현대 사회는 정보통신 기술의 발달로 멀티미디어 관련 정보의 발전이 가속화되고 있다. 디지털 영상처리 기술은 영상의 압축, 인식 그리고 복원 등 많은 부분의 연구가 진행되고 있다. 영상의 전송 및 저장하는 가운데 노이즈가 발생되는데, 이때 발생되는 노이즈를 줄이는 것이 이미지 필터의 사용목적이라 하겠다. 디지털 이미지 처리에 사용되는 영상 필터는 기본적으로 2차원 필터의 구조를 갖는다. 이를 구현하는 방법에는 1차원 필터를 반복하여 사용하는 방법과 비분리형 2차원 영상 필터를 사용하는 방법이 있고 마스크를 이용하는 공간 영역의 필터 처리법은 후자에 속한다. 마스크 이용법은 입력 영상위에 2차원 필터 계수를 두어 서로 마주하는 화소끼리 곱하여 얻은 값을 이용하여 필터 계수 중앙에 해당하는 위치와 동일한 영상의 위치에 삽입하여 사용한다. 사용된 이미지 필터 역시 다른 1차 필터와 같이 처리하려는 노이즈에 따라 각기 달리 사용되며, 임펄스 노이즈를 제거하기 위하여서는 다양한 미디언 필터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음에 강한 선택적 미디언 필터를 제시하고 있으며, 이를 확인하기 위해 기존의 제시된 필터와 비교하였다.
본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.
일반적으로 PWM인버터에 발생된 고조파와 노이즈는 스위칭 주파수, dv/dt와 di/dt, PWM 스위칭 방법에 의해 영향을 받는다. 멀티레벨 인버터가 고전력 시스템에 적용되어 낮은 주파수에서 동작할 때 이것은 큰 고조파 성분과 노이즈를 발생하게 된다. 따라서 멀티레벨 인버터에 출력 필터가 요구된다. 본 논문에서는 H-bridge 7레벨 인버터 시스템을 사용한 3상 유도 전동기 구동 시스템의 고조파와 노이즈 감소를 위해 출력 필터를 설계하였다. 가격이 저렴하고 간단한 구조를 가지며, 고조파와 노이즈를 효과적으로 감소시킬 수 있는 수동필터는 멀티레벨 인버터 시스템을 사용한 3상 유도전동기 구동시스템에 적용되었다. 설계된 시스템은 향상되었고, 시뮬레이션과 실험을 통해 그 타당성을 증명하였다.
본 논문에서는 PWM 인버터-유도전동기 구동시스템의 전도노이즈 저감을 위한 출력필터 설계에 관한 연구를 수행하였다. 전도노이즈는 고전압 입력, 고용량 구동시스템 그리고 긴 전동기 터미널 등의경우에서 크게 문제가 된다. 고압력을 갖는 시스템에서는 높은 압력에 비례한 직류 링크 전압을 갖고 이에 따라 스위칭 dv/dt가 순간 최대 CM 접지전류를 발생시킨다. 그러므로 이에 대한 대책이 필요하다. 따라서 최근 산업 현장에서 많이 사용되고 있는 PWM 인버터를 설계 제작하여 유도전동기를 구동하고 이에 따라 발생되는 전도노이즈 성분을 감쇠 시킬 수 있는 출력필터를 설계하였고 제작 및 실험을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.
