• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.457-458
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• 2007

우리는 동영상에서 낮은 연산량으로 강인하게 움직이는 물체를 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 움직이는 물체를 탐지하기 위한 많은 방법들이 제안되었는데, 각각의 방법은 접근 방법에 따라 탐지 성능과 처리속도에 trade-off가 존재한다. 최근 폭넓게 사용되고 있는 가우시안 혼합모델을 이용한 배경모델생성 법의 경우 탐지성능은 우수하나 연산량이 많고, 차영상(Temporal difference)을 이용한 방법은 연산량은 적으나 노이즈에 민감하게 반응한다. 또한 알고리즘 특성상 탐지된 물체에 Hole과 Ghost가 발생하는 문제가 있다. 우리는 이러한 단점들을 극복하기 위해 이 두 가지 알고리즘을 효율적으로 결합하여 움직이는 물체를 탐지하였다. 실험은 사람, 차, 오토바이와 같이 실외환경에서 흔히 움직이는 물체로 탐지되는 요소들이 다양한 환경에서 실시하였으며, 실험한 결과 배경영역에서 발생하는 노이즈는 효과적으로 제거하면서 움직이는 물체를 탐지하였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.1
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• pp.26-31
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• 2016

In this paper, we proposed a scheme to mitigate noises based on the EMD scheme for heterogeneous communication systems. Noise-corrupted data can be decomposed into a finite number of IMF components. Using the EMD method, we can mitigate noise with eliminate noise-corrupted IMF components. We proposed iteration stop rule for reduce EMD computation time. Simulation results show that proposed EMD scheme based on proposed algorithm for iteration stop rule efficiently mitigates 3 types of noise and reduces its computational time.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.4
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• pp.61-67
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• 2017

Low-dose X-ray fluoroscopic image sequences to avoid radiation exposure risk are contaminated by quantum noise. To restore these noisy sequences, we propose a 3D nonlocal means (NLM) filter based on stochastic distancesed can be applied to the denoising of X-ray fluoroscopic image sequences. The stochastic distance is obtained within motion-compensated noise filtering support to remove the Poisson noise. In this paper, motion-adaptive weight which reflected the frame similarity is proposed to restore the noisy sequences without motion artifact. Experimental results including comparisons with conventional algorithms for real X-ray fluoroscopic image sequences show the proposed algorithm has a good performance in both visual and quantitative criteria.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1123-1124
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• 2023

본 논문은 실시간 차선 인식을 기반으로 한 자율주행 알고리즘을 제안한다. 자율주행 알고리즘은 크게 차선 인식과 의사결정으로 구분된다. 차선 인식 부분에서는 직관적인 판단을 위해 버드 아이 뷰로 영상데이터를 변환하여 안정적 차선 인식을 위하여 차선 영역을 추출하고 노이즈를 제거하는 전처리과정을 거친다. 이렇게 처리된 영상에서 Hough 변환을 통하여 차선을 검출한다. 의사결정 부분에서는 검출된 차선과 현재 위치를 기반으로 진행할 경로를 결정한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.427-428
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• 2015

본 논문은 DC 배전시스템 내에서 발생할 수 있는 직렬 DC 아크 고장을 검출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 직렬 DC 아크 고장은 동일 전위의 도선 또는 접속점의 노화 등으로 인해 발생하며, 아크 고장 에너지의 크기에 따라 수초 이내에 화재 사고를 유발할 수 있기 때문에 정확한 고장 검출을 통한 빠른 제거가 필요하다. 스위칭 전력변환 장치에서 발생하는 노이즈 성분에 의한 검출 알고리즘의 오동작 현상을 제거하기 위해 시간 영역에서의 전류 변화와 주파수 영역에서의 전류 크기 차이를 동시에 이용하여 직렬 DC 아크 고장 발생여부를 검출하게 된다. 제안 알고리즘은 5kW급 용량의 380V 저전압 DC 배전 시스템을 대상으로 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.189-192
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• 2001

뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(Artifacts)가 섞여서 측정되기 쉽다. 이러한 노이즈나 잡파들을 제거하기 위하여 미지의 혼합된 신호들을 분리하는데 적용되고 있는 통계적인 처리 방식인 독립성분분석(ICA) 알고리즘을 뇌파에 적용하여 그 결과를 알아보았다. 본 연구에서는 정상인의 안구운동(Eye Movement)상태의 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 안구운동과 관련된 잡파가 포함된 원래의 뇌파신호(Original EEG Signal)와 제거한 다음의 뇌파신호(Corrected EEG Signal)에 대하여 비선형 분석법을 사용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.10 no.1
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• pp.29-35
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• 2016

This paper presents an analysis of the short-range radar noise adjusting the angle of the radar reflector for the handicapped aids and suggests a complementary filter that combines a moving average filter with a heuristic algorithm to remove the radar noise. It also shows the effectiveness of the suggested filter by comparing the experiments results between the Kalman filter and the suggested filter.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.5
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• pp.2291-2297
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• 2012

X-ray fluorescence sprectrum signal include the continuum. XRF analysis the components of material by the amplitude of peaks. XRF remove the noise and background. To remove the noise, we apply the smoothing filter. And background removal methods applied such as SNIP, Morphology, Threshold methods. In this paper, we applied Threshold using DWT. Interval threshold method divide the some blocks in particular levels. We propose the method that is divided the particular level.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.978-980
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• 2014

본 연구에서는 스트레스 상태 측정을 위한 심전도 신호 QRS 검출 알고리즘을 제안한다. 심전도 신호의 QRS 검출 과정은 4단계로 wavelet, moving average, squaring, threshold method로 구성된다. wavelet은 기저선 변동과 노이즈를 제거하고 moving average는 전체 신호를 부드럽게 하고 잔여 노이즈를 제거하며 squaring은 신호를 강조하는 역할을 한다. 마지막으로 threshold 기법을 이용해 검출간격을 설정하여 QRS를 검출하였다. 그 결과 Sensitivity는 99.54%, Positive Predictivity는 99.69%, Detection Error는 0.76%를 보였다. 또한, 피험자를 대상으로 게임을 이용해 스트레스 상태 변화에 대한 실험을 하였고, HRV 시간-주파수 파라미터를 분석함으로써 스트레스 상태 변화를 관찰할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.209-209
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• 2023

본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.