• 한국통신학회논문지
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• 제29권3C호
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• pp.359-367
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• 2004

지문인식 시스템에서는 참특징점의 추출률인 정추출률이 시스템 성능에 중요한 요인이 되므로 의사특징점을 제거하는 후처리 과정은 중요하다. 돈 논문에서는 세선화 영상에서 추출된 후. 포함된 의사특징점을 제거함으로써 참특징점만을 추출하는 효율적인 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 후처리 알고리즘은 획득된 지문 영상으로부터 얼을 수 있는 다양한 정보, 즉 특징점(끝점과 분기점)의 구조적 특징, 지문의 고유한 특성, 그리고 획득된 지문영상의 풀질 정보를 체계적으로 이용하여 세 단계에 거쳐 의사특징점을 제거한다. 광학센서로 획득한 248${\times}$292 영상크기를 갖는 다양한 품질의 지문 영상에 대해 Intel Celeron 프로세서 환경에서 실험한 결과, 참특징점은 유지하면서 의사특징점을 효율적으로 제거함을 보였다. 또한 전처리 시간 0.343초에 비하여 제안된 후처리 알고리즘의 수행 시간은 0.0154초로 거의 시판이 증가하지 않았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1687-1693
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• 2013

본 논문에서는 저 비트율 압축 영상의 블록킹 현상을 제거하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 적응적 후처리는 방향성 활동도 기반의 블록 분석에 따라 다른 강도의 필터를 적용하여 블록킹 현상을 선택적으로 제거한다. 격자잡음을 제거하기 위한 1차원 필터링은 블록의 방향성뿐만 아니라 블록 내 신호의 특성에도 적응적인 필터링을 수행한다. 또한 계단형 잡음 및 모서리 잡음을 검출하는 방법 및 이를 효과적으로 제거하기 위한 2차원 방향성 필터를 제안한다. 실험 결과 다양한 영상 및 비트율에 대해서 제안한 방법의 PSNR 및 주관적 화질 평가를 위한 GBIM 결과가 기존의 블록킹 현상 제거 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.109-116
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• 2021

본 논문은 분산자원 집합 거래시장의 활성화와 에너지 관리의 중요성이 증가되면서 에너지 관리 모니터링 기술로서 합산된 전체 전력으로부터 각각의 가전제품의 전력을 찾아내는 비 침입 부하 모니터 기법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 전처리를 통해 각 가전제품들의 power on-off상태가 나오도록 한다. 이러한 데이터를 LSTM을 모델로 사용하여 각 가전제품들의 power on-off 상태를 예측한다. 예측한 상태들을 데이터 후처리를 한 후, 실제 상태들과 비교하여 정확도를 측정한다. 본 논문에서는 전자제품의 개수, 데이터 후처리 방법과 Time step size를 다르게 하여 정확도를 측정하여 비교한다. 전자 제품의 개수가 6개이고, Round함수로 데이터 후처리 방법을 사용하고, Time step size는 6으로 설정하였을 때, 가장 높은 정확도가 나온 것으로 측정되었다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제63권3호
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• pp.88-95
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• 2020

Accurate localization of the seizure onset zone is important for better seizure outcomes and preventing deficits following epilepsy surgery. Recent advances in neuroimaging techniques have increased our understanding of the underlying etiology and improved our ability to noninvasively identify the seizure onset zone. Using epilepsy-specific magnetic resonance imaging (MRI) protocols, structural MRI allows better detection of the seizure onset zone, particularly when it is interpreted by experienced neuroradiologists. Ultra-high-field imaging and postprocessing analysis with automated machine learning algorithms can detect subtle structural abnormalities in MRI-negative patients. Tractography derived from diffusion tensor imaging can delineate white matter connections associated with epilepsy or eloquent function, thus, preventing deficits after epilepsy surgery. Arterial spin-labeling perfusion MRI, simultaneous electroencephalography (EEG)-functional MRI (fMRI), and magnetoencephalography (MEG) are noinvasive imaging modalities that can be used to localize the epileptogenic foci and assist in planning epilepsy surgery with positron emission tomography, ictal single-photon emission computed tomography, and intracranial EEG monitoring. MEG and fMRI can localize and lateralize the area of the cortex that is essential for language, motor, and memory function and identify its relationship with planned surgical resection sites to reduce the risk of neurological impairments. These advanced structural and functional imaging modalities can be combined with postprocessing methods to better understand the epileptic network and obtain valuable clinical information for predicting long-term outcomes in pediatric epilepsy.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.39-45
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• 2007

