• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권5호
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• pp.45-45
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• 2001

본 논문에서는 높은 회절 효율과 균일도를 갖는 컴퓨터 생성 홀로그래픽 디퓨저를 수정된 반복 푸리에 변환 알고리즘으로 설계하였다. 컴퓨터 생성 홀로그래픽 디퓨저를 설계하기 위한 새로운 방법으로 위상형 홀로 그램들을 대칭, 결합시킴으로서 계산시간을 감소시켰고 재생되는 신호 영역을 확장하였다. 설계한 16 위상형 홀로그래픽 디퓨저는 85.20%의 높은 회절 효율과 2.43%의 균일도, 18.97［㏈］의 평균 신호대 잡음비를 나타내었다. 또한, 컴퓨터 생성 홀로그래픽 디퓨저와 128 단계를 갖는 유사 랜덤 위상 디퓨저를 회절 효율과 균일도 측면에서 비교하였고, 홀로그래픽 디퓨저와 차세대 디스플레이용 소자로서 유용하게 이용될 수 있음을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2239-2246
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• 2011

영상신호를 처리하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 중첩되어 생성된 복합잡음에 의해 훼손되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 에지정보를 고려하며 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise) 잡음이 중첩된 복합잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음의 종류를 판단과정을 거친 후, 그 결과가 AWGN이라고 하면 self-adaptive weighted mean 필터를 사용하여 구하여진 값과 마스크 내의 중간값 사이의 평균을 출력으로 한다. 만약 임펄스 잡음이라고 판단 될 경우, 변형된 비선형 필터를 이용하여 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 테스트 영상들에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법들보다 잡음제거나 에지보존 등 방면에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.313-318
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• 2006

본 논문에서는 ART-1 기반 자가 생성 지도학습 알고리즘과 얼굴 인증을 이용한 주민등록증 인식방법을 제안한다. 본 논문에서는 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위해, 획득된 주민등록증의 영상에서 Sobel Mask와 Median Filter를 이용하여 윤곽선을 추출하고 잡음을 제거한 후, 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 각각 추출한다. 그리고 고주파 필터링을 적용하여 추출된 영역을 이진화하고 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART-1 기반 자가 생성 지도학습 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증은 Template Matching 방법을 적용하여 Face Template Database를 구축하고, 획득된 주민등록증의 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증의 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 10개의 주민등록증을 대상으로 실험하였고 원본 주민등록증 영상에서 사진과 얼굴 부분을 위조한 주민등록증에 대해 얼굴 인증 실험을 하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.334-336
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• 1999

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1249-1256
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• 2019

본 논문에서는 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 FIR 구조를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 궤환 및 잡음제거 성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 신호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 Wiener 필터기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음 제거는 음성신호가 가진 주기적 성질에 따라 선형예측모델을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정해내는 것이다. 한 루프 안에 포함된 두 적응 시스템의 안정적 수렴을 보장하기 위해 궤환제거기 및 잡음제거기의 계수 업데이트를 분리하여 실시하며 제거 후 생성된 잔차신호를 이용하여 수렴시키는 과정을 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 FIR 구조를 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 약 10 dB의 SFR(: Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 약 3 dB의 SNRE(: Signal to Noise Ratio Enhancement) 개선효과를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.41-45
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• 2010

영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상 정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 적용되는 영상 처리의 세부 기술 범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상 처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상 정보의 개선에 있다. 영상 정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상 처리 기술이 영상 정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상 정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음 제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상 처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리 시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 퍼지 마스크 필터 알고리즘을 제안한다. 퍼지 마스크 필터 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 퍼지 논리에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력 영상의 화소 값을 결정한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 필터 방법과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.709-721
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• 2009

본 논문은 형태학적 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 잡음에 강한 효율적인 영상분할에 대해서 논의하고자 한다. 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 크게 형태학적 연산자에 의한 영상의 단순화, 경사 영상 생성, 워터쉐드 알고리즘 수행 그리고 영역 병합 등의 여러 단계에 걸쳐 이루어진다. 그러나 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 과분할이 많이 일어나는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 과분할을 줄이기 위해 잡음에 강한 형태학적 연산자에 의한 경사영상을 생성하고 워터쉐드 알고리즘을 적용 후 통계적인 콜모고로프-스미르노프 검정을 사용하여 인접한 영역 간의 픽셀 값 분포를 비교함으로써 부적절한 영역 병합을 최소화하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할의 성능을 평가하기 위해 기존의 방법과 정성적이고 정량적인 비교뿐 만아니라 영상분할에 소요되는 계산시간까지 비교하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.149-154
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.227-231
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• 2006

카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 배경영상의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 객체추적의 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 영역블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.