• 제목/요약/키워드: Noise Removal

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지능형 비디오 분석을 위한 적응적 배경 생성 기반의 이상행위 검출 (Abnormal Behavior Detection Based on Adaptive Background Generation for Intelligent Video Analysis)

  • 이승원;김태경;유장희;백준기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권1호
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    • pp.111-121
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    • 2011
  • 지능형 비디오 분석시스템은 불특정 다수의 객체가 가지는 행동을 분석하고, 불의의 사고를 사전에 예측하여 관리자에게 경고를 전달하는 기술을 필요로 한다. 본 논문은 적응적으로 배경을 생성하여 월담, 실신, 버려진 물체, 배회와 같이 사전에 정의된 이상행위를 분석하는 기술을 제안한다. 제안된 비디오 분석 시스템은 배경 생성과 이상 행위 분석 모듈로 구성된다. 강건한 배경 생성을 위해서 영상 내의 움직임 변화를 검출하여 매 순간마다 움직임이 없는 영역을 지속적으로 갱신하고, 이를 기반으로 객체를 검출한다. 또한 객체 검출의 정확성을 높이기 위해 검출된 결과에서 잡음과 그림자 제거 단계를 추가하였다. 이상행위 분석 모듈에서는 검출된 객체로부터 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적 정보를 추출한다. 이때 이상행위의 판단은 월담, 실신, 버려진 물체, 배회에 따라 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 실험 결과에서 제안된 시스템은 복잡한 배경 환경에서도 이동 객체 검출 및 이상행위 분석이 가능하였다.

소아 환자에서 Er:YAG Laser를 이용한 우식 병소의 처치 (TREATMENT OF DENTAL CARIES BY ER:YAG LASER IN CHILDREN)

  • 장은영;이상호;이창섭
    • 대한소아치과학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.558-563
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    • 2000
  • 1960년대 최초로 Ruby 레이저의 개발 이래로, 치과용 드릴인 고속용 핸드피스를 대신해 치아 경조직 삭제에 레이저의 적용이 시도되어져 오고 있는데, 최근 Er:YAG레이저의 개발로 경조직 삭제시 이들의 삭제 효능과 치질의 온도상승에 관한 연구에 관심이 증대되었다. 과거 여러 종류의 레이저에 비해 2.94um Er:YAG 레이저는 파장의 특성이 치질의 수분과 하이드록시아파타이트에 매우 흡수율이 높아 치질내 수분이 고열에 의해 증기화되어 폭발하므로써 치질이 제거되므로 crack이나 탄화된 부위가 없이 와동 변연부가 명확하고 깨끗하며 효과적인 치질의 삭제가 가능하다. 삭제시 치질내 온도 상승이 레이저의 경조직 적용시 고려되는 중요한 문제점으로 대두되나 이는 물분사와 적적한 레이저 parameter의 사용으로 열 발생을 최소화하면 치수 손상이 발생하지 않는다고 보고 된다. 본증례는 치수에 근접하지 않은 우식 병소의 처치를 주소로 내원한 소아 환자들에 있어서 Er:YAG 레이저 적용시 기존의 고속용 삭제 기구에 비해 소음과 진동이 적어 소아 환자들의 치과 치료에 대한 공포감이나 동통을 최소로 하며 적절한 레이저 parameter와 물분사의 사용으로 치수에 대한 열자극이나 치질의 변색과 같은 임상적인 문제를 초래하지 않고 효과적으로 우식 병소의 제거 및 와동 형성을 시행할 수 있었다.

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우편용 4-state 바코드 고속판독 방법에 관한 연구 (A Study on the Method of High-Speed Reading of Postal 4-state Bar Code for Supporting Automatic Processing)

  • 박문성;김혜규;정희경
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제8D권3호
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    • pp.285-294
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    • 2001
  • 집배원이 배달순서로 자동구분하기 위하여 요구되는 요소 기술인 4-state 바코드 시스템 개발이 진행중이며, 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 적용될 수 있다. 기존의 고객 바코드 판독 시스템은 우편물상의 바코드 심볼로지가 존재하는 판독대상 영역의 기울기가 $\pm 1.47^{\circ}$이고, 심볼의 훼손과 잡영이 없을 경우에 79∼100msec의 속도로 자동구분 정보가 판독된다. 본 논문에서는 판독범위 및 판독성능의 개선을 위하여 CCD(Charge Coupled Device) 센서로부터 획득된 이미지상에서 존재하는 심볼로지 정보의 고속판독 방법을 제시한 것이다. 이 판독방법은 다진(gray) 이미지 바탕면의 경계값(threshold) 기울기 분포를 기준으로 2개의 경계값을 설정하여 판독대상 정보를 획득하였다. 또한, 바코드 심볼로지의 존재 가능성 영역만을 검사하고, 판독대상 영역에서 트래커(tracker)를 탐색하여 심볼로지에 대한 기울기값, 경계값, 좌표값 등을 생성한 후 심볼값이 판독되도록 한 것이다. 판독시험 결과는 심볼로지가 $\pm 45^{\circ}$ 기울어지고, 잡영이 존재할 경우에도 30∼60msec(58,000∼116,000통/시간) 이내에 판독되었다. 우편물 자동구분용 바코드 판독기로써 적용될 경우에 판독속도가 평균 57.25% 이상 개선되고, 판독범위의 확장으로 0.2%미만의 기계적인 오류(이송과정에서의 Jam 발생비율)를 제외할 경우에 거의 99.8% 우편물을 판독하여 자동구분 처리할 수 있게 될 것으로 기대한다.

