본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
본 논문은 푸리에영역에서 상관을 계산하기 위한 합성화상을 이용하여 에러가 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안한다. 두개의 화상을 푸리에변환하여 합성화상을 계산하면 원화상의 중요한 성질은 푸리에영역에서 만들어진 합성화상의 중심부분에 집중된다는 데 착안하여 푸리에공간에 나타난 화상의 중심부분만을 추출하여 비교함으로써 화상의 동일여부에 관한 검증이 보다 단순하게 이루어질 수 있음을 보인다. 또한 원화상에 잡음이 포함된 경우에 푸리에변환의 공간에서 잡음이 중심 부분에서 먼 곳에 분포되는 것에 착안하여 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 유효함을 보인다. 실험을 통하여 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상은 동일한 화상으로 인식함을 보인다. 실험결과는 합성화상의 중심부분에 존재하는 전체의 0.5%의 화소만을 비교함으로써 패턴인식이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 사람의 청각 모델을 기반으로 잡음에 의해 손상된 음성 신호로부터 잡음 신호의 마스킹 특성과 신호에너지의 지각(知覺)을 나타내는 임계대역(critical band)에서의 잡음 에너지에 대한 지각 패턴인 noise excitation pattern을 이용한 잡음 에너지 차감과 잡음 추정 오차에 의한 변형된 음성신호 내의 순음(tonal) 성분과 비순음(non-tonal)성분의 보정을 통해 효과적인 음성 품질의 개선을 위한 연구를 하였다.
4차 산업혁명의 영향으로 산업현장에 인공지능 및 자동화와 같은 다양한 기술들이 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 디지털 영상은 다양한 원인으로 잡음이 발생할 수 있으며, 영상인식 및 분류, 객체추적과 같은 다양한 시스템에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 비잡음 화소의 패턴 정보에 기반한 영상복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크 내부의 비잡음 화소의 분포에 따라 보간법 적용이 가능한 패턴, 영역 분할에 기반한 패턴, 무작위로 배치된 화소 패턴으로 구분하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 디테일한 정보를 보존하며 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘은 기존 임펄스 잡음 제거 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.
IT 기술이 급격히 발전함에 따라서 디지털 멀티미디어 장치 및 소프트웨어를 이용한 콘텐츠가 범람하고 있다. 그러나 불법적 목적을 가지고 있는 사용자가 활용함에 따라 이를 이용한 범죄가 증가되고 있고 멀티미디어 포렌식을 통한 콘텐츠의 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 센서 패턴 잡음을 이용하여 디지털 영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술에 대하여 제안한다. 먼저 광자 탐지기의 빛에 대한 민감도가 불완전해 생기는 센서 패턴 잡음을 검출하기 위한 기술에 대하여 제시한다. 그다음에 참조 영상들에 대하여 센서 패턴 잡음을 추정하고, 검사 영상에 대하여 센서 패턴 잡음을 추정한 후 두 잡음 사이의 유사성 계산을 통하여 디지털 영상을 획득한 장치에 대하여 판별하는 방법을 설명한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, Compact 카메라, 스마트폰, 캠코더 등을 포함한 총 10대 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능의 분석을 수행하였고, 그 결과 99.6%의 판별 정확도를 달성하였다.
Image Analyser를 이용하여 종이표면에 존재하는 특정패턴을 조사하여 이 패턴의 유래를 분석 확인하였다. 종이내에 존재하는 패턴을 Image Analyser에 입력하여 2차원 고속 Fourier 변환처리에 의하여 특징을 추출한 후 잡음으로 간주되는 신호를 제거하여 이를 다시 화상으로 변환시켰다. 재구성된 화상의 패턴이 잡음이 아닌 것을 확인한 후, 이 패턴이 초지기상의 어느부분에서 유래되었는가를 조사.분석하였다. 나아가 이를 바탕으로 초지기의 특정부분의 제반조건을 재설정.조정함으로써 종이품질의 향상은 물론 생산성 향상에도 기여하게 되었다.
자동차 환경에서의 음성인식은 잡음처리가 매우 중요한 요소이다. 하드웨어 및 소프트웨어로 적인 접근방법으로 많은 연구가 되어 지고 있다. 하드웨어적인 방법으로는 Low-pass filter를 기본으로한 잡음처리 필터가 많이 연구되어 가시적인 성과를 보이고 있고, 소프트웨어적으로는 Noise canceler, 신경망 등 패턴인식 알고리듬의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시계열 패턴인식에 적용 가능한 알고리듬인 DTW(Dynamic Time Warping)를 자동차 잡음환경에 적용하여 그 음성인식을 위한 파라미터 패턴에 대한 매칭 레벨을 분류하여 잡음환경 적합한 패턴 매칭 레벨을 분석 하였다.
본 논문은 잡음이 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 화상을 푸리에변환하면 중요한 형상정보가 푸리에영역의 저주파영역에 집중된다는 데 착안하여, 푸리에영역에 나타난 화상의 원점부근만을 추출하여 비교하는 방법을 이용하고 있다. 구체적으로는 두화상의 푸리에변환한 화상의 원점부분을 추출하여 감산하고 경험적인 임계치를 적용함으로써 패턴인식이 가능함을 보인다. 본 방법은 특히 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 효과적이다. 잡음은 푸리에영역에서 일반적으로 고주파영역에 분포하는데 본 방법 은 저주파영역을 추출하여 비교하기 때문이다. 실험결과는 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상도 동일한 화상으로 인식함을 보여 준다. 이 방법을 화상의 위상정보만을 이용하여 패턴인식을 수행하는 위상한정상관법과 비교한 결과, 일부의 경우에 위상한정상관법과 동등이상의 결과를 보여준다.
본 논문에서는 잡음에 열화된 대역에서 지능적으로 잡음의 패턴을 추정하여 지각 필터의 성능을 개선시켜 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 묵음 구간에서 추정한 고정된 추정 잡음을 사용하는 기존의 방식을 사용하지 않고, 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 신호가 열세하고 잡음이 대부분을 차지하는 대역, 즉 잡음에 열화된 대역에서 잡음 패턴을 추정하여 신호를 열화시키는 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다. 기존 방식과의 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ration, SNR)에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 $5\cal{dB},\;10\cal{dB},\;15\cal{dB}$와 $20\cal{dB}$의 각각의 경우에 대하여 객관적인 평가인 세그멘탈 신호 대 잡음비(Segmental SNR, SSNR)와 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 또한 주관적인 평가인 청감 테스트(Mean opinion score, MOS test)를 비교하였다. 그 결과, SSNR 측면에서는 각각의 경우에 대해 $7.4\cal{dB},\;6.8\cal{dB},\;5.7\cal{dB},\;5.1\cal{dB}$ 그리고, NMR 측면에서는 $15.7\cal{dB},\;15.5\cal{dB},\;15.2\cal{dB},\;14.8\cal{dB}$ 의 개선을 확인할 수 있었다. 또한 주관적인 측정 결과인 테스트의 개선 확인 및 음질 개선에 의한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 적응적 평활화 필터를 이용한 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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