자기 공명 영상에서 흔히 발생하는 잡음을 없애기 위해 비 지역적 평균과 유도 영상 필터링을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 가지 단계로 구성되어 있다. 첫 단계에서는 비 지역적 평균 필터를 이용하여 잡음 영상으로부터 유도 영상 구하는데, 필터의 커널을 적응적으로 제어하기 위해 경계도(edgeness) 개념을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 유도 영상 필터링으로 잡음을 제거하는 과정으로 원래의 잡음 영상과 앞 단계에서 구한 유도 영상을 이용하여 잡음이 제거된 영상을 복원한다. 제안된 방법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 표준 자기 공명 영상 데이터를 이용하여 실험을 하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실내 잔향곡선의 초기감쇠시간을 복수 채널을 사용하여 단축시켰다. 실내에서 수음된 음성신호는 MINT(Multiple - input / output INverse Theorem)에 기초하여 풀밴드와 서브밴드로 역필터링하였으며, 복수 채널의 적응필터는 LMS(least Mean Square)와 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 사용하였다. 실험결과 잔향곡선에서 -20 dB까지 감소하는데 걸리는 시간이 2개의 마이크로폰을 사용하였을 때 풀밴드 NLMS에서 약 1/3로 단축됨을 확인하였다. 실제 음장의 전달함수를 사용한 주관평가에서는 80%의 청취자가 MINT에 의해 초기감쇠시간이 단축된 음성의 명료도가 향상되었다고 평가하였다.
제한된 주파수 대역폭을 이용하여 신호를 전송하기 위해서는 여러종류의 특성을 갖는 필터들이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 필터들을 효율적으로 설계하기위한 두가지 방식을 제시하였다. 특히 fractionally-spaced(FS) 구조가 사용될때 더욱 효율적으로 필터를 설계할 수 있다. FS 구조의 특성을 최소자승 오차 방식과 결합하여, 출력오차에 영향을 주지않고, 적절한 주파수 특성을 갖는 SF 필터 설계 방식을 제시하였다. 예로, noise 신호들을 적절히 이용하면, 한개의 SF 필터가, QAM 복조에 필요한 phase splitter, 수신 필터 그리고 등화기 기능까지 갖도록 설계할 수 있다. 두번째로 임의의 주파수 특성이 요구되는 필터의 설계 방식을 제시하였다. weighting factor를 이용한 최소자숭법을 iterative하게 사용하여 최적설계를 얻는다. 이를위해 weighting factor를 효율적으로 update하기 위한 새로운 알고리듬을 이용하였다. 마지막으로, 더욱 복잡한 조건을 갖는 필터를, 이 두가지 방식을 같이 이용하여, 효율적으로 설계할 수 있는것을 보였다.
본 논문에서는 GSC(Generalized Sidelobe Canceller)를 기초로 새로운 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 일반적으로 여러개의 필터계수를 갖는 광대역 빔포밍에서는 그 필터길이가 커짐에 따라 많은 계산량을 필요로 하고 그 성능이 감소한다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 부밴드 필터구조를 이용함으로써 전밴드 필터구조에서보다 더 낮은 계산량과 그 pre-whitening 효과로 그 성능이 향상되었다. 부밴드 필터뱅크 구조에서 광대역 적응 빔포밍이 수행될 때 NLMS(Normalized Least Mean Squares) 적응 알고리즘을 이용하여 GSC의 수렴성능을 검증하였고, 각각의 부밴드 적응필터에서 MSE를 독립적으로 최소화시키는 적응 메카니즘을 사용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 제안한 부밴드 필터구조가 전밴드 구조에서보다 수렴성능이 더 우수함을 검증하였다.
Mean-Shift 알고리즘은 목표모델과 후보영상 사이의 컬러분포의 유사도를 이용하는 국부적 탐색기법으로서, 그 기법의 단순성 및 안정성 면에서 뛰어나 얼굴추적에 많이 이용되고 있다. 그러나 컬러분포를 이용한 얼굴추적은 목표모델과 유사한 컬러분포를 갖는 객체나 배경의 영향에 취약하다. 또한 얼굴 추적에서 결정되는 얼굴영역은 얼굴인식 혹은 얼굴방향 등을 계산할 때 중요한 단서가 되는데, 완전히 다른 컬러분포를 갖는 객체의 가려짐으로 얼굴영역의 크기나 위치가 변동될 위험이 있다. 대체로 거리정보는 얼굴과 배경의 구분에 효율적이고 컬러정보는 객체 구분에 유리하다는 가정으로부터, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 거리 정보와 컬러 정보를 함께 이용하는 양방향 필터를 고안하고, 이것을 Mean-Shift 알고리즘에 활용하였다. 일련의 실험을 통해 성공적인 실험결과를 얻었다.
