 비 이상적인 선형 자기상관함수를 개선시키기 위해 주파수 영역에서 역 필터링과 쓰레쉬홀딩 연산을 결합한 방법과 특이치분해(SVD)방법을 제안하며 잡음이 있는 상황에서 그 성능을 평가하고자 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션 결과 역 필터링 방법은 신호대잡음비가 30㏈인 경우 최대 부엽 레벨이 11㏈ 감소했고 SVD 방법도 유사한 결과를 보였으나 잡음에 좀 더 약하며 특이치 값의 세밀한 조정이 필요하였다.
4차 산업혁명을 통해 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 표준편차를 유추하여 필터링 과정에 사용하였으며, 필터링 마스크의 표준편차와 비교해 고주파 성분에 대한 필터와 저주파 성분에 대한 필터를 구분하여 잡음을 제거하였다. 제안하는 알고리즘을 평가를 위해 기존 방법들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR과 프로파일을 통해 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.
이미지처리 하드웨어에서 이미지 필터링을 진행할 때 line memory의 사용은 필수적이다. line memory에 입력 데이터를 저장한 후 저장된 데이터를 사용하기 위해 동기를 맞춘 후 필터링을 진행한다. 이때 동기를 맞추기 위해 동기 발생기를 사용한다. 기존 동기 발생기의 경우 입력 동기 신호를 입력으로 들어오는 이미지의 1행만큼 지연시킨다. 만약 2행만큼 지연된 신호를 얻기 위해서는 모듈 2개를 연결하여 사용해야 한다. 해당 방식으로 하드웨어 설계 시 하드웨어의 크기가 커져 효율적으로 설계할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 finite state machine을 추가하는 방식을 사용하여 여러 종류의 지연 신호를 생성하는 동기 발생기를 제안한다. 하드웨어 설계는 Verilog HDL로 코딩하였으며, field programmable gate array 보드를 이용하여 이미지처리 하드웨어에 적용하여 성능을 검증하였다.
4차 산업혁명의 영향으로 산업현장에 인공지능 및 자동화와 같은 다양한 기술들이 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 디지털 영상은 다양한 원인으로 잡음이 발생할 수 있으며, 영상인식 및 분류, 객체추적과 같은 다양한 시스템에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 비잡음 화소의 패턴 정보에 기반한 영상복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크 내부의 비잡음 화소의 분포에 따라 보간법 적용이 가능한 패턴, 영역 분할에 기반한 패턴, 무작위로 배치된 화소 패턴으로 구분하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 디테일한 정보를 보존하며 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘은 기존 임펄스 잡음 제거 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1001-1019
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2017
신호 처리는 전자 공학의 한 분야로서 시계열 분석과 매우 깊은 연관성을 갖고 있다. 신호 처리를 위해 현재는 상용 프로그램이 널리 사용되고 있는데 적지 않은 비용을 지불해야 한다. 반면 통계 분석을 위해서는 R이라는 무상 프로그램이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 신호 처리를 위한 R-프로그램 활용서를 만들어 보았다. 본 연구의 구성은 신호 처리에 대한 이론을 간단히 정리하고 적당한 예제들을 택하여 R을 활용하여 구현하는 방식으로 되어있다. 각 단원에 서술 된 이론을 읽고 해당하는 그림과 R 코드를 제 8장에서 찾아서 구현해보는 방법으로 본 활용서를 사용할 수 있겠다. 연구의 순서는 (1). 푸리에 변환과 역변환 (2). 스펙트럼분석 (3). 비모수적 주기도와 모수적 주기도 (4). 필터의 구성과 소음처리 순서로 되어있다. 본 활용서는 신호 처리를 완벽하게 이해하기에는 분명 부족하지만 처음 시작하는 단계로서 도움이 됐으면 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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