• 한국통신학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.445-448
• /
• 1991

두 표본을 쓸 수 있을 때 순위 통계량을 써서 가산성 잡음이 섞여 있는 확률 신호를 검파하는 국소 최적 순위 검파기를 얻었다. 이 검파기는 확률 신호를 검파하는 국소 최적 검파기나 한 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기와 비슷한 열개를 가지며, 알려진 신호를 검파하는 두 표본 국소 최적 순위 검파기를 일반화한 꼴을 가진다는 것을 보였다. 뿐만 아니라, 입력이 여러 개 있을 때에 확률 신호를 국소 최적 순위 검파하는 문제도 간략히 살펴보았다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.173-178
• /
• 2008

In this paper, we present a new impulsive noise detection technique. To remove the impulse noise without detail loss, only corrupted pixels must be filtered. In order to identify the corrupted pixels, a new impulse detector based on rank and value estimations of the current pixel is proposed. Based on the rank and value estimations of the current pixel, the new proposed method provides excellent statistics for detecting an impulse noise while reducing the probability of detecting image details as impulses. The proposed detection is efficient and can be used with any noise removal filter. Simulation results show that the proposed method significantly outperforms many other well-known detection techniques in terms of image restoration and noise detection.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.27-34
• /
• 2014

이 논문에서는 hybrid projection 함수와 rank order 필터를 이용하여 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 눈썹을 눈동자로 검출하는 오류를 줄이기 위하여, hybrid projection 함수를 이용하여 얼굴 영역에서 눈썹을 검출하고 눈썹이 포함되지 않도록 눈 영역을 설정한다. 눈 영역에서 rank order 필터를 사용하여 눈동자 후보점을 찾고 위치를 보정한다. 두 눈동자 후보점을 기하학적인 제약조건을 기반으로 쌍으로 묶고 각 쌍의 두 눈에 대한 유사도를 정합을 이용하여 측정하여가장작은값을 갖는 쌍을 최종눈동자로 결정한다. BioID 얼굴데이터베이스의 얼굴 영상 700개에 대한 실험 결과 92.4%의 검출율을 얻었으며 기존 방법보다 약 21.5% 개선된 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.955-961
• /
• 1990

신호 의존성 잡음(signal-dependent noise)이 섞인 관측 모형에서 순위 통계량(rank statistic)을 써서 약한 신호를 검파하는 검파기의 검정 통계량을 얻었다. 이 논문에서는 비가선성 잡음(non-additive noise)환경을 생각하려고 순가산성 잡음 뿐만 아니라 신호 의존성 잡음도 함께 나타내는 일반화된 관측모델을 썼다. 이 모형에서 얻은 국소 최적순위(locally optimum rank) 검파기는 국소 최적(locally optimum) 검파기와 비슷한 몰을 가지고, 순가산성 잡음 모형에서의 국소 최적 순위 검파기를 일반화한 것임을 보였다. 또한 다중 입력인 때에도 비슷한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.319-325
• /
• 1991

이 논문에서는 일반화된 관측 모델의 특수한 때에 순위 통계량을 써서 알려진 신호를 비모수 검파하는 한 가지 방법을 생각하였다. 좀더 구체적으로는 신호의존성 잡음 모델에서 알려진 신호 국소 최적 순위 검파기를 얻고 이를 순가산성 잡음 모델에서 얻은 국소 최적 순위 검파기와 견주어 보았다. 또한 국소 최적 순위 검파기의 검정 통계량을 이루는 점수 함수의 몇가지 보기를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.1383-1390
• /
• 2012

이 논문에서는 얼굴 영상에 대해 rank order 필터와 화소 값 차이를 사용하여 강인하게 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. 개선된 rank order 필터를 사용하여 얼굴 영상에서 눈동자 후보점을 찾는다. 눈동자와 흰자위의 경계에서 화소값 변화가 크다는 사실을 이용하여 눈썹 등 눈동자가 아닌 위치에 있는 눈동자 후보점들을 제거한다. 눈동자 후보점을 두 점간의 거리와 각도를 이용하여 쌍으로 묶고 눈동자 영역에서의 밝기 정보를 이용한 적합도 함수를 적용하여 최종 눈동자를 추출한다. BioID 얼굴 데이터베이스에 있는 얼굴 영상 400개에 대한 실험 결과 90.25%의 눈동자 추출율을 보여 기존 방법보다 4% 개선된 결과를 얻었으며, 특히 안경을 착용한 얼굴 영상의 경우 기존 방법보다 약 12% 개선된 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권8호
• /
• pp.1515-1517
• /
• 2015

