• 제목/요약/키워드: 노이즈 필터링

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치과의사를 위한 노이즈 필터링 이어플러그의 청력 보호 효과에 관한 연구 (A Study on the Hearing Protection Effect of Noise-Filtering Earplugs for Dentists)

  • 조다영;김익환;이태양;신승호;정진세;박원서;송제선
    • 대한소아치과학회지
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    • 제50권3호
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    • pp.239-251
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    • 2023
  • 이 연구는 소음이 유발되는 진료 시 노이즈 필터링 기능이 있는 이어플러그를 착용하고 업무를 시행하여 노이즈 필터링 이어플러그가 치과의사의 청력에 미칠 수 있는 영향에 대해 조사하였다. 연구 대상자의 청력을 평가하기 위해 순음 청력 검사와 변조이음향방사 검사를 첫 내원 시와 1년 후 측정하였다. 연구 결과, 이어플러그를 착용하지 않은 군에 비해 이어플러그를 착용한 군의 순음 청력 역치 평균값이 유의미하게 감소하여 청력이 호전되는 모습을 보였다. 그러나 변조이음향검사의 신호대잡음비는 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 노이즈 필터링 이어플러그가 청력 손실을 예방하는 데 일부 효과적일 수 있다는 것을 보여준다. 그러나 1년간의 관찰 기간은 청력 변화를 충분히 확인하기에 어려울 수 있으므로, 추적 기간을 늘린 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.

아날로그 수신기를 이용한 SPA 성능 향상 연구 (A Study on SPA Performance Enhancement using the Analog Receiver)

  • 장승규;한동국;이옥연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.671-674
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    • 2013
  • 단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.

트위터를 활용한 실시간 이벤트 탐지에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법 (Keyword Filtering about Disaster and the Method of Detecting Area in Detecting Real-Time Event Using Twitter)

  • 하현수;황병연
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권7호
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    • pp.345-350
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    • 2016
  • 본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.

지명 노이즈제거 기법을 적용한 트위터 기반 이벤트 탐지 시스템 (Event Detection System Based on Twitter Applied Geographical Name Denoising)

  • 우승민;황병연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1095-1097
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    • 2015
  • 본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 이벤트 탐지 시스템은 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 이용하여 특정 지명에서 발생하는 이벤트를 탐지하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계의 단어가 탐지되어 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 기계학습을 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험결과 본 논문에서 제시하는 예측기법은 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.

히스토그램 평활화 및 라플라시안 필터링을 이용한 태양 코로나 영상처리기법 연구

  • 김태현;문용재
    • 천문학회보
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    • 제35권1호
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    • pp.31.1-31.1
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    • 2010
  • 본 연구에서는 IDL(Interactive Data Language)의 여러가지 영상처리기법을 SOHO EIT 영상에 적용하여 세부적인 코로나 구조를 파악하고자 한다. 이를 위하여 우리는 히스토그램 평활화(Equalization), 2차 미분을 이용한 경계선 추출 방법인 라플라시안 필터링, 공간 주파수 영역의 웨이블릿 변환 등의 영상 처리 기법을 사용하였다. 히스토그램 평활화는 1차 처리과정으로 모든 영상에 동일하게 사용되었고, 나머지 방법은 2차 처리과정으로 사용하였다. 처리 결과 웨이블릿 변환 보다는 라플라시안 필터링 영상처리 방법이 더 구체적인 구조를 보여주는 것을 알 수 있었다. 다만 웨이블릿 변환의 경우 IDL에 내장된 노이즈 제거용 웨이블릿 변환 함수를 사용한 것으로, 다른 다양한 방법의 적용이 필요한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 얻은 영상처리 기법이 태양 코로나 구조 연구에 유용하게 사용될 수 있기를 기대한다.

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노이즈에 둔감한 밴드패스 이산 코사인 초점 값 연산자 (Mid frequency - DCT focus measure operator for the robust autofocus)

  • 이상용;박상수;김수원
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제43권12호
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    • pp.8-14
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    • 2006
  • 본 논문에서는 노이즈에 둔감한 4*4 밴드패스 이산 코사인 (MF-DCT) 초점 값 연산자를 제안하였다. 제안된 연산자는 DCT 결과 중 중간 주파수 성분을 사용하는 8*8 MDCT 연산자를 노이즈에 둔감하도록 4 형태로 개선한 것으로써 연산자를 180도 회전하여도 같은 구조를 같도록 하였다. 이 연산자는 샘플링 주파수의 절반 부분지 주파수를 통과시키는 밴드패스 필터와 같이 동작하여 초점 정보를 가지고 있지 않는 저주파 신호와 노이즈에 의해 많은 영향을 받는 고주파 신호를 억제함으로써 노이즈에 둔감한 특성을 가진다. 또한 밴드패스 필터를 통과한 성분의 에너지를 초점 값으로 사용함으로써 초점 합의 선형성을 보장받게 된다. 실험 결과에서는 MF-DCT 연산자의 가우시안 노이즈 및 임펄시브 노이즈 특성을 살펴보기 위해 기존의 초점 값 연산자들과의 Autofocusing Uncertain Measure (AUM)비교를 통해 우수성을 검증하였다.

