• 제목/요약/키워드: Gaussian window

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일반광섬유격자의 분산보상 특성 분석 (The characteristics of dispersion compensation in uniform fiber grating)

  • 이종훈;송정환;이경식;이유섭;전찬오;전건익
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 E
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    • pp.1834-1836
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    • 1998
  • The characteristics of dispersion compensation in uniform fiber grating is studied according to grating length, the refractive index modulation depth, and Gaussian window parameter(G). A 50cm-long uniform grating apodized by Gaussian function(G=10) with bandwidth of ${\sim}0.8nm$ and small noise is designed.

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윈도우 환경하에서 근전도의 실시간 Silent Period 측정 시스템 설계 (A Design of Real Time Measurement System for EMG Silent Period Under Window Base)

  • 강병길;김태훈;이영석;김덕영;김세동;김성환
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제52권10호
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    • pp.611-617
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    • 2003
  • A mechanical or electrical stimulation to the mandibular symphysis during a maximal voluntary clenching of the teeth always produces a jaw jerk followed by a silent period (transient stops) in the masseteric EMG (electromyogram). Generally, a mechanical stimulation is followed by a single silent period, and an electrical stimulation is followed by multiple silent periods. In this paper, we propose a new algorithm for determining the duration of the masseter silent period. The decision approach in essentially based upon a segmentation algorithm consisted of variance filter, median filter and gaussian filter. The new adaptive digital notch filter using R-CLMS(reverse constrained least mean-squared) algorithm is proposed for the elimination of powerline(60Hz) noise. At the same time, we design a real time measurement system for the EMG silent period under Window base.

단일 신호에 대한 창 함수의 잡음 제거 성능 평가 (Performance estimation of the noise reduction by window function on a single tone)

  • 백문열;김병삼
    • 한국정밀공학회지
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    • 제13권5호
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    • pp.38-43
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    • 1996
  • Windowing routines have as their purpose the reduction of the sidelobes of a spectral output of the FFT or DFT routines. Windowing routines accomplish this by forcing the beginning and end of any sequence to approach each other in value. Since they must work with any sequence they force the beginning and ending samples near zero. To make up for this reduction in power, windowing routines give extra weight to the values near the middle of the sequence. The difference between windows is the way in which they transition from the low weights near the edges to the higher weights neqr the middle of the sequence. Signal-to-noise ratio(SNR) can be determined by the ratio of the output noisy signal variance to the input noisy signal variance of a window. Standard deviation of noise is reduced by windowing. Thus, the windowing operation improved the SNR of the noisy signal. This paper shows a performance estimation of windowing on a single tone with added Gaussian noise and uniform noise.

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Brain PET에서 Truncated Region에 의한 영상의 질 평가 (Evaluation of Image Quality Change by Truncated Region in Brain PET/CT)

  • 이홍재;도용호;김진의
    • 핵의학기술
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    • 제19권2호
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    • pp.68-73
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    • 2015
  • PET/CT 검사 시 검사 부위에 따라 적절한 액세서리의 사용이 권고되고 있다. 그 중 brain 검사에서 사용되는 액세서리인 brain holder를 사용하지 않는 경우 CT의 small FOV에 의하여 whole pallet이 AC-CT에 cover되지 않으며, 이에 따른 truncated region에 따라 count loss가 발생된다. 본 논문에서는 brain holder를 사용하지 않았을 경우 발생하는 truncated region에 의한 image quality의 변화를 평가하고자 한다. Siemens사의 biograph truepoint40 장비와 $^{68}Ge$-uniform phantom을 사용하여 $^{68}Ge$ phantom을 pallet위에서 스캔하고 brain holder위에 위치하고 스캔 하였다. brain protocol을 적용하여 holder를 사용하지 않은 경우 pallet이 AC-CT의 FOV에 포함되지 않는 것을 알 수 있었다. 획득된 영상을 FBP, OSEM, TrueX recon method를 이용하여 iteration 4, subsets 21, gaussian 2 mm와 5 mm parameter를 적용하여 재구성 후 Window level : -4200, window width : 1000으로 설정하여 영상의 uniformity를 평가하였으며, vertical profile을 생성하여 count uniformity를 평가하였고, 마지막으로 5장과 20장의 slice를 summation하여 integral uniformity를 평가하였다. AC-CT영상을 통하여 holder를 사용하지 않는 경우 FOV내에 pallet이 모두 포함되지 않는 것을 알 수 있으며, 이에 따른 truncation에 의한 부정확한 attenuation factor가 나타났다 PET corrected sinogram 영상에서 holder를 사용하지 않은 경우 truncated region에 의한 defect 부위를 확인할 수 있으며, holder를 사용한 경우 uniform한 영상을 확인할 수 있었다. Window level : 4200, window width : 1000으로 설정 시 FBP, OSEM, TrueX recon 방법 모두에서 holder를 사용한 경우 uniform한 영상이 획득되었지만, holder를 사용하지 않은 경우 하단에 defect가 관찰되었다. Holder를 사용한 경우와 사용하지 않은 경우의 영상을 각 5장, 20장씩 summation하여 NEMA method에 따라 integral uniformity를 구하였으며, 5장 slice의 summation에서 holder를 사용하지 않은 경우 11.7% holder를 사용한 경우 7.2%로 나타났다. 20장 slice의 summation에서 holder를 사용하지 않은 경우 11.1% holder를 사용한 경우 76.7%로 나타났다. brain 검사 시 holder를 사용하지 않는 경우 truncated region에 따른 phantom 하단부의 count defect가 확인되었으며, 이는 환자 검사 시 occipital lobe의 count loss를 발생하게 되며 research 검사 시 검사 결과의 오차를 발생하게 됨으로 brain PET/CT 검사 시 정확한 검사결과를 위하여 검사 액세서리가 반드시 적용되어야 할 것이다.

