본 논문에서는 프라이버시를 침해 하지 않는 데이터 마이닝에 대해 다룬다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝분야에서 데이터로부터 프라이버시 보존의 중요성이 부각되고 있다. 그래서 프라이버시의 침해를 막기 위한 방법으로 실제 데이터를 사용하지 않고 잡음이 들어간 데이터를 사용한다. 그리고 프라이버시를 침해하지 않기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 데이터의 확률 밀도 함수(PDF)만을 복원한다. 이렇게 복원된 확률 밀도 함수만을 이용하여 데이터 마이닝기술, 예를 들면 분류화에 곧바로 적용함으로써 프라이버시를 보존하는 것이다. 하지만 분류화에 사용되는 데이터의 1차원적인 확률 밀도 함수만 가지고는 군집화에 사용하기가 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 군집화를 하기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 결합 확률 밀도 함수(Joint PDF)를 복원하고, 복원된 결합 확률 밀도 함수만 가지고 군집화를 할 수 있는 방법을 다룬다.
본 논문에서는 ISF와 Floquet 벡터에 각각 기초하는 두 개의 주요한 발진기 위상잡음 이론의 등가성을 해석적으로 증명한다. 이를 위해 본 연구에서는 ISF에 기초하는 위상잡음 이론으로부터 전력 스펙트럼 밀도 행렬을 구한다. 이렇게 함으로써 ISF에 기초한 위상잡음 이론의 전력 스펙트럼 밀도 행렬과 Floquet 벡터에 기초한 위상잡음 이론의 전력 스펙트럼 밀도 행렬이 같다는 사실을 해석적으로 증명할 수 있으며 이는 두 이론이 본질적으로 등가임을 증명한다. 본 연구의 목적은 현재까지 널리 알려진 상기 두 위상잡음 이론사이의 관계에 대한 보다 깊은 통찰력을 제공하는데 있다.
영상 데이터는 획득 및 전송하는 과정에서 외부의 여러 원인에 의해 잡음이 발생한다. 잡음은 발생 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 이러한 잡음 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해, 비잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호에 대해 국부 마스크의 잡음 밀도 밀도에 따라 마스크의 크기를 확장하여 처리하는 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
4차 산업혁명과 각종 통신매체의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 인공지능과 자동화와 같은 기술이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상의 잡음제거는 영상처리의 전처리 과정으로서, 주로 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되는 분야에서 사용된다. 잡음제거를 위해 다양한 연구가 진행되었지만, 잡음제거 과정에서 영상의 디테일 보존, 질감 복원과 특수한 영역의 잡음 제거와 같이 다양한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 영상의 세부적인 정보를 보존하기 위해 잡음의 세기에 기반한 스위칭 마스크 필터를 제안한다. 제안한 필터 알고리즘은 필터링 마스크로 지정된 영역의 잡음판단을 실시하였을 때, 기준치보다 높은 밀도로 판단된 경우 확장된 마스크로 스위칭을 하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법과 비교하여 성능을 분석하였다.
본 논문은 주파수 범위가 0∼30MHz에서 전력선 통신 채널상에 나타나는 잡음에 대한 실험적인 특성 및 수치계산에 의한 이론적인 근거를 전력선 채널 파라미터의 스펙트럼상의 잡음밀도 측정으로부터 유도하였으며, 거리에 따른 채널 모의실험을 통해서 나타난 잡음 특성을 이론적인 정보전달 범위에서 비교ㆍ분석하였다.
대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위한 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도 영상은 이중 에너지 X 선 흡수법에 의해 측정되는데, 영상에 존재하는 잡음은 뼈 영역 추출과 골 밀도 계산에 어려움을 주고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 신호처리 분야에서 폭넓게 사용되고 있는 sparse 표현을 도입하여 X 선 영상의 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 잡음 제거 방법의 결과가 기존의 방법에 비해 개선됨을 MSR(Mean to Standard deviation Ratio)과 CNR(Contrast to Noise Ratio)을 통해 확인하였다.
전산화 단층촬영법을 이용하여 탄소/탄소 목삽입재의 밀도 분포를 평가하였다. 전산화 단층촬영법의 Team hardening, 전기적 잡음 및 산란 X-ray의 영상을 보정하고 신호 대 잡음비를 높여 최적화할 때 측정된 탄소/탄소 복합재료의 밀도는 98.74%의 신뢰도 수준에서 ${\pm}0.01g/cm^3$ 분포를 갖는 것으로 평가되었다. 전산화 단층촬영 결과의 검증은 탄소/탄소 목삽입재를 절단하여 수침법에 의한 밀도 측정과 주사전자현미경 관찰을 통하여 수행되었으며 단층촬영 결과는 수침법에 의한 밀도 분포와 주사전자현미경의 영상과 일치하였다.
과표본화 이산 웨이브렛 변환의 가장 대표적으로 응용되는 분야는 디지털 영상에 존재하는 잡음을 제거하는 기술이다. 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 이중 트리 이산 웨이브렛 변환과 비교하면, 거의 유사한 특징을 가진다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 디지털 영상에 여러 이산 웨이브렛 변환들을 수행하고 생성된 부대역에 임계값 처리 기법을 적용하여 잡음을 제거한 다음 복원한 영상의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 적당한 임계값을 설정하여 효과적인 잡음제거가 가능하다. 본 논문에서는 여러 방법의 실험 결과에서 제안하는 3방향 분리처리 2차원 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환 방법이 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 송신 상관된 레일리 페이딩 채널에서 프리코더를 갖는 다중 입출력 안테나 시스템이 고려된다. 특히 최소평균제곱오차 수신기를 적용한 다중 입출력 안테나 시스템을 대상으로 한다. 임의 행렬 이론에 기초하여, 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수를 유도하기 위한 정확하고 일반화된 식을 유도한다. 그리하여 적은 수의 송신 및 수신 안테나에 대하여 정확한 폐쇄형 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수 식을 제안한다. 또한, 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수 식에 기초하여 폐쇄형 심볼 오류율 근사식을 제안한다. 제안하는 심볼오류율 분석결과는 오류 확률을 정확하게 예측하거나, 시스템 디자인을 위한 유용한 툴로서 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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