• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.200-208
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• 2010

본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제21권5호
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• pp.349-358
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• 2011

본 연구에서는 방사성폐기물처분장에서 발생하는 탄성파와 같이 낮은 신호 대 잡음비로 인하여 P파의 식별이 어려운 신호에 적합한 P파 도달시간 결정 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 사용된 알고리즘은 임계 전압법, Akaike Information Criterion(AIC), Two step AIC, Hinkley criterion이며 샤프심 압절법에 의하여 생성된 탄성파 신호에 white noise를 적용하여 신호 대 잡음비를 낮추었다. 실험결과 임계전압, AIC, Hinkley criterion 알고리즘의 경우 배경잡음 수준이 증가함에 따라 P파 도달시간의 정확성은 감소하였으나 Two step AIC 알고리즘의 경우 1차적으로 결정된 P파의 도달시간 주변의 신호를 중심으로 특성함수와 AIC 알고리즘을 반복적으로 적용함에 따라 배경잡음 수준에 관계없이 정확한 결과를 나타냈다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.25-34
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• 2017

오토인코더(Autoencoder)는 입력 계층과 출력 계층이 동일한 딥러닝의 일종으로 은닉 계층의 제약 조건을 이용하여 입력 벡터의 특징을 효과적으로 추출하고 복원한다. 본 논문에서는 CAPTCHA 이미지 중 하나의 숫자와 자연배경이 혼재된 영역을 대상으로 일련의 다양한 오토인코더 모델들을 적용하여 잡음인 자연배경을 제거하고 숫자 이미지만을 복원하는 방법들을 제시한다. 제시하는 복원 이미지의 적합성은 오토인코더의 출력을 입력으로 하는 소프트맥스 함수를 활성화 함수로 사용하여 검증하고, CAPTCHA 정보를 자동으로 획득하는 다른 방법들과 비교하여, 본 논문에서 제시하는 방법의 우수함을 검증하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.24-29
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• 2012

자동차 배기음은 음성과 무관한 거의 독립적인 음원이라고 볼 수 있다. 따라서 자동차 배기음과 섞인 음성 신호의 경우에 두 음원에 대한 사전 정보가 없는 상황이므로 Blind Source Separation 의 한 방법인 Independent Component Analysis를 이용하여 분리해 내었다. 스테레오 마이크를 통해 섞여 들어 온 두 음원을 분리해 내기 위해 Maximum Likelyhood Estimation을 이용하여 각 신호들 사이의 독립성을 최대화 하는 방향으로 분리하였다. 분리된 신호는 어느 쪽이 음성 신호인지 알 수 없으므로 주파수 영역에서 자기 공분산을 구한 후 이 공분산 값들의 기울기를 이용하여 음성 신호와 자동차 배기음 신호을 구분하였으며 이 두 알고리즘을 결합하여 음성 신호 잡음 제거기를 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.41-46
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• 2010

본 논문에서는 다양한 환경변수가 존재하는 실내에서 효율적인 객체를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 일반적으로 실내 환경은 조명의 변화와 객체에 의해 발생된 그림자, 바닥면에 반사된 조명성분 등으로 인하여 정확한 객체 검출이 이루어지기 어려운 환경이다. 먼저 객체검출을 위한 배경영상을 생성한다. 영상 내에 객체가 존재하는 경우 이전에 생성된 배경영상과 현재 입력영상간의 유사도 비교를 통해 보정된 배경영상을 생성한다. 배경영상과 입력영상으로 생성한 평균영상과 보정된 배경영상을 이용하여 혼합영상을 생성한다. 마지막으로 혼합영상을 이용하여 입력된 영상으로부터 객체를 검출한다. 검출된 객체를 보완하기 위해 레이블링 과정을 통해 잡음 성분을 제거한 후 모폴로지 기법을 적용하여 객체영역 보완한다. 따라서 조명의 변화나 그림자와 같은 환경변수로부터 강인한 객체를 검출한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 변형된 조명성분과 그림자 성분이 포함되어 있는 혼합영상을 사용하기 때문에 기존시스템보다 객체영역 검출이 더욱 효과적이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.607-613
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• 2011

본 논문에서는 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.60-69
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• 2000