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Point-Jacobian 반복 MAP 추정을 이용한 고해상도 영상복원 (Image Restoration of Remote Sensing High Resolution Imagery Using Point-Jacobian Iterative MAP Estimation)

  • 이상훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.817-827
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    • 2014
  • 위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 본 연구는 원격 탐사 영상 자료의 질 저하 현상을 모형화하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성을 가정하였다. 그리고 질 저하된 관측 자료로부터 원래 강도의 영상을 복원하기 위한 Point-Jacobian 반복 maximum a posteriori (MAP) 추정 법을 제안한다. 제안 연구는 이웃 창의 형태로 8 개 방향의 창으로 구성된 방사형을 사용하며 각 방향에서의 중심 화소와의 이웃 화소들 간의 Mahalanobis 제곱 거리를 경계 근접성 측정치로 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해서 고해상도 영상 자료에 나타날 수 있는 다양한 형태의 패턴을 사용하는 simulation 자료를 생성하여 화소 단위 분류 법을 사용하여 정량적 평가를 수행하였고 한반도 안양 북부 지역에서 관측된 1 m 급 IKONOS 자료의 무감독 분할을 통해 정성적 평가를 수행하였다. 실험 결과는 고해상도 원격 탐사 자료 분석에서 제안 영상 복원 법을 적용하면 현저히 분석의 정확성을 높이는 것을 보여 준다.

후처리를 이용한 환경음 인식 성능 개선 (Improvement of Environmental Sounds Recognition by Post Processing)

  • 박준규;백성준
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.31-39
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    • 2010
  • 본 연구에 사용된 환경음은 9 가지 상황으로 구분하였으며 생활 속에서 인간의 이동에 따라 변화하는 실제 환경음과 동일한 테스트 데이터 셋을 이용하였다. 실제 환경에서 녹음된 데이터는 Pre-emphasis, Hamming window를 이용하여 전처리하고 MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 방식으로 특징을 추출한 후 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류 실험을 행했다. 후처리가 없는 GMM은 프레임 별로 판정하므로 분류 결과를 보면 상황이 갑자기 변화하는 이상 결과가 나타난다. 이에 본 연구에서는 인접한 프레임 별 확률 값 혹은 분류 순위를 이용해서 갑작스런 상황 변화가 발생하지 않도록 하는 후처리 방식을 제안하였다. 실험 결과에 따르면 GMM 분류방식에 인접 프레임들의 사후확률 값을 이용하는 후처리방법을 적용한 경우 후처리를 적용하지 않은 경우에 비해 10% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

복합 잡음 저감을 위한 반복 가중 평균 필터 (An Iterative Weighted Mean Filter for Mixed Noise Reduction)

  • 이정문
    • 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.

내용기반 오디오 장르 분류를 위한 신호 처리 연구 (A Study on the Signal Processing for Content-Based Audio Genre Classification)

  • 윤원중;이강규;박규식
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권6호
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    • pp.271-278
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    • 2004
  • 본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.

웨이블렛 변환 영역에서의 방향 정보를 이용한 지문인식 알고리즘 (Automatic fingerprint recognition using directional information in wavelet transform domain)

  • 이우규;정재호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.2317-2328
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    • 1997
  • 본 논문은 융선의 방향정보를 사용하여 지문을 실시간 자동 인식하는 알고리즘을 제안한다. 융선의 방향정보는 웨이블렛 변환(WT) 그리고 경사 가우시안(gradient of Gaussian)과 코히리언스(coherence)로부터 얻어진 주된 국부 방향(dominant local orientation)을 사용하여 추출한다. 웨이블렛 변환의 적용은 기존에 제안된 알고리즘들에 포함되어 있는 평활화(smoothing), 이진화(binarization), 세션화(thinning) 및 보정(restoration)등 여러 전처리 과정의 생략을 의미하며, 따라서 제안하는 알고리즘의 실시간 처리를 가능하게 한다. 지문 인식은 웨이블렛 변환상에서 3개의 영역-크기가 1/4로 작아진 영역(LL), 수직 성분이 강조된 영역(LH), 그리고 수평 영역이 강조된 영역(HL)-에 나타나는 주된 국부 방향을 사용하여 빠르고 효율적으로 수행된다. 제안한 알고리즘은 SunSparc-2 워크 스테이션 환경의 X-window에서 구현되었으며, $256{\times}256$ 화소 크기의 지문 영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 상이한 지문을 동일 지문으로 오인식하는 Type II 에러율을 0%로 했을때, 동일 지문을 상이한 지문으로 오인식 하는 Type I 에러율은 2.5%로서 매우 좋은 성능을 보였다.

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PCA 복원과 HOG 특징 기술자 기반의 효율적인 보행자 인식 방법 (An Efficient Pedestrian Recognition Method based on PCA Reconstruction and HOG Feature Descriptor)

  • 김철문;백열민;김회율
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권10호
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    • pp.162-170
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    • 2013
  • 최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.