• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.37-44
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• 2006

MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.141-147
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• 2017

스케일러블 HEVC에서 상위계층의 계층 간 예측에서 기본계층의 부호화 잔차 영상에 대한 업샘플링 된 결과를 참조하여 예측하게 된다. 본 논문에서는 고효율 영상 압축 기반 스케일러블 부호화 (Scalable Extension of High Efficiency Video Coding)에서 상위계층 잔차 데이터 예측에 대한 개선 기법을 제안한다. 제안하는 적응적 필터 선택 기법은 스무싱 필터와 샤프닝 필터를 사용함으로써 계층 간 예측 방법에서 효율을 향상시킨다. 기존의 업샘플링 필터와 두 개의 필터를 추가하여 율-왜곡 비용함수 기반의 경쟁기법을 통한 계층 간 예측 알고리즘을 SHVC 5.0에 구현함으로써 Y, U, V 컴포넌트에 대한 평균 1.5%, 2.1%, 1.7%의 BD-rate 향상을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.222-228
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• 2010

본 논문에서는 비정상적인 배경 잡음 환경에서 음성향상을 위한 신호의 스펙트럼 변이 (Spectral Deviation)을 적용한 Soft Decision 기반의 잡음전력 수정 기법을 제안한다. 기존의 Soft Decision 기반의 잡음전력 추정에 있어서 잡음신호의 정상성(Stationarity)을 가정한 스무딩 파라미터를 사용하여 잡음전력을 추정하고 갱신하였지만, 잡음신호의 주파수적인 특성이 상대적으로 빠르게 변하는 비정상적인 환경에서는 강인하지 못한 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 신호의 스펙트럼 변이를 추정하여 정상적인 잡음 환경과 비정상적인 잡음 환경에 따라 적응적으로 잡음전력을 추정하고 갱신하여 잡음신호에 의해 오염된 음성신호를 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 잡음 환경에서 객관적인 음질측정 방법인 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)에 의해서 평가되었으며, 기존의 Soft Decision 기반의 음성 향상 기법과 비교하여 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.35-42
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• 2012

운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.665-674
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• 2001

본 논문에서는 압축 동 영상의 블록화 및 링 현상을 동시에 제거 할 수 있는 저 계산량의 효율적인 필터방식을 제안한다. 인접 화소와의 상관 관계를 고려한 새로운 1차원 정규화 함수를 정의하여 기존의 정규화 복원 방식이 갖고 있던 계산량의 부하 문제를 해결하였다. 제안된 1차원 정규화 함수는 처리하고자 하는 화 소의 두 인접 화소를 이용한 2개의 부가 함수로 구성되어 있으며, 각각의 정규화 매개 변수는 복호화부에서 이용 가능한 매크로 블록의 타입 및 양자화 스텝 크기 등의 부가 정보를 이용하여 예측한다. 더불어, 본 논문에서는 정규화 매개 변수를 룩업 테이블 (look-up table)로 구성할 수 있도록 정규화 매개 변수의 영역을 제한하여 계산량을 더욱 줄일 수 있도록 구성하였다. 제안된 방식의 효율성을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.56-63
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• 2012

본 논문에서는 선명도가 향상된 영상의 오버슈트와 계단현상을 줄이기 위해 에지 보존 스무딩 필터인 bilateral filter를 이용한 적응적 언샤프 마스킹 기법을 제안한다. Unsharp masking(UM)을 포함한 기존의 선명도 개선 기법들은 영상의 고주파정보를 강하게 강조하지만, 종종 오버슈트, 잡음증폭, 계단현상 등 여러 문제점들을 야기한다. 제안한 선명도 개선 방법은 bilateral filter를 활용하여 에지를 잘 보존하고, 에지의 방향성에 따라 가중치를 더 세밀하게 조절한다. 따라서 선명도는 향상시키고 오버슈트, 계단현상 문제를 효과적으로 줄일 수 있었다. 기존의 적응적 언샤프 마스킹 기법과 제안하는 방법의 결과영상을 비교하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 알고리즘이 적절하게 선명도를 개선함을 보여주었고 오버슈트와 계단현상도 많이 감소시킴을 알 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권3호
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• pp.138-147
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• 2005

