• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1805-1810
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• 2015

깊이 영상에 대한 접근성이 용이해지면서 다양한 연구 분야에서 깊이 센서를 활용하고 있다. 컴퓨터 비전의 모션인식 분야에서도 깊이 영상을 이용한 연구들이 진행되고 있다. 모션을 정확히 인식하기 위해서는 안정적인 데이터를 활용할 수 있어야 하지만 깊이 센서는 노이즈를 포함한다. 이러한 노이즈는 모션 인식 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있기 때문에 효과적으로 노이즈를 억제하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 하드웨어를 사용하여 깊이 센서에서 입력되는 깊이 영상에 시간 영역과 공간 영역에서 안정화를 수행함으로써 깊이 영상을 안정화하는 하드웨어를 제안한다. 바닥 제거 알고리즘에 깊이 영상 안정화를 적용하여 노이즈를 억제한 깊이 영상 안정화가 시스템의 신뢰도 향상에 기여할 수 있음을 확인하고 구현한 하드웨어를 FPGA와 APU를 이용해 실시간 동작을 확인하였으며 설계한 하드웨어는 최대 202.184MHz에서 동작할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-126
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• 2017

최근에 터치펜이 내장된 모바일 기기가 증가하고 있다. 터치가 가능한 디바이스는 펜을 터치 보드에 접속하는 순간부터 신호의 정확도와 반응 속도가 매우 중요하다. 따라서 터치 신호에 포함된 잡음을 빠르고 효과적으로 제거할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 터치스크린에 펜으로 입력된 터치 포인트 좌표에 섞인 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 효과적인 필터링을 위해서는 먼저 입력된 신호 중에서 노이즈에 해당하는 좌표를 빠르게 Sampling함으로써 노이즈를 1차적으로 제거 한다. 그 다음으로 터치 좌표의 전체보정을 위해 B-Spline 곡선의 특성을 이용하여 좌표의 포인트를 보정하게 된다. 이는 다른 알고리즘들 보다 실시간성을 보장할 수 있다. 성능 평가 방법은 터치패드에 대각선을 10개의 구간을 나누어 오차 픽셀들을 기준 값들과 비교 평가하였다. 평균 오차는 7.1픽셀이며, 우리가 제안한 방법은 평균 4.1오차를 보였다. 따라서 우리가 제안한 방법을 이용하여 정확한 좌표에 표현 할 수 있는 터치 펜 시스템을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권4호
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• pp.255-262
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• 2010

공표되지 않은 취약성을 이용하는 악성코드에 의한 제로데이 공격에 대응하기 위한 목적으로 최근 시그니처 자동생성 시스템이 개발되었다. 자동 생성된 시그니처의 효용성을 높이기 위해서는 탐지 정확도가 우수한 고품질 시그니처를 식별하여 보안시스템에 적시에 공급할 수 있어야 한다. 이러한 자동화된 시그니처 교환 및 분배, 갱신 작업은 네트워크의 관리 경계를 넘어 보안상 안전한 방법으로 범용성 있게 이루어져야 하며, 보안시스템의 성능저하를 초래하는 시그니처 집합의 노이즈를 제거할 수 있어야 한다. 본 논문은 시그니처 재평가를 통해 고품질 시그니처의 식별과 공유를 지원하는 시스템 구조를 제시하고 시그니처의 교환 및 분배, 갱신을 다루는 알고리즘을 제시한다. 제시한 시스템과 알고리즘을 테스트베드로 구현 실험한 결과, 보안시스템에서 시그니처 집합의 노이즈를 줄이면서 제로데이 공격 대응력을 향상시키는 시그니처의 축적이 자동화됨을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 시스템 구조와 알고리즘은 제로데이 공격 대응력을 향상시키는 시그니처 자동 공유 프레임워크로 활용할 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.429-431
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• 1998

본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.94-99
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• 2008

속성선택 (Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 기법이다. 특히, 많은 속성들을 가지는 데이터의 분류문제에서 관련이 적은 데이터, 중복되거나 또는 노이즈 있는 데이터를 제거한 주요 속성부분집합을 선택하여 이용함으로써 분류기의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 패턴인식문제에서 다른 방법들보다 성능이 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권12호
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• pp.680-686
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• 2002

