• Geosystem Engineering
• /
• 제21권5호
• /
• pp.251-261
• /
• 2018

With the urbanization in recent years, the power line interference noise in electromagnetic signal is increasing day by day, and has gradually become an unavoidable component of noises in magnetotelluric signal detection. Therefore, a kind of power line interference noise elimination method based on independent component analysis in wavelet domain for magnetotelluric signal is put forward in this paper. The method first uses wavelet decomposition to change single-channel signal into multi-channel signal, and then takes advantage of blind source separation principle of independent component analysis to eliminate power line interference noise. There is no need to choose the layer number of wavelet decomposition and the wavelet base of wavelet decomposition according to the observed signal. On the treatment effect, it is better than the previous power line interference removal method based on independent component analysis. Through the de-noising processing to actual magnetotelluric measuring data, it is shown that this method makes both the apparent resistivity curve near 50 Hz and the phase curve near 50 Hz become smoother and steadier than before processing, i.e., it effectively eliminates the power line interference noise.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권2호
• /
• pp.412-434
• /
• 2023

This study discusses the high-order diffusion method in the wavelet domain. It aims to improve the edge protection capability of the high-order diffusion method using wavelet coefficients that can reflect image information. During the first step of the proposed diffusion method, the wavelet packet decomposition is a more refined decomposition method that can extract the texture and structure information of the image at different resolution levels. The high-frequency wavelet coefficients are then used to construct the edge detection function. Subsequently, because accurate wavelet coefficients can more accurately reflect the edges and details of the image information, by introducing the idea of state weight, a scheme for recovering wavelet coefficients is proposed. Finally, the edge detection function is constructed by the module of the wavelet coefficients to guide high-order diffusion, the denoised image is obtained. The experimental results showed that the method presented in this study improves the denoising ability of the high-order diffusion model, and the edge protection index (SSIM) outperforms the main methods, including the block matching and 3D collaborative filtering (BM3D) and the deep learning-based image processing methods. For images with rich textural details, the present method improves the clarity of the obtained images and the completeness of the edges, demonstrating its advantages in denoising and edge protection.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.507-511
• /
• 2022

문법 교정 모델은 입력된 텍스트에 존재하는 문법 오류를 탐지하여 이를 문법적으로 옳게 고치는 작업을 수행하며, 학습자에게 더 나은 학습 경험을 제공하기 위해 높은 정확도와 재현율을 필요로 한다. 이를 위해 최근 연구에서는 문단 단위 사전 학습을 완료한 모델을 맞춤법 교정 데이터셋으로 미세 조정하여 사용한다. 하지만 본 연구에서는 기존 사전 학습 방법이 문법 교정에 적합하지 않다고 판단하여 문단 단위 데이터셋을 문장 단위로 나눈 뒤 각 문장에 G2P 노이즈와 편집거리 기반 노이즈를 추가한 데이터셋을 제작하였다. 그리고 문단 단위 사전 학습한 모델에 해당 데이터셋으로 문장 단위 디노이징 사전 학습을 추가했고, 그 결과 성능이 향상되었다. 노이즈 없이 문장 단위로 분할된 데이터셋을 사용하여 디노이징 사전 학습한 모델을 통해 문장 단위 분할의 효과를 검증하고자 했고, 디노이징 사전 학습하지 않은 기존 모델보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 둘 중 하나의 노이즈만을 사용하여 디노이징 사전 학습한 두 모델의 성능이 큰 차이를 보이지 않는 것을 통해 인공적인 무작위 편집거리 노이즈만을 사용한 모델이 언어학적 지식이 필요한 G2P 노이즈만을 사용한 모델에 필적하는 성능을 보일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.566-571
• /
• 2009

본 논문에서는 eigenvoice 방식에 기반하여 다양한 잡음 환경에 강인한 고속 화자 적응 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 잡음 제거 기술과 환경 군집화 방법을 기반으로 한다. 그러나, 잡음 제거 기술을 통해 잡음을 제거한 후에도 여전히 잔여 잡음이 존재하므로 비음성 구간의 켑스트럼 평균을 사용하여 잡음 환경별로 화자 적응 데이터를 분류한 후 각각의 환경별로 환경 모델을 구성한다. 이러한 환경 군집화를 적응데이터에 대해 구성한 후 테스트 음성이 입력되면 군집화된 모델 중에서 인식 데이터와 가장 유사한 복수의 환경별 군집화된 화자 적응 모델을 구한 후 이들의 가중함을 통해 화자 적응을 수행하는 방법이다. 제안된 방법은 적응 및 평가를 통해 화자 독립 모델을 사용한 경우에 비해 $40{\sim}59%$ 인식 오류 감소율을 얻었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제36권2호
• /
• pp.258-266
• /
• 2012

