• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.70-72
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• 2009

In this paper, nonlinear active noise control(ANC) of a 3rd-order Volterra system, which is robust to background noise variation, is proposed along with a variable step-size Gauss-Seidel pseudo affine projection(VSSGS-PAP) algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed approach yields better nonlinear ANC performance in a background noise variation environment, compared with the conventional methods for the nonlinear ANC.

• 전기학회논문지
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• 제59권5호
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• pp.1001-1004
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• 2010

Acoustic feedback and background noise variation can degrade the performance of an active noise control (ANC) system. In this paper, nonlinear ANC using a non-parametric VSS-NLMS (or NPVSS-NLMS) algorithm and online feedback path modeling is proposed, whereby the conventional linear ANC with online acoustic feedback-path modeling is further extended to nonlinear Volterra ANC with a linear acoustic feedback path. In particular, the step-size of the NPVSS-NLMS algorithm is controlled to reduce the effect of background noise variation in the ANC system. Simulation results demonstrate that the proposed approach yields better nonlinear ANC performance compared with the conventional nonlinear ANC method.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2009년도 학술대회 초록집
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• pp.54-59
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• 2009

지진 관측소의 지진 관측 능력은 관측소의 잡음 수준에 좌우되어 잡음 수준이 높은 관측소는 작은 규모의 지진 또는 원거리의 지진에 의한 약한 지반 진동을 감지하기 어렵다. 그러므로 지진관측망의 지진 관측 능력을 고려하기 위해서는 지진관측소의 분포뿐만 아니라 각 관측소의 잡음 수준을 고려해야 한다. 대부분의 국내 지진관측소는 1 Hz 이상의 주파수 대역에서 인간의 활동에 의한 영향을 받고 있으며, 이로 인해 주간과 야간의 잡음 수준 차이가 나타난다. 이러한 잡음 변화에 따른 지진 관측 능력의 차이와 분포를 살펴보기 위해 2005년부터 2007년까지 한국지질자원연구원과 기상청에서 운영하는 광대역 관측소 30개소의 잡음 분석 결과를 이용하였다. 각 관측소의 잡음 수준을 고려하였을 때 야간에는 규모 2.4 정도 이상의 지진이 내륙에서 발생한 것을 관측할 수 있는 반면, 주간에는 규모 2.6 정도의 지진 관측 능력을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.381-394
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• 2016

The several noise level estimation algorithms that have been developed for use in image processing and computer graphics generally exhibit good performance. However, there are certain special types of noisy images that such algorithms are not suitable for. It is particularly still a challenge to use the algorithms to estimate the noise levels of complex textured photographic images because of the inhomogeneity of the original scenes. Similarly, it is difficult to apply most conventional noise level estimation algorithms to images rendered by the Monte Carlo (MC) method owing to the spatial variation of the noise in such images. This paper proposes a novel noise level estimation method based on histogram modification, and which can be used for more accurate estimation of the noise levels in both complex textured images and MC-rendered images. The proposed method has good performance, is simple to implement, and can be efficiently used in various image-based and graphic applications ranging from smartphone camera noise removal to game background rendition.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.65-70
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• 2018

This paper describes a effective information compressor algorithm for the fourth industrial technology. One of the difficult problems for outdoor is to obtain effective updating process of background images. Because input images generally contain the shadows of buildings, trees, moving clouds and other objects, they are changed by lapse of time and variation of illumination. They provide the lowering of performance for surveillance system under outdoor. In this paper, a effective information algorithm for variable environment variable under outdoor is proposed, which apply the Kalman Estimation Modeling and adaptive threshold on pixel level to separate foreground and background images from current input image. In results, the better SNR of about 3dB~5dB and about 10%~25% noise distribution rate in the proposed method. Furthermore, it was showed that the moving objects can be detected on various shadows under outdoor and better result Information.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.269-276
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• 2010

In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.117-124
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• 2013

본 논문에서는 고정된 카메라로부터 획득한 연속된 이미지 시퀀스를 이용하여 조명 변화에 강건한 운동 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 운동 객체 추출 시 가장 문제가 되는 것은 조명과 잡음에 의한 영향이다. 시간의 변화에 따른 조명의 변화로 어두운 영역에 의한 가려짐 현상이 발생할 경우 객체 영역을 판단하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 잡음에 강건한 방법인 가우시안 혼합 모델을 이용하여 운동객체를 추출 하였으며, 조명에 대한 영향을 최소화 하고자 대표 조명 영상을 정의하고 이를 통하여 입력 영상에 대한 조명 성분을 제거하는 방법을 제안한다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권9호
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• pp.888-894
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• 2007