본 논문에서는 칼만 필터 위치 추정 방식에서 노이즈 공분산에 의해 발산이 되는 문제점을 개선하기 위해 바퀴로 구성된 자율이동 로봇에 노이즈를 고려한 위치추정 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망을 이용한 변형된 칼만 필터 설계 방식으로, 신경회로망을 이용하여 시스템 노이즈와 측정노이즈의 공분산을 추정함으로서 발산을 방지하는 것이다. 제안한 방식의 유용성을 자체 제작한 자율이동 로봇을 대상으로 시뮬레이션 및 실험을 통하여 칼만 필터 위치 추정 방식 보다 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 비등방성 2차원 확산 기반 필터를 이용하여 전산화단층영상(computed tomography, CT)의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상하고자 하였다. 실험은 4-채널 다중검출기 전산화단층영상기기(4-channel multi-detector computed tomography, MDCT)를 이용하였으며, CT 영상품질 평가를 위해 미국 의학물리학자협의회(american association of physicists in medicine, AAPM) CT 성능 평가용 팬톰을 사용하였다. X-선 조사 조건은 120 kVp, 100 mAs로 고정한 후 ultra-high resolution으로 10 mm 축 방향 스캔 하였다. 본 연구에서 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 원 영상에 각 픽셀에 가중치 1.2를 곱하고 0.4% 히스토그램 스트레칭을 통해 영상의 대조도를 증가시킨 후 비등방성 2차원 확산 필터를 적용하였다. 그 결과, 공간분해능은 원 영상에서 0.75 mm까지 구분되었지만 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상에서는 0.40 mm까지 구분되었다. 원 영상의 노이즈는 46.0, 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상의 노이즈는 33.5로 27.2%가 감소하였다. 우리가 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 CT의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 장애인보조기구에 적용하기 위한 근거리 레이더의 반사판의 각도에 따른 데이터의 노이즈에 대한 분석과 이를 제거하기 위한 휴리스틱 알고리즘과 이동평균필터를 융합한 상보필터를 제시하고 이를 적용하여 노이즈를 제거한 실험에 대한 내용을 담고 있다. 또한 칼만 필터와의 비교와 두 개를 같이 사용했을 경우 등의 실험 결과 값 비교를 통해 제안한 필터의 효용성에 대해서 증명하였다.
이전의 정보화는 글이나 혹은 음성에 의존했다면, 현대사회의 정보전송은 다양한 영상 매체를 이용하여 전송하고 있다. 휴대폰과 TV, 컴퓨터는 대표적인 영상신호를 이용하는 매개체로서 현대사회를 이루는 큰 축이라고 할 수 있다. 이러한 이유로 중요성이 부각되어지는 영상 신호의 개발은 크게 압축 및 인식 그리고 복원 등 많은 부분에서 연구가 되어지고 있다. 노이즈는 이러한 신호를 이용함에 따라 필연적으로 발생되며, 발생되는 노이즈로서는 임펄스 노이즈(Impulse Noise)와 AWGN(Additive White Gaussian Noise)가 대표적이다. 이러한 노이즈를 줄이기 위하여 다양한 필터가 개발되고 있으며, 각기 그 잡음의 성향에 따라 다른 필터가 사용되어진다. 그러나 잡음은 신호에서 독립적으로 발생되어지는 것이 아니라 중첩되어 발생되어진다. 본 논문은 이러한 중첩된 잡음을 제거하고자 영상필터를 제안하였으며, 이를 기존의 다른 필터와 비교하였다.
소셜 리뷰를 수집하는 과정에서 주어진 검색어와 상관없는 노이즈 리뷰가 검색 결과에 다수 포함될 수 있으며, 이들을 필터링하기 위해 기계 학습이 이용될 수 있다. 그러나 분석하고자 하는 대상의 리뷰 수가 부족한 경우, 학습 데이터 부족으로 인한 정확도 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 리뷰 수가 부족한 플레이스를 대상으로 노이즈 리뷰 필터링의 정확도를 높이기 위한 지도 학습 방법을 소개한다. 제안 방법에서는 개별 플레이스 단위로 학습을 수행하지 않고, 특성이 유사한 여러 플레이스를 그룹으로 묶어 학습을 수행한다. 학습을 통해 얻은 분류기는 그룹에 속한 임의의 플레이스에 공통으로 적용함으로써 학습 데이터 부족 문제를 해결하고자 하였다. 제안 방법의 검증을 위해, LSTM과 BERT를 이용하여 노이즈 리뷰 필터링 모델을 구현하고, 온라인에서 수집된 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 필터링 정확도를 체크하였다. 실험 결과, 제안 방법의 정확도는 평균 92.4% 수준이었으며, 리뷰 수가 100개 미만인 플레이스를 대상으로 할 경우 87.5%의 정확도를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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