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켑스트럼으로부터 변환된 로그 스펙트럼을 이용한 포먼트 평활화 켑스트럴 평균 차감법 (Formant-broadened CMS Using the Log-spectrum Transformed from the Cepstrum)

  • 김유진;정혜경;정재호
    • 한국음향학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.361-373
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    • 2002
  • 본 논문에서는 음성 인식과 화자 인식에서 채널 변이 정규화를 위해 널리 사용되는 전통적인 켑스트럴 평균차감법 (CMS: Cepstral Mean Subtraction)의 성능을 향상시키기 위한 정규화 방법을 제안한다. 기존의 켑스트럴 평균 차감법은 장구간 켑스트럼의 평균으로 채널 성분을 추정하므로 유성음의 포먼트에 의해 채널 성분이 편향되는 단점을 가진다. 제안된 포먼트 평활화 켑스트럴 평균 차감법 (FBCMS; Formant-broadened CMS)은 켑스트럼으로부터 변환된 로그 스펙트럼에서 포먼트 위치를 쉽게 찾을 수 있고, 포먼트는 전극점 모델로 표현되는 성도 전달 함수의 우세 극점에 대응된다는 사실에 근거한다. 따라서 제안된 방법은 켑스트럼으로부터 음성의 포먼트를 구하고, 이로부터 포먼트의 대역폭을 확장한 켑스트럼을 구한 후 평균함으로써 채널 켑스트럼 성분으로부터 우세 극점들의 영향을 제거한다. 전극점 모델의 우세 극점을 얻기 위해 다항식 인수분해 과정을 거치지 않으므로 연산량을 줄일 수 있으며 포먼트에 해당하는 우세 극점만으로 선택적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 4가지의 모의 채널을 이용하여 전통적인 켑스트럴 평균 차감법, 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CMS) 그리고 제안된 방법의 비교실험을 수행하였다. 실제 채널 켑스트럼과 추정된 채널 켑스트럼과의 거리를 측정하는 실험에서 음성에 의한 편향을 완화시켜 실제 채널에 보다 가까운 평균 켑스트럼을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 문장독립 화자 식별에서 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법보다 우세하고 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.

Asymmetrically Reweighted Penalized Least Squares을 이용한 기준선 보정에서 최적 매개변수 자동 선택 방법 (Automatic Selection of Optimal Parameter for Baseline Correction using Asymmetrically Reweighted Penalized Least Squares)

  • 박아론;백성준;박준규;서유경;원용관
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권3호
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    • pp.124-131
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    • 2016
  • 분광법을 이용한 많은 응용에서 스펙트럼 데이터의 기준선 보정은 분석 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 과정이다. 기준선은 많은 경우에 육안 검사로 매개변수를 선택하여 추정한다. 이 과정은 매우 주관적이고 특히 대량의 데이터인 경우 지루한 작업을 동반하므로 좋은 분석 결과를 보장하기 어렵다. 이러한 이유로 기준선 보정에서 최적의 매개변수를 자동으로 선택하기 위한 객관적인 방법이 필요하다. 이전의 연구에서 PLS(penalized least squares) 방법에 새로운 가중 방식을 도입하여 기준선을 추정하는 arPLS(asymmetrically reweighted PLS) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 arPLS 방법에서 최적의 매개변수를 자동으로 선택하는 방법을 제안한다. 이 방법은 가능한 매개변수의 범위에서 추정한 기준선의 적응도와 평활도를 계산한 다음 정규화한 적응도와 평활도의 합이 최소가 되는 매개변수를 선택한다. 경사 기준선, 곡선 기준선, 이중 곡선 기준선의 모의실험 데이터와 실제 라만 스펙트럼을 이용한 실험에서 제안한 방법이 기준선 보정을 위한 최적 매개변수의 선택에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

위성 영상정보를 이용한 선형 지형지물 추출에서의 GDPA와 Hough 변환 처리결과 비교연구 (Comparative Study of GDPA and Hough Transformation for Linear Feature Extraction using Space-borne Imagery)

