모바일 헬스 장치에서 PPG 신호를 이용하여 심박수를 측정함에 있어 사용자의 움직임인 동잡음에 따라 그 성능이 현저하게 떨어진다. 이의 원인은 PPG 신호의 주파수 대역과 동잡음의 주파수 대역이 겹쳐있기 때문이고, 일반적인 대역필터로는 동잡음을 제거하기가 어렵다. 이러한 문제점 해결하기 위해 본 연구에서는 필터뱅크와 ICA를 이용하여 PPG 신호에 포함되어 있는 동잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 인위적으로 다양한 동잡음을 가하여 기존의 이동평균필터법과 ICA법의 심박수 변화를 비교 평가를 하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 기법은 동잡음 환경에서도 기존의 이동평균필터와 ICA 보다 심박수 오차가 매우 낮게 나타났다. 이와 같이 제안된 방법을 헬스케어 단말기 설계에 적용한다면, 보다 안정적인 심박수 측정이 가능할 것으로 사료된다.
긴 길이의 적응 필터와 높은 상관도의 입력신호를 사용하는 적응 필터링 응용에서 적응 필터의 수렴성능을 향상 시키기 위해 가변 스텝사이즈를 이용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용한 M-부밴드 구조에서 각 적응 부필터별 서로 다른 스텝사이즈를 사용함으로써 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 각 갱신시점에서 적응 필터의 평균자승오차를 최소화하도록 유도된 스텝사이즈는 가변 스텝사이즈를 사용하는 기존 알고리즘에 비해 좋은 수렴성능을 보인다. 기존 알고리즘에 비해 우수한 제안한 알고리즘의 수렴성능을 확인하기 위해 시스템 식별 모델을 고려하여 AR(1)과 AR(2) 유색 입력 신호에 대한 최소자승편차에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.
본 연구에서는 반응소결 탄화규소 다공질 지지체 개발을 위하여 SiC/C로 이루어진 성형체를 사용한 Si melt infiltration 공정 및 SiC/C/Si으로 이루어진 성형체를 사용하는 Si embedding 공정 개발이 이루어졌다. 개발된 반응소결 탄화규소 다공질 지지체의 기공률은 38% 이상이었으며 평균기공은 130 ${\mu}m$ 크기이었다. Si melt infiltration 방법으로 제조된 반응소결 탄화규소 다공질 지지체의 파괴강도는 상용 반응소결 탄화규소 지지체의 파괴강도보다 최대 200% 이상 높게 나타났다. 본 연구에서는 용융 Si의 침윤공정을 이용하여 반응소결 탄화규소 여과층을 갖는 반응소결 탄화규소 필터 및 그 제조공정이 개발되었다. 개발된 반응소결 탄화규소 필터의 필터 특성은 상용 탄화규소 필터의 필터 특성과 대체적으로 대등한 것으로 조사되었다.
본 논문에서는 현재 활발하게 표준화가 진행중인 3D-HEVC 의 기술들 중 Backward View Synthesis Prediction(BVSP)에서 움직임 보상을 수행하는 서브 블록 경계에 가우시안 필터를 적용하는 방법을 제안한다. BVSP 에서는 4x4 서브 블록 단위로 대표 깊이 정보를 구하여 움직임 보상을 수행하기 때문에 서브 블록 경계에 블록킹 왜곡이 발생할 수 있으므로 가우시안 필터를 통해 이러한 왜곡을 줄일 수 있다. 하지만 모든 경계 픽셀에 대해 가우시안 필터를 적용하지 않고 경계 픽셀의 주변 정보에 따라 적응적으로 가우시안 필터를 적용하고, 필터의 컨트롤 파라미터 또한 적응적으로 변경하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법을 기존의 HTM 6.2 와 비교했을 때, 평균 0.1%의 부호화 효율 개선을 보이고 복잡도는 1.2% 증가 하였다.
손실압축을 사용하는 대부분의 표준 동영상 압축방법은 양자화에 의한 블록화 현상이 생긴다. 이 현상을 없애주고 비트율을 줄여주기 위해서 루프필터링이 사용된다. 본 논문은 DCT 계수를 사용하여 수평과 수직으로 블록화 현상을 제거하고 H.26L 의 테스트 모델인 TML-9 의 루프필터와의 성능 비교를 하였다. PSNR은 비슷하고 제안한 루프필터의 속도는 평균 60%정도 빨라졌다.
본 논문은 트리구조의 필터뱅크를 이용하여 필터링을 할 때 데시메이션으로 인해서 생기는 왜곡을 보상하기 위해서 보조 필터(엘리어싱 제거기)를 사용하는 방법을 제안하고 이를 이용하여 잡음을 제거하여 음질을 향상시키는 실험을 행했다. 입력신호는 두 채널의 분석필터에 의해 서브밴드로 분해된 후 데시메이션되고 다시 각 서브밴드로 분해된 신호를 적응필터를 이용하여 필터링을 한다. 이러한 기법으로 각 주파수 대역을 균일한 대역으로 분해할 수 있으며 각 서브밴드별로 각기 다른 수렴상수를 사용할 수 있어서 수렴속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 특히 잡음 제거나 음질 향상에 서브밴드 적응 필터뱅크를 응용할 경우 수렴속도가 빨라야 하며, 임펄스 응답의 길이가 긴 시스템을 모델링하는 데 응용할 수 있는 장점이 있다. 적응필터 계수의 갱신 방법으로는 VSS(Variable Step Size) LMS 알고리듬을 사용하였으며, 실험 결과, 기존의 서브밴드 구조보다 제안한 구조가 최소 평균 오차나 수렴성능 면에서 우수한 성능을 보였다.
휴대폰, 컴퓨터, 멀티미디어 등의 보급으로 인하여 영상 신호처리는 여러 영역에서 응용되고 있다. 그러나 영상은 대부분 임펄스 잡음에 의해 훼손되며, 화질개선을 위한 잡음제거 기술의 필요성이 대두되고 있다. 잡음제거를 위한 기존의 방법에는 평균 필터, 메디안 필터 등이 있지만, 미흡한 잡음제거 특성을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음제거를 위해 표준편차를 이용한 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였으며,시뮬레이션 결과,제안한 방법은기존의 방법들에 비해우수한 잡음제거 특성을나타내었다.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 진폭제한 평균필터(amplitude-limited sample average filter)는 heavy-tailed 가우시안 잡음환경 하에서 maximum likelihood estimator (MLE)임을 증명한다. 그리고, 이 알고리즘에 해당하는 error norm은 Huber의 minimax norm과 일치하고, 위에서 언급한 잡음 환경 하에서 efficacy를 최대화한다는 점에서 최적의 필터임을 보인다. 이 개념을 미리어드(myriad) 필터와 결합하여 진폭제한 미리어드 필터(amplitude-limited myriad filter)를 제안하고 실험을 통하여 이의 성능을 확인한다.
현대사회는 휴대폰, 컴퓨터, 멀티미디어 등의 보급으로 인하여, 영상처리 기술을 필요로 하며, 영상 신호처리는 여러 영역에서 응용되고 있다. 그러나 영상은 여러 원인으로 임펄스 잡음에 훼손되며, 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 대표적인 방법에는 메디안 필터가 있지만, 메디안 필터는 에지 영역에서 오류를 나타내어 영상의 질을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음제거를 위해 마스크를 다중 분할하여 처리하는 평균 필터 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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