• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.453-458
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• 2019

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.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.623-628
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• 2019

본 연구의 목적은 시간 분해능이 향상된 비지역적 평균 (fast non local means, FNLM) 노이즈 제거 알고리즘을 모델링하여 광학 현미경 영상에서의 적용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 실제 흰쥐 (mouse)의 첫째어금니 치아를 사용하여 영상을 획득한 후 기존에 널리 사용되고 있는 노이즈 제거 알고리즘과 제안하는 FNLM 알고리즘을 각각 적용하여 비교하였다. 정량적 평가는 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR), 변동계수 (coefficient of variation, COV), 그리고 최근에 개발된 no reference 기반의 방법인 natural image quality evaluator (NIQE)와 Blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)를 사용하였다. 결과적으로 모든 정량적 평가 인자에서 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘이 가장 우수한 값을 나타내었다. 특히나 치아의 전체적인 형태학적 영상을 분석할 수 있는 NIQE와 BRISQUE 인자는 원본영상에 비하여 각각 1.14와 1.12배 향상됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로 소동물 치아 광학 현미경 영상에서의 FNLM 노이즈 제거 알고리즘의 유용성 및 가능성을 증명하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.93-99
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• 2024

디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.205-208
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• 2009

POD(proper orthogonal decomposition)는 가해지는 하중(입력)의 계측없이 출력(응답)만으로 구조물의 동적특성을 파악할 수 있는 기법이다. 하지만 실제의 경우 측정데이터에 노이즈가 포함되어 있으면 분해가 완전하게 일어나지 않아 동적특성(특히 감쇠비)을 완벽히 파악하기 힘들다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 POD기법으로 추출된 각 모드의 자유진동파형에 RD(random decrement)법을 적용하여 노이즈에 의한 영향을 제거하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 먼저 수치모델을 사용하여 계측노이즈가 있을 경우 제안된 방법을 사용하면 노이즈의 영향을 감소시킬 수 있음을 검증한 후 실험실 규모의 구조물모형에서 얻은 자유진동계측치에 제안된 기법을 적용하여 시스템식별을 수행하여 동특성을 파악하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.113-122
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• 2016

본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.

• 한국자기학회지
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• 제14권5호
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• pp.174-179
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• 2004

고주파 회로에서 발생하는 전도 노이즈의 흡수율을 측정하는 방안의 하나로 50 $\Omega$ 특성 임피던스의 마이크로스트립 선로를 제작하고, 순철 압분체로 구성되는 자기손실재의 전력 흡수율 측정을 통하여 측정 및 해석 방법의 타당성을 제시하였다 제작된 마이크로스트립 선로는 S$_{11}$ < -60 dB, S$_{21}$=0 dB의 반사/투과 특성을 보여 전도 노이즈 흡수율 측정에 이상적인 전송특성을 보였다. Attrition milling에 의해 순철 압분체를 제작하고, 이를 고무와 혼합하여 두께 1mm정도의 복합재 sheet를 제작하였다. 이 재료를 마이크로스트립 선로에 장착한 결과 2～8 GHz대역에서 전력흡수율이 80% 이상인 대역저지 필터와 유사한 특성을 얻을 수 있었다. 주파수, 흡수 sheet 크기에 따른 노이즈 흡수율에 관한 분석을 통하여, 노이즈 흡수율에 주된 영향을 주는 인자는 자기손실임을 제안하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2010년도 추계학술대회 논문집
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• pp.598-598
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• 2010

와이퍼 작동 중에 발생하는 진동소음 중 1000Hz 이상의 스퀼 소음은 발생 메커니즘이 정확하게 알려지지 않았으며 발생하는 조건도 불규칙하다. 이 스퀼 소음의 발생 빈도 및 주파수를 변경하는 설계를 위하여 스퀼 진동 소음의 발생 메커니즘의 원인분석이 우선적으로 이루어져야 한다. 이 논문에서는 자동차 와이퍼 시스템에서 워셔액을 분사하였을 때 발생하는 스퀼 소음을 측정하고 인자 별로 분석하였다. 스퀼 소음이 발생하는 인자들을 마찰계수와 연관이 있는 인자, 기하학적인 인자, 와이퍼의 운동과 관련된 인자들로 나누어 분석하였다. 실제 와이퍼 시스템을 구현하기 위하여 모터와 원판 지지대 등을 이용하였고, 마이크로폰, 레이저 바이브로미터, 노이즈북, 아르테미스를 이용하여 측정 및 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.37-45
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• 2020

딥러닝의 개발 프로세스는 대량의 수작업이 요구되는 반복적인 작업으로 그 중 학습 데이터 전처리는 매우 큰 비용이 요구되며 학습 결과에 중요한 영향을 주는 단계이다. AI의 알고리즘 연구 초기에는 주로 데이터 과학자들에 의해 완벽하게 정리하여 제공된 공개 DB형태의 학습데이터를 주로 사용하였다. 실제 환경에서 수집된 학습 데이터는 주로 센서들의 운영 데이터이며 필연적으로 노이즈가 많이 발생할 수 있다. 따라서 노이즈를 제거하기 위한 다양한 데이터 클리닝 프레임워크와 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 IoT환경에서 발생 될 수 있는 센서 데이터와 같은 시계열 데이터에서 노이즈를 감지하고 제거하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 선형회귀 방법을 사용하여 시스템이 반복적으로 노이즈를 찾아내고, 이를 대체할 수 있는 데이터를 제공하여 학습데이터를 클리닝한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해서 본 연구에서 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 클리닝 결과를 얻을 수 있는 인자들의 결정 방법을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2061-2062
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• 2006

a-Si(amorphous silicon) TFT(thin film transistor)는 TFT-LCD(liquid crystal display)의 화소 스위칭(switching) 소자로 폭넓게 이용되고 있다. 현재는 a-Si을 이용하여 gate drive IC를 기판에 집적하는 ASG(amorphous silicon gate) 기술이 연구, 적용되고 있는데 이때 가장 큰 제약은 문턱 전압(Vth)의 이동이다. 특히 고온에서는 문턱 전압의(Vth) 이동이 가속화 되고, Ioff current가 증가 하게 되고, 저온($0^{\circ}C$)에서는 전류 구동능력이 상온($25^{\circ}C$) 상태에서 같은 게이트 전압(Vg)에 대해서 50% 수준으로 감소하게 된다. 특히 ASG 회로는 여러 개의 TFT로 구성되는데, 각각의 TFT가 고온에서 Vth shift 값이 다르게 되어 설계시 예상하지 못 한 고온에서의 화면 무너짐 현상 즉 고온 노이즈 불량이 발생 할 수 있다. 고온 노이즈 불량은 고온에서의 각 TFT의 문턱전압 및 $I_D-V_G$ 특성을 측정한 결과 고온 노이즈 불량에 영향을 주는 인자가 TFT의 width와 기생 capacitor비 hold TFT width가 영향을 주는 것으로 실험 및 시뮬레이션 결과 확인이 되었다. 발생 mechanism은 ASG 회로는 AC 구동을 하기 때문에 Voff 전위에 ripple이 발생 되는데 특히 고온에서 ripple이 크게 증가 하여 출력 signal에 영향을 주어 불량이 발생하는 것을 규명하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.137-146
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• 2001

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.