  • 이기원;류희영;권병두
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.261-274
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    • 2004
  • 위성영상 정보를 이용하여 지형지물을 인식하거나 추출하는 것은 영상정보의 실제적인 응용을 위한 기본 연구로 간주되고 있다. 또한 고 해상도 영상정보가 다양한 민간 분야에서 활발하게 이용됨에 따라 정확한 지형지물의 추출에 대한 필요성이 더욱 강조되고 있다. 지금까지 중-저 해상도 영상정보를 대상으로 하여 도로 경계를 포함하는 선형 지형지물을 자동으로 추출하기 위한 여러 가지 방법들이 개발되고 있어 왔으나 이를 고 해상도 영상정보에 적용하거나 적용 결과를 분석한 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 항공사진 정보니 고 해상도 영상정보를 대상으로 하여 선형 지형지물의 추출에 적합한 기법으로 최근에 제안된 구배 방향 프로파일 알고리즘(GDPA)과 Hough 변환기법에 따른 적용 결과를 동일한 자료에 적용하고 이러한 결과를 비교하고자 하였다. 각 방법에 대한 적용 결과를 정량적으로 비교하기 위해 수치지도의 도로 중심선과 도로 경계선 레이어를 기준으로 하는 Commission, Omission 오차를 이용한 Ranking기법을 적용하여 수행하였다. 연구 결과, Hough 변환기법이 추출 결과 영상에서는 평균적으로 20%정도의 높은 정확도를 보이며, 처리속도는 GDPA의 경우가 Hough 변환 기법에 비하여 빠른 실행 속도를 보이는 것으로 나타났다 그러나 GDPA 알고리즘에 잡음제거를 시행한 경우에는 Hough 변환에 의한 결과와 유사한 정확도를 보인다. 결론적으로 위성 영상정보로부터 지형지물을 추출하는 어플리케이션에서는 GDPA 알고리즘이 Hough 변환 기법에 비하여 적용성이 좋은 것으로 생각된다.

스킵연결이 적용된 오토인코더 모델의 클러스터링 성능 분석 (Clustering Performance Analysis of Autoencoder with Skip Connection)

  • 조인수;강윤희;최동빈;박용범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권12호
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    • pp.403-410
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    • 2020
  • 오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 시 손실된 정보를 보완해 줌으로써 데이터 복원 성능을 높이는 효과도 가지고 있다. 스킵연결이 적용된 오토인코더 모델과 적용되지 않은 모델의 데이터 복원 성능과 클러스터링 성능을 그래프와 시각적 추출물을 통해 결과를 비교해 보니, 데이터 복원 성능은 올랐지만 클러스터링 성능은 떨어지는 결과를 확인했다. 이 결과는 오토인코더와 같은 신경망 모델이 출력된 결과 성능이 좋다고 해서 각 레이어들이 데이터의 특징을 모두 잘 학습했다고 확신할 수 없음을 알려준다. 마지막으로 클러스터링의 성능을 좌우하는 잠재변수(latent code)와 스킵연결의 관계를 분석하여 실험 결과의 원인에 대해 파악하였고, 파악한 결과를 통해 잠재변수와 스킵연결의 특징정보를 이용해 클러스터링의 성능저하 현상을 보완할 수 있다는 사실을 보였다. 이 연구는 한자 유니코드 문제를 클러스터링 기법을 이용해 해결하고자 클러스터링 성능 향상을 위한 선행연구이다.

강합성 교량의 콘크리트 바닥판 해체 및 재시공이 용이한 분리식 볼트접합 전단연결재에 관한 실험적 연구 (An Experimental Study of Demountable Bolted Shear Connectors for the Easy Dismantling and Reconstruction of Concrete Slabs of Steel-Concrete Composite Bridges)

  • 정대성;박세현;김태형;김철영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권6호
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    • pp.751-762
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    • 2022
  • 강합성 교량에서 강 거더와 콘크리트 바닥판의 합성을 위한 전단연결재로는 용접접합 머리붙이 스터드가 주로 사용된다. 용접접합 전단연결재의 경우, 손상 또는 노후화된 바닥판 철거 시에 파쇄에 따른 소음, 비산먼지 등이 발생하여 환경적 문제가 지적되고 있다. 따라서 환경적 문제 및 생애주기비용 관점의 효율적인 유지관리를 위해서는 노후화된 콘크리트 바닥판의 교체가 용이한 분리식 전단연결재 개발이 필요하다. 기존의 볼트접합 전단연결재로는 매립너트 방식이 주로 연구되었으나 낮은 강성과 전단저항강도, 초기슬립 증가 등으로 교량과 같은 토목구조물에는 활용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해 매립너트 부분이 스터드 기둥에 일체화되고 확대 기둥 하단에 테이퍼진 형상을 갖는 분리식 볼트접합 전단연결재를 제안하였다. 제안된 분리식 스터드볼트의 정적 전단강도와 슬립 변위에 대한 성능 검증을 위해 수평전단실험을 수행하였고, 기존 용접접합 스터드와 성능을 비교하였다. 제안된 분리식 볼트접합 전단연결재가 전단성능이 매우 우수하고, 슬립변위 또한 연성설계기준을 만족함으로써 기존 용접 스터드를 충분히 대체하여 적용 가능함을 확인하였다.

트래킹 기반 영상검지 통합 알고리즘 개발 (Development of Video-Detection Integration Algorithm on Vehicle Tracking)

  • 오주택;민준영;허병도;황보희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권5D호
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    • pp.635-644
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    • 2009
  • 외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.

Development of smart car intelligent wheel hub bearing embedded system using predictive diagnosis algorithm

  • Sam-Taek Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권10호
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    • pp.1-8
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    • 2023
  • 자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.