최근 급성장하고 있는 정보처리 속도의 고속화와 IC 기술의 고집적화에 따른 소형화와 모바일화는 대부분 GHz 대의 높은 주파수를 이용하며, 인접 소자 또는 배선 간의 상호 간섭, 배선을 통한 노이즈의 전도 및 방사를 유발하여 EMC(Electromagnetic Compatibility) 대책 기술의 주요 과제로 대두되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전파흡수체 및 차폐재의 개발이 활발히 진행 중이며, 이를 적절한 위치에 부착시킴으로써 PCB상에서의 전자파 노이즈 방사를 감소시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 EMC 대책 기술 중 전파흡수체를 이용한 PCB 기판상의 불요 전자파 노이즈 억제용 전파흡수체의 특성 파악을 위하여 마이크로스트립 라인법을 이용하여 전파흡수체를 측정하여 재료 정수의 복소비 투자율의 변화에 따른 노이즈 억제 효과의 변화를 비교 분석하였다. 우선 자성 재료인 Amprphous와 Sendust를 지지재인 CPE를 이용하여 조성비별 샘플을 제작하여 측정하였다. 자성 재료의 투자율의 값은 높은 허수부의 값을 가지며, 손실 탄젠트의 값이 큰 재료일수록 우수한 노이즈 특성이 나타남을 확인하였다.
랜덤하중 하에서의 구분적선형시스템이 갖는 노이즈의 영향으로 인해 그 특성이 많이 감소되거나 소멸된 응답거동으로부터 chaos거동을 검출하는 방법을 개발, 분석하였다. 해양에서 구조물이 받는 파력은 결정론적이 아닌 추계론적이다. 바람, 파도 그리고 조류 등에 의한 파력은 유한도의 랜던성을 갖으며, 이러한 파력은 지배적인 조화가진하중과 정규 백색노이즈를 더함으로써 표현할 수 있다. 외적 동요를 받는 시스템의 응답거동은 그 거동이 방해를 받으며, 이로 인해 chaos응답거동을 확인하기가 어려우며, 그 거동의 특성이 일반적인 랜덤거동과 다를 바가 없다. 이러한 경우, 평균 포인케어맵을 이용하여 랜덤노이즈에 의해 발견되지 않는 chaos응답거동을 식별할 수 있다. 본 연구에서는 직접수치시뮬레이션상에서 이러한 평균 포인케어맵을 만드는 방법을 개발하였으며, 얻어진 평균 포인케어맵의 적용범위에 대하여 분석하였다. 평균 포인케어맵은 노이즈가 포함된 조화가진하중을 받는 시스템의 chaos응답거동을 확인하는데 있어서 노이즈의 강도가 높을 때 일반적인 포인케어맵만으로는 놓칠 수 있는 chaos응답거동을 성공적으로 확인할 수 있음을 알아내었다. 또한 시스템의 응답거동에서 chaos의 특성이 완전히 사라지는 노이즈의 강도를 얻을 수 있음도 알아내었다.
