• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권2호
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• pp.715-727
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• 2024

During fast neutron imaging, besides the dark current noise and readout noise of the CCD camera, the main noise in fast neutron imaging comes from high-energy gamma rays generated by neutron nuclear reactions in and around the experimental setup. These high-energy gamma rays result in the presence of high-density gamma white spots (GWS) in the fast neutron image. Due to the microscopic quantum characteristics of the neutron beam itself and environmental scattering effects, fast neutron images typically exhibit a mixture of Gaussian noise. Existing denoising methods in neutron images are difficult to handle when dealing with a mixture of GWS and Gaussian noise. Herein we put forward a deep learning approach based on the Swin Transformer UNet (SUNet) model to remove high-density GWS-Gaussian mixture noise from fast neutron images. The improved denoising model utilizes a customized loss function for training, which combines perceptual loss and mean squared error loss to avoid grid-like artifacts caused by using a single perceptual loss. To address the high cost of acquiring real fast neutron images, this study introduces Monte Carlo method to simulate noise data with GWS characteristics by computing the interaction between gamma rays and sensors based on the principle of GWS generation. Ultimately, the experimental scenarios involving simulated neutron noise images and real fast neutron images demonstrate that the proposed method not only improves the quality and signal-to-noise ratio of fast neutron images but also preserves the details of the original images during denoising.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.233-239
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• 2013

This paper includes the algorithm of eliminating noise, the processing technique of sensor and the results of designing vital and environmental sensor, one of the survivability subsystem of Future Soldier System. In this paper, we propose the adaptive filtering, moving noise removal in order to detect signals stabilized. And these help that we get bio-signals the ECG calculating methods such as search back and ensemble method. It is made up the vital and environmental sensor including the flexible sensor. In that sense, this study can be applied when it is planned the modular type Future Soldier System.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.237-238
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• 2013

The quality of document image captured from electronic display might be worse when it is compared with document image captured from paper. The problem appears because of Moir? noise. This problem can lead to achieve inaccurate intermediate result for further image processing. This paper proposes a method to remove Moir? noise of document images captured from electronic display. The proposed algorithm is separated in two parts. In the first step, it corrects the text area region (foreground) with small area of smoothing. Then, it corrects the background area with large area of smoothing.

• 음성과학
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• 제10권3호
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• pp.263-277
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• 2003

One of major problems in speech recognition is performance degradation due to the mismatch between the training and test environments. Recently, Stereo-based Piecewise LInear Compensation for Environments (SPLICE), which is frame-based bias removal algorithm for cepstral enhancement using stereo training data and noisy speech model as a mixture of Gaussians, was proposed and showed good performance in noisy environments. In this paper, we propose several methods to improve the conventional SPLICE. First we apply Cepstral Mean Subtraction (CMS) as a preprocessor to SPLICE, instead of applying it as a postprocessor. Secondly, to compensate residual distortion after SPLICE processing, two-stage SPLICE is proposed. Thirdly we employ phonetic information for training SPLICE model. According to experiments on the Aurora 2 database, proposed method outperformed the conventional SPLICE and we achieved a 50% decrease in word error rate over the Aurora baseline system.

• 한국통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.285-291
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• 1987

Seisimic wave가 지하 내부로 전파되어 갈 때 점차적으로 에너지를 상실함으로써 attenuation현상을 일으킨다. Seismic wave의 velocity를 complex number로 표시하여 실수부는 phase velocity, 허수부는 attenuation 상수로 하여 attenuation특성을 수치적으로 modeling하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 주파수와 독립적으로 로그특성으로 감쇄해가는 매질 속에서의 파동의 전파를 modeling한다. 본 연구는 attenuation을 위치함수로 표시하여 순방향 및 역방향 numerical modeling에 응용하여 FFT계산때 발생하는 wrap-arround noise 를 효율적으로 제거함으로써 memory space를 절약하고 computing time을 감소시킬 수 있음을 잘 보여주고 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.54-58
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• 2002

Mean curvature diffusion (MCD) is a selective smoothing technique that promotes smoothing within a region instead of smoothing across boundaries. By using mean curvature diffusion, noise is eliminated and edges are preserved. In this paper, we propose methods of automatic parameter selection and implementation for the MCD model coupled to min/max flow. The algorithm has been applied to high resolution aerial images and the results show that noise is eliminated and edges are preserved after removal of noise.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-6
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• 2021

음성 인식 분야에서 DNN이 적용됨에 따라 음성 인식의 이용이 증대되고 있으나 기존의 GMM 보다 병렬 훈련에 대한 계산의 양이 많아야 되며, 데이터의 양이 적으면 오버피팅이 발생한다. 이를 해결하기 위해 데이터의 양이 작은 경우에도 강인한 음성 특징 추출과 음성 신호 잡음 제거에 효율적인 방안을 제시한다. 음성 특징 추출은 음성에 대한 프레임 에너지의 차이와 음성 신호에 영향을 받는 영 교차율과 레벨 교차율을 적용하여 음성 에너지의 효율적 추출을 한다. 또한, 잡음 제거를 위해 음성 신호에 대한 검출에서 음성의 고유 특성을 유지하면서 음성 정보 손상이 적은 평균 예측 LMS 필터를 개선하여 음성 신호의 잡음을 제거하여 데이터양이 적은 경우의 문제를 해결한다. 개선된 LMS 필터는 입력 신호에 대한 활성 파라미터 임계치를 조정하여 입력된 음성 신호에 대한 잡음을 처리하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 기존의 프레임 에너지를 이용한 방법과 비교한 결과 음성의 시작점의 오차율은 7%, 끝나는 점 오차율에서 11% 향상된 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.461-466
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• 2013

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상복원 등 디지털 영상처리 기술분야에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 대표적인 방법은 SM(Standard Median) 필터가 있지만, SM 필터는 에지영역에서 오류를 나타내어 영상의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 화소를 중심으로 하여 이중 마스크를 취하는 변형된 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 이중 마스크를 취함에 따라 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1032-1040
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• 2001

In order to apply the partial discharge measuring technique utilizing electrical pulse to the transformer at sites, this paper describes the measuring technique obtaining only the signals due to internal partial discharge in the transformer, but the noises due to external corona which has been a major problem so far. At first, partial discharge and corona noise were simultaneously generated in the model transformer by using needle-plane electrodes and rod-sphere electrodes out of it in a high voltage laboratory, respectively. It was verified that only the partial discharge signals in the transformer could be measured by removing the noise signals from the superposed signals of partial discharges and noises on the grounding wire of the model transformer. By application to a 345kV transformer in service, it was also confirmed that the partial discharge could be on-line monitored by removing the noise signals measured by the inductance sensor on the grounding wire of a 154kV lightning arrester from the superposed signals of internal partial discharge and external corona noise measured by bushing tap coupler of the transformer.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.300-303
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• 2015

디지털 영상 처리는 메모리 소자 등의 급속한 진보에 의해 다양한 응용 분야에 실용화되고 있다. 그러나 영상 처리 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이러한 잡음들을 제거하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 일반적으로, 영상은 서로 다른 특성을 갖는 복합잡음에 의해 손상된다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위해, 잡음 형태에 따라 스위칭하여 처리하는 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise rato)을 사용하였으며, 기존의 방법들과 성능을 비교하였다.