최근에 신뢰성 있는 전력공급의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 전력기기 진단의 중요성 역시 증가하고 있다. 산업설비로 많이 사용되는 고압 회전기는 장기간 사용함에 따라 고정자 권선 절연부분이 열화되어 예상치 못한 절연파괴 사고로 많은 손실을 일으킨다. 이를 진단하기 위하여 고압 회전기 고정자 권선에 접촉식 Capacitive Coupler를 설치하고 부분방전 신호를 계측하여 유지 보수하는 것이 가장 넓게 사용되고 있다. 하지만 현장에서 부분방전 계측 시 노이즈가 혼재된다면 정밀한 부분방전 신호를 계측하는 것이 불가능해진다. 본 논문에서는 국내 수력발전소 중 25년 이상 가동 중인 13[kV]급 수력발전기 고정자 권선에서 160[pF] 용량의 접촉식 Capacitive Coupler를 이용하여 취득한 계측신호를 분석하여 기존 하드웨어적으로만 노이즈를 제거하여도 잔존하는 노이즈를 제거하기 위해 소프트웨어적인 주변신호원과의 관계를 고려한 노이즈제거 기법을 제안하였다.
많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 어려움을 극복하기 위해 새롭게 개발된 SVDD기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.
사진에는 의도하지 않은 노이즈나 찍는 과정 중에 발생한 실수나 문제로 원치 않게 가려진 부분이 있을 수 있는데, 이미지 완성 어플리케이션은 사용자가 전문적인 프로그램이나 전문가의 도움 없이 노이즈나 가려진 부분을 제거할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GAN(Generative Adversial Network) 모델에 노이즈가 있는 사진을 입력으로 넣어 노이즈가 제거 된 사진을 생성하도록 하였고, 생성 된 사진과 기존 이미지가 자연스럽게 합성 될 수 있도록 보정을 하여 완성 된 이미지를 출력하는 어플리케이션을 제안한다. GAN 분류 모델의 시그모이드 교차-엔트로피와 생성이미지와 원본이미지간의 평균 제곱 오차를 함께 최소화 하도록 생성 모델을 학습시켰고, 낮은 평균 제곱 오차를 가지는 완성 이미지를 생성 할 수 있었다. 이미지 보정을 통해 생성 된 이미지와 입력 이미지와의 밝기 차이를 해소시켜 좀 더 자연스러운 완성 이미지 결과를 얻을 수 있었다.
많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.
본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.
배전 케이블 부분방전 측정에서는 외부노이즈, 코로나가 동반되어 검출되고 있다. 특히, 단말부의 부분방전측정에서는 부분방전 현상이 크게 발생하여 측정될 경우 다른 상에서도 유입되어 검출되는데 코로나나 외부의 노이즈가 크게 유입될 경우 진단의 어려움이 있다. 더불어 각 상의 위상을 직접검출이 어려운 송배전 케이블의 단말에서는 유기된 신호의 상을 찾는데도 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 반영하여 현장 측정이 용의하도록 이동형 포터블 진단장치를 개발하였다. 3개의 HFCT 센서를 사용하여 3상을 동시 측정할 수 있도록 하였다. 전원 분압 트리거 회로와 전류 변류 트리거 회로를 사용하여 위상 분석을 병행하였다. 실선로의 배전 케이블 부분방전 진단의 효율적 수행을 위해 개발된 본 장비를 현장 적용하였으며 내장된 PRPD 분석법이 가능하였으며 S/W 노이즈 게이팅을 적용하여 다른상에서 유기되는 신호를 제거하여 진단결과의 신뢰성을 높일 수 있었다.
본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.
본 논문은 웨이블릿 패킷 변환과 AA(절대평균)임계값 설정 기반에 의한 영상의 노이즈를 제거하여 영상을 복원하는 연구이다. 웨이블릿 패킷 변환은 웨이블릿 변환보다 고주파부분에서 노이즈 제거가 효과적이다. 또한 기존에 사용된 임계값 결정은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상되고, 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원 영상의 PSNR이 저하된다. 반면 AA임계값 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 10%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 5% PSNR이 증가하였다.
최근 음성 인식 모델들이 점점 발달하고 있고 이와 더불어 좋은 데이터를 얻기 위한 다양한 음성 처리 기술들도 발전하고 있다. 한편 국방 분야에서도 노이즈가 낀 음성 데이터로부터 노이즈를 제거하고 이를 효과적으로 음성 인식하는 기술을 접목하려고 시도하고 있다. 본 논문에서는 다양한 소음이 존재하는 전장 상황 속에서 음성 인식 기술을 활용하여 효과적으로 지휘관이 명령을 전달할 수 있는 음성 인식방법을 제안하였다. 제안방법은 노이즈가 있는 음성에 대해서 노이즈를 제거 후 OpenAI의 Whisper 모델을 사용하여 텍스트로 변환하는 방법이다. 실험결과로써, 제안 방법은 노이즈를 제거하지 않은 기존 방법에 비해서 글자 오류률(Charactor Error Rate, CER)이 6.17% 감소된 것을 볼 수가 있었다. 추가적으로 제안방법을 이용하여 국방분야에 적용할 수 있는 부분에 대해서도 기술하였다.
웨이블릿 디노이징 기법은 웨이블릿 계수들의 thresholding 에 의해 부가적인 가우시안 노이즈들을 제가하는데 사용된다. 필터에 기반한 다른 많은 변환들처럼, 웨이블릿 scaling 방법들은 이미지의 경계선들의 근처에 블러링 현상이나 인공적인 잡음들이 나타나게 된다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웨이블릿 변환 필터의 구현 배경은 경계선 부분의 손실없이 이미지의 노이즈 제거를 위한 것이다. 많은 이미지 향상과 회복기법들은 이러한 붕괴처리의 효과들을 위한 보상으로 개발되었다. 또한 뉴럴 필터, 퍼지 필터, LMS L-filter, quadratic filter, sigma filter 등은 이러한 이미지의 질을 개선하기 위한 수학적인 도구들이라고 할 수 있다. [1]
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[게시일 2004년 10월 1일]
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