The speech sound is detected by the vibration measurement of the window glass. In this study, we investigate the effect of the disturbing waves by background noise and window shaker excitation on the speech intelligibility of the detected sound. Based upon Modulation Transfer Function(MTF), speech intelligibility of the sound is objectively estimated by Speech Transmission Index(STI) As the level of the disturbing wave varies, variation of the speech intelligibility is examined. Experimental result reveals how STI is influenced by the level and frequency characteristics of the disturbing wave. By using a customized window shaker for disturbing sound, we evaluate the efficiency and the frequency characteristics of the anti-eavesdropping system. The purpose of the study is to provide useful information to prevent the eavesdropping through the window glass.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.34-37
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• 2012

$^{18}F$-FDG 검사 시 한 bed 당 적정 스캔 시간을 정량 평가하기 위하여 Philips사 TF 64 PET/CT를 사용하였다. Phantom 실험과 환자를 대상으로 다양한 스캔 시간을 적용하며 평가를 하여 최적의 스캔 시간을 알고자 하였다. 20초 간격으로 총 5회의 서로 다른 bed 당 스캔 시간을 NEMA IEC body phantom과 환자들에게 적용하여 $^{18}F$-FDG 영상을 획득하였다. Phantom 실험의 경우 관심영역과 background의 방사능비를 8:1로 했다. 관심영역과 background 영역의 표준섭취계수(SUV)와 대조회복계수(CRC)가 계산되었다. 환자를 대상으로 한 연구에서는 평균$444{\pm}74$ MBq의 $^{18}F$-FDG가 환자에게 주사되었고 20명의 환자, 38개의 병소부위에서 표준섭취계수가 측정되었다. Background noise는 background 부분의 표준편차를 평균으로 나누어 계산되었다. Phantom 실험에서 두 그룹 (LT-60 [<60 sec]과 GT-60 [${\geq}60$ sec])을 비교한 결과 LT-60 그룹의 표준섭취계수(SUV)와 대조회복계수(CRC)가 (H1: 14.2 and 7.3, H2: 11.4 and 7.8, H3: 4.9 and 3.2), GT-60 그룹(H1: 8.9 and 2.8, H2: 8.2 and 5.0, H3: 2.0 and 1.6)에서 보다 높은 변이율을 보였다. 이는 한 bed 당 스캔시간이 60 sec 이상일 때 안정적인 표준섭취계수와 대조회복계수를 나타내는 것을 의미한다. 환자를 대상으로 한 연구에서 역시 표준섭취계수(SUV)와 대조회복계수(CRC)가 LT-60 그룹에서 높은 변이율을 보였다. PET/CT 영상에서 background noise는 bed 당 스캔시간이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 그리고 60 sec 이하 그룹에서는 높은 background noise로 인하여 높은 SUV와 CRC 변이율을 보였다. 따라서 PET/CT 영상의 질을 고려할 때 1 bed 당 스캔시간은 최소 60 sec 이상이어야 한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권3호
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• pp.225-229
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• 2021

The digital image such as medical X-ray and nuclear medicine field mainly contains noise distribution. The noise degree in image degrades image quality. That is why, the noise reduction algorithm is efficient for medical image field. In this study, we confirmed effectiveness of application for median modified Wiener filter (MMWF) algorithm for noise reduction in PET/MR image compared with median filter image, which is used as conventional noise redcution algorithm. The Jaszczak PET phantom was used by using 18F solution and filled with NaCl+NiSO4 fluids. In addition, the radioactivity ratio between background and six spheres in the phantom is maintained to 1:8. In order to mimic noise distribution in the image, we applied Gaussian noise using MATLAB software. To evlauate image quality, the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) were used. According to the results, compared with noise image and images with MMWF algorithm, the image with MMWF algorithm is increased approximately 33.2% for CNR result, decreased approximately 79.3% for COV result. In conclusion, we proved usefulness of MMWF algorithm in the PET/MR images.