본 논문은 표적 추적 시스템의 시계 안에 배경잡음과 대응능력 같은 방해물들이 존재하는 복잡한 상화에서 효율적인 표전 추적을 위한 two color 신호처리 알고리듬에 대한 연구이다. 효율적인 표적 추적을 위해 두 개의 검출 대역이 사용되고, 표적과 방해 신호들의 스펙트럼 분포 특성을 나타내는 대역간 신호비가 정의된다. 제안된 알고리듬은 방해물의 신호비를 검출하고 이를 이용해 표적과 방해 신호들이 혼합된 신호에서 표적 신호만을 추출한다. 이 알고리듬은 성능 평가를 위해 로젯 주사 탐색기에 적용되어 다양한 조건에서 모의실험이 수행된다. 모의실험 결과는 제안된 알고리듬이 표적과 방해 신호들이 혼합된 신호에서 표적 신호만을 잘 추출하는 것을 보여준다. 제안된 알고리듬은 구성이 단순하고 주변 환경 변화에 적응할 수 있어 실제 시스템에 적용할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.14-20
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• 2003

본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.15-22
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• 2019

본 논문에서는 자음과 모음이 분리되어 검출되는 한글의 문제점을 해결하기 위해 히스토그램과 자음, 모음 문자의 구조적 특징을 이용한 한글 검출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 한글 검출 과정에서 불필요한 잡음을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 배경을 제거하였다. 배경이 제거된 이미지에서 누적 히스토그램을 사용하여 위해 이진화 이미지로 변환하였다. 그 후 수평 누적 히스토그램을 사용하여 문자열 위치를 찾고, 찾은 문자열 이미지에서 수직히스토그램을 사용하여 문자 결합을 진행하였다. 하지만 '가', '라' '귀' 와 같이 자음 모음이 수평으로 존재하는 단어는 하나의 문자로 결합이 어렵기 때문에 문자의 구조적 특징을 이용하여 결합하였다. 본 실험에서는 다양한 배경을 가진 알파벳으로 구성된 이미지, 한글로 구성된 이미지, 알파벳과 한글이 혼합된 이미지를 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 K-means와 MSER 문자 검출 방법이랑 비교했을 때 알파벳 검출률은 2%정도 낮지만 한글이 포함된 문자 검출 방면에서는 90.6%로 약 5% 높은 검출률을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.23-29
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• 2020

표준섭취계수(SUV) PET과 영상 재구성 방법에 따라 크게 달라진다. 삼성 서울병원 핵의학과에 설치된 GE사의 Discovery MIDR와 Discovery Ste의 영상 재구성 알고리즘을 이용하여 의인화몸통팬텀 내의 심장, 간과 배경영역에서 표준섭취계수를 측정하여 실제 SUV와 비교하였다. 영상 재구성 알고리즘은 MIDR에서는 VPFX-S (TOF+PSF), QCFX-S-350 (Q.Clear+TOF+PSF), QCFX-S-50와 VPHD-S (OSEM+PSF), Ste에서는 VUE Point (OSEM)와 FORE-FBP를 사용하였다. 방사선사의 방사선 피폭을 감소시키기 위하여 소량의 ¹⁸F-FDG 선원을 물과 혼합하였다: 52.5 ml 심장에는 2.28 MBq, 1,290 ml 간에는 20.3 MBq와 9,590 ml 배경영역에는 45.7 MBq을 주입하였다. 심장에서의 표준섭취계수는 MIDR의 VPFX-S, QCFX-S-350, QCFX-S-50, VPHD-S와 Ste의 VUE Point (OSEM)와 FOR-FBP 알고리즘에서 각각 27.1, 28.0, 27.1, 26.5, 8.0와 7.4 이었으며, 기대치는 5.9이었다. 배경역역에서는 4.2, 4.1, 4.2, 4.1, 1.1와 1.2 이었으며, 기대치는 0.8이었다. 각 영역에서 표준섭취계수는 PET과 알고리즘에 따라 크게 차이가 있었지만, 심장과 배경영역의 SUV 비율은 비교적 일정하여 6개 영상 재구성 알고리즘에 대하여 6.5, 6.8, 6.5, 6.5, 7.3와 6.2 이었으며 기대치는 7.8이었다. 심장에서의 평균 신호 대 잡음비(SNR)는 각각 6개 알고리즘에 대하여 8.3, 12.8, 8.3, 8.4, 17.2와 16.6이었다. 결론적으로 PET 성능 평가는 각 영역에서의 절댓값 보다는 두 영역 사이의 SUV 비율이 적절하며, 비교적 소량의 방사능으로도 확인할 수 있는 가능성이 있다.