본 논문에서는 우주파편 충돌위험 종합관리시스템에 적용할 연속추정필터의 성능에 대해 아리랑 2호의 실제 비행데이터를 이용하여 분석한다. 궤도결정 시스템의 성능을 분석하기 위해서 아리랑 2호의 지상국에서 사용하고 있는 일괄처리 방식의 배치필터(Batch Filter)와 비교하고, 궤도결정 정밀도 평가를 위해 중첩법(Overlap Method)을 적용한다. 본 연구결과 연속추정 필터가 기존의 아리랑 2호의 지상국 비행역학 시스템에서 사용하고 있는 배치필터와 유사한 성능을 보임을 확인하고, 필터의 방식에 따른 특성 차이가 있음을 확인한다. 또한, 30시간 GPS 항행해에 대한 6시간 중첩법을 적용하여 1m($1{\sigma}$) RMS (Root Mean Square) 수준의 궤도결정 정밀도를 얻을 수 있음을 보인다..
본 논문에서는 평균이동 분할을 이용해서 임펄스 잡음을 제거하는 효과적인 방법을 제안한다. 이 방법은 영상에 모든 화소에 대해서 필터링 작업을 하는 기존의 방법과는 달리 평균이동 분할을 사용해서 임펄스 잡음의 위치를 추정하고 그 위치에서만 필터링 작업을 수행하는 방식이다. 실험을 통해 결과 영상의 오차의 제곱의 합을 측정하여 화질이 개선되고, 임펄스 잡음이 효과적으로 제거되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 백색광 주사 간섭계의 측정시 외부 잡음이나 진동에 의한 간섭무늬 신호 왜곡으로 인하여 높이 영상에 발생하는 점 노이즈 제거를 위해, 데이터 처리 과정에서 높이 영상에 잡음 제거 필터를 적용하여 백색광 간섭계의 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 백색광 간섭계의 높이 영상에 산포되어 있는 점 노이즈의 제거 방법으로 주로 사용되는 미디안(median) 필터는 점 노이즈 제거에 좋은 성능을 보이지만, 특정 경우 노이즈 제거 성능이 좋지 못하여 본 논문에서는 비교 평균 필터(Comparative Mean filter)를 제안하였다. 비교 평균 필터는 중심 화소 수치와 주변의 화소 수치를 비교하여 노이즈를 판별하고, 노이즈를 참조구간 화소 수치의 평균값으로 대체하는 필터이다. 비교평균 필터는 높이영상에서 노이즈 판별을 통한 보정과정으로 인하여 복원 영상의 선명도를 유지하면서 점 노이즈 제거에 좋은 성능을 보인다. 표면이 거칠고 굴곡이 심한 시료를 측정한 결과 후처리 하지 않은 경우와 비교하여 잡음성 화소를 약 1/3로 감소시키는 성능 향상이 있었다.
스텍필터는 신호복원성이 뛰어난 디지털 비선형 필터의 일종이다. 그러나 기존의 적응형 설계기법을 이요하면 순차적인 특성 때문에 윈도우의 크기가 큰 스텍필터의 설계시 많은 계산량으로 그 응용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 평균적대오차를 최소화하는 최적의 스텍필터를 설계하기 위한 병렬구조의 기법을 제안하였고 제안된 기법을 사용하면 적응특성 즉 학습의 반복적인 특성을 가지면서 최적의 필터로 수령하는데 필요한 반복 횟수를 줄임으로써 기존의 설계기법보다 설계시간을 단축할 수 있다는 사실과 제안된 기법이 최적의 스텍필터로 수렴한다는 사실을 증명하였다.
본 논문에서는 IIR 필터의 식 오차 방식 LMS 알고리듬과 VS-LMS 알고리듬의 수렴특성에 대한 통계적인 해석을 수행하였다. 사용된 입력신호가 백색 가우시안이라 가정하고 이들 알고리듬의 평균자승오차와 필터 계수의 평균 및 평균자승 특성에 대한 이론적인 관계식을 유도하였다. 컴퓨터 모의실험에 의하여 이론치와 실험치가 거의 일치함을 보임으로써 수렴 특성 해석 결과가 타당함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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