Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.202-212
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2010
하천복원설계 절차에 따라 현상태의 유역통합관리 대안 적용 전후에 대한 수리학적 특성을 저수량과 평수량에 대해 HEC-RAS 모형과 RMA2 모형을 이용하여 분석하였으며, 기본적인 수리모형의 계산결과를 바탕으로 목감천 하천설계 구간 4.5 km에 대해 하천의 수리 수문학적 분석을 수행하였다. 그리고 목감천에서의 지배유량을 산정하여 Rosgen의 하천분류법에 의해 하천형태를 분류한 후 경험식에 의한 하천복원설계를 수행하였다. 즉, 하천형태의 분류에 따라 하도 평면형 결정 및 하상경사 예측, 경험식에 의한 하도 단면 및 하상경사의 결정, 사행파장에 의한 여울의 위치를 각각 결정하였다. 목감천 하천복원 설계를 위한 구체적인 상세설계안을 마련하기 위하여 하천복원설계에 필요한 하도 평면형, 하도 종단형, 하도 단면형을 결정하였으며, 상세 설계의 기초자료로 활용한다.
This paper proposes a target speech extraction which restores speech signal of a target speaker form noisy convolutive mixture of speech and an interference source. We assume that the target speaker is known and his/her utterances are available in the training time. Incorporating the additional information extracted from the training utterances into the separation, we combine convolutive blind source separation(CBSS) and non-negative decomposition techniques, e.g., probabilistic latent variable model. The nonnegative decomposition is used to learn a set of bases from the spectrogram of the training utterances, where the bases represent the spectral information corresponding to the target speaker. Based on the learned spectral bases, our method provides two postprocessing steps for CBSS. Channel selection step finds a desirable output channel from CBSS, which dominantly contains the target speech. Reconstruct step recovers the original spectrogram of the target speech from the selected output channel so that the remained interference source and background noise are suppressed. Experimental results show that our method substantially improves the separation results of CBSS and, as a result, successfully recovers the target speech.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.9
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pp.106-113
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2015
This paper integrates human visual system (HVS) characteristics into compressed sensing recovery of color images. The proposed visual weighting of each color channel in group-sparsity minimization not only pursues sparsity level of image but also reflects HVS characteristics well. Additionally, an edge-preserving filter is embedded in the scheme to remove noise while preserving edges of image so that quality of reconstructed image is further enhanced. Experimental results show that the average PSNR of the proposed method is 0.56 ~ 4dB higher than that of the state-of-the art group-sparsity minimization method. These results prove the excellence of the proposed method in both terms of objective and subjective qualities.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.107-107
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2019
하천은 과거부터 현재까지 인간의 삶에 있어서 중요한 공간이며 환경적, 생태적으로도 중요한 가치를 지니고 있다. 특히, 하천은 물과 흙으로 이루어져 있기 때문에 수생물이 살아갈 수 있는 독특한 생태 서식처 공간을 제공한다. 국내에서는 1980년대 말부터 하천환경의 개선 및 복원에 대해 관심과 인식을 높이고 공감대를 형성하여 훼손된 하천을 원래 모습으로 되돌리는 사업을 수행하였다. 이러한 하천복원사업이 하천에 서식하는 수생물의 어떠한 영향을 주는지 분석하기 위해 최근에는 다양한 물리서식처 분석이 수행되고 이를 통해 각종 복원계획을 수립하고 있다. 하천복원사업을 통한 생태유량 재산정, 보 철거의 영향, 다양한 복원기법을 통한 수생물에 미치는 영향 파악 등을 들 수 있다. 그러나 이러한 기존 연구들은 하천복원사업으로 인한 수리특성과 수생 서식처의 변화를 살펴보는 간접적인 영향에 대한 내용이었다. 그러나 직접적으로 영향을 미치는 하도의 단면을 재설계하고 다양한 복원기법을 적용하여 그 영향을 파악하는 연구도 수행되어야 할 것으로 판단된다. 본 연구는 수리학적으로 유리한 저수로 물길 조성 및 다양한 저수로 조성기법의 적용을 통해 우점종의 서식처에 미치는 영향에 대해 원주천을 대상으로 물리서식처 분석을 수행하였다. 대상구간은 원주천 중 상류에 위치한 900 m 구간으로, 대상 어종은 원주천의 중 상류에 서식하는 우점종인 참갈겨니를 목표로 하였다. 수리분석과 서식처분석은 각각 River2D 모형과 서식처 적합도 모형을 사용하였다. 서식처 적합도 모형에 사용된 서식처 적합도 곡선은 Gosse (1982)의 방법을 이용하여 구축하였으며, 수심, 유속, 기층을 모두 고려하여 물리 서식처 분석을 수행하였다. 저수로 물길 복원 조성을 위하여 수리학적으로 유리한 저수로 단면으로의 복원 및 거석, 여울/소 구조, 단면의 확폭을 통해 기존 자연형 하천과는 다른 복원을 조성하였다. 수리학적으로 유리한 저수로 물길 복원을 조성한 결과를 이용하여 물리서식처 분석을 수행하였을 때, 기존 자연하천인 현상태 대비 약 37% 가중가용면적이 악화되는 것으로 나타났다. 그러나 수리학적으로 유리한 저수로 단면의 설계 조건에서 거석, 여울/소 구조 및 단면의 확폭의 복원을 수행하였을 때 서식처가 최소 약 3%에서 최대 21%까지 가중가용면적이 향상되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.5-5
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2022
하천의 서식처 특성 즉, 수리, 하도 및 하안 특성 평가의 목적은 하천기본계획 수립과 하천복원사업의 실행과정에 있어 기본방향의 설정 및 통합적 평가기준으로서 사업의 성공여부를 평가하고, 또한 하천 이용과 보전, 나아가 복원계획에 대한 잠재적인 적합성의 근거를 파악하고 이에 가치를 부여하기 위함이다. 본 연구에서는 하천 실무자가 적용할 수 있는 물리 서식처의 수리 및 하도 특성 평가를 위한 지표와 정량적 평가기준을 마련함에 있어 선진국 하천의 분류체계 및 물리 서식처 평가기준을 검토하였다. 또한, 검토 결과를 토대로 우리나라 하천의 물리적 특성을 반영할 수 있는 하천의 유형을 분류하고 각 유형의 특성을 반영할 수 있는 정량적 평가기준을 제시하고자 하였다. 평가체계의 가장 중요한 특징 중 하나는 개발 목적에 따라 하천의 물리, 생태, 경관, 이용 상황 등을 고려하여 하천환경의 다양성과 고유성을 제대로 반영한 평가시스템으로 구축하였다. 하도특성을 지배하는 주요 인자로 하상경사와 하상재료를 조합하여 급경사, 중경사, 완경사로 하천유형을 분류하고 하도 및 수리, 하안 및 식생, 하천교란 등의 3개 영역으로 하천을 세분화하여 평가 시스템을 구축하였으며, 또한 하천환경의 수리 및 하도특성의 정도는 두 가지로 첫째는 하천의 자연적인 모습인 참조하천의 관련된 것이고 나머지는 인간에 의해 교란된 비교하천으로 보았으며, 인간에 의해 교란된 정도와 서식처 기반 수준에 따라 1등급에서 5등급으로 등급화하여 평가체계를 구성하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.2
