• 방송공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-65
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• 2002

웨이브렛 변환은 최근에 동영상 처리 분야에서 비정체적 동영상 신호를 나타낼 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 대역 분할 방식의 웨이브렛 변환을 사용한 움직임 예측은 많은 곳에서 응용되어 지고 있으나 움직임 예측 오류가 최저 주파수 대역에서 발생하면 움직임 예측 오류는 다음 단계로 누적되고 각각의 단계에서 계산에 소요되는 시간과 데이터량이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 다른 한편으로 왜곡율 관점에서 주어진 비트율에서 최고의 화질을 얻는 웨이브렛 패킷이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 웨이브렛 패킷 설계를 위해 많은 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 그래서 소요시간 문제를 해결하기 위해 Top-down 방식이 제시되었으나 주어진 비트율에서 최적의 해를 찾지는 못했다. 본 논문에서는 영상의 분산이 영상의 복잡도를 나타낼 수 있다는 것을 고려했다. 그래서 동영상 압축을 위한 적응적인 웨이브렛 패킷을 사용한 고속의 다해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다.

• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.85-94
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• 2006

영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권4호
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• pp.199-208
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• 2012

파랑잡음과 같은 강한 진폭의 무작위 잡음은 일반적인 해양탄성파 자료처리 과정에서 쉽게 제거되지 않는다. 이 논문에서는 파랑잡음을 제거하기 위하여 F-X 필터와 중앙값 필터를 연속적으로 적용하였다. 시험자료는 2010년 12월 남극반도의 북쪽에 위치한 남셰틀랜드군도 북부해역에서 획득한 해양탄성파 자료로서 일부 측선의 자료획득 중에 발생한 악천후로 인하여 강한 파랑잡음이 기록되었다. 파랑잡음이 심한 자료를 대상으로 F-X 필터를 시험 적용한 결과, 무작위 잡음이 대부분 제거되었으나 일부 저주파 잡음은 여전히 강하게 남아있었다. 중앙값 필터를 적용한 결과, 저주파 잡음은 효과적으로 제거되었지만 다른 주파수 영역에 존재하는 무작위잡음이 남아있었다. 이에 두 가지 필터를 연속적으로 적용한 결과, 저주파의 잡음과 무작위 잡음이 모두 효과적으로 제거되었다. 잡음제거 이후, 보다 정밀한 속도분포를 얻을 수 있었으며, 겹쌓기 단면의 신호 대 잡음비는 뚜렷이 개선되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1045-1053
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• 2014

본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.551-561
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• 2014

3차원 영상을 생성하기 위해 깊이영상과 텍스쳐 영상의 활용이 보편화되면서 이들 영상에 대한 보호도 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 깊이와 텍스쳐 영상으로부터 임의의 시점에 생성되는 스테레오 및 다시점 영상의 소유권을 보호하기 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 3D 워핑을 이용한 DIBR을 통해서 워터마크가 보존될 수 있도록 대상 영역을 설정한 이후에 2차원 DCT를 통해서 텍스쳐 영상을 주파수 계수로 변환한다. 이 계수의 일부를 양자화하여 워터마크를 삽입한다. 삽입된 워터마크는 확인이 되지 않기 때문에 비가시성을 확인할 수 있었고, 일반적인 영상처리 공격에 의해서 강인함을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.194-202
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• 2021

GNSS (global navigation satellite system)측정치 보정 후에 남아 있는 전리층 잔류 오차에 대해 시뮬레이션 기반의 영향분석(오차 및 서비스 영역 분석 등)을 수행하기 위해서는 위해서는 전리층 잔류 오차에 대한 통계적 모델링이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 논문에서는 국내 GNSS 측정치 및 Klobuchar 모델을 활용하여 국내 정상상태 전리층 환경에서의 전리층 잔류 오차에 대한 보수적인 표준편차의 해석적 모델을 도출하였다. 다양한 전리층 활동 상태를 포함하기 위해 미(美) CAT I (category I) LAAS (local-area augmentation system) 전리층 통계치 산출일 중 ROTI (rate-of-tec index) 지수를 활용하여 전리층 활동이 비정상적인 날짜는 제외하고 GNSS 분석 데이터를 구성하였다. GNSS 데이터 처리를 통해 전리층 잔류 오차를 계산하고, 잔류 오차 거동의 특성을 근거하여 지역 시 및 위성 앙각에 따라 통계치를 산출하였다. 마지막으로 전리층 잔류 오차의 확률적 거동을 보수적으로 포함할 수 있는 표준편차값에 대한 해석적 모델을 감쇠 지수 접합을 통해 도출하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권7호
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• pp.680-685
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• 2009