본 연구에서는 위성용 전장품 보드의 성능 요구조건과 설계 복잡도가 높아지면서 증가되는 노이즈 문제를 최소화하기 위해 전원 건전성(Power Integrity) 및 신호 건전성(Signal Integrity)의 설계 분석이 수행되었고 이를 통해 적용된 설계 개선 내용을 기술하였다. 전원 건전성은 정전류 전압강하(DC IR drop) 해석을 통해 정적 전원의 특성을 분석하였고, 각 전원의 임피던스 해석을 통해 동적 전원의 특성을 분석하여 각 분석 결과를 이용한 설계 개선 방안들이 적용되었다. 신호 건전성 측면에서는 주요 데이터버스 신호에 대한 시간영역 파형 분석과 PCB(Printed Circuit Board) 설계 수정을 통해 노이즈가 개선된 결과를 확인하였다. 또한 설계된 PCB 보드의 전원 층에 대한 공진모드를 분석하여 발생된 공진 영역들에 완화 조치를 적용하였고 조치결과를 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 최종적으로 분석을 통해 설계 개선이 적용된 유닛에 대해 수정 전과 후의 EMC(Electro Magnetic Compatibility) RE(Radiated Emission) 노이즈 측정결과를 비교함으로써 방사성 노이즈가 감소되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 노이즈에 의해 왜곡된 영상의 다운 스케일 영상들을 이용한 적응적인 비국부 평균 노이즈 제거 방식에 대해 제안한다. 다운 스케일 영상을 활용하여 국부 활동성이 높은 영역과의 유사도가 높은 패치 수를 증대시켜 비국부 평균 노이즈 제거 방식의 문제점인 국부 활동성이 높은 영역에서의 왜곡 현상 및 윤곽선 손실 현상을 감소시키기 방식에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 비국부 평균 방식과 비교하여 제안 방식이 평균 1.5 (dB) 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 Geant4 application for tomographic emission (GATE) 시뮬레이션 프로그램을 통해 설계 된 male adult mesh (MASH) 팬텀의 영상을 획득한 후 다양한 필터링 인자가 설정된 FNLM 노이즈 제거 알고리즘을 적용함으로써 그에 따른 영상 특성의 경향성을 알아보고자 한다. 이를 위해 GATE 시뮬레이션 프로그램을 통해 인체를 모사할 수 있는 MASH 팬텀을 설계하였다. 또한, 설계된 MASH 팬텀을 기반으로 MATLAB 프로그램을 통해 복부영상을 획득한 후 0.005의 $\sigma$ 값을 갖는 Gaussian noise를 추가하여 열화영상을 모델링하였다. 모델링 된 열화영상으로부터 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘의 필터링 인자를 각각 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0 으로 설정하여 적용하였으며, 정량적 평가를 위해 FNLM 노이즈 제거 알고리즘이 적용된 영상들로부터 각각의 coefficient of variation (COV), signal to noise ratio (SNR) 그리고 contrast to noise ratio (CNR)을 측정하였다. 결과적으로, 0.05의 필터링 인자가 적용된 영상에서 가장 개선된 COV, SNR 그리고 CNR 값을 보였다. 특히, COV는 설정된 필터링 인자가 증가함에 따라 감소하였으며, 0.05 값 이후부터 거의 일정한 값을 나타내었다. 또한, SNR 및 CNR의 경우 필터링 인자가 증가함에 따라 증가하였으며, 0.05 값 이후부터 감소하는 경향을 보였다. 결론적으로, 열화 영상으로부터 FNLM 노이즈 제거 알고리즘 적용 시 적합한 필터링 인자를 설정해야 함이 증명되었다.
Band-limited angular spectrum method (BL-ASM)는 공간주파수 제어의 문제로 aliasing 오류가 발생한다. 본 논문에서는 위상 홀로그램에 대한 표본화 간격 조정 기법과 딥 러닝 기반의 U-net 모델을 사용한 스펙클 노이즈 감소 및 이미지 품질 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 넓은 전파 범위에서 aliasing 오류를 제거할 수 있도록 먼저 샘플링 팩터를 계산하여 표본화 간격 조절에 의한 공간주파수를 제어함으로써 스펙클 노이즈를 감소시킨다. 그 후 딥 러닝 모델을 적용한 위상 홀로그램을 학습시켜 복원 이미지의 품질을 향상시킨다. 다양한 샘플 이미지에 대한 S/W 시뮬레이션에서 기존의 BL-ASM과의 peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index measure (SSIM)을 비교할 때 각각 평균 5%, 0.14% 정도 비율이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 백색광 주사 간섭계의 측정시 외부 잡음이나 진동에 의한 간섭무늬 신호 왜곡으로 인하여 높이 영상에 발생하는 점 노이즈 제거를 위해, 데이터 처리 과정에서 높이 영상에 잡음 제거 필터를 적용하여 백색광 간섭계의 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 백색광 간섭계의 높이 영상에 산포되어 있는 점 노이즈의 제거 방법으로 주로 사용되는 미디안(median) 필터는 점 노이즈 제거에 좋은 성능을 보이지만, 특정 경우 노이즈 제거 성능이 좋지 못하여 본 논문에서는 비교 평균 필터(Comparative Mean filter)를 제안하였다. 비교 평균 필터는 중심 화소 수치와 주변의 화소 수치를 비교하여 노이즈를 판별하고, 노이즈를 참조구간 화소 수치의 평균값으로 대체하는 필터이다. 비교평균 필터는 높이영상에서 노이즈 판별을 통한 보정과정으로 인하여 복원 영상의 선명도를 유지하면서 점 노이즈 제거에 좋은 성능을 보인다. 표면이 거칠고 굴곡이 심한 시료를 측정한 결과 후처리 하지 않은 경우와 비교하여 잡음성 화소를 약 1/3로 감소시키는 성능 향상이 있었다.
