현재 영상 정보 개선을 위한 다양한 영상 필터링 알고리즘들이 제시되고 있으며, 그 중에서 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘은 다른 기존의 필터링 방식에서 잡음이 제거된 후에 블러링 효과와 잡음 제거율이 반비례하는 단점을 개선하기 위해서 퍼지 논리를 적용하였다. 그러나 기존의 퍼지 필터 방법은 그레이 영상의 단색 정보만을 잡음의 판단 기준으로 하였기 때문에 칼라 영상에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에 서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.
최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
FM-CW 레이다는 높은 송수신 격리도 유지를 위하여 송신 안테나와 수신 안테나를 분리하여 사용할 수 있다. 그러나 송수신 안테나를 분리하여 설치하더라도 이러한 방식은 송신 안테나에서의 강력한 방사전력이 수신 안테나 측에 유입될 수 있다는 심각한 문제점을 내포하고 있다. 송신 단에서 유입되는 강력한 간섭 신호는 목표물에 의하여 반사되는 미약한 수신 신호들의 탐지 및 분석에 심각한 장애를 유발할 수 있을 뿐만 아니라 수신 단에서의 배경 잡음 정도를 크게 높임으로서 시스템의 성능을 현저히 열화 시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 수신 단에서의 강력한 간섭 신호 및 배경 잡음들을 송신 단으로부터 얻을 수 있는 참조 신호들을 이용하여 적절히 상쇄할 수 있는 방법을 제안하였으며 그 결과들을 분석하고 고찰하였다.
Air-abrasion 기술은 입자의 운동에너지를 이용하여 비기계적인 방법으로 치아를 처리하거나 치아표면에 존재하는 착색이나 치석을 제거하는 방법으로서, 환자의 불안이나 불편감을 증가시킬 수 있는 압력, 진동이나 열의 발생이 적고 건전한 치질의 보존이 용이하며 특히 소아환자에서 마취의 필요성을 감소시키고 시술부위에서의 타액오염을 가능성을 줄여주고 건조한 시술부위 유지에 용이하고 수복재의 결합력을 증가시켜주는 등의 여러 장점을 지니고 있어, 복합레진을 위한 와동형성, 열구전색을 위한 치아형성, 산 부식 대신 또는 산부식전 치아표면의 처리, 초기 우식증의 진단 등에 이용될 수 있다. 본 증례는 유중절치의 인접면 우식치료, 유구치의 교합면 우식치료, 제1대구치의 우식치료 및 우식 예방을 air abrasion 기술을 사용하여 수복한 바, 환자의 행동조절 및 시술부위의 완전한 건조가 어려운 소아환자에게 있어 임상적으로 유용하다고 여겨지며 양호한 결과를 얻었기에 보고하는 바이다.
In this paper, a single LRF has been used to produce a 3D map for the mobile robot navigation. The 2D laser scanners are used for mobile robots navigation, where the laser scanner is applied to detect a certain level of area by the straight beam. Therefore it is limited to the usages of 2D obstacle detection and avoidance. In this research, it is designed to complement a mobile robot system to move up and down a single LRF along the yaw axis. During the up and down motion, the 2D data are stacked and manipulated to build a 3D map. Often a single LRF data are mixed with Gaussian and impulse noises. The impulse noises are removed out by the hybrid median filter designed in this research. The 2D data which are improved by deleting the impulse noises are layered to build the 3D map. Removing impulse noises while preserving the boundary is a main advantages of the hybrid median filter which has been used widely to improve the quality of images. The effectiveness of this hybrid median filter for rejecting the impulse noises has been verified through the real experiments. The performance of the hybrid median filter is evaluated in terms of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and the processing time.
통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.