병렬 코퍼스 필터링과 한국어에 최적화된 서브 워드 분절 기법을 이용한 기계번역 (Parallel Corpus Filtering and Korean-Optimized Subword Tokenization for Machine Translation)

  • 박찬준;김경민;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.221-224
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    • 2019
  • 딥러닝을 이용한 Neural Machine Translation(NMT)의 등장으로 기계번역 분야에서 기존의 규칙 기반,통계기반 방식을 압도하는 좋은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 기계번역 모델도 중요하지만 무엇보다 중요한 것은 고품질의 학습데이터를 구성하는 일과 전처리라고 판단하여 이에 관련된 다양한 실험을 진행하였다. 인공신경망 기계번역 시스템의 학습데이터 즉 병렬 코퍼스를 구축할 때 양질의 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 양질의 데이터를 구하는 일은 저작권 확보의 문제, 병렬 말뭉치 구축의 어려움, 노이즈 등을 이유로 쉽지 않은 상황이다. 본 논문은 고품질의 학습데이터를 구축하기 위하여 병렬 코퍼스 필터링 기법을 제시한다. 병렬 코퍼스 필터링이란 정제와 다르게 학습 데이터에 부합하지 않다고 판단되며 소스, 타겟 쌍을 함께 삭제 시켜 버린다. 또한 기계번역에서 무엇보다 중요한 단계는 바로 Subword Tokenization 단계이다. 본 논문은 다양한 실험을 통하여 한-영 기계번역에서 가장 높은 성능을 보이는 Subword Tokenization 방법론을 제시한다. 오픈 된 한-영 병렬 말뭉치로 실험을 진행한 결과 병렬 코퍼스 필터링을 진행한 데이터로 만든 모델이 더 좋은 BLEU 점수를 보였으며 본 논문에서 제안하는 형태소 분석 단위 분리를 진행 후 Unigram이 반영된 SentencePiece 모델로 Subword Tokenization를 진행 하였을 시 가장 좋은 성능을 보였다.

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방향성을 고려한 영상 분해에 의해 개선된 시그마 필터 (Modified Sigma Filter by Image Decomposition Using Directivity.)

  • 구미란;한학용;최원태;강봉순;강대성
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.151-156
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    • 2010
  • 본 논문은 방향성을 고려한 영상 분해에 의해 개선된 시그마 필터의 영상 잡음 제거에 관한 연구이다. 기존의 시그마 필터는 계산의 복잡도 측면과 필터링의 정확도 면에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 시그마 필터는 높은 수준의 노이즈에서 작은 에지성분을 살리지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개선된 시그마 필터를 변형하여 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력 영상을 수평, 수직 방향의 특성과 대각선 방향의 특성을 지닌 두 가지의 구성요소로 분해한 다음 분해된 2개의 구성요소에 대하여 HPF와 LPF를 적용한다. 적용 후 각각 독립적으로 기존의 시그마 필터로 필터링하여 출력 영상을 재구성함으로서 영상에 존재하는 잡음을 제거하고 영상의 에지성분에 대한 보존 특성을 강화시킨다. 실험에서의 비교 결과, 제안된 알고리즘의 PSNR이 시그마 필터에 비해 평균적으로 2.6dB, 개선된 시그마 필터에 비해 0.5dB 더 우수함을 확인하였고 비교적 큰 노이즈가 첨가되었을 때 기존의 두 필터보다 제안된 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보였다.

판타그라프 습판마모의 머신비젼 측정에서 우천시 발생하는 영상의 노이즈 제거방법에 관한 연구 (A Study on an Image Noise Erase Method By to be an Image Noise Frequent Occur for Raining, in Measurement Machine Vision System for using CCD Camera Of Pantograph Sliding Plate Abrasion)

  • 이성권;이대원;김길동;오상윤;김성민
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.872-898
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    • 2007
  • 전동차 자동검사 장치의 하나인 판타그라프 습판마모 자동측정 시스템은 첨단 기술인 머신비젼 기법을 이용하여 습판체의 마모상태를 검수자의 육안검사 없이 마모량과 교체시점 등을 판단하는 시스템이다. 본 논문에서는 우천시 빗물로 인한 노이즈(Noise)가 영상에 입력되어 판타그라프 습판의 에지(Edge)를 검출하는데 영향을 미쳐 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 노이즈 제거를 위해 평활화(Smoothing) 처리로서 필터링 기법을 적용한 평균 마스크(Averaging mask), 중간값 필터(Median filter) 기법을 사용하여 문제점 등을 확인하고, 머신비젼 기술에서 사용되는 영상측정에 있어 에지 추출(Edge Detection)이 노이즈의 영향을 받지 않고 안정된 결과를 획득할 수 있도록 유도하고자 한다.

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홍채를 이용한 생체인식 코드 추출 (Extraction of Iris Codes for Personal Identification Using an Iris Image)

  • 양우석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.1-7
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    • 2008
  • 본 논문은 스케일 스페이스 필터링 기법을 활용하여 홍채영상으로부터 사람마다 고유한 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 추출되는 특징은 성능이 우수하고 신뢰도가 높아 고속의 자동 인식 시스템의 제작에 활용 될 수 있다. 제시하는 알고리즘은 우선 홍채영상으로부터 홍채 부분을 분리하고 홍채의 중심과 반경을 산출한 후, 노이즈가 심한 부분을 제거하고 2D 형태의 고유한 특징들을 추출한다. 노이즈에 대한 영향을 최소화 하기 위해 스케일 스페이스 필터링이 사용된다. 성능을 입증하기 위해 18명으로부터 얻은 272개의 홍채영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과는 제시하고 있는 알고리즘이 성능과 신뢰도 측면에서 매우 우수함을 보여준다.

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