음향방출(Acoustic Emission, AE) 시스템은 최근 조기 결함 검출 시스템 개발을 위해 적용되고 있으며, 그에 따르는 신호처리 기법에 대한 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 신호처리 기법 중 포락처리(Envelope analysis)가 베어링 결함 분석에 사용되고, Wavelet Transform은 기어 등의 결함 분석에 용이한 것으로 알려져 있다. 하지만 여전히 AE 신호를 위한 신호처리 기법은 불확실하다. 따라서 본 논문에서는 AE 시스템을 적용한 조기 결함 검출 시스템 개발을 위한 사전 연구로, AE 신호를 분석하기 위한 신호처리 기법으로 Hilbert Transform(HT)과 Hilbert-Huang Transform(HHT)에 대해 비교 분석한다. AE 신호는 피로시험을 통해 취득되었으며, 취득된 AE 신호를 두 신호처리 기법을 적용하여 주파수 및 시간 신호에 대해 분석하였다. HT에 비해 HHT가 시간-주파수 영역에 대해 결과를 나타내기 때문에 좀 더 명확한 특징을 보이는 데에 반해 신호처리 시간 및 필터링에 대한 단점을 보이고 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.1272-1277
• /
• 2010

표적 탐지 및 추적을 위한 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거와 같은 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리들을 리프팅 스킴 웨이블릿 변환 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 수행하고 표적의 정확한 위치를 추정하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.179-181
• /
• 2018

디지털 영상장비는 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되며, 4차 산업혁명의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 영상장비의 데이터는 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 정확성에 영향을 끼쳐 오차를 유발하며 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 고밀도의 Salt and Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 방향성 유효 화소를 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높아지면서 성능이 저하하는 모습을 보였다. 반면, 제안하는 방법은 고밀도 Salt and Pepper 잡음 환경에서도 방향성 유효 화소를 고려한 디노이징을 진행하여 기존 방법보다 잡음 제거성능이 우수하였다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존 방법들에 비해 우수함을 보여주며, 확대 영상을 통해 성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제48권6호
• /
• pp.82-90
• /
• 2011

본 논문에서는 실외 정밀 위치 추정을 위하여 설계된 GPS(Global positioning system)-INS(Inertial navigation system) 결합 시스템의 잡음 필터링 기법과 데이터 결합을 위한 기법을 소개한다. 실외 이동 항체의 속도 변화에 따라 차등적으로 발생하는 INS의 잡음들을 이산 웨이블릿 변환을 통해 신호를 분석하고 발생하는 잡음들을 데이터의 왜곡을 최소화하며 제거할 수 있는 차등 임계화 기법을 통한 필터링 기법을 제안하였다. 이는 항체의 가/감/등속을 고려하지 않고 특정 로우/하이 필터를 적용하여 데이터의 왜곡이 일어나는 기존 필터링 기법을 개선한 것이다. 또한 UPF를 이용해 비선형 특성과, 비가우시안 잡음의 특성을 가지는 실외 이동 항체의 GPS와 INS의 결합시킴으로서 실외에서 정밀하게 위치를 추정할 수 있게 하였고 이를 설계하여 실험을 통해 성능을 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권1호
• /
• pp.76-84
• /
• 2007

본 논문에서는 워터마크 예측과 LDPC 코드를 이용하여 워터마크의 성능을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 워터마크 추출의 경우 삽입된 워터마크의 파워(power)가 원본 영상의 파워에 비해 아주 작기 때문에 워터마크의 추출 성능을 높이기 위해서는 워터마크의 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 잡음 제거 필터를 사용하여 워터마크의 예측을 수행하였다. 이렇게 예측된 워터마크에 에러가 발생할 경우 LDPC 코드를 사용하여 수정하였다. 에러 수정 시 삽입된 워터마크의 통계적인 특성을 사용하여 기존의 LDPC 코드의 성능보다 우수한 실험 결과를 도출하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.151-156
• /
• 2010

본 논문은 방향성을 고려한 영상 분해에 의해 개선된 시그마 필터의 영상 잡음 제거에 관한 연구이다. 기존의 시그마 필터는 계산의 복잡도 측면과 필터링의 정확도 면에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 시그마 필터는 높은 수준의 노이즈에서 작은 에지성분을 살리지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개선된 시그마 필터를 변형하여 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력 영상을 수평, 수직 방향의 특성과 대각선 방향의 특성을 지닌 두 가지의 구성요소로 분해한 다음 분해된 2개의 구성요소에 대하여 HPF와 LPF를 적용한다. 적용 후 각각 독립적으로 기존의 시그마 필터로 필터링하여 출력 영상을 재구성함으로서 영상에 존재하는 잡음을 제거하고 영상의 에지성분에 대한 보존 특성을 강화시킨다. 실험에서의 비교 결과, 제안된 알고리즘의 PSNR이 시그마 필터에 비해 평균적으로 2.6dB, 개선된 시그마 필터에 비해 0.5dB 더 우수함을 확인하였고 비교적 큰 노이즈가 첨가되었을 때 기존의 두 필터보다 제안된 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보였다.