본 논문에서는 블록분류를 통하여 얻어진 블록별 특성에 따라 블록간 보간법과 신호적응필터를 이용한 새로운 후처리 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파와 고주파 블록으로 나눈다. 이웃한 네 개의 저주파 블록에 대해서는 보간법을 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 링잉현상이 발생할 가능성이 있는 고주파 블록에서는 에지맵에 따라 신호적응필터를 적용하여 영상의 에지들은 보호하면서 에지주위에 나타나는 링잉현상을 제거한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 기존방법에 비하여 객관적 및 주관적 화질 측면에서도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.585-594
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• 2002

본 논문에서는 음성인식의 후처리를 위한 음가-표기 변환표의 생성과 구현에 관한 연구를 수행하였다. 음절 단위 음가를 인식하는 음성인식 시스템을 위한 후처리를 위하여 인식된 음가로 발음되는 표기 집합을 생성하는 표기 집합 생성기를 설계 구현하였다. 표준 발음법을 페트리넷으로 모델링하여 생성된 표기-음가 변환표를 기반으로 음가표기 변환표를 생성하였다. 음가-표기 변환표가 올바른 표기 집합을 생성함을 보이기 위하여 표기 집합 생성기를 설계 구현하고, 표준 발음법 예제와 발음법 사전에서 무작위로 추출된 단어에 대하여 실험한 결과 발성 이전의 표기가 포함된 올바른 표기 집합이 생성됨을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.257-266
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• 2007

멀티미디어 응용분야에서 영상 압축부호화는 영상의 데이터량을 줄이기 위해 필수적이다. 그러나 이러한 압축부호화는 화질의 열화를 발생시킨다. 블록킹 현상과 모기 잡음은 이산여현변환 기반의 압축 영상에서 전형적인 열화이고, 에지 주변의 링잉 현상은 웨이블릿 기반의 압축영상에서 발생한다. 본 논문에서는 방향성을 고려한 후처리방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 복호된 화질의 개선을 위해 에지의 방향 검출과 보간법, 방향성 비선형 필터링을 포함한다 다양한 영상에 대해 시험한 결과, 제안된 방법이 다른 비선형 필터 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.592-601
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• 2002

본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 블록화 현상을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8$\times$8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 블록의 클래스 걸보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 복잡한 클래스로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.546-555
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• 2013

본 연구에서는 수동소나 신호의 분석에서 얻어지는 토널 성분, 즉, 주파수선의 하모닉 성분을 강화하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 먼저 스펙트럼의 일정 시간에 따른 주파수 빈별 평균값을 구하고, 평균값과의 차이를 이용하여 안정적인 주파수선과 불안정한 주파수선을 구별한다. 그런 다음 불안정한 주파수선에 자기상관함수와 S2PM을 적용하여 배경잡음을 줄이고 하모닉 성분을 강조하게 된다. 실제 어선에서 획득한 수중음향 데이터를 이용한 실험 결과를 분석하였고, 이를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.1860-1868
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• 1998

이 논문에서는 DCT를 사용하여 부호화된 영상으로부터 구획잡읍을 제거하는 간단한 알고리즘을 제안한다. 구획 잡음은 구획경계를 중심으로 반대칭의 형태로 나타나므로, 이 논문에서는 DCT 기저들을 이용한 1차원 반대칭 함수로서 구획잡음을 모형화한다. 제안된 잡음모형의 주파수 특성으로부터, 잡음모형의 고주파성분들을 계단함수에 의한 고주파 성분으로 근사한다. 제안된 알고리즘은 $N\;{\times}\;N$ 구획별로 부호화된 영상에 대해 2N차 DCT영역에서 계단 함수에 의한 고주파 성분들을 제거하는 것이다. 또한 이 알고리즘이 공간영역에서 적은 계산량으로 간단히 수행될 수 있음을 보였다. JPEG 알고리즘을 사용하여 부호화된 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 방법이 주관적, 객관적으로 우수한 화질을 보임을 알 수 있다.