본 논문은 심박에 동기화된 맥파 즉 PPG신호를 측정하고, 신호에 동잡음이 포함 되어있는지를 판단하는 방안을 제안한다. 피 측정자의 움직임에 의한 동잡음은 PPG신호를 심각하게 왜곡한다. 따라서 신호에 동잡음이 포함되었는지 판단하는 신호처리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 측정하는 PPG신호에 동잡음이 포함되어있는지를 판단하기 위해 국소푸리에변환 대신 웨이블릿 변환을 이용하여 결정하는 신호처리 방법을 제안한다. 또한, 다양한 웨이블릿 중에서 피실험자의 PPG 신호에 적응된 웨이블릿 선택하였다. 실험에서 사용자가 측정 전체 시간 대비 20%, 30% 시간동안 임의의 움직임을 통해 동잡음을 포함시킨 경우 제안한 신호처리 방법을 이용한 결과 사용자가 동잡음을 포함시킨 모든 구간을 동잡음이 포함된 구간으로 판단하였으며, 고정 웨이블릿 방법보다 더 우수한 성능을 보였다.
In this paper, we propose new method of signal processing for the Pulse Oximeter for resistant motion artifact. When measure Oxygen saturation, today Pulse Oximeter is low reality because of patient moving, and it low difficult to filtering because of overlap Oxygen saturation and motion artifact. For we measure high reality Oxygen saturation, we reduces motion artifact. In this paper, we Propose and simulate method of signal processing for the Pulse Oximeter for resistant motion artifact.
최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 남성의 하반신을 촬영한 MRI 영상으로부터 전립선을 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 3 차원 입체 영상을 학습하기 위해 3D 컨볼루션 계층(convolutional layer) 및 3D 풀링 계층(pooling layer)에 기반한 네트워크를 제안한다. 다음으로 네트워크의 최후단에 해당하는 전연결 계층(fully connected layer)의 강인한 학습을 돕는 잡음 계층을 제안한다. 잡음 계층은 네트워크의 학습 파라미터 혹은 출력 영상에 가우시안 잡음를 더함으로써 드롭 아웃과 같이 훈련 영상에 대한 과적합(overfitting)을 막고 테스트 영상에 강인한 네트워크의 학습을 돕는다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 분할 성능을 보임을 확인한다.
손실압축 기법을 사용하는 대부분의 표준 동영상 압축 방법에서는 이미지 변환 후, 변환된 계수들의 양자화를 수행하게 된다. 양자화 과정에서 발생하는 양자화 잡음으로 인한 영상정보의 손실은 복구 영상의 화질을 저하시킨다. 본 논문에서는 H.26L의 테스트 모델인 TML-2를 기반으로 양자화 잡음의 평균값을 추가 보상함으로써 부호화기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 실험 결과 비트율에서 평균 1.29% 개선과 PSNR에서 평균 0.93%개선이 있었으며, 특히 움직임이 적은 영상에서 더 큰 개선 효과가 있었다.
본실험에서는 N형 Si기판 내부에 P+소오스, 드레인 영역동 마련하고 게이트전극으로서는 PH₃ 를 첨가한 구조로서 Poly-Si gate MOSFET를 제작하여 이에 대한 잡음 특성에 관해 고찰하였다. 실험결과 게이트 면적이 일정하고 막두께가 비교적 두꺼울때는 W/L비 1이상에서는 잡음이 정감되는 경향으로 대체로 이론에 일치하지만 1이하에서는 막두께에 따른 변화는 완만하다는 것이 실증되었다.
본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 동특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망(Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동 소음 제거기의 전처리기로 이용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 HEVC 동영상 표준 부호화 방식의 Intra 압축 모드를 이용해 영상을 압축할 때 잡음이 압축 알고리즘에 미치는 영향에 대해 논하고, 이를 분리하여 영상 압축의 성능을 높이는 방안을 제안한다. 먼저, 인공적으로 발생시킨 잡음을 영상에 추가한 후 이를 제거했을 때 압축 성능의 변화를 살펴본다. 그리고, 실제로 카메라를 사용해 취득한 영상에서 같은 결과가 나타나는지 확인하고, 이 결과를 바탕으로 가능한 한 화질을 유지하면서 압축 성능을 제고하는 방안을 제시하고자 한다.
LQG로 설계된 시스템이 LQR의 보증된 안정감도를 갖도록 $K_{f}$를 조정하는 한 LTR기법을 살펴보았다. q가 0이라면 필터는 실제의 프로세서 잡음의 Q = Q$_{0}$라는 점에서 최적이다. 그러나 q의 값이 증가함에 따라 $K_{f}$는 증가되고 x over ^에 따라서 시스템의 동특성은 관측에 의해 수정되는 항보다 상대적으로 소홀히 취급되어진다. 따라서 출력 y에 포함되어 지지않는 x의 추정치 xover^은 그 실제값과 차이가 많이 나타날 우려가 생긴다. 또한 관측잡음이 xover^에 크게 영향을 미치므로 잡음을 배척하는 필터의 성질도 모호해질 우려가 있다. 그러나 안정강도의 관점에서는 크게 개선되어진다는 것을 알 수 있다. 실제 설계에 있어서는 이 장점과 단점들을 잘 trade off시키는 단계가 필요할 것이다. 또한 추정치 xover^를 얻는데 정상상태의 칼만 필터를 이용하지 않고 극배치(Pole Placement)방법을 사용함도 고려할 수 있으며 이에 따른 LTR도 흥미있는 분야가 될 수 있을 것이다.다.
전처리 필터링은 카메라로부터 들어오는 잡음을 제거하여 부호화 효율을 높여주기 때문에, 전처리 과정의 효과적인 구현은 동영상 압축에서 중요한 연구분야 중의 하나였다 본 논문에 근사화된 일반화 위너 필터링(approximated generalized Wiener filtering)과 이차원 DCT의 분해(factorization)를 바탕으로, 부호화기 내부에서 수행되는 효과적인 전처리 필터링 방법을 제안한다 제안한 전처리 필터링은 원 영상 블록 (original image block)과 움직임 보상된 차 영상 블록(motion-compensated error block)의 DCT계수들에 적절한 값들을 곱하는 것으로 수행된다 전처리 필터링이 동영상 압축기에 깊이 파묻혀 있지만, 전처리 과정으로 인한 연산량의 증가는 전체 부호화 과정에 비해 크지 않으며, 전통적인 블록 부호화 기법의 틀은 그대로 유지한다 간결한 구조와 연산에도 불구하고 제안한 방법은 잡음이 있는 동영상에 대해서 좋은 필터링 및 부호화 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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