본 논문에서는 최신 비디오 압축 표준인 HEVC 를 기반으로, 영상의 부호화 과정에서 블록 사이에 형성되는 잡음을 감소시키기 위하여 합성곱 신경망을 학습시켜 영상의 품질과 예측 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험 결과 본 제안 기법은 기존의 HEVC 대비 평균 0.06dB 의 PSNR 개선을 보였고, 원본 값과 예측 값의 오차는 0.5%만큼 감소하였다.
본 논문은 대형 터치스크린을 위한 고속 터치감지 및 노이즈 제거를 위한 FDCS (Frequency division concurrent sensing) 기법을 제안한다. 기존의 터치스크린 감지방식은 대부분 구동신호를 순차적으로 인가하고 순차적으로 센싱신호를 분석하기 때문에 감지속도가 터치스크린 크기에 따라 급격히 감소하여 대형터치스크린에 적용하기 어려운 문제점이 있다. 제안된 기법은 모든 드라이브라인에 서로 다른 주파수의 신호를 동시에 인가하고 각 센스 라인의 신호를 주파수 영역에서 분석하는 기법으로 대형스크린에서도 고속의 감지속도를 제공한다. 또한 주파수영역에서 노이즈 필터링기법을 제안하여 터치감지신호는 누적하고 노이즈는 상쇄하며, 터치스크린의 주파수전달함수의 역의 특성을 가지는 pre-distortion equalizer를 적용하여 터치감도 SNR을 더욱 개선한다. 23" 대형 터치스크린 모델에 실제의 환경 노이즈를 적용하여 실험한 결과 본 제안기술이 기존 기법 대비 frame scan rate을 274%, SNR을 43dB 증가시킴을 보인다.
1.5Tesla와 3.0Tesla의 MRI 검사의 DWI (diffusion-weighted imaging) 펄스시퀀스에서 노이즈 스펙트럼을 분석하여 MRI검사의 기초자료를 제공하여 임상에서 적용하는데 목적이 있다. MRI 검사에서 ACR (American College of Radiology) 팬텀과 노이즈 스펙트럼은 Wavepad sound editor version 8.13 (NCH software, Green wood Village, CO, USA)로 FFT (fast Fourier transform), TFFT (time based fast Fourier transform)를 분석하였다. MR 1.5Tesla와 3.0Tesla의 DWI 펄스 시퀀스에서 검사실에 따른 노이즈 스펙트럼 및 FFT와 TFFT를 분석하였다. 1.5Tesla에 비해 3.0Tesla에서 FFT 및 TFFT에서 주파수 진폭의 노이즈 임계값은 1.5Tesla에서 -6 dB 사이였고, 3.0Tesla에서는 0 dB 사이로 분석되어 환자의 소음감소를 위한 DWI 펄스시퀀스를 환자에게 적절하게 임상에서 적용할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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