딥 서브 마이크론 (DSM: deep-submicron) 설계에서는 버스에서 선들 간의 커플링 효과는 크로스톡 지연, 노이즈, 전력 소모와 같은 심각한 문제를 야기 시킨다. 버스 인코딩에 대한 대부분의 이전 연구들은 버스에서의 전력 소모를 최소화하거나 크로스톡 지연을 최소화하는데 초점을 맞추고 있지만 모두를 고려한 방법은 보이지 않는다. 이 논문에서, 우리는 버스에서의 전력 소모 최소화와 크로스톡 지연 방지를 동시에 고려한 새로운 버스 인코딩 알고리즘을 제안하였다. 우리는 이 문제를 공식화하여, 자체 천이와 상호 천이의 가중 합 문제를 풂으로써 해결하였다. 여러 벤치마크 설계를 이용한 실험으로부터 제안한 인코딩 방법을 이용할 경우, 크로스톡 지연을 완전히 제거할 뿐 아니라 이전의 방법들을 사용한 것 보다 최소 15% 이상 적은 전력을 소모하였음을 보았다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.1-10
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• 2007

대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.21-28
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• 2021

전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)는 다른 방사선 촬영 장치와 비교하면 피폭이 많다는 문제점이 있다. 이러한 피폭을 감소하기 위하여 저선량 촬영을 하게 되면 영상에 잡음이 증가하게 된다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 감소시키면서 영상의 화질을 향상하는 다양한 잡음 제거 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 우수한 시간 분해능을 가진 CT 장치에 효과적으로 적용할 수 있는 median modified Wiener filter (MMWF) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 MMWF 알고리즘의 마스크 크기를 최적화하고, 기존의 알고리즘들에 대한 MMWF 알고리즘의 잡음 제거의 우수성을 보는 것이다. MATLAB 프로그램을 이용하여 획득한 Gaussian 잡음이 부가된 MASH 팬텀 복부 영상들로부터 각각의 마스크 크기가 설정된 MMWF 알고리즘을 적용한 후 root mean square error (RMSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), coefficient correlation (CC) 그리고 universal image quality index (UQI) 값을 비교하였다. 그 결과 5 × 5 마스크 크기에서 RMSE 값이 가장 낮고, PSNR, CC, UQI 값이 가장 높았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 최적화된 마스크 크기로 Gaussian 필터, median 필터, Wiener 필터에 대한 MMWF의 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 비교하였으며 그 결과 MMWF 알고리즘에서 가장 개선된 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-47
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• 2012

본 논문에서는 초음파 송신 시간을 일정 패턴으로 계획하여 송신하고 연속해서 수신되는 거리 데이터 값을 이전상태의 데이터를 통해 예측된 거리값으로 매핑 시키는 알고리즘을 제시하였다. 에러값에 대한 패턴을 인식하여 다중반사에 의한 에러를 판별 및 제거할 수 있다. 그리고 이동 로봇을 이용하여 다중반사 환경에서 실험을 통하여 거리값의 손실 없이 정확한 데이터를 획득할 수 있음을 실험을 통하여 보였다. 이동로봇에 다양한 센서기술들을 이용하여 실내에서 활용하기 적합한 지능적 역할을 수행할 수 있는 다목적용 자율 이동 로봇에 환경인식을 위한 다중 초음파센서를 장착하여 초음파 반사에 따른 크로스토크 실험결과를 제하였다. 또한, 기존 로봇에 장착된 초음파를 이용하여 계획송신(Scheduling firing)방법을 적용하여 임의의 환경에서의 실험결과를 통해 제시한 방법에 대한 유효성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.289-298
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• 2009

능동 윤곽선 모델, 즉 스네이크 알고리즘은 물체 탐지 및 추적에 사용되는 유용한 알고리즘이다. 그러나 이 알고리즘은 요소별 가중치 부여 및 반복단계 시 많은 변수가 필요하고, 초기화 애로 및 계산상 불안정성 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 보다 효과적인 이동물체 탐지 및 추적을 위해 기존 스네이크 알고리즘의 외부 에너지를 개선한 새로운 에너지 보정 스네이크(ECS) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이동물체 이동 시 획득한 차영상 이미지를 4개의 방향성 이미지로 복사하고 각 이미지 픽셀에 대해 누적 연산 후 에너지 강화배열 내 저장 및 노이즈 제거를 통해 안정적인 이미지, 즉 외부 에너지를 획득한다. 또한 별도로 계산된 내부 에너지를 통해 얻어진 윤곽선(contour)을 외부 에너지에 병합함으로써 빠르고 쉬운 이동물체 탐지 및 추적이 가능하다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 3가지 상황을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존 스네이크 알고리즘에 비해 탐지율은 평균 6$\sim$9%, 추적율은 6$\sim$11% 정도의 향상을 보였다.