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pp.121-125
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2008
According to the development of software and hardware about multimedia technologies, images are used to store information extracted from data. Noises by various causes, however, are added in the process of forming images, recording and transmitting in ubiquitous environments. In image restoration viewpoints to remove them. appropriate filtering methodologies, wiener of mean etc, are utilized. Various ways for image restoration are studied as well. Therefore, in this paper, we Propose user defined image restoration that applies the most appropriate parameters for image restoration and show the implementation result of the system using various parameters including mean filter and wiener filter to advance quality of degraded source image affected by noise in ubiquitous environment and medical fields.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.9B
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pp.1588-1595
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2000
To restore image degraded by out-of-focus blur and additivie noise a regularized iterative restoration is used. In concentional method, regularization is usually applied to all over the image without considering the local characteristics of image. As a result, ringing artifacts appear in edge regions and the noise amplification is introduced in flat regions. To solve this problem we propose an adaptive regularization iterative restoration using directional regularization operator considering edges in four directions and the regularization operator with on direction for flat regions. We verified that the proposed method show better results in the suppression of the noise amplification in flat regions, and introduced less ringing artifacts in edge regions. As a result it showed visually better image and improved better ISNR further than the conventional methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.12
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pp.1122-1132
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2012
Compressed sensing has been applied to many fields such as images, speech signals, radars, etc. It has been mainly applied to stationary signals, and reconstruction error could grow as compression ratios are increased by decreasing measurements. To resolve the problem, speech signals are divided into frames and processed in parallel. The frames are made sparse by dictionary learning, and adaptive compressed sensing is applied which designs the compressed sensing reconstruction matrix adaptively by using the difference between the sparse coefficient vector and its reconstruction. Through the proposed method, we could see that fast and accurate reconstruction of non-stationary signals is possible with compressed sensing.
To restore image degraded by motion blur and additive noise, it is very difficult. In conventional restoration method, regularization is usually applied to all over the image without considering the local characteristics of image. As a result, ringing artifacts appear in edge regions and the noise amplification is introduced in flat regions. To solve this problem we propose an adaptive restoration method using directional regularization operator considering edges and the regularization operator with no direction for flat regions. We verified that the proposed method showed better results in the resolution. As a result it showed visually better image and improved better ISNR further than the conventional methods.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2000.11b
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pp.63-67
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2000
디지털 영상 저장 과정에서 일어나는 문제점은 영상 저장부 센서계의 한계로 나타낼 수 있다. 센서계의 충분하지 못한 집적도는 물리적으로 피할 수 없는 현상이다. 이러한 현상을 디지털 신호처리 기술을 적용하여 극복할 수 있다. 센서계의 한계로 인한 문제는 디지털 영상의 가장 큰 문제중의 하나이며, 이러한 한계를 극복하는 고해상도 영상 복원 방법들은 많은 학자들에 의해 제안되어 왔다. 본 논문에서는, 기존의 고해상도 영상 복원 방법들과는 달리 원영상의 공간적 고주파 성분의 특성을 분석과, 주어진 저해상도 영상들의 부화소 단위 움직임 추정 오류에 대한 분석을 통해 영상 복원과정에 이러한 분석들의 결과를 반영한다. 위에서 언급한 추정 오류는 우리에게 하나의 잡음 형태로 나타날 수 있다. 이 잡음은 추정이 이루어지는 축에 따라 그 양이 다르게 나타나게 되고, 이러한 현상은 목적이 되는 영상의 공간적 고주파 성분의 분포와 밀접한 관련이 있다. 우리는 복원 과정에 기존의 영상복원 방법중의 하나인 정규화 방법을 도입한다. 위에서 분석된 현상을 이 복원 과정에 반영하여 기존의 고해상도 영상 복원 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 부화소 단위 움직임 추정 오류의 분석 결과를 반영하므로 이러한 추정 오류에 강한 알고리즘이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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