몬테칼로 선량계산 시 적절한 정확도를 얻기 위해서는 계산입자수를 늘려야 하고 그로 인해 계산 시간이 오래 걸리게되므로 일상적 치료계획의 선량계산 방법으로 이용되지 못했다. 본 연구에서는 몬테칼로 모의실험 시 계산입자 수를 줄여서 선량계산을 수행한 후 잡음 감소 필터를 적용하여 선량계산 결과를 개선하고자 하였다. 이를 위해 국소 최소자승 잡음 감소 필터를 제작하고 광자선 및 전자선 균질/비균질 팬텀 내 선량계산 결과에 대하여 적용하여 선택적 여과를 수행하였으며 그 유효성을 등선량 곡선 비교 및 감마시험을 통하여 검증하였다. 연구 결과 통계적 불확실도를 2$\%$ 이내로 유지하기 위해 필요한 계산입자수의 10$\%$ 이하의 계산입자 수를 이용하여 몬테칼로 선량계산 뒤 후처리한 결과가 기준계산 입자수를 이용하여 얻은 몬테칼로 선량계산 결과와 유사해질 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제27권5호
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• pp.575-583
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• 2009

LiDAR 자료의 전처리 방법에 관한 다양한 연구 및 이와 관련된 다양한 알고리즘이 개발되고 있으며 크게 원시 LiDAR 자료를 직접 활용하는 방법과 원시 LiDAR 자료를 DSM 혹은 영상(image)와 같은 정규격자형식의 자료로 변환하여 사용하는 방법으로 접근하고 있다. 정규격자형식으로 변환하여 사용하는 대표적인 방법인 영상처리 기법을 이용하는 방법은 수치해석기 법의 적용이 용이하고 평활화를 통하여 노이즈의 일부가 제거되고 모델링에 유리한 장점이 있으나 자료의 변환과정에서 원시자료의 정보손실의 단점이 있다. 본 연구에서는 일반적으로 정규격자형식의 자료에 적용되는 경계검출 알고리즘 및 필터링기법 등의 영상처리기법을 벡터형식의 LiDAR 원시자료에 직접 적용하기 위한 알고리즘을 제시하고 지면정보 추출 정확도를 비교함으로써 궁극적으로는 원시자료의 정보손실을 최소화한 지면정보 추출기법을 제시하고자 하였다.

• 센서학회지
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• 제15권6호
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• pp.433-441
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• 2006

Because of the low power and low rate of a sensor network, outlier is frequently occurred in the time series data of sensor network. In this paper, we suggest periodic pattern analysis that is applied to the time series data of sensor network and predict outlier that exist in the time series data of sensor network. A periodic pattern is minimum period of time in which trend of values in data is appeared continuous and repeated. In this paper, a quantization and smoothing is applied to the time series data in order to analyze the periodic pattern and the fluctuation of each adjacent value in the smoothed data is measured to be modified to a simple data. Then, the periodic pattern is abstracted from the modified simple data, and the time series data is restructured according to the periods to produce periodic pattern data. In the experiment, the machine learning is applied to the periodic pattern data to predict outlier to see the results. The characteristics of analysis of the periodic pattern in this paper is not analyzing the periods according to the size of value of data but to analyze time periods according to the fluctuation of the value of data. Therefore analysis of periodic pattern is robust to outlier. Also it is possible to express values of time attribute as values in time period by restructuring the time series data into periodic pattern. Thus, it is possible to use time attribute even in the general machine learning algorithm in which the time series data is not possible to be learned.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.675-682
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• 2014

전립선은 남자에게만 있는 장기이다. 전립선의 질병을 진단하기 위하여 일반적으로 TRUS 영상이 사용되는데, 희미한 전립선 경계나 잡음, 좁은 그레이 레벨 분포 때문에, 전립선의 경계를 검출하는 것은 상당히 어려운 작업 중의 하나이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 TRUS 영상에서 자동적으로 전립선 분할을 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 전처리, 가버 특징 추출, 훈련, 전립선 분할 과정으로 진행된다. 전처리 과정에서 잡음 제거는 스틱 필터와 top-hat 변환이 적용된다. 회전 불변 텍스처 추출을 위하여 가버 필터 뱅크가 사용된다. 훈련과정에서 SVM은 전립선과 비전립선의 각 특징을 얻기 위해 사용되며, 마지막으로 전립선 경계가 추출된다. 여러 실험 결과로 제안 방법은 충분히 유효하고, 의사의 수동 추출 방법과 비교했을 때 10%미만의 경계 차이를 보였다.