문화콘텐츠기술(CT, Culture Technology)은 문화 산업 발전을 위한 기술로 문화콘텐츠 기획과 상품화, 미디어탑재, 전달의 가치사슬 과정 등 문화상품의 부가가치를 높이기 위해 소용되는 모든 형태의 유무형의 기술이다. 문화콘텐츠 기술(CT)분야에서 음악의 특징을 분석하여 다양한 어플리케이션을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련된 연구 중 EEG를 측정하고 그 결과에서 음악적 자극에 대한 반응을 검출하여 활용하는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 EEG에서 음악적 자극에 대응되는 반응신호들을 증폭시켜 평균화 하는 방법인 ERP(Event-Related Potentials) 실험을 기반으로 음색을 추출하는 과정에서 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 ICA 알고리즘을 적용하여 음색 추출 및 노이즈 제거 결과에 따른 EEG의 특성을 분석하여 적용한다.
본 논문에서는 ART-1 알고리즘을 이용한 개별코드 인식과 PCA 알고리즘을 적용한 주민등록증 인증방법을 제안한다. 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 Sobel 마스크와 median 필터를 적용하였다. 잡음이 제거 된 영상에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출하고 반복 이진화를 적용하여 이진 영상을 획득한 후, 이진화 과정에서 손실된 개별 코드의 영역을 복원하기 위해, 수직 스미어링을 적용한다. 영역이 복원된 영상에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출하고 얼굴인증을 위해 주민등록증의 형태학적 특징과 얼굴후보 영역의 눈과 입의 위치 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 주민등록번호와 발행일은 ART-1 알고리즘을 적용하여 주민등록 번호와 발행일을 인식하고 PCA 알고리즘을 적용하여 주민등록증 사진의 얼굴 영역을 인증한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능평가를 위해 원본 주민등록증 영상 25개를 대상으로 실험한 결과, 325개의 주민등록번호와 167개의 발행일 중에서 각각 323개와 166개가 인식되었다. 그리고 사진과 얼굴부분을 위조한 주민등록증 25에 대해 얼굴 인증을 실험한 결과, 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.
산업자동화에 적합한 구형파 구동 BLDC 영구자석 전동기 설계 및 개발, 위치검출방식 회로와 드라이버 개발에 관심이 증가하고 있다. 그러나 이 전동기는 스위칭 손실에 의한 효율 저하 및 진동, 소음 등으로 인하여 가격적·기능적인 장점에도 불구하고 그 응용에 있어서는 다소 제한적인 실정이다. BLDC 모터를 설계하고 조립하는 과정에 있어 자기회로 설계의 문제 또는 조립과정상의 제품 불 균일 등으로 인하여 자극 각이 균일하지 않거나 자속분포가 왜현되는 문제가 발생하는데, 이러한 것들이 위치검출 어긋남의 원인이 되어 모터 특성을 악화시킨다. 또한 위치센서로부터 발생된 신호가 정확히 드라이버로 피드백 되어야만 정현파 구동 BLDC 시스템이 안정적으로 동작할 수 있다. 그러나 발생된 신호가 외부의 영향인 자속밀도 편차나 착자 기술에 의해 DC offset 성분이 발생하여 안정적인 위치검출을 할 수 없기에 본 연구에서는 DC offset 성분을 제거할 수 있는 제안된 회로를 연구하고자 한다.
디지털 영상 매체 및 지능형 시스템에 대한 관심이 급격히 증가함에 따라 보안, 인공지능 등 다양한 분야에서 영상 정보를 이용한 기술들을 접목해 사용하고 있다. 디지털 영상 처리 중 발생하는 임펄스 잡음은 영상의 화질을 저하시켜 정보의 신뢰성을 떨어뜨리기 때문에 필터를 통한 제거가 필요하다. 이미 잘 알려진 선행된 방식으로 SMF, AWMF, MDBUTMF가 있지만 이들 모두 알고리즘 자체의 문제로 유효한 화소의 정보의 손실이 크고 오염도가 큰 환경에서 원활하지 못한 필터링을 이루는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 마스크 내에 존재하는 가장 근접한 유효 화소를 탐색함으로써 정보의 신뢰도를 반영한 가중치를 적용하는 메디안 필터 알고리즘을 설계한다. 성능 평가를 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 본 알고리즘과 선행된 알고리즘을 비교, 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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