본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 잡음 제거 (NS, noise suppression)가 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression)의 후처리단으로 결합하여 사용되는 구조에서 발생하는 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 마이크로폰 입력신호의 음성부재확률 (SAP, speech absence probability)을 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 따라서 제안된 기법에서는 반향 억제 후 신호에서 잡음전력 갱신을 위한 SAP를 추출하는 대신 입력신호에 대한 SAP를 NS 알고리즘에 적용함으로서 잡음 제거기가 반향 억제 후 왜곡된 잡음 스펙트럼 구간에서는 잡음전력을 갱신하지 않도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권6호
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• pp.402-409
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• 2010

본 논문에서는 주파수 영역에서 결합된 음향학적 반향 및 배경 잡음 전력에 기반한 효과적인 새로운 통합 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 반향 제거기와 배경잡음 제거기가 직렬로 연결되어 각각의 제거필터에 의해 처리되는 기존의 방법 대신에 원단 (far-end) 신호에 기반한 기중치 파라미터를 이용하여 반향 및 배경잡음 전력을 선별적으로 결합하고 결합된 신호를 하나에 제거 필터에 적용하여 두 신호를 모두 제거한다. 따라서 제안된 기법에서는 기존의 반향 및 잡음 제거기의 연결 순서에 의해 발생되는 단점을 보완하고 잔여반향신호를 효과적으로 제거할수 있도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 테스트 환경에서 기존의 방법에 비해 전반적으로 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.19-28
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• 2024

본 논문은 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 이용하여 선박 소음의 로파그램 분석을 통한 선박 식별 시 허프 변환을 적용함으로써 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 수동소나에 수신된 신호를 처리하면 시간-주파수 영역인 로파그램이 생성된다. 로파그램에는 선박이 방사하는 기계류 소음이 토널 신호로 나타나고 이를 분석하면 선박의 클래스를 특정할 수 있다. 그러나 로파그램의 분석은 숙달된 인원에 의해 진행되는 전문적이고 오랜 시간이 소요되는 작업이다. 또한, 로파그램에는 수중환경 특성 상 다양한 배경소음이 같이 전시되기 때문에 표적 식별을 위한 분석이 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 로파그램에 허프 변환을 적용하여 선을 추가함으로써 토널 신호를 강조하였다. 원본 로파그램과 허프 변환을 적용한 로파그램에 대해 CNN 모델을 이용해 식별을 시도한 결과, CNN 모델의 정확도와 매크로 F1 점수를 통해 허프 변환을 적용한 것이 로파그램 식별 성능을 향상시켰음을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.8-16
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• 2004

천해환경에서 저주파 광대역신호와 수직선배열을 이용하여, 퇴적층의 지음향인자(층두께, 종파속도, 종파감쇠계수, 밀도)를 역추정하였다. 역산방법은 모델 기반의 역산으로 유전알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용한 일관적 광대역 정합장처리(Coherent Broadband Matched Field Processing)기법을 사용하였다. 저주파 광대역음원으로 사용된 상업용 전구의 내폭신 호는 짧은 시간동안 많은 변화를 포함하는 천이신호이기 때문에, 분석시 시간과 주파수에 따른 창함수의 조절이 요구되는데, 주기신호분석에 주로 사용되는 퓨리에 기반의 분석방법은 이러한 점에서 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 해양도파관에서 근거리 음파전달 시 계측된 시계열신호로부터 다중경로성분을 구분하고 추출하기 위하여 시간-주파수영역에서 창함수의 크기조절이 가능한 웨이블릿 변환을 통한 신호 분석을 수행하였고, 분석된 실측음장과 계산된 복제음장의 연속웨이블릿 계수를 상호상관 시킴으로써 비용함수를 정의하였다. 비용함수의 전역최고점을 찾는 최적화 과정을 통하여 각 퇴적층의 지음향인자들을 역추정하였다. 특히 역산인자의 민감도에 따른 퇴적층별, 인자별, 분리연산을 수행함으로써 최적화과정에서 참값으로의 수렴효율을 높였다. 역산의 결과 실험해역 퇴적물 상층부에는 두께 44.43m, 음속 1549 m/s의 모래-실트-점토질(sand-silt-clay)층이 존재하고, 그 하부에는 12.28m 음속 1993 m/s의 거친모래질(Coarse sand)층의 존재를 추정해 내었다. 또한 역산 결과를 시추자료 및 탄성파 자료와 비교함으로써 본 논문에서 제안한 역산 방법의 유효성을 확인하였다.