이 논문에서는 두 표본을 쓰는 순위 검파기의 성능과 기준 표본 크기의 상관 관계를 모의실험을 통해 밝힌다. 기준 표본의 크기가 클수록 검파기의 성능은 더 우수하다. 다만 기준 표본 크기가 커질수록 성능향상은 포화된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.1564-1570
• /
• 2013

이 논문에서는 rank order 필터와 상호상관을 이용하여 강인하게 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. rank order 필터를 사용하여 얼굴 영상에서 눈동자 후보점을 찾는다. 임계치를 변화하며 눈 영역을 이진화하여 눈썹 위치를 구한 후 눈썹 영역의 눈동자 후보점을 제거한다. 눈동자 위치를 보정한 후 두 눈동자 후보점을 기하학적인 제약조건을 기반으로 쌍으로 묶는다. 각 쌍의 두 눈에 대한 유사도를 상호상관을 이용하여 측정하여 가장 큰 값을 갖는 쌍을 최종 눈동자로 결정한다. BioID 얼굴 데이터베이스의 얼굴 영상 500개에 대한 실험 결과 96.8%의 높은 눈동자 검출율을 보였으며 기존 방법보다 약 11.6% 개선된 결과를 얻었다.

• 대한교통학회지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.81-98
• /
• 2002

본 연구는 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동 돌발상황 검지 모형을 개발하는 것이다. 본 연구의 수행을 위하여 고속도로에 설치된 루프 차량 검지기(Loop Vehicle Detection System)에서 수집된 점유율 데이터를 사용하였다. 기존의 검지모형은 산정하기가 까다로운 임계치에 의하여 돌발상황을 검지하는 방식이었다. 반면 본 연구 모델은 위치와 시간대 교통 패턴에 관계없이 모형을 일정하게 적용하며, 지속적으로 돌발상황 지점과 상·하류의 교통패턴을 비교 검정 기법인 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 사용하여 돌발상황 검지를 수행하도록 하였다. 연구모형의 검증을 위한 테스트 결과 시간과 위치에 관계없이 정확하고 빠른 검지시간(돌발 상황 발생 후 2∼3분)을 가짐을 알 수 있었다. 또한 기존의 모형인 APID, DES, DELOS모형과 비교검증을 위하여 검지율 및 오보율 테스트를 수행한 결과 향상된 검지 능력(검지율 : 89.01%, 오보율 : 0.97%)을 나타남을 알 수 있었다. 그러나 압축파와 같은 유사 돌발상황이 발생되면 제대로 검지를 하지 못하는 단점을 가지고 있으며 향후 이에 대한 연구가 추가된다면 더욱 신뢰성 있는 검지모형으로 발전할 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권4호
• /
• pp.9-15
• /
• 2009

본 논문에서는 rank-order 방법을 이용한 임펄스(impulse) 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 빠르고 간단하게 잡음을 제거할 수 있는 알고리즘으로 크게 두 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 퍼지(fuzzy) 기술을 이용한 임펄스 잡음 검출 과정이다. 입력된 영상을 RGB 채널로 분리한 후, 각 채널의 모든 화소가 잡음인지 아닌지를 판단하여 잡음일 확률을 계산하고 할당한다. 이때 잡음 검출 마스크에서 rank-order를 사용하여 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 잡음을 검출할 수 있다. 두 번째는 임펄스 잡음 제거 과정으로, 각 화소에 할당된 잡음 확률에 따라 화소를 변환하여 잡음이 제거된 출력 영상을 획득하는 과정이다. 실험을 통해 기존의 방법과 제안한 방법을 비교 분석하였으며, 제안한 방법이 보다 정확하게 잡음인 화소를 검출할 수 있음을 확인하였다. 또한 출력 영상에서도 보다 높은 PSNR 수치를 나타내었다.